使用 OpenCV 和 Python 进行实用图像处理及项目
学习实用的 Python OpenCV 概念并在完成每个模块后开发项目。
讲师：datascience Anywhere
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你将学到什么
- 使用 Python 学习 OpenCV
- 9 OpenCV 项目
- 使用 OpenCV 进行图像处理
- 图像翻译
- 平滑滤波器
- 位运算和掩码
- 卷积过程
- 阈值概念
要求
- Python 基础知识
描述
欢迎来到《使用OpenCV进行图像处理从零到英雄》！！！
图像处理是数据科学的领域之一，在当今世界的各行各业中有着广泛的应用。许多行业都在寻找具有这些技能的数据科学家。本课程是完全基于项目的学习。完成每个模块后您将在其中完成项目。在这里，我将介绍从基础到高级技术的图像处理，包括将机器学习算法和模型应用于图像。
你会学到什么？
- 图像基础知识
- 图纸
- 图像翻译
- 图像处理技术
- 平滑滤波器
- 过滤器
- OpenCV 中的图形使用界面 (GUI)
- 阈值化
第 1 节至第 7 节的主要亮点
我们将从非常基本的内容开始本课程，例如加载、显示图像。这样，我们将了解图像背后的基本数学背景。另外，我会教你绘图和视频的概念。
项目（物体检测）：
- 使用 Viola-Jones 算法进行人脸检测
- 使用深度神经网络进行人脸检测（SSD ResNet 10，Caffe 实现）
- 实时人脸检测
- 面部标志检测
第 8 节至第 11 节的要点
我们将慢慢进入与图像变换相关的图像处理概念，如图像平移、翻转、旋转和裁剪。我还将教授OpenCV 中的算术运算。
项目（亮度控制）：
5. 基于 GUI 的图像亮度控制
6. 实时亮度控制
第 12,13 节的主要亮点
在这些部分中，我将介绍有关按位运算和掩码的新概念，您将在其中学习真值表和不同的按位运算，例如“ AND ”、“ OR ”、“ NOT ”、“ XOR ”。
第 14 节的主要亮点
然后我们将扩展对平滑滤波器的讨论，这是一项非常重要的图像处理技术。在本节中，我将教授平均模糊、高斯模糊、中值模糊和双边滤波器等平滑技术。
第 15 节的主要亮点
自动面部模糊项目
第 16 节的主要亮点
阈值过滤器：在这里我们将深入探讨阈值概念（BINARY、TOZERO、TRUNC、ADAPTIVE MEAN、ADAPTIVE GAUSSIAN）并使用 OpenCV 和 Python 实现
您将可以完全访问本课程中使用的图像、数据、Jupyter Notebook 文件。本课程中使用的代码是这样编写的，您可以直接将函数插入实时场景并获取输出。
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数据科学无处不在
本课程适合谁：
- 任何热衷于使用 OpenCV 学习图像处理的人
