OpenCV4系统化学习路线图与教程

预警

阅读本文,大概需要3~5分钟,文末有福利...

起因-OpenCV4.0发布

OpenCV4.0发布以来,其依靠良好的接口代码、系统级别的优化、更加通用易学的函数调用,集成OpenVINO与tensorflow、caffe等模型加速推断、实现了从传统的图像处理到基于深度学习的视觉处理路线图的完整拓展。OpenCV4毫无疑问是一个OpenCV发展历史的一个重要里程碑之作。

学习路线图

从OpenCV4发布测试版本开始,作者就一直关注!根据自己近十年图像处理OpenCV开发相关工作经验,花了七个月的时间,针对OpenCV4、精心选择OpenCV中常用模块与知识点,构建了一套系统化的课程,这套课程对每个课时的代码演示都是基于C++与Python两种语言,充分考虑了初学者对各种语言的上手问题,由浅入深、层次递进的讲述OpenCV各个模块关键知识点与相关API函数,零基础开始学习OpenCV中最常用的八个模块内容

01

图像与视频I/O模块

02

HGUI模块(窗口与图形绘制与显示)

03

图像处理基础知识

04

图像卷积操作相关

05

二值图像分析与处理

06

视频分析与对象跟踪

07

特征提取与对象检测

08

深度神经网络DNN模块

同时在各个关键节点通过案例教学代码分析,帮助厘清相关知识点的运用,达到学以致用,培养编程能力,提升个人竞争力!

知识点与课程提纲

1.IO模块 2.图像读写 3.视频读写 4.Mat与Numpy操作 5.像素遍历与访问 6.图像算术与几何操作 7.图像查找表LUT 8.伪彩色与颜色表 9.图像通道合并与分离 10.色彩空间转换 11.像素统计 12.像素归一化 13.图像几何操作(翻转、旋转、放缩) 14.图形绘制(线、矩形、圆、椭圆) 15.图像规则ROI与不规则ROI 16.图像直方图(均衡化、相似性、反向投影) 17.卷积基本原理 18.图像卷积(高斯、中值、均值) 19.图像噪声与去噪 20.边缘保留滤波(高斯双边、非局部均值、均值迁移) 21.自定义滤波器与快速滤波 22.图像梯度(sobel,scharr,robot,prewitt) 23.拉普拉斯与USM 24.Canny边缘检测 25.图像金字塔(高斯与拉普拉斯) 26.金字塔重建 27.模板匹配 28.图像二值化(全局阈值与自适应) 29.图像连通组件分析(中心位置、外接矩形) 30.图像轮廓发现(树形层次、编码方式、最小外接矩形、面积与周长) 31.轮廓逼近与编码 32.图像距(几何矩、中心矩、hu矩) 33.轮廓拟合(直线/圆与椭圆) 34.手势凸包检测 35.霍夫变换(直线与圆) 36.形态学基础(腐蚀、膨胀、开闭操作) 37.形态学操作(梯度、击中击不中、顶帽与黑帽) 38.二值图像分析案例(工业刀片缺陷检测) 39.图像去水印与修复 40.透视变换与几何变换 41.视频分析-基于颜色的对象跟踪 42.视频分析-移动对象前景与背景分析 43.视频分析-背景消除与前景ROI提取 44.视频分析-对象角点检测 45.视频分析-KLT光流分析 46.视频分析-帧差与三帧差法 47.视频分析-FB稠密光流分析 48.视频分析-均值迁移的移动对象跟踪 49.视频分析-连续自适应的对象跟踪与轨迹绘制 50.特征提取-LBP与HAAR特征 51.特征提取-ORB Fast特征 52.特征提取-BRIEF特征 53.特征提取-特征描述子与匹配 54.特征提取-SIFT特征 55.特征提取-HOG特征与行人检测 56.特征提取-AKAZE特征 57.特征提取-Brisk特征 58.特征提取-GFTTDetector特征 59.特征分析-BLOB特征分析 60.案例-基于HOG+SVM的自定义对象检测 61.机器学习-KMeans数据分析 62.机器学习-KMeans图像分割 63.机器学习-KMeans主色彩提取 64.案例-基于KMeans的背景替换 65.机器学习-KNN算法与手写数字识别 66.机器学习-决策树算法与手写数字识别 67.机器学习-SVM算法与手写数字识别 68.图像分割-均值迁移分割 69.图像分割-Grabcut分割 70.案例-基于Grabcut交互式分割的图像背景虚化 71.对象检测-人脸检测 72.对象检测-二维码检测 73.深度神经网络-获取网络各层信息 74.深度神经网络-使用图像分类模型实现图像分类 75.深度神经网络-DNN模块计算后台设置 76.深度神经网络-使用SSD对象检测模型实现对象检测 77.深度神经网络-基于SSD的实时对象检测 78.深度神经网络-基于残差网络的人脸检测 79.深度神经网络-视频实时人脸检测 80.深度神经网络-如何调用导出的tensorflow模型 81.深度神经网络-调用openpose姿态与手势评估模型 82.深度神经网络-YOLOv3对象检测网络运行 83.深度神经网络- YOLOv3-tiny版本对象检测网络运行 84.深度神经网络- 单张与多张图像推断 85.深度神经网络- 图像颜色化模型使用 86.深度神经网络- ENet图像分割 87.深度神经网络- 图像快速风格化 88.深度神经网络- 解析模型网络输出的各种结果 89.案例-基于预训练模型的人脸检测与性别年龄预测 90.案例-基于二值图像分析的数字识别

为了更好的帮助初学者搭建好OpenCV开发环境,良心录制了一系列免费OpenCV环境搭建视频,详细信息见这里:

B站OpenCV环境搭建视频

OpenCV4.0+python https://www.bilibili.com/video/av41974149 OpenCV4.0+C++ https://www.bilibili.com/video/av36486959

划重点

1

140课时系统化OpenCV教程

1

C++与Python双语教学

3

案例工程代码实践

4

负责答疑解惑

福利时间

原价99限时优惠69

扫码即可加入学习(下载课程代码与资料)!

部分课程代码运行截图

色彩空间转换

ROI操作

不规则ROI提取:

椒盐与高斯噪声

图像边缘保留滤波

图像梯度与边缘

图像锐化增强

模板匹配

二值图像分析

视频分析与跟踪

自定义对象检测

背景替换与虚化

特征提取与对象检测

DNN模块

原文发布于微信公众号 - 计算机视觉战队(ComputerVisionGzq)

原文发表时间:2019-05-22

本文参与腾讯云自媒体分享计划,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

发表于

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券