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深入浅出剖析 OpenCV 视觉处理 实战课
入门实战 Python OpenCV
296 人学过 79 次评价 难度: 中级 综合评分: 9.5 2020-10-10 更新
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课程介绍
章节目录
课程问答&报告
课程评价 79
你将学到的
机器视觉前言
摄像头与视频流
图像的数据结构
HighGUI 上位机开发
图像的色彩空间
图像的仿射变换
绘图和图像统计
图像二值化
连通域边缘特征
信用卡数字识别
详细介绍

随着计算机技术以及电子技术的迅猛发展,图像作为人类感知世界的最主要来源,是人类获取、表达和传递信息的重要手段,使用计算机进行图像处理的数字图像处理技术迅速发展。 OpenCV 开源计算机视觉库成为了在图像处理和计算机视觉方面的热门技术。

OpenCV 的全称是 Open Source Computer Vision Library ,是一个跨平台的计算机视觉库。OpenCV 是由英特尔公司发起并参与开发,以 BSD 许可证授权发行,可以在商业和研究领域中免费使用。

图片描述

OpenCV 具备强大的图像和矩阵运算能力。 具有丰富的函数处理函数,减少开发者的工作量,有效提高开发效率和程序运行的可靠性 。因此,OpenCV 广泛用于图像处理,近几年,OpenCV 在图像特征检测以及图像识别方面发挥着巨大作用。

在实际生活和生产的过程中,需要对图像进行简单的处理,但是很多不理想的情况下,图像的特征不够凸出,甚至模糊,无法达到预期的效果,因此会有相应的图像去雾技术、自适应去噪技术、分割技术等等。 OpenCV 在这些领域中就发挥着很重要的作用。 以下是比较典型的一些运用 OpenCV 进行图像特征检测的案例:

  • 用于对车辆轮廓的检测
  • 图像特征的提取和处理
  • 图形边缘检测

在计算机视觉领域中, 交互信息的检测和判断是十分重要的,而图像又在视觉领域占有很大的比重。 因此对于图像内容的识别对于之后对信息做出判断十分重要。 此外,在生产领域对图像信息的采集和分析也尤为重要。 以下是一些比较典型的图像内容识别的案例:人脸识别、手势识别、人机交互、动作识别、运动跟踪、物体识别。

先学课程

课程信息

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