Python+OpenCV3.3图像处理视频教程
课程目标
帮助应用开发人员避开学习图像处理时大量繁琐数学公式、用浅显易懂的比喻教学讲授主要API相关算法原理、帮助大家通过OpenCV学习掌握相关图像处理知识，做一个快速的图像处理应用开发者，在工业4.0时代增加自身价值，掌握图像处理相关知识与OpenCV开发技能。
适用人群
对计算机视觉与图像处理感兴趣的，在学本科生与研究生， Python语言开发者，无面向语言基础者
课程简介
基于Python3.6+OpenCV最新版本3.3.0详细讲述Python OpenCV图像处理部分内容，包括Numpy array对象使用、图像与视频流读写、 基于常用核心API讲述基本原理、使用方法、参数、代码演示、图像处理思路与流程讲授。涵盖Python-OpenCV中图像处理部分的全部主要内容。课程中穿插了应用开发中常见问题与分析，包括人脸检测、数字验证码识别等内容。是Python开发者学习图像知识与应用开发最佳实践课程。
1概述与环境搭建[免费试看]16:18
2图像加载与保存[免费试看]24:47
3Numpy数组操作29:47
4色彩空间-0121:12
5色彩空间-0216:53
6像素运算-0123:48
7像素运算-0217:10
8ROI与泛洪填充27:55
9模糊操作23:36
10高斯模糊23:55
11边缘保留滤波(EPF)19:41
12图像直方图(histogram)20:28
13直方图应用28:27
14直方图反向投影23:28
15模板匹配23:12
16图像二值化25:40
17超大图像二值化20:42
18图像金字塔20:04
19图像梯度19:43
20Canny边缘提取16:23
21直线检测26:10
22圆检测19:43
23轮廓发现18:57
24对象测量29:34
25膨胀与腐蚀19:38
26开闭操作18:44
27其它形态学操作20:52
28分水岭算法26:15
29人脸检测21:03
30案例-数字验证码识别
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发表于 2019-1-25 21:30:06
发表于 2019-1-26 14:13:01
