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課程介紹

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想了解OpenCV Python基礎知識的同學,可以看這個課程

《OpenCV 4 Python高級編程與實戰(zhàn)》

本系列課程使用Python 3.10和OpenCV4講解。如果讀者的Python環(huán)境高于Python3.10沒有任何關系。但建議讀者的Python環(huán)境大于Python 3.8,這樣能保證本系列課程的所有案例都能順利運行。

本系列課程的完整目錄如下:
1. 圖像的加密和解密
2. 數字水印
3. 物體計數
4. 缺陷檢測
5. 手勢識別
6. 答題卡識別
7. 隱身術
8. 以圖搜圖
9. 手寫數字識別
10. 車牌識別
11. 指紋識別

適用人群:
OpenCV程序員
計算機視覺程序員
人工智能研究人員
從事計算機視覺的相關研發(fā)人員
在校大學生

課程大綱

章節(jié)1:圖像加密和解密                                     免費試看
課時1   對整個圖像進行加密與解密18:57
課時2   ***課程源代碼
課時3   用掩模方式實現臉部打碼和解碼33:08
課時4   用ROI方式實現臉部打碼和解碼19:35
章節(jié)2:數字水印
課時5     數字水印與位平面20:10
課時6     提取灰度圖像的位平面16:10
課時7     將數字水印嵌入圖像,并從圖像中提取數字23:34
課時8     用ROI構造可視化水印08:57
課時9     通過加法融合圖像與數字水印(半透明效果)15:26
課時10   通過ROI方式嵌入水印和提取水印18:26
課時11   將圖像印在水印上08:56
章節(jié)3:物體計數
課時12   圖像中心點的計算原理23:17
課時13   在圖像的質點處繪制文字12:02
課時14   計算輪廓的面積09:22
課時15   用輪廓勾勒出圖像中的對象02:55
課時16   產生不同形態(tài)的核開始學習10:55
課時17   不同核的膨脹效果05:05
課時18   zip函數03:54
課時19   統(tǒng)計細胞的個數18:17
章節(jié)4:缺陷檢測
課時20   用開運算去除圖像中的噪聲10:53
課時21   用距離變換函數識別出連在一起的物體25:53
課時22   構建最小包圍圓形10:13
課時23   利用面積比值進行缺陷檢測27:00
章節(jié)5:手勢識別
課時24   答題卡識別的基礎理論和步驟開始學習16:27
課時25   識別單選題目(方法1)31:06
課時26   識別單選題目(方法2)06:10
課時27   檢索答題卡的外輪廓17:56
課時28   處理答題卡15:07
課時29   對答題卡進行傾斜校正與裁邊處理47:16
課時30   對答題卡進行反二值化處理04:30
課時31   找到答題卡內所有的輪廓開始學習06:24
課時32   找到答題卡內所有選項的輪廓09:02
課時33   篩選出每一道題的選項22:47
課時34   識別整張答題卡36:13
章節(jié)6:摳圖與隱身
課時35   獲取紅色斗篷掩模19:28
課時36   掩模圖像反二值化的多種方式05:04
課時37   用背景填充掩模圖像04:10
課時38   摳出隱身區(qū)域03:17
課時39   使用兩種方式求像素值之和10:21
課時40   使用addWeighted函數求兩個像素值之和08:11
課時41   隱身術的完整代碼14:17
課時42   視頻隱身10:20
章節(jié)7:按圖搜索
課時43   實現原理18:54
課時44   縮小圖像尺寸03:22
課時45   簡化色彩(轉換為灰度圖像)02:44
課時46   計算像素點均值01:55
課時47   計算感知哈希數據03:32
課時48   構造一維感知哈希表的3種方式05:58
課時49   ravel函數與flatten函數的區(qū)別03:02
課時50   計算哈希值距離03:55
課時51   計算圖像庫內所有圖像的哈希值07:20
課時52   按圖搜索的完整代碼09:37
章節(jié)8:識別手寫數字
課時53   實現原理05:45
課時54   識別手寫數字完整實現12:42
章節(jié)9:識別車牌
課時55   提取圖像中的車牌17:50
課時56   分隔車牌內的各個字符05:05
課時57   識別車牌中的字符06:05
章節(jié)10:指紋識別
課時58   指紋識別概述09:34
課時59   確定關鍵點類型和關鍵點角度17:22
課時60   獲取圖像的向下采樣12:12
課時61   使用多種核實現高斯濾波05:53
課時62   獲取并繪制關鍵點12:46
課時63   使用暴力匹配的方式繪制兩幅圖像的匹配點09:21
課時64   使用FLANN匹配的方式繪制兩幅圖像的匹配點02:32
課時65   指紋驗證的完整代碼03:44
課時66   搜索指紋庫02:12


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