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Python3.6+OpenCV**版本3.3.0详细讲述Python OpenCV图像处理部分内容，包括Numpy array对象使用、图像与视频流读写、 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Python-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，包括人脸检测、数字验证码识别等内容。是Python研发者学习图像知识与应用开发必选实践课程。

课程目标

帮助应用开发人员避开学习图像处理时大量繁琐数学公式、用浅显易懂的比喻教学讲授主要API相关算法原理、帮助大家通过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OpenCV开发技能。

适合人群

对计算机视觉与图像处理感兴趣的，在学本科生与研究生， Python语言开发者，无面向语言基础者。

课程大纲

1概述与环境搭建[16:18]          暂无试看
2图像加载与保存[24:47]
3Numpy数组操作[29:47]
4色彩空间-01[21:12]
5色彩空间-02[16:53]
6像素运算-01[23:48]
7像素运算-02[17:10]
8ROI与泛洪填充[27:55]
9模糊操作[23:36]
10高斯模糊[23:55]
11边缘保留滤波(EPF)[19:41]
12图像直方图(histogram)[20:28]
13直方图应用[28:27]
14直方图反向投影[23:28]
15模板匹配[23:12]
16图像二值化[25:40]
17超大图像二值化[20:42]
18图像金字塔[20:04]
19图像梯度[19:43]
20Canny边缘提取[16:23]
21直线检测[26:10]
22圆检测[19:43]
23轮廓发现[18:57]
24对象测量[29:34]
25膨胀与腐蚀[19:38]
26开闭操作[18:44]
27其它形态学操作[20:52]
28分水岭算法[26:15]
29人脸检测[21:03]
30案例-数字验证码识别[18:34]