黑马程序员人工智能教程_10小时学会图像处理OpenCV入门教程
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10小时轻松玩转OpenCV图像处理。带您领略朴素图像处理的魅力风采 :
1. 了解什么是opencv及其安装
2. 了解opencv的架构
3. 掌握opencv进行图像的IO操作
4. 掌握opencv的图像处理方法
5. 掌握opencv的特征提取与描述方法
6. 使用opencv进行人脸识别
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本教程学完请继续下一课程：Python深度学习TensorFlow框架BV1Wt411C75s
视频选集
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自动连播
01.课程介绍
06:18
02.1.1 图像处理简介
14:23
03.1.2opencv简介及其安装方法
08:02
04.1.3 opencv模块
04:57
05.opencv基本操作内容介绍
01:34
06.2.1图像的IO操作
13:46
07.2.1 在图像上绘制图形
10:51
08.2.1 图像基础操作的其他内容
14:45
09.2.1图像基础处理总结
04:16
10.2.2 图像的加法
08:25
11.2.2 图像的混合
05:13
12. 3.1 图像缩放
09:38
13. 3.1 图像平移
07:45
14. 3.1 图像旋转
14:17
15.3.1 图像的仿射变换
08:50
16.3.1 图像的透射变换
09:55
17.3.1 图像金字塔
06:25
18.3.1 几何变换总结
04:01
19.3.2 连通性
06:18
20.3.2 膨胀与腐蚀
12:59
21 3.2 开闭运算
09:12
21. 3.2 黑帽和礼帽
05:58
22. 3.2 形态学操作总结
03:08
23. 3.3 图像噪声
04:16
24.3.3 均值滤波
07:18
25. 3.3 高斯滤波
07:56
26.3.3 中值滤波
03:33
27. 3.3 图像平滑总结
02:19
28.3.4 直方图的原理与显示
14:07
29. 3.4 掩膜的应用
11:41
30.3.4 直方图均衡化
05:35
31. 3.4 自适应均衡化
07:17
32. 3.4 直方图总结
04:34
33. 3.5 边缘检测原理
04:07
34. 3.5 sobel算子
13:10
35. 3.5 laplacian算子
04:54
36. 3.4 Canny边缘检测
06:08
37.3.5 边缘检测总结
03:58
38. 3.6 模板匹配
15:51
39.3.6 霍夫线变换原理
11:45
40. 3.6 霍夫线检测
12:45
41. 3.6 霍夫圆检测
11:45
42.3.6 模板匹配和霍夫检测总结
02:53
43. 4.1 角点特征
04:02
44. 4.2 Harris检测原理
07:36
45. 4.2 harris检测演示
06:31
46.4.2 shi-tomas检点检测
06:35
47. 4.2 Harris和Shi-tomas总结
01:17
48.4.3 SIFT算法简介
05:30
49. 4.3 SIFT算法-尺度空间极值点搜索和极值点定位
16:24
50. 4.3 SIFT算法-关键点方向及描述符
10:13
51. 4.3 SIFT算法总结及与SURF算法简介
03:12
52. 4.3 SIFT算法实现
09:10
54. 4.4 FAST算法原理
09:41
55. 4.4 FAST算法实现
07:56
56. 4.4 ORB算法原理
11:05
57. 4.4 ORB算法实现
04:32
58. 4.4 FAST和ORB算法总结
03:16
59. 5.1 视频读取与显示
09:13
60. 5.1 视频文件保存
07:21
61. 5.1 视频读写总结
02:26
62. 5.2 meanshift原理
06:29
63. 5.2 meanshift实现
14:37
64. 5.2 camshift算法及总结
05:09
65. 6.人脸检测基础
04:00
66. 6.人脸检测实现
13:54
67. 6.人脸检测总结
01:54
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