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视频选集 第一章:课程简介与环境配置 1-Python与Opencv配置安装 2-Notebook与IDE环境 第二章:图像基本操作1-计算机眼中的图像 2-视频的读取与处理 3-ROI区域 4-边界填充 5-数值计算 第三章:阈值与平滑处理1-图像平滑处理 2-高斯与中值滤波 图像阈值 第四章:图像形态学操作1-腐蚀操作 2-膨胀操作 3-开运算与闭运算 4-梯度计算 5-礼帽与黑帽 第五章:图像梯度计算1-Sobel算子 2-梯度计算方法 3-scharr与lapkacian算子 第六章:边缘检测1-Canny边缘检测流程 2-非极大值抑制 3-边缘检测效果 第七章:图像金字塔与轮廓检测1-图像金字塔定义 2-金字塔制作方法 3-轮廓检测方法 4-轮廓检测结果 5-轮廓特征与近似 6-模板匹配方法 7-匹配效果展示 第八章:直方图与傅里叶变换1-直方图定义 2-均衡化原理 3-均衡化效果 4-傅里叶概述 5-频域变换结果 6-低通与高通滤波 第九章:项目实战-信用卡数字识别1-总体流程与方法讲解 2-环境配置与预处理 3-模板处理方法 4-输入数据处理方法 5-模板匹配得出识别结果 第十章:项目实战-文档扫描OCR识别1-整体流程演示 2-文档轮廓提取 3-原始与变换坐标计算 4-透视变换结果 5-tesseract-ocr安装配置 6-文档扫描识别效果 第十一章:图像特征-harris1-角点检测基本原理 2-基本数学原理 3-求解化简 4-特征归属划分 5-opencv角点检测效果 第十二章:图像特征-sift1-尺度空间定义 2-高斯差分金字塔 3-特征关键点定位 4-生成特征描述 5-特征向量生成 6-opencv中sift函数使用 第十三章:案例实战-全景图像拼接1-特征匹配方法 2-RANSAC算法 2-图像拼接方法 4-流程解读 第十四章:项目实战-停车场车位识别1-任务整体流程 2-所需数据介绍 3-图像数据预处理 4-车位直线检测 5-按列划分区域 6-车位区域划分 7-识别模型构建 8-基于视频的车位检测 第十五章:项目实战-答题卡识别判卷1-整体流程与效果概述 2-预处理操作 3-填涂轮廓检测 4-选项判断识别 第十六章:背景建模1-背景消除-帧差法 2-混合高斯模型 3-学习步骤 4-背景建模实战 78. 17-1 基本概念 79. 17-2 Lucas-Kanade算法 80. 17-3 推导求解 81. 17-4 光流估计实战 :项目实战-目标追踪1-目标追踪概述 2-多目标追踪实战 3-深度学习检测框架加载 4-基于dlib与ssd的追踪 5-多进程目标追踪 6-多进程效率提升对比 项目实战-疲劳检测1-关键点定位概述 2-获取人脸关键点 3-定位效果演示 4-闭眼检测 5-检测效果