论坛元老
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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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