起因-OpenCV4發(fā)布

OpenCV4.x發(fā)布以來，其依靠良好的接口代碼、系統(tǒng)級別的優(yōu)化、更加通用易學的函數(shù)調用，集成OpenVINO與tensorflow、caffe等模型加速推斷、實現(xiàn)了從傳統(tǒng)的圖像處理到基于深度學習的視覺處理路線圖的完整拓展。OpenCV4毫無疑問是一個OpenCV發(fā)展歷史的一個重要里程碑之作。官方的宣傳口號是OpenCV4 is more thanOpenCV充分說明OpenCV4 是整合深度學習的新一代計算機視覺開發(fā)框架！

學習路線圖

從OpenCV4發(fā)布測試版本開始，作者就一直關注！根據(jù)自己近十年圖像處理OpenCV開發(fā)相關工作經驗，花了七個月的時間，針對OpenCV4、精心選擇OpenCV中常用模塊與知識點，構建了一套系統(tǒng)化的課程，這套課程對每個課時的代碼演示都是基于C++與Python兩種語言，充分考慮了初學者對各種語言的上手問題，由淺入深、層次遞進的講述OpenCV各個模塊關鍵知識點與相關API函數(shù)，零基礎開始學習OpenCV中最常用的八個模塊內容

01

圖像與視頻I/O模塊

02

HGUI模塊(窗口與圖形繪制與顯示)

03

圖像處理基礎知識

04

圖像卷積操作相關

05

二值圖像分析與處理

06

視頻分析與對象跟蹤

07

特征提取與對象檢測

08

深度神經網絡DNN模塊

同時在各個關鍵節(jié)點通過案例教學與代碼分析，幫助厘清相關知識點的運用，達到學以致用，培養(yǎng)編程能力，提升個人競爭力！

部分課程代碼運行截圖

色彩空間轉換

ROI操作

不規(guī)則ROI提?。?/p>

椒鹽與高斯噪聲

圖像邊緣保留濾波

圖像梯度與邊緣

圖像銳化增強

模板匹配

二值圖像分析

視頻分析與跟蹤

自定義對象檢測

背景替換與虛化

特征提取與對象檢測

DNN模塊