
OpenCV图像处理实战
本课程基于OpenCV最新版本3.4.0详细讲述OpenCV图像处理部分内容。主要包括图像的读取、几何变换、通道的分离与合并、ROI的标记、平滑与锐化操作、视频操作与目标检测,各种基于常用核心API讲述基本原理、使用方法、参数、代码演示、图像处理思路与流程讲授。涵盖OpenCV中图像处理部分的全部主要内容。课程中穿插了应用开发中常见问题与分析,是学习图像知识与应用开发最佳实践课程。
课程大纲
第一章 OpenCV图像处理基础与环境搭建
* 本章介绍
1.1 数字图像处理基础
1.2 搭建OpenCV图像处理开发环境
第二章 图像处理及运算基础
* 本章介绍
2.1 图片及通道操作
2.2 图形及文本绘制
2.3 图像的算术运算
2.4 异或运算实现图像加密与解密
2.5 Matplotlib显示OpenCV图像
第三章 图像变换
* 本章介绍
3.1 图像色彩空间变换
3.2 图像几何变换
第四章 图像平滑与边缘提取
* 本章介绍
4.1 图像平滑滤波(均值滤波与中值滤波)
4.2 图像平滑滤波(高斯滤波与双边滤波)
4.3 边缘检测原理与Roberts算子
4.4 边缘检测Sobel与Laplacian算子
4.5 Canny边缘检测
4.6 图像金字塔
第五章 图像直方图处理
* 本章介绍
5.1 直方图的绘制与分析
5.2 直方图均衡化与掩模
5.3 2D直方图与反向投影
第六章 阈值处理与图像分割
* 本章介绍
6.1 图像的阈值处理
6.2 轮廓的查找与绘制
6.3 使用分水岭分割图像
第七章 图像形态学处理
* 本章介绍
7.1 图像的腐蚀与膨胀
7.2 图像的形态学运算
7.3 形态学检测边缘和角点
第八章 图像特征提取与匹配
* 本章介绍
8.1 图像特征检测与提取(Harris与SIFT)
8.2 图像特征检测与提取(FAST与ORB)
8.3 图像特征暴力匹配
8.4 图像特征模板匹配
第九章 人脸检测与识别
* 本章介绍
9.1 OpenCV摄像头操作
9.2 级联分类器与人脸检测
9.3 创建与标记人脸识别样本
9.4 构建人脸识别模型
课件资源
-
视频数
74 -
文档数
49 -
题目数
235 -
实验数
31