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[opencv_C++] 入门强推！！！【B站最全】

31.1万
2290
2020-11-26 20:59:55
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1.2万
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已经重新上传，这次不会卡顿了~~~希望大佬们三联支持一下！置顶中有相关ppt及源代码~~~
OPENCV
种花家的宝贝刘 发消息
视频选集
（1/144）
01-概述 - OpenCVC介绍与环境搭建
27:12
02-加载、修改、保存图像
21:44
03-矩阵的掩膜操作
34:25
04-Mat对象
32:45
05-图像操作
23:35
06-图像混合
19:02
07-调整图像亮度和对比度
27:24
08-绘制形状和文字
38:27
09-模糊图像一
28:03
10-模糊图像二
35:50
11-腐蚀与膨胀
26:47
12-形态学操作
23:14
13-形态学操作应用-提取水平与水直线
31:01
14-图像金字塔-上采样与降采样
27:10
15-基本阈值操作
31:37
16-自定义线性滤波
35:34
17-处理边缘
23:14
18-Sobel算子
40:33
19-Laplance算子
14:39
20-Canny边缘检测
32:11
21-霍夫变换-直线
26:55
22-霍夫圆变换
23:36
23-像素重映射
27:44
24-直方图均衡化
18:34
25-直方图计算
25:57
26-直方图比较
37:50
27-直方图反向投射
39:29
28-模板匹配
35:36
29-轮廓发现
30:00
30-凸包-Convex Hull
31:55
31-轮廓周围绘制矩行框和圆形框
32:36
32-图形矩（Image Moments）
38:15
33-点多边形测试
28:34
34-基于距离变换与分水岭的图像分割-01
38:06
35-基于距离变换与分水岭的图像分割-02
24:49
36-概述
09:23
37-OpenCV3.1.0编译
25:00
38-Harris角点检测-01
22:33
39-Harris角点检测-02
20:33
40-Shi-Tomasi角点检测
27:53
41-自定义角点检测器-01
30:51
42-自定义角点检测器-02
19:10
43-亚像素级别角点检测
27:35
44-SURF特征检测-01
24:13
45-SURF特征检测-02
16:48
46-SIFT特征检测-01
26:32
47-SIFT特征检测-02
13:13
48-HOG特征检测-01
18:24
49-HOG特征检测-02
21:15
50-LBP(Local Binary Patterns)特征-01
19:38
51-LBP(Local Binary Patterns)特征-02
15:31
52-LBP(Local Binary Patterns)特征-03
35:38
53-积分图计算
18:03
54-Haar特征
17:03
55-特征描述子
16:58
56-FLANN特征匹配
22:35
57-平面对象识别
27:58
58-AKAZE局部匹配-01
21:36
59-AKAZE局部匹配-02
23:31
60-Brisk特征检测与匹配
22:25
61-级联分类器 – 人脸检测
24:13
62-概述
10:07
63-案例一 切边-01
20:09
64-案例一 切边-02
20:06
65-案例一 切边-03
25:26
66-案例二 直线检测-01
24:00
67-案例二 直线检测-02
22:21
68-案例三 对象提取-01
23:26
69-案例三 对象提取-02
31:34
70-案例四 对象计数-01
25:56
71-案例四 对象计数-02
25:52
72-案例五 透视校正-01
27:49
73-案例五 透视校正-02
24:10
74-案例五 透视校正-03
29:22
75-案例五 透视校正-04
17:02
76-案例六 对象提取与测量
27:56
77-概述
09:22
78-Haar与LBP级联分类器原理介绍-01
32:20
79-Haar与LBP级联分类器原理介绍-02
23:38
80-Haar与LBP级联分类器使用-01
34:41
81-Haar与LBP级联分类器使用-02
16:06
82-HAAR猫脸检测
27:43
83-视频中人脸检测与眼睛跟踪-01
33:19
84-视频中人脸检测与眼睛跟踪-02
23:50
85-视频中人脸检测与眼睛跟踪-03
23:51
86-HAAR级联数据文件结构与精简
25:13
87-HAAR_LBP级联分类器训练-01
31:35
88-HAAR_LBP级联分类器训练-02
18:58
89-HAAR_LBP级联分类器训练-03
25:05
90-概述
10:11
91-KMeans方法-原理
23:32
92-KMeans方法-数据聚类
18:14
93-KMeans方法-图像分割
23:24
94-高斯混合模型(GMM)方法-原理与数据聚类
35:11
95-高斯混合模型(GMM)方法-图像分割
29:21
96-分水岭分割方法-原理
21:47
97-分水岭分割方法-对象分离与计数01
26:44
98-分水岭分割方法-对象分离与计数02
24:36
99-分水岭分割方法-图像分割
26:11
100-Grabcut原理与演示应用-原理
27:26
101-Grabcut原理与演示应用-代码演示
26:21
102-案例实战一证件照背景替换-01
19:29
103-案例实战一证件照背景替换
29:05
104-案例实战一绿幕背景视频抠图-01
23:05
105-案例实战一绿幕背景视频抠图
20:07
106-概述
25:27
107-视频读写-01
17:47
108-视频读写-02
23:37
109-背景消除建模(BSM)-01
22:48
110-背景消除建模(BSM)-02
21:27
111-对象检测与跟踪(基于颜色)-01
20:00
112-对象检测与跟踪(基于颜色)-02
17:01
113-光流的对象跟踪-01
34:24
114-光流的对象跟踪-02
13:25
115-光流的对象跟踪-03
30:51
116-光流的对象跟踪-04
27:14
117-CAMShift对象跟踪
28:56
118-CAMShift对象跟踪-02
14:21
119-CAMShift对象跟踪-03
27:27
120-CAMShift对象跟踪-04
29:20
121-视频中移动对象统计
32:20
122-扩展模块中的跟踪方法介绍
19:39
123-扩展模块中的多对象跟踪
24:11
124-DNN模块概述
18:55
125-使用GoogleNet模型实现图像分类-01
22:56
126-使用GoogleNet模型实现图像分类-02
17:53
127-使用SSD模型实现对象检测-01
25:41
128-使用SSD模型实现对象检测-02
28:21
129-MobileNet模型实时对象检测
21:07
130-FCN模型实现图像分割-01
20:46
131-FCN模型图像分割-02
20:56
132-CNN模型预测性别与年龄
28:27
133-GOTURN模型实现视频对象跟踪
28:12
134-概述与环境准备
11:54
135-均值方差与协方差 协方差矩阵
27:29
136-特征值与特征向量
24:03
137-PCA原理与应用-01
24:14
138-PCA原理与应用-02
32:16
139-人脸识别算法之EigenFace-01
30:28
140-人脸识别算法之EigenFace-02
26:26
141-人脸识别算法之FisherFace
26:15
142-人脸识别算法之LBPH
23:22
143-案例-实时人脸识别应用开发-01
27:15
144-案例-实时人脸识别应用开发-02
27:01

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