OpenCV+Python计算机视觉导学——目录汇总

  作者:zhuzhaokun1987 时间:2020-07-05来源:EEPW

EEPW的各位小伙伴们大家好,很荣幸,能够借EEPW的风水宝地,做一期有关OpenCV的教学系列帖。

OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉机器学习软件库,使用它,我们可以完成对数字图像的一系列处理工作,从而进一步设计图像识别类的运用,比如停车场的车牌号码识别,马路上的道路交通标识识别,物品识别,人脸识别等机器视觉领域。OpenCV可以运行在LinuxWindowsAndroidMac OS操作系统上它轻量级而且高效,同时由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法(来源于百度百科)。

由以上介绍我们可以得到关于OpenCV的初印象,了解了它是计算机视觉中经典的专用库,其支持多语言、跨平台,功能强大。

又由于当前技术风潮正处于人工智能的大环境之下,计算机视觉变得尤为重要,而以此为基础的深度学习则是以Python为主,所以当前OpenCV中传统的C++反而不如Python受欢迎,为了后面进阶深度学习,本系列教程将以OpenCV+Python为出发点进行学习爱。针对其多语言支持的特性,我们选择使用Python来对OpenCV进行学习。

OpenCV-Python为OpenCV提供了Python接口,使得使用者在Python中能够调用C/C++,在保证易读性和运行效率的前提下,实现所需的功能。

该系列教程前期是基础学习,后期则为项目实战,充分做到学以致用,以下为该系列教程的目录(暂定,后期可能会有更改,随时更新),鉴于水平有限,欢迎各位大神多多指正。

目录

一、入门篇

1.1 引言

1.2 在Fedora中安装OpenCV-Python

1.3 在Ubuntu中安装OpenCV-Python

1.4 在Windows中安装OpenCV-Python

1.5 图像处理入门

1.6 视频处理入门

1.7 OpenCV中的绘图功能

1.8 鼠标作为画笔

1.9 轨迹栏作为调色板

1.10 图像的基本操作

1.11 图像上的算术运算

1.12 OpenCV性能衡量与优化方法

二、基础篇

2.1 OpenCV-Python系列之改变颜色空间

2.2 OpenCV-Python系列之图像缩放旋转平移

2.3 OpenCV-Python系列之图像的几何变换

2.4 OpenCV-Python系列之图像阈值

2.5 OpenCV-Python系列之OTSU算法

2.6 OpenCV-Python系列之线性滤波

2.7 OpenCV-Python系列之非线性滤波

2.8 OpenCV-Python系列之图像腐蚀与膨胀

2.9 OpenCV-Python系列之开运算与闭运算

2.10 OpenCV-Python系列之顶帽与黑帽操作

2.11 OpenCV-Python系列之Sobel和Scharr算子

2.12 OpenCV-Python系列之拉普拉斯算子

2.13 OpenCV-Python系列之Canny边缘检测

2.14 OpenCV-Python系列之图像金字塔

2.15 OpenCV-Python系列之轮廓入门

2.16 OpenCV-Python系列之轮廓特征

2.17 OpenCV-Python系列之轮廓属性

2.18 OpenCV-Python系列之轮廓分层

2.19 OpenCV-Python系列之直方图:查找、绘制和分析

2.20 OpenCV-Python系列之直方图:直方图均衡

2.21 OpenCV-Python系列之直方图均衡

2.22 OpenCV-Python系列之直方图反投影

三、进阶篇

3.1 OpenCV-Python系列之傅里叶变换

3.2 OpenCV-Python系列之模板匹配

3.3 OpenCV-Python系列之霍夫线变换

3.4 OpenCV-Python系列之霍夫圆变换

3.5 OpenCV-Python系列之图像分割与Watershed算法

3.6 OpenCV-Python系列之交互式前景提取使用GrabCut算法

3.7 OpenCV-Python系列之理解特征

3.8 OpenCV-Python系列之哈里斯角检测

3.9 OpenCV-Python系列之Shi—tomas拐角检测器和益于跟踪的特征

3.10 OpenCV-Python系列之SIFT尺度不变特征变换

3.11 OpenCV-Python系列之SURF算法(加速)

3.12 OpenCV-Python系列之BRIEF(二进制的鲁棒独立基本特征)

3.13 OpenCV-Python系列之ORB(面向快速和旋转的BRIEF)

3.14 OpenCV-Python系列之特征匹配

3.15 OpenCV-Python系列之单应性查找对象

3.16 OpenCV-Python系列之如何使用背景分离方法

3.17 OpenCV-Python系列之Meanshift和Camshift

3.18 OpenCV-Python系列之光流

3.19 OpenCV-Python系列之相机校准

3.20 OpenCV-Python系列之姿态估计

3.21 OpenCV-Python系列之对极几何

3.22 OpenCV-Python系列之立体图像的深度图

四、机器学习篇

OpenCV-Python系列之K近邻

OpenCV-Python系列之使用OCR手写数据集运行KNN

OpenCV-Python系列之SVM

OpenCV-Python系列之使用OCR手写数据集运行SVM

OpenCV-Python系列之K-Means聚类

OpenCV-Python系列之图像去噪

OpenCV-Python系列之图像修补

OpenCV-Python系列之高动态范围

OpenCV-Python系列之级联分类器

OpenCV-Python系列之训练级联分类器

五、实战篇(持续更新中)

项目实战—人脸识别

项目实战—卡片数字识别

项目实战—文档OCR扫描识别

项目实战—全景图像拼接

项目实战—答题卡识别判卷

项目实战—目标追踪

项目实战—疲劳检测

项目实战—SVM+HOG物体识别


关键词: OpenCV Python 计算机视觉

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