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