推荐|一个超好的OpenCV4学习社区

社区数位资深OpenCV开发高手负责答疑解惑&＃xff0c;免费项目技术咨询&＃xff0c;加入才是真爱

OpenCV4 介绍

OpenCV (Open Source Computer Vision Library)是开放源代码的计算机视觉库&＃xff0c;在工业视觉与机器视觉领域、摄像头开发、医疗设备开发与医学图像分析、无人机开发与嵌入式视觉领域&＃xff0c;OpenCV都是不可或缺的主流开发技术之一。OpenCV4自发布以来&＃xff0c;其对主流深度学习框架的支持与集成&＃xff1b;代码执行层面全面的速度与性能提升&＃xff1b;基于C&＃43;&＃43;11的API全新接口与大量代码的重构优化&＃xff1b;使得OpenCV4全面超越之前的版本功能&＃xff0c;获得了速度与性能提升&＃xff0c;学习曲线更加平缓。

学习社区 介绍

对有经验的开发者来说学习OpenCV4变得比以前更加的容易&＃xff0c;但对初次接触OpenCV的开发者来说&＃xff0c;学习OpenCV依然很难&＃xff0c;特别是OpenCV C&＃43;&＃43;的版本&＃xff08;工程应用多数都是基于C&＃43;&＃43;版本&＃xff09;。这里就给大家推荐一个专门学习OpenCV4的社区- OpenCV研习社&＃xff0c;社区包括以下精华内容&＃xff1a;

• OpenCV4 系统化课程140课时

• Tensorflow 基础课程27课时

• OpenCV 经典案例代码

• 400 篇CV方向论文资料

• 过往一年的各种技术答疑更新帖子

上述内容加入即可查看&＃xff0c;资料代码全部可以下载&＃xff0c;特别值得一提的是OpenCV 140课时内容演示都是C&＃43;&＃43;与Python两套API代码&＃xff0c;最大程度的满足不同层次的开发者的学习需求。从零基础开始认真学习&＃xff0c;掌握OpenCV开发技术&＃xff0c;成为合格的OpenCV开发者&＃xff01;加入之后课程问题与其它技术咨询可以直接向星主与嘉宾提问得到解答。

星主&＃xff1a;贾志刚

两本图像处理与OpenCV开发相关书籍作者&＃xff0c;精通OpenCV开发技术&＃xff0c;对深度学习在视觉领域应用&＃xff0c;模型压缩与推理加速等方面都有丰富的项目经验&＃xff0c;超过10年的计算机视觉与图像处理开发与编程经验&＃xff0c;CSDN博客专家、51CTO学院金牌讲师。

嘉宾&＃xff1a;禾路

资深OpenCV开发者&＃xff0c;超过10年以上OpenCV C&＃43;&＃43;开发经验&＃xff0c;OpenCV框架源码的contributor之一&＃xff0c;《学习OpenCV3》中文版图书的审阅者之一、博客园图像处理方面的知名博主。

嘉宾&＃xff1a;言有三

计算机视觉与深度学习资深开发者&＃xff0c;专注深度学习技术在计算机视觉领域应用&＃xff0c;对各种场景网络模型与结构、数据集、各种工程项目与实践环节的技巧有深入理解。《深度学习之图像识别-核心技术与案例实战》一书作者。

OpenCV研习社 开放运营短短的四个多月时间&＃xff0c;加入人数超过2000&＃43;&＃xff0c;总计主题分享超过1000&＃43;&＃xff0c; 点赞次数超过2000&＃43;&＃xff0c;有图为证&＃xff1a;

如何加入 - OpenCV研习社

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原价: 99

限时优惠: 69

附&＃xff1a;140课时 OpenCV4 内容提纲

001. 图像读取与显示

002. 图像色彩空间转换

003. 图像对象的创建与赋值

004. 图像像素的读写操作

005. 图像像素的算术操作

006. LUT的作用与用法

007. 图像像素的逻辑操作

008. 通道分离与合并

009. 图像色彩空间转换

010. 图像像素值统计

011. 像素归一化

012. 视频文件的读写

013. 图像翻转

014. 图像插值

015. 几何形状绘制

016. 图像ROI与ROI操作

017. 图像直方图

018. 图像直方图均衡化

019. 图像直方图比较

020. 图像直方图反向投影

021. 图像卷积操作

022. 图像均值与高斯模糊

023. 中值模糊

024. 图像噪声

025. 图像去噪声

026. 高斯双边模糊

027. 均值迁移模糊

028. 图像积分图算法

029. 快速的图像边缘滤波算法

030. OpenCV自定义的滤波器

031. 图像梯度–Sobel算子

032. 图像梯度–更多梯度算子

033. 图像梯度–拉普拉斯算子

034. 图像锐化

035. USM锐化增强算法

036. Canny边缘检测器

037. 图像金字塔

038. 拉普拉斯金字塔

039. 图像模板匹配

040. 二值图像介绍

041. OpenCV中的基本阈值操作

042. OTSU二值寻找算法

043. TRIANGLE二值寻找算法

044. 自适应阈值算法

045. 图像二值化与去噪

046. 二值图像联通组件寻找

047. 二值图像连通组件状态统计

048. 二值图像分析—轮廓发现

049. 二值图像分析—轮廓外接矩形

050. 二值图像分析 – 矩形面积与弧长

051. 二值图像分析—使用轮廓逼近

052. 二值图像分析—用几何矩计算轮廓中心与横纵比过滤

053. 二值图像分析—Hu矩实现轮廓匹配

054. 二值图像分析—对轮廓圆与椭圆拟合

055. 二值图像分析—凸包检测]

056. 二值图像分析–直线拟合与极值点寻找

057. 二值图像分析—点多边形测试

058. 二值图像分析—寻找最大内接圆

059. 二值图像分析—霍夫直线检测

060. 二值图像分析—霍夫直线检测二

061. 二值图像分析—霍夫圆检测

062. 图像形态学—膨胀与腐蚀

063. 图像形态学—膨胀与腐蚀

064. 图像形态学—开操作

065. 图像形态学—闭操作

066. 图像形态学—开闭操作时候结构元素应用演示

067. 图像形态学—顶帽操作

068. 图像形态学—黑帽操作

069. 图像形态学—图像梯度

070. 形态学应用—用基本梯度实现轮廓分析

071. 形态学操作—击中击不中

072. 二值图像分析—缺陷检测一

073. 二值图像分析—缺陷检测二

074. 二值图像分析—提取最大轮廓与编码关键点

075. 图像去水印/修复

076. 图像透视变换应用

077. 视频读写与处理

078. 识别与跟踪视频中的特定颜色对象

079. 视频分析—背景/前景提取

080. 视频分析—背景消除与前景ROI提取

081. 角点检测—Harris角点检测

082. 角点检测—shi-tomas角点检测

083. 角点检测—亚像素级别角点检测

084. 视频分析—移动对象的KLT光流跟踪算法

085. 视频分析—KLT光流跟踪 02

086. 视频分析—稠密光流分析

087. 视频分析—基于帧差法实现移动对象分析

088. 视频分析—基于均值迁移的对象移动分析

089. 视频分析—基于连续自适应均值迁移的对象移动分析

090. 视频分析—对象移动轨迹绘制

091. 对象检测—HAAR级联检测器使用

092. 对象检测—HAAR特征介绍

093. 对象检测—LBP特征介绍

094. ORB FAST特征关键点检测

095. BRIEF特征描述子 匹配

096. 描述子匹配

097. 基于描述子匹配的已知对象定位

098. SIFT特征提取—关键点提取

099. SIFT特征提取—描述子生成

100. HOG特征与行人检测

101. HOG特征描述子—多尺度检测

102. HOG特征描述子—提取描述子

103. HOG特征描述子—使用描述子特征生成样本数据

104. SVM线性分类器

105. HOG特征描述子—使用HOG进行对象检测

106. AKAZE特征与描述子

107. Brisk特征提取与描述子匹配

108. 特征提取之关键点检测—GFTTDetector

109. BLOB特征分析—simpleblobdetector使用

110. KMeans 数据分类

111. KMeans图像分割

112. KMeans图像分割—背景替换

113. KMeans图像分割—主色彩提取

114. KNN算法介绍

115. KNN算法应用

116. 决策树算法 介绍与使用

117. 图像均值漂移分割

118. Grabcut图像分割

119. Grabcut图像分割—背景替换

120. 二维码检测与识别

121. OpenCV DNN 获取导入模型各层信息

122. OpenCV DNN 实现图像分类

123. OpenCV DNN 为模型运行设置目标设备与计算后台

124. OpenCV DNN 基于SSD实现对象检测

125. OpenCV DNN 基于SSD实现实时视频检测

126. OpenCV DNN 基于残差网络的人脸检测

127. OpenCV DNN 基于残差网络的视频人脸检测

128. OpenCV DNN 直接调用tensorflow的导出模型

129. OpenCV DNN 调用openpose模型实现姿态评估

130. OpenCV DNN 支持YOLO对象检测网络运行

131. OpenCV DNN 支持YOLOv3-tiny版本实时对象检测

132. OpenCV DNN单张与多张图像的推断

133. OpenCV DNN 图像颜色化模型使用

134. OpenCV DNN ENet实现图像分割

135. OpenCV DNN 实时快速的图像风格迁移

136. OpenCV DNN解析网络输出结果

137. OpenCV DNN 实现性别与年龄预测

138. OpenCV DNN 使用OpenVINO加速

139. 案例&＃xff1a;识别0&＃xff5e;9印刷体数字 —Part1

140. 案例&＃xff1a;识别0&＃xff5e;9印刷体数字 —Part2

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