课程介绍

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基于OpenCV版本3.2.0详细讲述Java OpenCV图像处理部分内容，包括Mat对象使用、图像读写、 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包括像素操作、滤波、边缘提取、直线与圆检测、形态学操作与分水岭、图像金子塔融合重建、多尺度模板匹配、人脸检测、OpenCV跟Tomcat使用实现服务器端图像处理服务。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必备实践课程。

适合人群

有面向对象语言基础，对图像处理感兴趣的，在学本科生与研究生，Java中高级开发人员。

课程目标

帮助Java应用开发人员学习图像处理与计算机视觉框架OpenCV、用浅显易懂的比喻教学讲授主要API相关算法原理、通过OpenCV学习学习相关图像处理知识，做一个快速的图像处理应用研发者，在工业4.0时代增加自身价值，学习图像处理相关知识与Java语言使用OpenCV开发图像处理功能与应用技能。

课程大纲

1概述与环境搭建[14:56]         暂无试看
2加载与保存[18:20]
3认识Mat-01[23:01]
4认识Mat-02[21:29]
5显示 – Mat与BufferedImage[19:00]
6色彩空间-01[27:37]
7色彩空间-02[09:37]
8像素运算-01[20:26]
9像素运算-02[15:18]
10ROI区域与泛洪填充-01[17:32]
11ROI区域与泛洪填充-02[28:57]
12模糊操作[28:54]
13高斯模糊[26:19]
14边缘保留滤波(EPF)[21:31]
15图像直方图[27:45]
16直方图应用-01[23:09]
17直方图应用-02[22:36]
18直方图反向投影[20:14]
19模板匹配[26:47]
20图像二值化-01[22:59]
21图像二值化-02[15:14]
22超大图像二值化[27:43]
23图像金字塔[21:04]
24金字塔融合[27:58]
25多尺度模板匹配[20:35]
26图像梯度-01[22:56]
27图像梯度-02[22:56]
28Canny边缘提取[23:20]
29直线检测[22:57]
30圆检测[26:38]
31轮廓发现[24:46]
32对象测量[30:23]
33膨胀与腐蚀[25:12]
34开闭操作[26:24]
35其它形态学操作[24:10]
36分水岭算法-01[21:33]
37分水岭算法-02[25:31]
38人脸检测[18:31]
39OpenCV+Tomcat集成配置 服务器端调用[19:03]