在学习基本原理与理论的基础上，学习图像阈值化分割方法与二值化方法、学习二值图像的连通组件查找，轮廓查找，横纵比与面积过滤，对象面积与周长测量，中心位置寻找，角度测量，几何形状识别与外形轮廓不变性匹配技术，对视频进行分析处理，学习背景建模，前景对象提取，颜色对象跟踪，人脸实时检测，视频车道线实时检测。
课程简介：
基于OpenCV Python框架，详细讲述图像二值化的各种方法，二值图像分析的连通组件分析，轮廓发现与轮廓分析，轮廓测量，几何距分析，距离变换、点多边形测试， 基于HU距不变性的轮廓匹配与几何形状识别案例，基于图像形态学的二值图像预处理，霍夫直线与圆检测各种技巧，通过拟合实现直线、圆检测方法。视频读写，视频背景分析，前景对象mask提取与背景提取，颜色物体对象跟踪，实时人脸检测，实时车道线检测等内容，内容强调理论与应用相结合，强调知识的应用场景与工程应用，本课程也是本人在图像处理，计算机视觉，图像分析与视频分析工程长期工作经验总结与分享。希望广大OpenCV研发者与Python语言研发者学有所的，学有所获，不负韶华！愿与大家在学习过程中相互坦诚交流，相互学习提高！
课程目录：
1 概述.mp4
2 认识二值图像.mp4
3 图像二值化.mp4
4 全局阈值.mp4
5 自适应阈值.mp4
6 去噪声对二值化影响.mp4
7 联通组件扫描-01.mp4
8 联通组件扫描-02.mp4
9 联通组件扫描-03.mp4
10 轮廓发现.mp4
11 图像测量.mp4
12 几何分析.mp4
13 距离变换.mp4
14 点多边形测试.mp4
15 图像投影.mp4
16 轮廓匹配.mp4
17 直线检测.mp4
18 圆检测.mp4
19 直线，曲线，圆拟合检测.mp4
20 图像形态学介绍.mp4
21 开闭操作-01.mp4
22 开闭操作-02.mp4
23 形态学梯度.mp4
24 更多形态学操作.mp4
25 视频读写.mp4
26 视频帧处理.mp4
27 实时人脸检测.mp4
28 视频背景分析.mp4
29 颜色对象跟踪.mp4
30 案例 – 几何形状识别.mp4
31 案例 – 车道线识别.mp4
课程资料.zip
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