图像识别算法的核心原理与技术实现

课程目标:理解计算机视觉算法原理,对应面试中算法问题。结合算法原理和OpenCV技术,解决项目实际问题。

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共18课时,共2小时56分钟
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课程目标

理解计算机视觉算法原理,对应面试中算法问题。结合算法原理和OpenCV技术,解决项目实际问题。

适用人群

希望从事计算机视觉项目开发工作的大学生、研究生。正在做或者准备转行做计算机视觉项目开发的工程师。

课程简介

       图像识别算法核心原理的讲解与剖析,覆盖图像识别算法范畴:数字图像基础、图像增强、图像复原、图像分割、形态学处理、特征表示与描述、图像匹配、彩色处理。带你弄懂枯燥但又重要的公式、原理。

       图像识别算法实现技术的实践与应用,基于VS2015平台,C++语言、OpenCV4.2实现算法,解决实际中项目问题。带你吃透一行行代码,从原理到实践,灵活应用在实践中。

       通过本课程的系统学习,让你可以从容应对计算机视觉岗位的面试问题,不论是原理知识,还是技术细节。让你能够从原理出发思考实际项目问题的解决方案,并有技术能力将方案进行实验和落地。

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第一章数字图像基础
5节1小时9分钟
1-1课程总体介绍 [免费试看]
05:54
1-2opencv安装配置(MFC、QT两个版本)
19:53
1-3图像、矩阵、像素的关系
10:03
1-4MFC界面上的图像显示
16:28
1-5opencv数据类型与运算
17:03
第二章图像增强
4节51分钟
2-1灰度变换
18:40
2-2直方图
13:28
2-3算法逻辑操作
09:14
2-4滤波
10:03
第三章图像分割
3节25分钟
3-1阈值分割
12:31
3-2区域生长
04:30
3-3grabcut
08:22
第四章形态学处理
4节17分钟
4-1膨胀与腐蚀
08:10
4-2开与闭操作
03:09
4-3高级操作
02:32
4-4连通组件标记
03:20
第五章目标检测
2节13分钟
5-1模板匹配
06:21
5-2霍夫检测
07:00
讲师介绍
橘子视觉
讲师评分0分
计算机视觉算法硕士,高级工程师职称,计算机视觉公司CTO,创业公司技术顾问,已有10年图像识别项目研发经验。先后主导过多个大型工业项目的研发落地,曾在在数字病理扫描仪公司、三星智能工厂研发中心、生物医疗公司担任计算机视觉项目技术专家或研发经理,一直专注于图像算法研发与落地应用。
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