2019年网易云学堂唐宇迪Opencv计算机视觉实战(Python版)113课高清完整版视频教程附代码讲义

发布时间: 2019-10-08

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适用人群

人工智能与计算机视觉方向的同学们


课程概述

Opencv计算机视觉实战课程旨在帮助大家快速掌握机器视觉领域必备知识点原理及其在Opencv中的使用方法。课程风格通俗易懂,用最接地气的方式来讲解晦涩难懂的知识点。整体设计以项目实战来驱动学习,课程中所有代码均使用Python完成,在实战中首先讲解整体解决方案,接下来通过Debug模式来一步步分析每一行代码的作用及其完成的效果,提供全部课件及项目中所使用代码和数据。



目录

章节1:课程简介与环境配置

课时1课程简介02:27

课时2Python与Opencv配置安装10:11

课时3Notebook与IDE环境11:43

课时4数据代码下载汇总(PC登录下载)

章节2:图像基本操作

课时5计算机眼中的图像09:19

课时6视频的读取与处理10:56

课时7ROI区域04:18

课时8边界填充05:07

课时9数值计算09:16

课时10本章数据代码下载(需PC登录)

章节3:阈值与平滑处理

课时11图像阈值07:51

课时12图像平滑处理07:54

课时13高斯与中值滤波06:14

章节4:图像形态学操作

课时14腐蚀操作06:49

课时15膨胀操作03:05

课时16开运算与闭运算02:55

课时17梯度计算02:44

课时18礼帽与黑帽03:21

章节5:图像梯度计算

课时19Sobel算子09:33

课时20梯度计算方法08:32

课时21scharr与lapkacian算子06:41

章节6:边缘检测

课时22Canny边缘检测流程05:38

课时23非极大值抑制05:24

课时24边缘检测效果08:09

章节7:图像金字塔与轮廓检测

课时25图像金字塔定义06:37

课时26金字塔制作方法07:25

课时27轮廓检测方法06:00

课时28轮廓检测结果07:48

课时29轮廓特征与近似11:57

课时30模板匹配方法11:12

课时31匹配效果展示05:47

章节8:直方图与傅里叶变换

课时32直方图定义07:18

课时33均衡化原理09:38

课时34均衡化效果06:51

课时35傅里叶概述07:18

课时36频域变换结果07:08

课时37低通与高通滤波06:47

课时38本章数据代码下载(需PC登录)

章节9:项目实战-信用卡数字识别

课时39总体流程与方法讲解09:14

课时40环境配置与预处理08:26

课时41模板处理方法06:55

课时42输入数据处理方法08:53

课时43本章数据代码下载(需PC登录)

课时44模板匹配得出识别结果10:58

章节10:项目实战-文档扫描OCR识别

课时45整体流程演示05:33

课时46文档轮廓提取08:42

课时47原始与变换坐标计算07:44

课时48透视变换结果08:39

课时49本章数据代码下载(需PC登录)

课时50tesseract-ocr安装配置07:07

课时51文档扫描识别效果05:21

章节11:图像特征-harris

课时52角点检测基本原理05:44

课时53基本数学原理10:12

课时54本章数据代码下载(需PC登录)

课时55求解化简10:09

课时56特征归属划分10:53

课时57opencv角点检测效果06:10

章节12:图像特征-sift

课时58尺度空间定义05:57

课时59高斯差分金字塔06:20

课时60特征关键点定位14:07

课时61生成特征描述07:02

课时62特征向量生成09:21

课时63opencv中sift函数使用08:10

章节13:案例实战-全景图像拼接

课时64本章数据代码下载(需PC登录)

课时65特征匹配方法08:31

课时66RANSAC算法09:40

课时67图像拼接方法10:02

课时68流程解读05:14

章节14:项目实战-停车场车位识别

课时69任务整体流程07:22

课时70所需数据介绍05:49

课时71图像数据预处理08:54

课时72本章数据代码下载(需PC登录)

课时73车位直线检测12:00

课时74按列划分区域11:02

课时75车位区域划分11:02

课时76识别模型构建06:40

课时77基于视频的车位检测09:23

章节15:项目实战-答题卡识别判卷

课时78本章数据代码下载(需PC登录)

课时79整体流程与效果概06:55

课时80预处理操作07:03

课时81填涂轮廓检测07:38

课时82选项判断识别10:18

章节16:背景建模

课时83本章数据代码下载(需PC登录)

课时84背景消除-帧差法07:06

课时85混合高斯模型06:43

课时86学习步骤07:22

课时87背景建模实战06:50

章节17:光流估计

课时88基本概念06:49

课时89Lucas-Kanade算法06:51

课时90推导求解07:58

课时91光流估计实战13:28

章节18:Opencv的DNN模块

课时92本章数据代码下载(需PC登录)

课时93DNN模块08:22

课时94模型加载与结果输出09:48

章节19:项目实战-目标追踪

课时95本章数据代码下载(需PC登录)

课时96目标追踪概述11:43

课时97多目标追踪实战07:16

课时98深度学习检测框架加载09:26

课时99基于dlib与ssd的追踪13:02

课时100多进程目标追踪06:07

课时101多进程效率提升对比08:16

章节20:卷积原理与操作

课时102卷积神经网络的应用14:55

课时103卷积层解释12:53

课时104卷积计算过程12:30

课时105pading与stride13:13

课时106卷积参数共享08:09

课时107池化层原理08:24

章节21:项目实战-疲劳检测

课时108本章数据代码下载(需PC登录)

课时109关键点定位概述05:35

课时110获取人脸关键点08:00

课时111定位效果演示09:29

课时112闭眼检测06:55

课时113检测效果08:47

课程大小

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(10)2019092426人工智能

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