OpenCV 特征提取与检测实战视频课程

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学习掌握特征提取与对象检测相关知识,做一个快速的图像处理应用开发者,在工业4.0时代增加自身价值,掌握对象识别与检测相关知识与OpenCV开发技能。

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4.5分 共26课时,共9小时40分钟
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  1. 课程介绍
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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学习掌握特征提取与对象检测相关知识,做一个快速的图像处理应用开发者,在工业4.0时代增加自身价值,掌握对象识别与检测相关知识与OpenCV开发技能。

适用人群

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,中高级开发人员

课程简介

OpenCV 特征提取与检测实战视频课程(基于c++语言授课)

基于OpenCV最新版本3.1.0详细讲述OpenCV中特征提取与对象检测部分内容,包括角点检测、亚像素定位、SIFTSURFBRISKAKAZE等常用特征检测方法的基本原理、使用方法、参数、代码演示、以及HAAR级联检测基本原理与人脸检测代码演示,同时还涉及描述子匹配的暴力匹配方法与FLANN匹配方法代码演示与对象识别。

涵盖OpenCV中特征提取与对象检测的全部主要内容。是学习特征提取与匹配知识与应用开发接地气的实践课程。


1概述 [免费试看]
09:42
2OpenCV3.1.0编译 [免费试看]
25:39
3Harris角点检测-01
23:01
4Harris角点检测-02
21:02
5Shi-Tomasi角点检测
28:33
6自定义角点检测器-01
31:10
7自定义角点检测器-02
19:29
8亚像素级别角点检测
28:14
9SURF特征检测-01
24:55
10SURF特征检测-02
17:08
11SIFT特征检测-01
26:51
12SIFT特征检测-02
13:43
13HOG特征检测-01
18:54
14HOG特征检测-02
21:45
15LBP(Local Binary Patterns)特征-01
20:07
16LBP(Local Binary Patterns)特征-02
15:51
17LBP(Local Binary Patterns)特征-03
36:18
18积分图计算
18:22
19Haar特征
17:22
20特征描述子
17:27
讲师介绍
贾志刚
讲师评分4.7分
个人独立开发者,专注图像处理研究多年时间,图书作者,博客专家。精通OpenCV框架多个模块、ImageJ开源框架、图像算法与应用开发技术、特别是在对象检测、识别、OCR、人脸美化等方面有深入研究。精通OpenCV4Android/Java与Java平台图像处理应用开发、开发过多个图像处理算法模块并成功应用在工业、医学检测等领域。
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