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快速系统从零学习OpenCV 4路线图

小白学视觉 | 269 2021-06-19 15:18 0 0 0
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重磅干货,第一时间送达

转眼间,小白学视觉就要成立三周年了,小白一直是很感谢小伙伴们的支持。因此,决定将《从零学习OpenCV 4》课程进行半价销售,原价159元的课程,现在只需要79元就可以购买。如果有小伙伴3天之内购买的课程,可以联系小白返还给小伙伴多余的价格。




OpenCV 4介绍

OpenCV4.x发布以来,其依靠良好的接口代码、系统级别的优化、更加通用易学的函数调用,集成OpenVINO与tensorflow、caffe等模型加速推断、实现了从传统的图像处理到基于深度学习的视觉处理路线图的完整拓展。OpenCV4 毫无疑问是一个OpenCV发展历史的一个重要里程碑之作。官方的宣传口号是 OpenCV4 is more than OpenCV 充分说明OpenCV4 是整合深度学习的新一代计算机视觉开发框架!


路线介绍

从安装OpenCV 4为起点,结合图像处理知识脉络,对OpenCV 4的相关函数进行讲解,并结合示例程序帮助同学们理解函数功能和使用方法。


全课程共有67节课,涵盖了像素操作、图像变换、图像滤波、边缘检测、轮廓分析、图像分割、特征点检测、相机标定、目标跟踪、目标识别、机器学习以及神经网络等众多方面。


讲师介绍

冯振,哈尔滨工业大学在读博士,控制科学与工程专业,计算机视觉方向,主要研究:视觉定位导航、SLAM技术。硕士研究生期间专业成绩第一名,荣获国家奖学金。出版国内第一本OpenCV 4著作《OpenCV 4快速入门》。


创办“小白学视觉”公众号,成立小白学视觉团队,翻译多个开源项目。开源国内第一个OpenCV contrib中文教程。


课程亮点

开放源码|提供PPT和课程源码                               

课后辅导|创建交流群用于学习过程交流                 

教材辅助|可结合《OpenCV 4快速入门》书籍学习

代码讲解|课程源码逐行讲解流程和源码                

手写板书|课程中主要内容手写,拒绝照本宣科      

微信观看|拒绝下载多余软件,轻松便利                


适用人群

对图像处理学习路线迷茫的初学者

使用OpenCV 4进行图像处理的同学和研究人员

需要了解OpenCV 4最新特性的同学

有C/C++编程基础即可学习本课程


收获内容

共同交流学习的朋友

掌握图像处理基本知识

掌握OpenCV 4的使用方法

能够利用OpenCV进行图像处理项目开发


课程大纲

向上滑动阅览

  1. 安装OpenCV 4

  2. 几个示例程序带你了解OpenCV

  3. 认识Mat容器

  4. Mat类数据的读取

  5. Mat支持的运算

  6. 图像读取、显示与保存

  7. Image Watch的使用

  8. 视频加载与摄像头使用

  9. 图像颜色空间变换

  10. 多通道分离与合并

  11. 两张图像像素比较

  12. 图像像素逻辑操作

  13. 图像二值化

  14. LUT查找表

  15. 图像尺寸变换

  16. 图像仿射变换

  17. 图像透视变换

  18. 图像中绘制基础图形

  19. ROI区域截取

  20. 高斯图像金字塔

  21. 拉普拉斯图像金字塔

  22. 创建滑动条

  23. 鼠标事件响应

  24. 图像直方图绘制

  25. 直方图均衡化

  26. 直方图匹配

  27. 模板匹配

  28. 图像卷积

  29. 图像噪声的产生

  30. 线性滤波

  31. 非线性滤波——中值滤波

  32. 可分离滤波

  33. 边缘检测(一)

  34. 边缘检测(二)

  35. 连通域分析

  36. 图像距离变换

  37. 形态学操作——腐蚀

  38. 形态学操作——膨胀

  39. 形态学应用

  40. 图像细化

  41. 轮廓检测

  42. 轮廓信息统计

  43. 轮廓外接多边形

  44. 凸包检测

  45. 直线检测

  46. 点集拟合

  47. 二维码检测

  48. 积分图像

  49. 图像分割——漫水填充

  50. 图像分割——分水岭法

  51. Harris角点检测

  52. Shi-Tomas角点检测

  53. 亚像素级别角点位置优化

  54. ORB特征点

  55. 特征点匹配

  56. RANSAC优化特征点匹配

  57. 相机模型与投影

  58. 单目相机标定

  59. 图像校正

  60. 单目位姿估计

  61. 差值法检测移动物体

  62. 稠密光流法跟踪移动物体

  63. 稀疏光流法跟中移动物体

  64. 监督学习聚类

  65. K均值聚类

  66. 加载深度神经网络模型

  67. 深度神经网络模型的使用


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部分内容


观看方式

①关注公众号“小白学视觉”

②点击“小白平台”

③点击“视频课程”

④扫码看视频


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