OpenCV4系统化学习路线图与教程-源码交易平台丞旭猿

预警

阅读本文，大概需要3~5分钟，文末有福利…

起因-OpenCV4.0发布

OpenCV4.0发布以来，其依靠良好的接口代码、系统级别的优化、更加通用易学的函数调用，集成OpenVINO与tensorflow、caffe等模型加速推断、实现了从传统的图像处理到基于深度学习的视觉处理路线图的完整拓展。OpenCV4毫无疑问是一个OpenCV发展历史的一个重要里程碑之作。

学习路线图

从OpenCV4发布测试版本开始，作者就一直关注！根据自己近十年图像处理OpenCV开发相关工作经验，花了七个月的时间，针对OpenCV4、精心选择OpenCV中常用模块与知识点，构建了一套系统化的课程，这套课程对每个课时的代码演示都是基于C++与Python两种语言，充分考虑了初学者对各种语言的上手问题，由浅入深、层次递进的讲述OpenCV各个模块关键知识点与相关API函数，零基础开始学习OpenCV中最常用的八个模块内容

01

图像与视频I/O模块

02

HGUI模块(窗口与图形绘制与显示)

03

图像处理基础知识

04

图像卷积操作相关

04

二值图像分析与处理

06

视频分析与对象跟踪

07

特征提取与对象检测

08

深度神经网络DNN模块

同时在各个关键节点通过案例教学与代码分析，帮助厘清相关知识点的运用，达到学以致用，培养编程能力，提升个人竞争力！

知识点与课程提纲

1.IO模块2.图像读写3.视频读写4.Mat与Numpy操作5.像素遍历与访问6.图像算术与几何操作7.图像查找表LUT8.伪彩色与颜色表9.图像通道合并与分离10.色彩空间转换11.像素统计12.像素归一化13.图像几何操作(翻转、旋转、放缩)14.图形绘制(线、矩形、圆、椭圆)15.图像规则ROI与不规则ROI16.图像直方图(均衡化、相似性、反向投影)17.卷积基本原理18.图像卷积(高斯、中值、均值)19.图像噪声与去噪20.边缘保留滤波(高斯双边、非局部均值、均值迁移)21.自定义滤波器与快速滤波22.图像梯度(sobel,scharr,robot,prewitt)23.拉普拉斯与USM24.Canny边缘检测25.图像金字塔(高斯与拉普拉斯)26.金字塔重建27.模板匹配28.图像二值化(全局阈值与自适应)29.图像连通组件分析（中心位置、外接矩形）30.图像轮廓发现（树形层次、编码方式、最小外接矩形、面积与周长）31.轮廓逼近与编码32.图像距(几何矩、中心矩、hu矩)33.轮廓拟合(直线/圆与椭圆)34.手势凸包检测35.霍夫变换(直线与圆)36.形态学基础(腐蚀、膨胀、开闭操作)37.形态学操作(梯度、击中击不中、顶帽与黑帽)38.二值图像分析案例(工业刀片缺陷检测)39.图像去水印与修复40.透视变换与几何变换41.视频分析-基于颜色的对象跟踪42.视频分析-移动对象前景与背景分析43.视频分析-背景消除与前景ROI提取44.视频分析-对象角点检测45.视频分析-KLT光流分析46.视频分析-帧差与三帧差法47.视频分析-FB稠密光流分析48.视频分析-均值迁移的移动对象跟踪49.视频分析-连续自适应的对象跟踪与轨迹绘制50.特征提取-LBP与HAAR特征51.特征提取-ORB Fast特征52.特征提取-BRIEF特征53.特征提取-特征描述子与匹配54.特征提取-SIFT特征55.特征提取-HOG特征与行人检测56.特征提取-AKAZE特征57.特征提取-Brisk特征58.特征提取-GFTTDetector特征59.特征分析-BLOB特征分析60.案例-基于HOG+SVM的自定义对象检测61.机器学习-KMeans数据分析62.机器学习-KMeans图像分割63.机器学习-KMeans主色彩提取64.案例-基于KMeans的背景替换65.机器学习-KNN算法与手写数字识别66.机器学习-决策树算法与手写数字识别67.机器学习-SVM算法与手写数字识别68.图像分割-均值迁移分割69.图像分割-Grabcut分割70.案例-基于Grabcut交互式分割的图像背景虚化71.对象检测-人脸检测72.对象检测-二维码检测73.深度神经网络-获取网络各层信息74.深度神经网络-使用图像分类模型实现图像分类75.深度神经网络-DNN模块计算后台设置76.深度神经网络-使用SSD对象检测模型实现对象检测77.深度神经网络-基于SSD的实时对象检测78.深度神经网络-基于残差网络的人脸检测79.深度神经网络-视频实时人脸检测80.深度神经网络-如何调用导出的tensorflow模型81.深度神经网络-调用openpose姿态与手势评估模型82.深度神经网络-YOLOv3对象检测网络运行83.深度神经网络- YOLOv3-tiny版本对象检测网络运行84.深度神经网络- 单张与多张图像推断85.深度神经网络- 图像颜色化模型使用86.深度神经网络- ENet图像分割87.深度神经网络- 图像快速风格化88.深度神经网络- 解析模型网络输出的各种结果89.案例-基于预训练模型的人脸检测与性别年龄预测90.案例-基于二值图像分析的数字识别

为了更好的帮助初学者搭建好OpenCV开发环境，良心录制了一系列免费OpenCV环境搭建视频，详细信息见这里：

B站OpenCV环境搭建视频

OpenCV4.0+pythonhttps://www.bilibili.com/video/av41974149OpenCV4.0+C++https://www.bilibili.com/video/av36486959

划重点

1

140课时系统化OpenCV教程

1

C++与Python双语教学

3

案例工程代码实践

4

负责答疑解惑

福利时间

原价99元，限时优惠只需69元！

(优惠截止日期：2019年3月25号)

扫码即可加入学习(下载课程代码与资料)！

部分课程代码运行截图

色彩空间转换

ROI操作

不规则ROI提取：

椒盐与高斯噪声

图像边缘保留滤波

图像梯度与边缘

图像锐化增强

模板匹配

二值图像分析

视频分析与跟踪

自定义对象检测

背景替换与虚化

特征提取与对象检测

DNN模块

福利时间

原价99元，限时优惠只需69元！

(优惠截止日期：2019年3月25号)

扫码即可加入学习(下载课程代码与资料)！

声明：本文部分素材转载自互联网，如有侵权立即删除 。