本课程专为计算机视觉爱好者设计，涵盖OpenCV在Python环境下的全面应用。从基础的环境配置、图像处理到高级的项目实战如信用卡数字识别、停车场车位识别等，课程内容丰富，理论与实践并重。每个章节均配有详细的视频讲解和源码课件，帮助学员深入理解并掌握计算机视觉的核心技术。适合希望提升技术水平和项目实战能力的开发者和学生。
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Python版OpenCV实战：计算机视觉项目全解析（含源码课件）3.22 GB(mp4视频102节；7z压缩包1个；)
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数据代码.7z513.3MB第21章项目实战-疲劳检测
21-5 检测效果.mp436.36MB21-4 闭眼检测.mp433.52MB21-3 定位效果演示.mp437.6MB21-2 获取人脸关键点.mp429.77MB21-1 关键点定位概述.mp425.71MB第20章卷积原理与操作
20-8 卷积操作流程.mp434.07MB20-7 卷积效果演示.mp422.7MB20-6 池化层原理.mp417.3MB20-5 卷积参数共享.mp418.82MB20-4 padding与stride.mp426.91MB20-3 卷积计算过程.mp430.22MB20-2 卷积层解释.mp422.55MB20-1 卷积网络的应用.mp445.12MB第19章项目实战-目标追踪
19-6 效率提升对比.mp439.31MB19-5 多进程目标追踪.mp423.35MB19-4 基于dlib和ssd的追踪.mp447.37MB19-3 深度学习检测框架加载.mp439.33MB19-2 多目标追踪实战.mp427.66MB19-1 目标追踪概述.mp451.49MB第18章Opencv的DNN模块
18-2 模型加载与输出结果.mp438.13MB18-1 DNN模块.mp429.4MB第17章光流估计
17-4 光流估计实战.mp448.67MB17-3 推导求解.mp422.36MB17-2 Lucas-Kanade算法.mp417.53MB17-1 基本概念.mp420.88MB第16章背景建模
16-4 背景建模实战.mp431.92MB16-3 学习步骤.mp426.69MB16-2 混合高斯模型.mp423.97MB16-1 背景消除-帧差法.mp420.92MB第15章项目实战-答题卡识别判卷
15-4 选项判断识别.mp447.98MB15-3 填涂轮廓检测.mp424.44MB15-2 预处理操作.mp423.38MB15-1 整体流程与效果概述.mp425.81MB第14章项目实战-停车场车位识别
14-8 基于视频的车位检测.mp453.05MB14-7 识别模型构建.mp432.79MB14-6 车位区域划分.mp450.13MB14-5 按列划分区域.mp451.81MB14-4 车位直线检测.mp455.12MB14-3 图像数据预处理.mp444.1MB14-2 所需数据介绍.mp426.91MB14-1 任务整体流程.mp447.8MB第13章案例实战-全景图像拼接
13-4 流程解读.mp419.51MB13-3 图像拼接方法.mp420.03MB13-2 RANSAC算法.mp429.81MB13-1 特征匹配方法.mp426.96MB第12章图像特征-sift
12-6 opencv中的sift函数.mp425.25MB12-5 特征向量生成.mp432.64MB12-4 生成特征描述.mp420.93MB12-3 特征关键点定位.mp443.82MB12-2 高斯差分金字塔.mp421.17MB12-1 尺度空间定义.mp419.82MB第11章图像特征-harris
11-5 opencv角点检测.mp421.34MB11-4 特征归属划分.mp434.83MB11-3 求解化简.mp428.74MB11-2 基本数学原理.mp428MB11-1 角点检测基本原理.mp416.48MB第10章项目实战-文档扫描OCR识别
10-6 文档扫描识别结果.mp422.81MB10-5 tesseract-ocr安装配置.mp426.83MB10-4 透视变换结果.mp430.51MB10-3 坐标变换计算.mp425.33MB10-2 文档轮廓提取.mp425.84MB10-1 整体流程演示.mp421.13MB第09章项目实战-信用卡数字识别
9-5 模板匹配得出识别结果.mp422.86MB9-4 输入数据处理方法.mp428.89MB9-3 模板处理方法.mp422.82MB9-2 环境配置与预处理.mp416.68MB9-1 总体流程与方法讲解.mp420.98MB第08章直方图与傅里叶变换
8-6 低通与高通滤波.mp424.15MB8-5 频域变换结果.mp425.95MB8-4 傅里叶概述.mp425.71MB8-3 均衡化效果.mp424.29MB8-2 均衡化原理.mp429.71MB8-1 直方图定义.mp422.47MB第07章图像金字塔与轮廓检测
7-7 匹配效果展示.mp418.34MB7-6 模板匹配方法.mp439.45MB7-5 轮廓特征与近似.mp434.26MB7-4 轮廓检测结果.mp426.46MB7-3 轮廓检测方法.mp417.09MB7-2 金字塔制作方法.mp422.14MB7-1 图像金字塔定义.mp418.65MB第06章边缘检测
6-3 边缘检测效果.mp426.73MB6-2 非极大值抑制.mp415.95MB6-1 Canny边缘检测流程.mp417.11MB第05章图像梯度计算
5-3 scharr与Laplace算子.mp422.23MB5-2 梯度计算方法.mp415.87MB5-1 Sobel算子.mp425.6MB第04章图像形态学操作
4-5 礼帽与黑帽.mp411.04MB4-4 梯度计算.mp47.05MB4-3 开运算与闭运算.mp48.01MB4-2 膨胀操作.mp49.69MB4-1 腐蚀操作.mp418.53MB第03章阈值与平滑处理
3-3 高斯与中值滤波.mp418.79MB3-2 图像平滑处理.mp422.99MB3-1 图像阈值.mp415.06MB第02章图像基本操作
2-5 数值计算.mp418.61MB2-4 边界填充.mp421.27MB2-3 ROI区域.mp413.46MB2-2 视频的读取与处理.mp420.55MB2-1 计算机眼中的图像.mp428.15MB第01章课程简介与环境配置
1-3 Notebook与IDE环境配置.mp454.39MB1-2 Python与Opencv的配置.mp433.48MB1-1 课程简介.mp45.05MB
