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[opencv_C++] 入门强推！！！【B站最全】

31.0万

2290

2020-11-26 20:59:55

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~~~

种花家的宝贝刘发消息

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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