OpenCV 机器视觉入门精选 100 题

重磅干货，第一时间送达

如今深度学习的快速发展给计算机视觉注入了前所未有的新活力！其中在计算机图形学和计算机视觉里面最流行的一个库就是 OpenCV。OpenCV 在自动驾驶和仿生机器人当中的应用非常广泛。

而在 2018 年 11 月份，OpenCV 通过 GITHUB 正式发布了 OpenCV 又一个重要里程碑版本 OpenCV 4.0。

今天给大家推荐一个干货满满的 GitHub 项目。该项目包含了 CV 领域，OpenCV 图像处理入门 100 题实例解析，并配备完整的 Pyhon 代码。

项目地址：

https://github.com/yoyoyo-yo/Gasyori100knock

极简安装：

作者推荐了 OpenCV 的极简安装方法：

1. 安装 MiniConda

地址：https://conda.io/miniconda.html

2. 创建虚拟环境并激活

3. 安装包

其中，requirement.txt 文件在项目根目录下，下载至命令行所在目录直接运行上述命令即可。

100 题实例：

作者写的 OpenCV 100 题按照从简单到复杂逐一解析，非常适合我们的学习路径。

例如 Q1-10：

我们首先来看一个简单的例子。

Q1. 读取图像并按 BGR 顺序更改 RGB

例如 Q41-50：

我们来看一个稍微复杂的例子。

Q41. Canny边缘检测（步骤1）边缘强度

项目特色：

该项目最大的特色就是 100 题循序渐进，基本涵盖了 OpenCV 的关键知识点，目前已经更新了前 60 题，后续的会陆续发布。

唯一的缺点是项目语言是日语，稍有不便。但是问题不大，笔者推荐一个方法，可以使用谷歌浏览器自动翻译网页即可。而且，所有的代码都是英文的，不妨碍理解。

如果你正在入门 CV，正在学习 OpenCV，那么这个项目将会是一个不错的从入门到进阶的教程。上手代码，亲自跑一跑结果，希望对大家有所帮助！