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内容介绍：
第01章_OpenCV图像处理视频课程
01-概述 - OpenCV介绍与环境搭建
02-加载、修改、保存图像
03-矩阵的掩膜操作
04-Mat对象
05-图像操作
06-图像混合
07-调整图像亮度与对比度
08-绘制形状与文字
09-模糊图像一
10-图像模糊二
11-膨胀与腐蚀
12-形态学操作
13-形态学操作应用-提取水平与垂直线
14-图像金字塔-上采样与降采样
15-基本阈值操作
16-自定义线性滤波
17-处理边缘
18-Sobel算子
19-Laplance算子
20-Canny边缘检测
21-霍夫变换-直线
22-霍夫圆变换
23-像素重映射(cv__remap)
24-直方图均衡化
25-直方图计算
26-直方图比较
27-直方图反向投影(Back Projection)
28-模板匹配(Template Match)
29-轮廓发现
30-凸包-Convex Hull
31-轮廓周围绘制矩形框和圆形框
32-图像矩(Image Moments)
33-点多边形测试
34-基于距离变换与分水岭的图像分割-01
35-基于距离变换与分水岭的图像分割-02
课程配套PPT
课程配套源代码
第02章_OpenCV特征提取与检测实战视频课程
01-概述
02-OpenCV3.1.0编译
03-Harris角点检测-01
04-Harris角点检测-02
05-Shi-Tomasi角点检测
06-自定义角点检测器-01
07-自定义角点检测器-02
08-亚像素级别角点检测
09-SURF特征检测-01
10-SURF特征检测-02
11-SIFT特征检测-01
12-SIFT特征检测-02
13-HOG特征检测-01
14-HOG特征检测-02
15-LBP(Local Binary Patterns)特征-01
16-LBP(Local Binary Patterns)特征-02
17-LBP(Local Binary Patterns)特征-03
18-积分图计算
19-Haar特征
20-特征描述子
21-FLANN特征匹配
22-平面对象识别
23-AKAZE局部匹配-01
24-AKAZE局部匹配-02
25-Brisk特征检测与匹配
26-级联分类器 – 人脸检测
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课程配套源代码
第03章_OpenCV图像处理-小案例实战
01-概述
02-案例一 切边-01
03-案例一 切边-02
04-案例一 切边-03
05-案例二 直线检测-01
06-案例二 直线检测-02
07-案例三 对象提取-01
08-案例三 对象提取-02
09-案例四 对象计数-01
10-案例四 对象计数-02
11-案例五 透视校正-01
12-案例五 透视校正-02
13-案例五 透视校正-03
14-案例五 透视校正-04
15-案例六 对象提取与测量
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课程配套源代码
第04章_OpenCV级联分类器训练与使用实战教程课程
01-概述
02-Haar与LBP级联分类器原理介绍-01
03-Haar与LBP级联分类器原理介绍-02
04-Haar与LBP级联分类器使用-01
05-Haar与LBP级联分类器使用-02
06-HAAR猫脸检测
07-视频中人脸检测与眼睛跟踪-01
08-视频中人脸检测与眼睛跟踪-02
09-视频中人脸检测与眼睛跟踪-03
10-HAAR级联数据文件结构与精简
11-HAAR_LBP级联分类器训练-01
12-HAAR_LBP级联分类器训练-02
13-HAAR_LBP级联分类器训练-03
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课程配套源代码
第05章_OpenCV图像分割实战视频教程
01-概述
02-KMeans方法-原理
03-KMeans方法-数据聚类
04-KMeans方法-图像分割
05-高斯混合模型(GMM)方法-原理与数据聚类
06-高斯混合模型(GMM)方法-图像分割
07-分水岭分割方法-原理
08-分水岭分割方法-对象分离与计数01
09-分水岭分割方法-对象分离与计数02
10-分水岭分割方法-图像分割
11-Grabcut原理与演示应用-原理
12-Grabcut原理与演示应用-代码演示
13-案例实战一证件照背景替换-01
14-案例实战一证件照背景替换
15-案例实战一绿幕背景视频抠图-01
16-案例实战一绿幕背景视频抠图
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课程配套代码与图片
第06章_OpenCV视频分析与对象跟踪实战教程
01-概述
02-视频读写-01
03-视频读写-02
04-背景消除建模(BSM)-01
05-背景消除建模(BSM)-02
06-对象检测与跟踪(基于颜色)-01
07-对象检测与跟踪(基于颜色)-02
08-光流的对象跟踪-01
09-光流的对象跟踪-02
10-光流的对象跟踪-03
11-光流的对象跟踪-04
12-CAMShift对象跟踪
13-CAMShift对象跟踪-02
14-CAMShift对象跟踪-03
15-CAMShift对象跟踪-04
16-视频中移动对象统计
17-扩展模块中的跟踪方法介绍
18-扩展模块中的多对象跟踪
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课程配套课件
第07章_OpenCV3.3深度神经网络(DNN)模块-应用视频教程
01-DNN模块概述
02-使用GoogleNet模型实现图像分类-01
03-使用GoogleNet模型实现图像分类-02
04-使用SSD模型实现对象检测-01
05-使用SSD模型实现对象检测-02
06-MobileNet模型实时对象检测
07-FCN模型实现图像分割-01
08-FCN模型图像分割-02
09-CNN模型预测性别与年龄
10-GOTURN模型实现视频对象跟踪
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第08章_人工智能之OpenCV人脸识别案例实战视频教程
01-概述与环境准备
02-均值方差与协方差 协方差矩阵
03-特征值与特征向量
04-PCA原理与应用-01
05-PCA原理与应用-02
06-人脸识别算法之EigenFace-01
07-人脸识别算法之EigenFace-02
08-人脸识别算法之FisherFace
09-人脸识别算法之LBPH
10-案例-实时人脸识别应用开发-01
11-案例-实时人脸识别应用开发-02
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课程配套源代码
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发表于 2019-4-11 21:47:40
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发表于 2022-8-9 23:49:07
