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嵌入式/移动端基于OpenCV的图像处理

包含在PI/RK3399/Android机上实现血管增强、实时特征点搜索和风格迁移等具体项目。

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门课程

24605

人学习

17小时34分钟

课程总时长

讲师评分:4.8

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总价 ¥317.00
  • 实现自己的Prisma(基于QT和OpenCV实现Android平台上基于AI的图像处理APP)

    28节 5小时36分钟
    课程目标:
    想了解更多课程,请看第一课综述。课程目标:基于QT和OpenCV实现Android平台上基于AI的图像处理APP课程提纲:L1、课程综述和基本环境搭建。   1、结果展示,学习课程预期收获   2、学习本课,所需的基础知识   3、课程概览,本课将如何教授?   4、基础环境搭建:   5、作者简介,我为什么适合讲这个课题L2、QT/QML快速入门、信号和槽的机制   1、QT/QML的能力(为什么选择QT编写商业APP?)   2、工具和资源   3、信号和槽   4、Quick Controls2   5、QT程序设计TIPsL3、通过例子加深了解   1、手写控件并且通过信号和槽连接(2)   2、定位器和通用控件使用(3)   3、实现计算器例子(3)(4)   4、工程和配置经验(2)L4、Control2搭建我们需要的界面1、相关问题说明2、declarative-camera例子解析3、对现有例子进行修改4、下一步将会添加能力L5、StyleTransfer和OpenCV.DNN基本原理1、风格迁移(StyleTransfer)基本原理和背景知识2、风格迁移的具体操作3、相关注意事项L6、训练成功自己的StyleTransfer1、现有的几种训练类型2、FastStyleTransform环境搭建3、FastStyleTransform调参技巧4、目前我们得到的可用结果 5、关于训练的交流讨论L7、GOPrisma系统融合和性能优化(A)1、项目代码结构2、算法的融合(QML和C++代码相互调用) 《(jsxyhelu整编)QML和C++混合编程》3、算法多线程4、重点知识回顾和小结L8、GOPrisma系统融合和性能优化(B) 《GoPrisma中“风格选择”页面的实现》《QML中的定位问题》1、界面总览2、分模块设计3、提高启动速度4、图标等细节L9、GOPrisma系统融合和性能优化(C)1、分享Android上的图像处理结果(1)2、分享Android上的图像处理结果(2)3、全课程总结4、下一步计划在整个知识体系中,本例位置回顾,目前我的研究和下步相关实现内容。

    课程大纲

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  • ANDROID图像处理(QT+OpenCV)实战演练视频课程

    14节 7小时46分钟
    课程目标:
     注:是在windows环境下使用qt+opencv实现的

    课程大纲

    免费试看

  • 从零开始的嵌入式图像处理(PI+QT+OpenCV)实战演练视频课程

    11节 4小时10分钟
    课程目标:
    从零开始的嵌入式图像图像处理(PI+QT+OpenCV)实战演练 1、综述。PI的综述、安装(通用配置)。PI用来做图像处理硬件平台的优势。特别注意,即使现在没有PI也可以开始实验;2、安装QT、prebuild版本的OpenCV,编写QT运用程序。通过VNC远程管理PI;3、基于QT编写运用程序综述;4、OpenCV程序设计简述;5、编写第一个简单的PI+QT+OpenCV程序,用来采集摄像头的信息,并且进行初步的图像处理;6、进一步集成,生成可用用于触摸屏的GOQTTemplate框架;7、环境在触摸屏上的移植,完全解决硬件问题;8、系统实验实验,引述特征点算法实验,讲解算法流程;9、系统实现实验,具体实现算法,并且解决细节问题;10、OpenCV**版本在PI上的编译;11、使用OpenMP和超频,提高PI上图像处理的性能;做性能试验。  

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实现自己的Prisma(基于QT和OpenCV实现Android平台上基于AI的图像处理APP) 付费用户专享
ANDROID图像处理(QT+OpenCV)实战演练视频课程 付费用户专享
从零开始的嵌入式图像处理(PI+QT+OpenCV)实战演练视频课程 付费用户专享

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