【CV项目实战】OpenCV从入门到项目实战,全套教学课程!一口气学完从未见过如此通俗易懂的!!(附课件/笔记) --人工智能|图像处理|Python|

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2023-06-30 10:54:31
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OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库, 它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 OpenCV应用的领域:1、人机互动 2、物体识别 3、图像分割 4、人脸识别 5、动作识别 6、运动跟踪 7、机器人 8、运动分析 9、机器视觉 10、结构分析 11、汽车安全驾驶
可咨询/1V1辅导 论文发表,核心期刊,SCI论文,EI会议、期刊、论文带读、本硕毕业论文
视频选集
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0-课程简介
02:28
1-Python与Opencv配置安装
10:12
2-Notebook与IDE环境
11:44
1-计算机眼中的图像
09:20
2-视频的读取与处理
10:57
3-ROI区域
04:19
4-边界填充
05:08
5-数值计算
09:18
图像阈值
07:52
1-图像平滑处理
07:55
2-高斯与中值滤波
06:15
1-腐蚀操作
06:50
2-膨胀操作
03:06
3-开运算与闭运算
02:56
4-梯度计算
02:45
5-礼帽与黑帽
03:22
1-Sobel算子
09:34
2-梯度计算方法
08:33
3-scharr与lapkacian算子
06:42
1-Canny边缘检测流程
05:39
2-非极大值抑制
05:25
3-边缘检测效果
08:10
1-图像金字塔定义
06:38
2-金字塔制作方法
07:26
1-轮廓检测方法
06:01
2-轮廓检测结果
07:49
3-轮廓特征与近似
11:58
1-模板匹配方法
11:13
2-匹配效果展示
05:48
1-直方图定义
07:19
2-均衡化原理
09:39
3-均衡化效果
06:52
1-傅里叶概述
07:20
2-频域变换结果
07:09
3-低通与高通滤波
06:48
总体流程与方法讲解
09:15
2-环境配置与预处理
08:27
3-模板处理方法
06:56
4-输入数据处理方法
08:54
5-模板匹配得出识别结果
10:59
1-整体流程演示
05:34
2-文档轮廓提取
08:43
3-原始与变换坐标计算
07:45
4-透视变换结果
08:40
5-tesseract-ocr安装配置
07:08
6-文档扫描识别效果
05:22
1-角点检测基本原理
05:45
2-基本数学原理
10:14
3-求解化简
10:10
4-特征归属划分
10:54
5-opencv角点检测效果
06:11
1-尺度空间定义
05:58
2-高斯差分金字塔
06:22
3-特征关键点定位
14:08
4-生成特征描述
07:03
5-特征向量生成
09:22
6-opencv中sift函数使用
08:11
1-特征匹配方法
08:32
2-RANSAC算法
09:41
2-图像拼接方法
10:03
4-流程解读
05:15
1-任务整体流程
07:24
2-所需数据介绍
05:50
3-图像数据预处理
08:55
4-车位直线检测
12:01
5-按列划分区域
11:04
6-车位区域划分
11:03
7-识别模型构建
06:41
8-基于视频的车位检测
09:24
1-整体流程与效果概述
06:56
2-预处理操作
07:04
3-填涂轮廓检测
07:39
4-选项判断识别
10:19
1-背景消除-帧差法
07:08
2-混合高斯模型
06:44
3-学习步骤
07:23
4-背景建模实战
06:51
1-基本概念
06:51
2-Lucas-Kanade算法
06:52
3-推导求解
07:59
4-光流估计实战
13:29
1-dnn模块
08:23
2-模型加载结果输出
09:49
1-目标追踪概述
11:44
2-多目标追踪实战
07:17
3-深度学习检测框架加载
09:27
4-基于dlib与ssd的追踪
13:03
5-多进程目标追踪
06:08
6-多进程效率提升对比
08:17
1-卷积神经网络的应用
14:56
2-卷积层解释
12:54
3-卷积计算过程
12:31
4-pading与stride
13:14
5-卷积参数共享
08:10
6-池化层原理
08:25
1-卷积效果演示
06:00
2-卷积操作流程
10:34
1-关键点定位概述
05:36
2-获取人脸关键点
08:01
3-定位效果演示
09:30
4-闭眼检测
06:56
5-检测效果
08:49
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