人工智能OpenCV 价值2000元的教程（课件+源码）
教程目录：┣━第01阶段_OpenCV图像处理视频课程（课件+源码）
┃┣━01-概述 - OpenCV介绍与环境搭建
┃┣━02-加载、修改、保存图像
┃┣━03-矩阵的掩膜操作
┃┣━04-Mat对象
┃┣━05-图像操作
┃┣━06-图像混合
┃┣━07-调整图像亮度与对比度
┃┣━08-绘制形状与文字
┃┣━09-模糊图像一
┃┣━10-图像模糊二
┃┣━11-膨胀与腐蚀
┃┣━12-形态学操作
┃┣━13-形态学操作应用-提取水平与垂直线
┃┣━14-图像金字塔-上采样与降采样
┃┣━15-基本阈值操作
┃┣━16-自定义线性滤波
┃┣━17-处理边缘
┃┣━18-Sobel算子
┃┣━19-Laplance算子
┃┣━20-Canny边缘检测
┃┣━21-霍夫变换-直线
┃┣━22-霍夫圆变换
┃┣━23-像素重映射(cv__remap)
┃┣━24-直方图均衡化
┃┣━25-直方图计算
┃┣━26-直方图比较
┃┣━27-直方图反向投影(Back Projection)
┃┣━28-模板匹配(Template Match)
┃┣━29-轮廓发现
┃┣━30-凸包-Convex Hull
┃┣━31-轮廓周围绘制矩形框和圆形框
┃┣━32-图像矩(Image Moments)
┃┣━33-点多边形测试
┃┣━34-基于距离变换与分水岭的图像分割-01
┃┣━35-基于距离变换与分水岭的图像分割-02
┃┣━课程配套PPT
┃┣━课程配套源代码
┣━第02阶段_OpenCV特征提取与检测实战视频课程（课件+源码）
┃┣━01-概述
┃┣━02-OpenCV3.1.0编译
┃┣━03-Harris角点检测-01
┃┣━04-Harris角点检测-02
┃┣━05-Shi-Tomasi角点检测
┃┣━06-自定义角点检测器-01
┃┣━07-自定义角点检测器-02
┃┣━08-亚像素级别角点检测
┃┣━09-SURF特征检测-01
┃┣━10-SURF特征检测-02
┃┣━11-SIFT特征检测-01
┃┣━12-SIFT特征检测-02
┃┣━13-HOG特征检测-01
┃┣━14-HOG特征检测-02
┃┣━15-LBP(Local Binary Patterns)特征-01
┃┣━16-LBP(Local Binary Patterns)特征-02
┃┣━17-LBP(Local Binary Patterns)特征-03
┃┣━18-积分图计算
┃┣━19-Haar特征
┃┣━20-特征描述子
┃┣━21-FLANN特征匹配
┃┣━22-平面对象识别
┃┣━23-AKAZE局部匹配-01
┃┣━24-AKAZE局部匹配-02
┃┣━25-Brisk特征检测与匹配
┃┣━26-级联分类器 – 人脸检测
┃┣━课程配套PDF
┃┣━课程配套源代码
┣━第03阶段_OpenCV图像处理-小案例实战（课件+源码）
┃┣━01-概述
┃┣━02-案例一 切边-01
┃┣━03-案例一 切边-02
┃┣━04-案例一 切边-03
┃┣━05-案例二 直线检测-01
┃┣━06-案例二 直线检测-02
┃┣━07-案例三 对象提取-01
┃┣━08-案例三 对象提取-02
┃┣━09-案例四 对象计数-01
┃┣━10-案例四 对象计数-02
┃┣━11-案例五 透视校正-01
┃┣━12-案例五 透视校正-02
┃┣━13-案例五 透视校正-03
┃┣━14-案例五 透视校正-04
┃┣━15-案例六 对象提取与测量
┃┣━课程配套PDF
┃┣━课程配套源代码
┣━第04阶段_OpenCV级联分类器训练与使用实战教程课程（课件+源码）
┃┣━01-概述
┃┣━02-Haar与LBP级联分类器原理介绍-01
┃┣━03-Haar与LBP级联分类器原理介绍-02
┃┣━04-Haar与LBP级联分类器使用-01
┃┣━05-Haar与LBP级联分类器使用-02
┃┣━06-HAAR猫脸检测
┃┣━07-视频中人脸检测与眼睛跟踪-01
┃┣━08-视频中人脸检测与眼睛跟踪-02
┃┣━09-视频中人脸检测与眼睛跟踪-03
┃┣━10-HAAR级联数据文件结构与精简
┃┣━11-HAAR_LBP级联分类器训练-01
┃┣━12-HAAR_LBP级联分类器训练-02
┃┣━13-HAAR_LBP级联分类器训练-03
┃┣━课程配套PDF
┃┣━课程配套源代码
┣━第05阶段_OpenCV图像分割实战视频教程（课件+源码）
┃┣━01-概述
┃┣━02-KMeans方法-原理
┃┣━03-KMeans方法-数据聚类
┃┣━04-KMeans方法-图像分割
┃┣━05-高斯混合模型(GMM)方法-原理与数据聚类
┃┣━06-高斯混合模型(GMM)方法-图像分割
┃┣━07-分水岭分割方法-原理
┃┣━08-分水岭分割方法-对象分离与计数01
┃┣━09-分水岭分割方法-对象分离与计数02
┃┣━10-分水岭分割方法-图像分割
┃┣━11-Grabcut原理与演示应用-原理
┃┣━12-Grabcut原理与演示应用-代码演示
┃┣━13-案例实战一证件照背景替换-01
┃┣━14-案例实战一证件照背景替换
┃┣━15-案例实战一绿幕背景视频抠图-01
┃┣━16-案例实战一绿幕背景视频抠图
┃┣━课程配套PDF
┃┣━课程配套代码与图片
┣━第06阶段_OpenCV视频分析与对象跟踪实战教程（课件+源码）
┃┣━01-概述
┃┣━02-视频读写-01
┃┣━03-视频读写-02
┃┣━04-背景消除建模(BSM)-01
┃┣━05-背景消除建模(BSM)-02
┃┣━06-对象检测与跟踪(基于颜色)-01
┃┣━07-对象检测与跟踪(基于颜色)-02
┃┣━08-光流的对象跟踪-01
┃┣━09-光流的对象跟踪-02
┃┣━10-光流的对象跟踪-03
┃┣━11-光流的对象跟踪-04
┃┣━12-CAMShift对象跟踪
┃┣━13-CAMShift对象跟踪-02
┃┣━14-CAMShift对象跟踪-03
┃┣━15-CAMShift对象跟踪-04
┃┣━16-视频中移动对象统计
┃┣━17-扩展模块中的跟踪方法介绍
┃┣━18-扩展模块中的多对象跟踪
┃┣━课程配套源代码
┃┣━课程配套课件
┣━第07阶段_OpenCV3.3深度神经网络(DNN)模块-应用视频教程（课件+源码）
┃┣━01-DNN模块概述
┃┣━02-使用GoogleNet模型实现图像分类-01
┃┣━03-使用GoogleNet模型实现图像分类-02
┃┣━04-使用SSD模型实现对象检测-01
┃┣━05-使用SSD模型实现对象检测-02
┃┣━06-MobileNet模型实时对象检测
┃┣━07-FCN模型实现图像分割-01
┃┣━08-FCN模型图像分割-02
┃┣━09-CNN模型预测性别与年龄
┃┣━10-GOTURN模型实现视频对象跟踪
┃┣━课程配套PDF
┃┣━课程配套源代码
┣━第08阶段_人工智能之OpenCV人脸识别案例实战视频教程（课件+源码）
┃┣━01-概述与环境准备
┃┣━02-均值方差与协方差 协方差矩阵
┃┣━03-特征值与特征向量
┃┣━04-PCA原理与应用-01
┃┣━05-PCA原理与应用-02
┃┣━06-人脸识别算法之EigenFace-01
┃┣━07-人脸识别算法之EigenFace-02
┃┣━08-人脸识别算法之FisherFace
┃┣━09-人脸识别算法之LBPH
┃┣━10-案例-实时人脸识别应用开发-01
┃┣━11-案例-实时人脸识别应用开发-02
┃┣━课程配套PDF
┃┣━课程配套源代码
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