课程介绍

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注意2：正版良心视频，购买后有机会和原作者直接短暂技术交流。

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！

适合人群

Python语言开发者，OpenCV开发者，对人工智能与计算机视觉感兴趣的，在校大学生，研究生。

课程目标

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。

课程大纲

OpenCV Python图像与视频分析教程资料下载
1概述[15:17]          暂无试看
2认识二值图像[16:50]
3图像二值化[13:58]
4全局阈值[19:45]
5自适应阈值[13:51]
6去噪声对二值化影响[16:49]
7联通组件扫描-01[15:53]
8联通组件扫描-02[10:26]
9联通组件扫描-03[12:07]
10轮廓发现[18:52]
11图像测量[18:41]
12几何分析[23:25]
13距离变换[26:55]
14点多边形测试[17:49]
15图像投影[24:10]
16轮廓匹配[19:14]
17直线检测[26:14]
18圆检测[28:09]
19直线，曲线，圆拟合检测[26:04]
20图像形态学介绍[21:22]
21开闭操作-01[13:27]
22开闭操作-02[08:00]
23形态学梯度[19:05]
24更多形态学操作[17:59]
25视频读写[21:56]
26视频帧处理[19:24]
27实时人脸检测[31:33]
28视频背景分析[21:15]
29颜色对象跟踪[22:14]
30案例 - 几何形状识别[18:22]
31案例 – 车道线识别[25:54]