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【计算机视觉-Opencv项目实战(Python版) – 带源码课件】

  • 发布时间：
    2025-06-13 12:06:51
  • 文件大小：
    共计 103 个文件，合计：3.22GB
  • 资源来源：
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介绍 计算机视觉-Opencv项目实战(Python版) – 带源码课件。 课程风格通俗易懂，用最接地气的方式来讲解晦涩难懂的知识点。整体设计以项目实战来驱动学习，课程中所有代码均使用Python完成，在实战中首先讲解整体解决方案，接下来通过Debug模式来一步步分析每一行代码的作用及其完成的效果，提供全部课件及项目中所使用代码和数据。 ├── 第01章课程简介与环境配置
├── 第02章图像基本操作
├── 第03章阈值与平滑处理
├── 第04章图像形态学操作
├── 第05章图像梯度计算
├── 第06章边缘检测
├── 第07章图像金字塔与轮廓检测
├── 第08章直方图与傅里叶变换
├── 第09章项目实战-信用卡数字识别
├── 第10章项目实战-文档扫描OCR识别
├── 第11章图像特征-harris
├── 第12章图像特征-sift
├── 第13章案例实战-全景图像拼接
├── 第14章项目实战-停车场车位识别
├── 第15章项目实战-答题卡识别判卷
├── 第16章背景建模
├── 第17章光流估计
├── 第18章Opencv的DNN模块
├── 第19章项目实战-目标追踪
├── 第20章卷积原理与操作
├── 第21章项目实战-疲劳检测
├── 全部数据代码

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计算机视觉-Opencv项目实战(Python版) - 带源码课件3.22GB
第01章课程简介与环境配置92.92MB
1-1 课程简介.mp45.05MB
1-2 Python与Opencv的配置.mp433.48MB
1-3 Notebook与IDE环境配置.mp454.39MB
第02章图像基本操作102.04MB
2-1 计算机眼中的图像.mp428.15MB
2-2 视频的读取与处理.mp420.55MB
2-3 ROI区域.mp413.46MB
2-4 边界填充.mp421.27MB
2-5 数值计算.mp418.61MB
第03章阈值与平滑处理56.84MB
3-1 图像阈值.mp415.06MB
3-2 图像平滑处理.mp422.99MB
3-3 高斯与中值滤波.mp418.79MB
第04章图像形态学操作54.32MB
4-1 腐蚀操作.mp418.53MB
4-2 膨胀操作.mp49.69MB
4-3 开运算与闭运算.mp48.01MB
4-4 梯度计算.mp47.05MB
4-5 礼帽与黑帽.mp411.04MB
第05章图像梯度计算63.7MB
5-1 Sobel算子.mp425.6MB
5-2 梯度计算方法.mp415.87MB
5-3 scharr与Laplace算子.mp422.23MB
第06章边缘检测59.79MB
6-1 Canny边缘检测流程.mp417.11MB
6-2 非极大值抑制.mp415.95MB
6-3 边缘检测效果.mp426.73MB
第07章图像金字塔与轮廓检测176.4MB
7-1 图像金字塔定义.mp418.65MB
7-2 金字塔制作方法.mp422.14MB
7-3 轮廓检测方法.mp417.09MB
7-4 轮廓检测结果.mp426.46MB
7-5 轮廓特征与近似.mp434.26MB
7-6 模板匹配方法.mp439.45MB
7-7 匹配效果展示.mp418.34MB
第08章直方图与傅里叶变换152.28MB
8-1 直方图定义.mp422.47MB
8-2 均衡化原理.mp429.71MB
8-3 均衡化效果.mp424.29MB
8-4 傅里叶概述.mp425.71MB
8-5 频域变换结果.mp425.95MB
8-6 低通与高通滤波.mp424.15MB
第09章项目实战-信用卡数字识别112.23MB
9-1 总体流程与方法讲解.mp420.98MB
9-2 环境配置与预处理.mp416.68MB
9-3 模板处理方法.mp422.82MB
9-4 输入数据处理方法.mp428.89MB
9-5 模板匹配得出识别结果.mp422.86MB
第10章项目实战-文档扫描OCR识别152.45MB
10-1 整体流程演示.mp421.13MB
10-2 文档轮廓提取.mp425.84MB
10-3 坐标变换计算.mp425.33MB
10-4 透视变换结果.mp430.51MB
10-5 tesseract-ocr安装配置.mp426.83MB
10-6 文档扫描识别结果.mp422.81MB
第11章图像特征-harris129.39MB
11-1 角点检测基本原理.mp416.48MB
11-2 基本数学原理.mp428MB
11-3 求解化简.mp428.74MB
11-4 特征归属划分.mp434.83MB
11-5 opencv角点检测.mp421.34MB
第12章图像特征-sift163.62MB
12-1 尺度空间定义.mp419.82MB
12-2 高斯差分金字塔.mp421.17MB
12-3 特征关键点定位.mp443.82MB
12-4 生成特征描述.mp420.93MB
12-5 特征向量生成.mp432.64MB
12-6 opencv中的sift函数.mp425.25MB
第13章案例实战-全景图像拼接96.31MB
13-1 特征匹配方法.mp426.96MB
13-2 RANSAC算法.mp429.81MB
13-3 图像拼接方法.mp420.03MB
13-4 流程解读.mp419.51MB
第14章项目实战-停车场车位识别361.72MB
14-1 任务整体流程.mp447.8MB
14-2 所需数据介绍.mp426.91MB
14-3 图像数据预处理.mp444.1MB
14-4 车位直线检测.mp455.12MB
14-5 按列划分区域.mp451.81MB
14-6 车位区域划分.mp450.13MB
14-7 识别模型构建.mp432.79MB
14-8 基于视频的车位检测.mp453.05MB
第15章项目实战-答题卡识别判卷121.6MB
15-1 整体流程与效果概述.mp425.81MB
15-2 预处理操作.mp423.38MB
15-3 填涂轮廓检测.mp424.44MB
15-4 选项判断识别.mp447.98MB
第16章背景建模103.5MB
16-1 背景消除-帧差法.mp420.92MB
16-2 混合高斯模型.mp423.97MB
16-3 学习步骤.mp426.69MB
16-4 背景建模实战.mp431.92MB
第17章光流估计109.44MB
17-1 基本概念.mp420.88MB
17-2 Lucas-Kanade算法.mp417.53MB
17-3 推导求解.mp422.36MB
17-4 光流估计实战.mp448.67MB
第18章Opencv的DNN模块67.53MB
18-1 DNN模块.mp429.4MB
18-2 模型加载与输出结果.mp438.13MB
第19章项目实战-目标追踪228.51MB
19-1 目标追踪概述.mp451.49MB
19-2 多目标追踪实战.mp427.66MB
19-3 深度学习检测框架加载.mp439.33MB
19-4 基于dlib和ssd的追踪.mp447.37MB
19-5 多进程目标追踪.mp423.35MB
19-6 效率提升对比.mp439.31MB
第20章卷积原理与操作217.69MB
20-1 卷积网络的应用.mp445.12MB
20-2 卷积层解释.mp422.55MB
20-3 卷积计算过程.mp430.22MB
20-4 padding与stride.mp426.91MB
20-5 卷积参数共享.mp418.82MB
20-6 池化层原理.mp417.3MB
20-7 卷积效果演示.mp422.7MB
20-8 卷积操作流程.mp434.07MB
第21章项目实战-疲劳检测162.95MB
21-1 关键点定位概述.mp425.71MB
21-2 获取人脸关键点.mp429.77MB
21-3 定位效果演示.mp437.6MB
21-4 闭眼检测.mp433.52MB
21-5 检测效果.mp436.36MB
全部数据代码下载513.3MB
数据代码.7z513.3MB
共103个文件，合计：3.22GB
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