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    OpenCV+Python計算機視覺導學——目錄匯總

    作者:zhuzhaokun1987時間:2020-07-05來源:EEPW收藏

    EEPW的各位小伙伴們大家好,很榮幸,能夠借EEPW的風水寶地,做一期有關的教學系列帖。

    本文引用地址:http://www.tphp.com.cn/article/202007/415159.htm

    一個基于BSD許可(開源)發行的跨平臺機器學習軟件庫,使用它,我們可以完成對數字圖像的一系列處理工作,從而進一步設計圖像識別類的運用,比如停車場的車牌號碼識別,馬路上的道路交通標識識別,物品識別,人臉識別等機器視覺領域。可以運行在LinuxWindowsAndroidMac OS操作系統上它輕量級而且高效,同時由一系列 C 函數和少量 C++ 類構成,同時提供了、Ruby、MATLAB等語言的接口,實現了圖像處理方面的很多通用算法(來源于百度百科)。

    由以上介紹我們可以得到關于OpenCV的初印象,了解了它是中經典的專用庫,其支持多語言、跨平臺,功能強大。

    又由于當前技術風潮正處于人工智能的大環境之下,計算機視覺變得尤為重要,而以此為基礎的深度學習則是以為主,所以當前OpenCV中傳統的C++反而不如受歡迎,為了后面進階深度學習,本系列教程將以OpenCV+Python為出發點進行學習愛。針對其多語言支持的特性,我們選擇使用Python來對OpenCV進行學習。

    OpenCV-Python為OpenCV提供了Python接口,使得使用者在Python中能夠調用C/C++,在保證易讀性和運行效率的前提下,實現所需的功能。

    該系列教程前期是基礎學習,后期則為項目實戰,充分做到學以致用,以下為該系列教程的目錄(暫定,后期可能會有更改,隨時更新),鑒于水平有限,歡迎各位大神多多指正。

    目錄

    一、入門篇

    1.1 引言

    1.2 在Fedora中安裝OpenCV-Python

    1.3 在Ubuntu中安裝OpenCV-Python

    1.4 在Windows中安裝OpenCV-Python

    1.5 圖像處理入門

    1.6 視頻處理入門

    1.7 OpenCV中的繪圖功能

    1.8 鼠標作為畫筆

    1.9 軌跡欄作為調色板

    1.10 圖像的基本操作

    1.11 圖像上的算術運算

    1.12 OpenCV性能衡量與優化方法

    二、基礎篇

    2.1 OpenCV-Python系列之改變顏色空間

    2.2 OpenCV-Python系列之圖像縮放旋轉平移

    2.3 OpenCV-Python系列之圖像的幾何變換

    2.4 OpenCV-Python系列之圖像閾值

    2.5 OpenCV-Python系列之OTSU算法

    2.6 OpenCV-Python系列之線性濾波

    2.7 OpenCV-Python系列之非線性濾波

    2.8 OpenCV-Python系列之圖像腐蝕與膨脹

    2.9 OpenCV-Python系列之開運算與閉運算

    2.10 OpenCV-Python系列之頂帽與黑帽操作

    2.11 OpenCV-Python系列之Sobel和Scharr算子

    2.12 OpenCV-Python系列之拉普拉斯算子

    2.13 OpenCV-Python系列之Canny邊緣檢測

    2.14 OpenCV-Python系列之圖像金字塔

    2.15 OpenCV-Python系列之輪廓入門

    2.16 OpenCV-Python系列之輪廓特征

    2.17 OpenCV-Python系列之輪廓屬性

    2.18 OpenCV-Python系列之輪廓分層

    2.19 OpenCV-Python系列之直方圖:查找、繪制和分析

    2.20 OpenCV-Python系列之直方圖:直方圖均衡

    2.21 OpenCV-Python系列之直方圖均衡

    2.22 OpenCV-Python系列之直方圖反投影

    三、進階篇

    3.1 OpenCV-Python系列之傅里葉變換

    3.2 OpenCV-Python系列之模板匹配

    3.3 OpenCV-Python系列之霍夫線變換

    3.4 OpenCV-Python系列之霍夫圓變換

    3.5 OpenCV-Python系列之圖像分割與Watershed算法

    3.6 OpenCV-Python系列之交互式前景提取使用GrabCut算法

    3.7 OpenCV-Python系列之理解特征

    3.8 OpenCV-Python系列之哈里斯角檢測

    3.9 OpenCV-Python系列之Shi—tomas拐角檢測器和益于跟蹤的特征

    3.10 OpenCV-Python系列之SIFT尺度不變特征變換

    3.11 OpenCV-Python系列之SURF算法(加速)

    3.12 OpenCV-Python系列之BRIEF(二進制的魯棒獨立基本特征)

    3.13 OpenCV-Python系列之ORB(面向快速和旋轉的BRIEF)

    3.14 OpenCV-Python系列之特征匹配

    3.15 OpenCV-Python系列之單應性查找對象

    3.16 OpenCV-Python系列之如何使用背景分離方法

    3.17 OpenCV-Python系列之Meanshift和Camshift

    3.18 OpenCV-Python系列之光流

    3.19 OpenCV-Python系列之相機校準

    3.20 OpenCV-Python系列之姿態估計

    3.21 OpenCV-Python系列之對極幾何

    3.22 OpenCV-Python系列之立體圖像的深度圖

    四、機器學習篇

    OpenCV-Python系列之K近鄰

    OpenCV-Python系列之使用OCR手寫數據集運行KNN

    OpenCV-Python系列之SVM

    OpenCV-Python系列之使用OCR手寫數據集運行SVM

    OpenCV-Python系列之K-Means聚類

    OpenCV-Python系列之圖像去噪

    OpenCV-Python系列之圖像修補

    OpenCV-Python系列之高動態范圍

    OpenCV-Python系列之級聯分類器

    OpenCV-Python系列之訓練級聯分類器

    五、實戰篇(持續更新中)

    項目實戰—人臉識別

    項目實戰—卡片數字識別

    項目實戰—文檔OCR掃描識別

    項目實戰—全景圖像拼接

    項目實戰—答題卡識別判卷

    項目實戰—目標追蹤

    項目實戰—疲勞檢測

    項目實戰—SVM+HOG物體識別




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