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教程目錄:

┣━第01階段_OpenCV圖像處理視頻課程(課件+源碼)

┃  ┣━01-概述 – OpenCV介紹與環境搭建

┃  ┣━02-加載、修改、保存圖像

┃  ┣━03-矩陣的掩膜操作

┃  ┣━04-Mat對象

┃  ┣━05-圖像操作

┃  ┣━06-圖像混合

┃  ┣━07-調整圖像亮度與對比度

┃  ┣━08-繪制形狀與文字

┃  ┣━09-模糊圖像一

┃  ┣━10-圖像模糊二

┃  ┣━11-膨脹與腐蝕

┃  ┣━12-形態學操作

┃  ┣━13-形態學操作應用-提取水平與垂直線

┃  ┣━14-圖像金字塔-上采樣與降采樣

┃  ┣━15-基本閾值操作

┃  ┣━16-自定義線性濾波

┃  ┣━17-處理邊緣

┃  ┣━18-Sobel算子

┃  ┣━19-Laplance算子

┃  ┣━20-Canny邊緣檢測

┃  ┣━21-霍夫變換-直線

┃  ┣━22-霍夫圓變換

┃  ┣━23-像素重映射(cv__remap)

┃  ┣━24-直方圖均衡化

┃  ┣━25-直方圖計算

┃  ┣━26-直方圖比較

┃  ┣━27-直方圖反向投影(Back Projection)

┃  ┣━28-模板匹配(Template Match)

┃  ┣━29-輪廓發現

┃  ┣━30-凸包-Convex Hull

┃  ┣━31-輪廓周圍繪制矩形框和圓形框

┃  ┣━32-圖像矩(Image Moments)

┃  ┣━33-點多邊形測試

┃  ┣━34-基于距離變換與分水嶺的圖像分割-01

┃  ┣━35-基于距離變換與分水嶺的圖像分割-02

┃  ┣━課程配套PPT

┃  ┣━課程配套源代碼

┣━第02階段_OpenCV特征提取與檢測實戰視頻課程(課件+源碼)

┃  ┣━01-概述

┃  ┣━02-OpenCV3.1.0編譯

┃  ┣━03-Harris角點檢測-01

┃  ┣━04-Harris角點檢測-02

┃  ┣━05-Shi-Tomasi角點檢測

┃  ┣━06-自定義角點檢測器-01

┃  ┣━07-自定義角點檢測器-02

┃  ┣━08-亞像素級別角點檢測

┃  ┣━09-SURF特征檢測-01

┃  ┣━10-SURF特征檢測-02

┃  ┣━11-SIFT特征檢測-01

┃  ┣━12-SIFT特征檢測-02

┃  ┣━13-HOG特征檢測-01

┃  ┣━14-HOG特征檢測-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-積分圖計算

┃  ┣━19-Haar特征

┃  ┣━20-特征描述子

┃  ┣━21-FLANN特征匹配

┃  ┣━22-平面對象識別

┃  ┣━23-AKAZE局部匹配-01

┃  ┣━24-AKAZE局部匹配-02

┃  ┣━25-Brisk特征檢測與匹配

┃  ┣━26-級聯分類器 – 人臉檢測

┃  ┣━課程配套PDF

┃  ┣━課程配套源代碼

┣━第03階段_OpenCV圖像處理-小案例實戰(課件+源碼)

┃  ┣━01-概述

┃  ┣━02-案例一 切邊-01

┃  ┣━03-案例一 切邊-02

┃  ┣━04-案例一 切邊-03

┃  ┣━05-案例二 直線檢測-01

┃  ┣━06-案例二 直線檢測-02

┃  ┣━07-案例三 對象提取-01

┃  ┣━08-案例三 對象提取-02

┃  ┣━09-案例四 對象計數-01

┃  ┣━10-案例四 對象計數-02

┃  ┣━11-案例五 透視校正-01

┃  ┣━12-案例五 透視校正-02

┃  ┣━13-案例五 透視校正-03

┃  ┣━14-案例五 透視校正-04

┃  ┣━15-案例六 對象提取與測量

┃  ┣━課程配套PDF

┃  ┣━課程配套源代碼

┣━第04階段_OpenCV級聯分類器訓練與使用實戰教程課程(課件+源碼)

┃  ┣━01-概述

┃  ┣━02-Haar與LBP級聯分類器原理介紹-01

┃  ┣━03-Haar與LBP級聯分類器原理介紹-02

┃  ┣━04-Haar與LBP級聯分類器使用-01

┃  ┣━05-Haar與LBP級聯分類器使用-02

┃  ┣━06-HAAR貓臉檢測

┃  ┣━07-視頻中人臉檢測與眼睛跟蹤-01

┃  ┣━08-視頻中人臉檢測與眼睛跟蹤-02

┃  ┣━09-視頻中人臉檢測與眼睛跟蹤-03

┃  ┣━10-HAAR級聯數據文件結構與精簡

┃  ┣━11-HAAR_LBP級聯分類器訓練-01

┃  ┣━12-HAAR_LBP級聯分類器訓練-02

┃  ┣━13-HAAR_LBP級聯分類器訓練-03

┃  ┣━課程配套PDF

┃  ┣━課程配套源代碼

┣━第05階段_OpenCV圖像分割實戰視頻教程(課件+源碼)

┃  ┣━01-概述

┃  ┣━02-KMeans方法-原理

┃  ┣━03-KMeans方法-數據聚類

┃  ┣━04-KMeans方法-圖像分割

┃  ┣━05-高斯混合模型(GMM)方法-原理與數據聚類

┃  ┣━06-高斯混合模型(GMM)方法-圖像分割

┃  ┣━07-分水嶺分割方法-原理

┃  ┣━08-分水嶺分割方法-對象分離與計數01

┃  ┣━09-分水嶺分割方法-對象分離與計數02

┃  ┣━10-分水嶺分割方法-圖像分割

┃  ┣━11-Grabcut原理與演示應用-原理

┃  ┣━12-Grabcut原理與演示應用-代碼演示

┃  ┣━13-案例實戰一證件照背景替換-01

┃  ┣━14-案例實戰一證件照背景替換

┃  ┣━15-案例實戰一綠幕背景視頻摳圖-01

┃  ┣━16-案例實戰一綠幕背景視頻摳圖

┃  ┣━課程配套PDF

┃  ┣━課程配套代碼與圖片

┣━第06階段_OpenCV視頻分析與對象跟蹤實戰教程(課件+源碼)

┃  ┣━01-概述

┃  ┣━02-視頻讀寫-01

┃  ┣━03-視頻讀寫-02

┃  ┣━04-背景消除建模(BSM)-01

┃  ┣━05-背景消除建模(BSM)-02

┃  ┣━06-對象檢測與跟蹤(基于顏色)-01

┃  ┣━07-對象檢測與跟蹤(基于顏色)-02

┃  ┣━08-光流的對象跟蹤-01

┃  ┣━09-光流的對象跟蹤-02

┃  ┣━10-光流的對象跟蹤-03

┃  ┣━11-光流的對象跟蹤-04

┃  ┣━12-CAMShift對象跟蹤

┃  ┣━13-CAMShift對象跟蹤-02

┃  ┣━14-CAMShift對象跟蹤-03

┃  ┣━15-CAMShift對象跟蹤-04

┃  ┣━16-視頻中移動對象統計

┃  ┣━17-擴展模塊中的跟蹤方法介紹

┃  ┣━18-擴展模塊中的多對象跟蹤

┃  ┣━課程配套源代碼

┃  ┣━課程配套課件

┣━第07階段_OpenCV3.3深度神經網絡(DNN)模塊-應用視頻教程(課件+源碼)

┃  ┣━01-DNN模塊概述

┃  ┣━02-使用GoogleNet模型實現圖像分類-01

┃  ┣━03-使用GoogleNet模型實現圖像分類-02

┃  ┣━04-使用SSD模型實現對象檢測-01

┃  ┣━05-使用SSD模型實現對象檢測-02

┃  ┣━06-MobileNet模型實時對象檢測

┃  ┣━07-FCN模型實現圖像分割-01

┃  ┣━08-FCN模型圖像分割-02

┃  ┣━09-CNN模型預測性別與年齡

┃  ┣━10-GOTURN模型實現視頻對象跟蹤

┃  ┣━課程配套PDF

┃  ┣━課程配套源代碼

┣━第08階段_人工智能之OpenCV人臉識別案例實戰視頻教程(課件+源碼)

┃  ┣━01-概述與環境準備

┃  ┣━02-均值方差與協方差 協方差矩陣

┃  ┣━03-特征值與特征向量

┃  ┣━04-PCA原理與應用-01

┃  ┣━05-PCA原理與應用-02

┃  ┣━06-人臉識別算法之EigenFace-01

┃  ┣━07-人臉識別算法之EigenFace-02

┃  ┣━08-人臉識別算法之FisherFace

┃  ┣━09-人臉識別算法之LBPH

┃  ┣━10-案例-實時人臉識別應用開發-01

┃  ┣━11-案例-實時人臉識別應用開發-02

┃  ┣━課程配套PDF

┃  ┣━課程配套源代碼


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