### 如何系統化學習OpenCV4

如何系統化學習OpenCV4

OpenCV4.0發佈以來,其依靠良好的接口代碼、系統級別的優化、更加通用易學的函數調用,集成OpenVINO與tensorflow、caffe等模型加速推斷、實現了從傳統的圖像處理到基於深度學習的視覺處理路線圖的完整拓展。OpenCV4 毫無疑問是一個OpenCV發展歷史的一個重要里程碑之作。官方的宣傳口號是 OpenCV4 is more than OpenCV 充分說明OpenCV4 是整合深度學習的新一代計算機視覺開發框架!

學習路線圖

從OpenCV4發佈測試版本開始,作者就一直關注!根據自己近十年圖像處理OpenCV開發相關工作經驗,花了七個月的時間,針對OpenCV4、精心選擇OpenCV中常用模塊與知識點,構建了一套系統化的課程,這套課程對每個課時的代碼演示都是基於 C++與Python 兩種語言,充分考慮了初學者對各種語言的上手問題,由淺入深、層次遞進的講述OpenCV各個模塊關鍵知識點與相關API函數,零基礎 開始學習OpenCV中最常用的八個模塊內容

  • 圖像與視頻I/O模塊
  • HGUI模塊(窗口與圖形繪製與顯示)
  • 圖像處理基礎知識
  • 圖像卷積操作相關
  • 二值圖像分析與處理
  • 視頻分析與對象跟蹤
  • 特徵提取與對象檢測
  • 深度神經網絡DNN模塊

同時在各個關鍵節點通過案例教學與代碼分析,幫助釐清相關知識點的運用,達到學以致用,培養編程能力,提升個人競爭力!

課程提綱

001. 圖像讀取與顯示
002. 圖像色彩空間轉換
003. 圖像對象的創建與賦值
004. 圖像像素的讀寫操作
005. 圖像像素的算術操作
006. LUT的作用與用法
007. 圖像像素的邏輯操作
008. 通道分離與合併
009. 圖像色彩空間轉換
010. 圖像像素值統計
011. 像素歸一化
012. 視頻文件的讀寫
013. 圖像翻轉
014. 圖像插值
015. 幾何形狀繪製
016. 圖像ROI與ROI操作
017. 圖像直方圖
018. 圖像直方圖均衡化
019. 圖像直方圖比較
020. 圖像直方圖反向投影
021. 圖像卷積操作
022. 圖像均值與高斯模糊
023. 中值模糊
024. 圖像噪聲
025. 圖像去噪聲
026. 高斯雙邊模糊
027. 均值遷移模糊
028. 圖像積分圖算法
029. 快速的圖像邊緣濾波算法
030. OpenCV自定義的濾波器
031. 圖像梯度–Sobel算子
032. 圖像梯度–更多梯度算子
033. 圖像梯度–拉普拉斯算子
034. 圖像銳化
035. USM銳化增強算法
036. Canny邊緣檢測器
037. 圖像金字塔
038. 拉普拉斯金字塔
039. 圖像模板匹配
040. 二值圖像介紹
041. OpenCV中的基本閾值操作
042. OTSU二值尋找算法
043. TRIANGLE二值尋找算法
044. 自適應閾值算法
045. 圖像二值化與去噪
046. 二值圖像聯通組件尋找
047. 二值圖像連通組件狀態統計
048. 二值圖像分析—輪廓發現
049. 二值圖像分析—輪廓外接矩形
050. 二值圖像分析 – 矩形面積與弧長
051. 二值圖像分析—使用輪廓逼近
052. 二值圖像分析—用幾何矩計算輪廓中心與橫縱比過濾
053. 二值圖像分析—Hu矩實現輪廓匹配
054. 二值圖像分析—對輪廓圓與橢圓擬合
055. 二值圖像分析—凸包檢測]
056. 二值圖像分析–直線擬合與極值點尋找
057. 二值圖像分析—點多邊形測試
058. 二值圖像分析—尋找最大內接圓
059. 二值圖像分析—霍夫直線檢測
060. 二值圖像分析—霍夫直線檢測二
061. 二值圖像分析—霍夫圓檢測
062. 圖像形態學—膨脹與腐蝕
063. 圖像形態學—膨脹與腐蝕
064. 圖像形態學—開操作
065. 圖像形態學—閉操作
066. 圖像形態學—開閉操作時候結構元素應用演示
067. 圖像形態學—頂帽操作
068. 圖像形態學—黑帽操作
069. 圖像形態學—圖像梯度
070. 形態學應用—用基本梯度實現輪廓分析
071. 形態學操作—擊中擊不中
072. 二值圖像分析—缺陷檢測一
073. 二值圖像分析—缺陷檢測二
074. 二值圖像分析—提取最大輪廓與編碼關鍵點
075. 圖像去水印/修復
076. 圖像透視變換應用
077. 視頻讀寫與處理
078. 識別與跟蹤視頻中的特定顏色對象
079. 視頻分析—背景/前景提取
080. 視頻分析—背景消除與前景ROI提取
081. 角點檢測—Harris角點檢測
082. 角點檢測—shi-tomas角點檢測
083. 角點檢測—亞像素級別角點檢測
084. 視頻分析—移動對象的KLT光流跟蹤算法
085. 視頻分析—KLT光流跟蹤 02
086. 視頻分析—稠密光流分析
087. 視頻分析—基於幀差法實現移動對象分析
088. 視頻分析—基於均值遷移的對象移動分析
089. 視頻分析—基於連續自適應均值遷移的對象移動分析
090. 視頻分析—對象移動軌跡繪製
091. 對象檢測—HAAR級聯檢測器使用
092. 對象檢測—HAAR特徵介紹
093. 對象檢測—LBP特徵介紹
094. ORB FAST特徵關鍵點檢測
095. BRIEF特徵描述子 匹配
096. 描述子匹配
097. 基於描述子匹配的已知對象定位
098. SIFT特徵提取—關鍵點提取
099. SIFT特徵提取—描述子生成
100. HOG特徵與行人檢測
101. HOG特徵描述子—多尺度檢測
102. HOG特徵描述子—提取描述子
103. HOG特徵描述子—使用描述子特徵生成樣本數據
104. SVM線性分類器
105. HOG特徵描述子—使用HOG進行對象檢測
106. AKAZE特徵與描述子
107. Brisk特徵提取與描述子匹配
108. 特徵提取之關鍵點檢測—GFTTDetector
109. BLOB特徵分析—simpleblobdetector使用
110. KMeans 數據分類
111. KMeans圖像分割
112. KMeans圖像分割—背景替換
113. KMeans圖像分割—主色彩提取
114. KNN算法介紹
115. KNN算法應用
116. 決策樹算法 介紹與使用
117. 圖像均值漂移分割
118. Grabcut圖像分割
119. Grabcut圖像分割—背景替換
120. 二維碼檢測與識別
121. OpenCV DNN 獲取導入模型各層信息
122. OpenCV DNN 實現圖像分類
123. OpenCV DNN 爲模型運行設置目標設備與計算後臺
124. OpenCV DNN 基於SSD實現對象檢測
125. OpenCV DNN 基於SSD實現實時視頻檢測
126. OpenCV DNN 基於殘差網絡的人臉檢測
127. OpenCV DNN 基於殘差網絡的視頻人臉檢測
128. OpenCV DNN 直接調用tensorflow的導出模型
129. OpenCV DNN 調用openpose模型實現姿態評估
130. OpenCV DNN 支持YOLO對象檢測網絡運行
131. OpenCV DNN 支持YOLOv3-tiny版本實時對象檢測
132. OpenCV DNN單張與多張圖像的推斷
133. OpenCV DNN 圖像顏色化模型使用
134. OpenCV DNN ENet實現圖像分割
135. OpenCV DNN 實時快速的圖像風格遷移
136. OpenCV DNN解析網絡輸出結果
137. OpenCV DNN 實現性別與年齡預測
138. OpenCV DNN 使用OpenVINO加速
139. 案例:識別0~9印刷體數字 —Part1
140. 案例:識別0~9印刷體數字 —Part2

此外後期根據反饋,添加更新了《tensorflow基礎入門》相關分享20課時+, 若干技術案例代碼,總計 170+課時 精華內容。爲了更好的幫助初學者搭建好OpenCV開發環境,良心錄製了一系列免費OpenCV環境搭建視頻,詳細信息見這裏
B站OpenCV環境搭建視頻

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

現在掃碼加入【OpenCV研習社】開始學習!
在這裏插入圖片描述
好處:

  • 本人負責答疑解惑
  • 可以項目諮詢與技術諮詢
  • 系統化學習OpenCV,做計算機視覺開發者
  • 一個有溫度的學習社區,認識一羣愛CV的人
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