OpenCV Python图像与视频分析教程

课程目标:在掌握基本原理与理论的基础上,掌握图像阈值化分割方法与二值化方法、掌握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,学会背景建模,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。

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4.5分 共31课时,共10小时5分钟
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  1. 课程介绍
  2. 课程大纲
课程目标

在掌握基本原理与理论的基础上,掌握图像阈值化分割方法与二值化方法、掌握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,学会背景建模,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。

适用人群

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

课程简介

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开发者与Python语言开发者学有所的,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!

教程中一些课程代码的运行截图

几何分析:

对象跟踪:

视频背景分析与前景对象mask提取

实时车道线检测:


1概述 [免费试看]
15:17
2认识二值图像 [免费试看]
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
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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