基于OpenCV的精度测量项目实战

课程目标:希望学习者通过这个课程的学习,掌握一套有效的精度测量方法,并丰富自己的算法库。

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4.5分 共10课时,共3小时58分钟
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  1. 课程介绍
  2. 课程大纲
课程目标

希望学习者通过这个课程的学习,掌握一套有效的精度测量方法,并丰富自己的算法库。

适用人群

在学本科生与研究生,图像处理工作者,对图像处理感兴趣等有一定经验者

课程简介

基于OpenCV的精度测量项目实战

 

1、课程综述。课程的核心是开发一个基于OpenCV的“精度测量”项目。首先就是需要说明“什么是精度测量项目”,“精度测量的难点在哪里”,“精度测量的价值是什么,可用于哪些地方”?

2、软硬件平台的选型、选择的依据和原因;界面设计,具体代码结构。

3、算法要点,OpenCV中现在关于轮廓处理的算法初步整理和存在问题。最重要的是突出“新建算法”的重要价值。

4、标定、DPI换算,标定技巧。DPI的基础概念、这里的标定所表示的含义,如何得到可供标定的图片。

5、三种标定的方法。标定算法的细节,最终的结果转换。

6、测量规则和不规则物体,自己设计一些知道面积的不规则物体进行测量,看能够得到什么效果。

实际规则一些不知道面积的不规则物体,并且进一步提高算法质量。

把这个过程截图出来,将结果进行比对,将测量内容详细化。

7、测量孔洞和锯齿,在得到轮廓以后的高级算法。

8、界面设计要点和多线程。

和现有界面库Goimageshop进行结合(很多界面的设置可以配合来讲,MFC中逻辑坐标和物理坐标之间转换这个也是可以讲的)。

9、显示控制和数据结果的导出,如何设计相关方法,将处理结果导出

10、可能扩展和课程总结。展示最终完成结果,并进行课程总结。

  
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1课程综述和主要内容 [免费试看]
16:45
2软硬件平台的选型、选择的依据和原因,界面设计,具体代码结构。
29:06
3本项目的算法要点
32:06
4标定和换算
19:06
5标定的三种方式
20:58
6测量规则和不规则物体
16:28
7测量孔洞和锯齿
32:55
8界面设计要点和多线程
23:42
9显示控制和数据结果的导出
28:33
10可能扩展和课程总结
19:14
讲师介绍
禾路
讲师评分4.5分
图像处理工程师,专注图像处理多年,长期奋斗在图像增强、识别一线。实战经验丰富,研究开发的连铸体拼接算法、人脸美化算法、红外线血管增强识别系统、中药识别系统、石材大板识别系统等均已投入使用。对opencv有着深入理解和解析。对opencv结合mfc、csharp快速开发,解决实际问题有独到见解。 开源框架GreenOpenMFCTemplate受到《学习Opencv》中文版翻译者于士琪论坛和博客推荐。 讲课风格严谨细致,针对性强;并且能够启发同学自主发现问题本质,主动扩展研究,提高动手能力。
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