OpenCV 研习社 - 系统化带学 OpenCV 4

Posted 2021-04-25 我爱计算机视觉

OpenCV4

OpenCV4自从去年2018年11月份发布以后，在代码运行速度、可靠性、易用性等方面指标全面碾压OpenCV之前的版本，特别是其中深度神经网络模块，大有取代OpenCV以前版本存在的传统目标检测模块的趋势，特别是其跟Tensorflow/Caffe/PyTorch/等框架的无缝集成，极大的拓展了OpenCV在边缘与端侧设备上的图像检测与识别能力。

重点是如何学习，对于小白与高手来说可能需要选择不同的路径，高手也许看看自己就懂了，但是小白想要深入的学习与掌握OpenCV，靠自己不是不行，但是速度太慢，这个时代，有人说过，大学里面的一年等于公司里面的三个月，说法虽然夸张了点，但是在职场上真的是时间不等人，大家都在玩命工作与学习，我前后花了七个月的时间，用心打造了OpenCV4系统化学习课程，主要涵盖OpenCV各个基础与关键模块，还把我近几年工程项目的经验也嵌入其中，目标是让大家可以最短的时间掌握OpenCV框架的精髓，通过代码与案例学会融会贯通，举一反三，达到学以致用，活学活用，帮助大家掌握OpenCV4框架开发，做真正的会写代码的计算机视觉/机器视觉开发者。

当前已经有超过1700+的学员选择加入OpenCV研习社学习我们的课程，课程目标是快速学习掌握计算机视觉与OpenCV开发技术，提升个人职场竞争力，不论是新手还是有经验的开发者，亦或在校大学生，只要你有志于计算机视觉与OpenCV开发技术，我们的课程都可以帮助到你，从基础开始，逐步提升。

考虑到大家的实际需求，课程全部内容使用的是C++与Python两套代码演示讲解，完整的140课时课程提纲如下:

课程提纲

001. 图像读取与显示

002. 图像色彩空间转换

003. 图像对象的创建与赋值

004. 图像像素的读写操作

005. 图像像素的算术操作

006. LUT的作用与用法

007. 图像像素的逻辑操作

008. 通道分离与合并

009. 图像色彩空间转换

010. 图像像素值统计

011. 像素归一化

012. 视频文件的读写

013. 图像翻转

014. 图像插值

015. 几何形状绘制

016. 图像ROI与ROI操作

017. 图像直方图

018. 图像直方图均衡化

019. 图像直方图比较

020. 图像直方图反向投影

021. 图像卷积操作

022. 图像均值与高斯模糊

023. 中值模糊

024. 图像噪声

025. 图像去噪声

026. 高斯双边模糊

027. 均值迁移模糊

028. 图像积分图算法

029. 快速的图像边缘滤波算法

030. OpenCV自定义的滤波器

031. 图像梯度–Sobel算子

032. 图像梯度–更多梯度算子

033. 图像梯度–拉普拉斯算子

034. 图像锐化

035. USM锐化增强算法

036. Canny边缘检测器

037. 图像金字塔

038. 拉普拉斯金字塔

039. 图像模板匹配

040. 二值图像介绍

041. OpenCV中的基本阈值操作

042. OTSU二值寻找算法

043. TRIANGLE二值寻找算法

044. 自适应阈值算法

045. 图像二值化与去噪

046. 二值图像联通组件寻找

047. 二值图像连通组件状态统计

048. 二值图像分析—轮廓发现

049. 二值图像分析—轮廓外接矩形

050. 二值图像分析 – 矩形面积与弧长

051. 二值图像分析—使用轮廓逼近

052. 二值图像分析—用几何矩计算轮廓中心与横纵比过滤

053. 二值图像分析—Hu矩实现轮廓匹配

054. 二值图像分析—对轮廓圆与椭圆拟合

055. 二值图像分析—凸包检测]

056. 二值图像分析–直线拟合与极值点寻找

057. 二值图像分析—点多边形测试

058. 二值图像分析—寻找最大内接圆

059. 二值图像分析—霍夫直线检测

060. 二值图像分析—霍夫直线检测二

061. 二值图像分析—霍夫圆检测

062. 图像形态学—膨胀与腐蚀

063. 图像形态学—膨胀与腐蚀

064. 图像形态学—开操作

065. 图像形态学—闭操作

066. 图像形态学—开闭操作时候结构元素应用演示

067. 图像形态学—顶帽操作

068. 图像形态学—黑帽操作

069. 图像形态学—图像梯度

070. 形态学应用—用基本梯度实现轮廓分析

071. 形态学操作—击中击不中

072. 二值图像分析—缺陷检测一

073. 二值图像分析—缺陷检测二

074. 二值图像分析—提取最大轮廓与编码关键点

075. 图像去水印/修复

076. 图像透视变换应用

077. 视频读写与处理

078. 识别与跟踪视频中的特定颜色对象

079. 视频分析—背景/前景提取

080. 视频分析—背景消除与前景ROI提取

081. 角点检测—Harris角点检测

082. 角点检测—shi-tomas角点检测

083. 角点检测—亚像素级别角点检测

084. 视频分析—移动对象的KLT光流跟踪算法

085. 视频分析—KLT光流跟踪 02

086. 视频分析—稠密光流分析

087. 视频分析—基于帧差法实现移动对象分析

088. 视频分析—基于均值迁移的对象移动分析

089. 视频分析—基于连续自适应均值迁移的对象移动分析

090. 视频分析—对象移动轨迹绘制

091. 对象检测—HAAR级联检测器使用

092. 对象检测—HAAR特征介绍

093. 对象检测—LBP特征介绍

094. ORB FAST特征关键点检测

095. BRIEF特征描述子 匹配

096. 描述子匹配

097. 基于描述子匹配的已知对象定位

098. SIFT特征提取—关键点提取

099. SIFT特征提取—描述子生成

100. HOG特征与行人检测

101. HOG特征描述子—多尺度检测

102. HOG特征描述子—提取描述子

103. HOG特征描述子—使用描述子特征生成样本数据

104. SVM线性分类器

105. HOG特征描述子—使用HOG进行对象检测

106. AKAZE特征与描述子

107. Brisk特征提取与描述子匹配

108. 特征提取之关键点检测—GFTTDetector

109. BLOB特征分析—simpleblobdetector使用

110. KMeans 数据分类

111. KMeans图像分割

112. KMeans图像分割—背景替换

113. KMeans图像分割—主色彩提取

114. KNN算法介绍

115. KNN算法应用

116. 决策树算法 介绍与使用

117. 图像均值漂移分割

118. Grabcut图像分割

119. Grabcut图像分割—背景替换

120. 二维码检测与识别

121. OpenCV DNN 获取导入模型各层信息

122. OpenCV DNN 实现图像分类

123. OpenCV DNN 为模型运行设置目标设备与计算后台

124. OpenCV DNN 基于SSD实现对象检测

125. OpenCV DNN 基于SSD实现实时视频检测

126. OpenCV DNN 基于残差网络的人脸检测

127. OpenCV DNN 基于残差网络的视频人脸检测

128. OpenCV DNN 直接调用tensorflow的导出模型

129. OpenCV DNN 调用openpose模型实现姿态评估

130. OpenCV DNN 支持YOLO对象检测网络运行

131. OpenCV DNN 支持YOLOv3-tiny版本实时对象检测

132. OpenCV DNN单张与多张图像的推断

133. OpenCV DNN 图像颜色化模型使用

134. OpenCV DNN ENet实现图像分割

135. OpenCV DNN 实时快速的图像风格迁移

136. OpenCV DNN解析网络输出结果

137. OpenCV DNN 实现性别与年龄预测

138. OpenCV DNN 使用OpenVINO加速

139. 案例：识别0～9印刷体数字 —Part1

140. 案例：识别0～9印刷体数字 —Part2

 

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