课程介绍

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基于OpenCV版本3.2 讲述，详细解释了KMeans、高斯混合模型(GMM)、分水岭变换、Grabcut等算法基本原理与在图像分割中的应用，基于OpenCV相关API演示每种图像分割方法，通过证件照背景融合替换与视频背景融合替换两个真实案例，讲述了图像分割在实际应用场景中的实现与演示。

课程目标

帮助OpenCV开发人员理解与学习图像分割的相关原理与函数API使用、理论联系实际，基于真实案例学习，用代码实现多个演示程序激发学习热情，提升解决问题能力，认真学完课程，有能力更好完成图像与视频背景抠图项目任务、提升个人能力与口碑。

适合人群

对图像处理感兴趣的，在学本科生与研究生，中高级开发人员。计算机视觉开发人员、使用OpenCV开发者。

课程大纲

1概述[10:20]         暂无试看
2KMeans方法-原理[24:11]
3KMeans方法-数据聚类[18:43]
4KMeans方法-图像分割[23:58]
5高斯混合模型(GMM)方法-原理与数据聚类[35:50]
6高斯混合模型(GMM)方法-图像分割[30:10]
7分水岭分割方法-原理[22:16]
8分水岭分割方法-对象分离与计数01[27:23]
9分水岭分割方法-对象分离与计数02[25:15]
10分水岭分割方法-图像分割[26:56]
11Grabcut原理与演示应用-原理[27:46]
12Grabcut原理与演示应用-代码演示[26:40]
13案例实战一证件照背景替换-01[20:03]
14案例实战一证件照背景替换[29:44]
15案例实战一绿幕背景视频抠图-01[23:34]
16案例实战一绿幕背景视频抠图[20:36]