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【快班】OpenCV計算機視覺產品實戰
此課程所屬 【人工智能職業方向】專業,報名專業套餐,可享受0元學習特惠!點擊了解詳情
隨報隨學 共14課 ★★★
開課時間 課程周期 難易度
招生中

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算法 基礎 框架 硬件 OpenCV 圖像處理
課程介紹
數字圖像處理是一門前沿交叉學科。其應用博大精深,領域豐富;OpenCV是更為流行和廣泛運用的機器視覺庫。本課程關注怎樣運用OpenCV編寫程序,解決實際項目問題。

本課程更注重運用而非理論,因此即使你不具備基礎知識,但是在一步一步的講解中,按圖索驥,也能夠快速入門,并且建立起知識框架;對于具備一定基礎的開發者來說,學習本門課程能夠加速對圖像處理程序的理解,并且逐漸積累起自己的開發框架。

課程大綱
第一課:課程綜述以及Windows環境下OpenCV(帶contrib)編譯和使用

第二課:自己動手,實現“你的名字”濾鏡
我喜歡《你的名字》這個故事,前一段時間在微信上使用過它的濾鏡,實現的效果很驚艷。使用OpenCV3中出現的seamlessClone等函數我們也可以實現類似的效果。


第三課:結合grabcut和inpaint,實現人像去除

在OpenCV提供更多函數中,grabcut能夠實現摳圖,inpaint能夠實現修補。那么把兩者結合起來,就能夠實現簡單的“人像去除”功能,也就是框選一個人后,使用周圍的景象對人像進行修補。雖然效果比不上PS,但是畢竟我們是以學習算法為目的的。


第四課:壓板識別項目分析

來源于具體項目,具有普遍特點。使用閾值處理、投影分析等經典方法對特征區域進行定位;而后通過顏色變換和形態學變化獲得進一步識別的區域,進行識別。

第五課:尋找酒瓶瓶口缺陷
來源于具體項目,具有普遍特點。通過經典方法尋找帶缺陷瓶口缺陷;基于圓的基本特性,編寫專門解決算法解決缺陷評判。

第六課:鋼管識別項目
來源于具體項目,具有普遍特點。鋼管的特點是由于其是有深度的,這就造成了管子的內部形成一個陰影。尋找并識別這個陰影,是解決問題的主要方法。灰度并閾值處理,得到具有一定可信度的結果。最后生成的結果還要經過人工進一步甄選,這個過程也是我們的程序需要提供的。

第七課:結合tesseract的OCR識別
識別手寫的中文要難于印刷體中文,再難于印刷體的英文。但是使用tesseract我們都能夠獲得不錯的效果,關鍵是如何和我們現有的OpenCV結合起來。

第八課:基于輪廓分析進行二維碼定位
FindContours而且知道有能夠直接尋找聯通區域的函數。但是僅僅能夠尋找并繪制輪廓使不夠的;其實輪廓還有另一個很重要的性質,那就是輪廓的相互包含特性。通過運用這個特性,就能夠讓獨特的輪廓被選擇出來。典型的運用就是二維碼定位。

第九課:單向信息傳輸系統的設計與實現
單項數據傳輸用于專門領域,運用于內外網隔離的情況下進行數據傳輸。這不僅包括圖像算法的處理,而且涉及軟硬件構架,是一個可充分擴展的實際項目。

第十課:AnswerOpencv經典例題(Finding distance between two curves)
這是我多年在AnswerOpencV論壇上看到的最棒的算法例題。充分運用了OpenCV新版本的新函數和新特性。整個解答,思路清晰,代碼富有彈性。

第十一課:限制對比度自適應直方圖均衡化算法(CLAHE)的實現和研究
CLAHE算法對于醫學圖像,特別是醫學紅外圖像的增強效果非常明顯,是一種運用廣泛的局部增強算法。這里從原理到實現進行解讀。


第十二課:GOMfcTemplate圖像處理平臺設計實現(上)
編寫帶界面的圖像處理程序,選擇opencv+mfc是一種很好的選擇;在讀取攝像頭數據方面,網上的方法很多,其中shiqiyu的camerads的方法是較好的。 基于現有資料,通過在實際項目中的積累,我總結出來一套結合opencv和mfc的攝像頭采集框架。具有以下特點:
      1、基于directshow,兼容性好,速度快。只要相機支持Directshow就能用
      2、攝像頭部分通過線程讀取,保證界面的運行流暢;
      3、框架經過多次打磨,已經比較穩定,不會出現異常錯誤;代碼簡潔明了,方便復用。


第十三課:GOMfcTemplate圖像處理平臺設計實現(下)

第十四課:Csharp調用基于Opencv編寫的類庫文件
Csharp如何調用基于Opencv編寫的類庫文件(Dll)是一個廣泛討論的問題。 經過長時間探索后,我終于進行了很好的實現。希望你能夠在這里找到自己想要的東西!
授課講師
禾路 老師
國家工信部認證軟件設計師,嵌入式系統設計師;8年圖像處理經驗。長期奮斗在圖像增強、識別一線。實戰經驗豐富,研究開發的連鑄體拼接算法、人臉美化算法、紅外線血管增強識別系統、中藥識別系統、石材大板識別系統等均已投入使用。
對OpenCV有著深入理解和解析。對OpenCV結合mfc、csharp快速開發,解決實際問題有獨到見解。開源框架GreenOpenMFCTemplate受到《學習OpenCV》中文版翻譯者于士琪論壇和博客推薦。
作為Review參與2017年下半年上市的《學習OpenCV3》中文版的翻譯工作。
課程環境

 Windows+Vs2012 + 最新版本OpenCV +Cmake

授課對象

在學本科生與研究生,圖像處理工作者,對圖像處理感興趣者

收獲預期

通過學習本課程,你將能夠:

a、在學習圖像處理算法的同時,積累自己的算法庫;

b、能夠快速搭建起來“具備解決實際問題能力的”軟件平臺,建立能夠實驗的環境;

c、能夠積累一套可以不斷復用的圖像處理軟件框架;

d、初步形成圖像處理的思維能力,靈活應對各種需求。

課程學費
學費:400元(固定學費:300元 + 逆向學費:100元)
新穎的課程收費形式:“逆向收費”約等于免費學習,課程收取300元固定收費 + 100元逆向學費,學習圓滿則全額獎勵返還給學員!
特別說明如下
本門課程本來打算完全免費,某位大神曾經說過“成功就是正確的方向再加上適度的壓力”。考慮到講師本身要付出巨大的勞動,為了防止一些朋友在學習途中半途而廢,浪費了講師的付出,為此我們計劃模仿某些健身課程,使用“逆向收費”的方法。 在 報名時每位報名者收取400元,其中300元為固定 收費,另外100元是暫存學費,即如果學員能完成全部課程要求,包括完成全部的書面作業,則100元全款退回。如果學員未能堅持到完全所有的學習計劃任務,則會被扣款。期望這種方式可以轉化為大家強烈的學習愿望和驅動力!
課程授課方式

1、 學習方式:老師發布教學資料、教材,幻燈片和視頻,學員通過網絡下載學習。同時通過論壇互動中老師對學員進行指導及學員之間相互交流。

2、 學習作業:每課均有布置課后作業,學員完成書面作業后則可進入下一課學習。

3、 老師輔導:通過論壇站內信及郵件等多種方式與老師進行一對一互動。

4、 完成課程:最后一課作業交納后,老師完成作業批改,即可完成課程并取回相應剩余的逆向學費。

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