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計(jì)算機(jī)視覺-Opencv項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)

 
   班級(jí)規(guī)模及環(huán)境--熱線:4008699035 手機(jī):15921673576( 微信同號(hào))
       每期人數(shù)限3到5人。
   上課時(shí)間和地點(diǎn)
開課地址:【上海】同濟(jì)大學(xué)(滬西)/新城金郡商務(wù)樓(11號(hào)線白銀路站)【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號(hào)線大劇院站) 【武漢分部】:佳源大廈【成都分部】:領(lǐng)館區(qū)1號(hào)【沈陽分部】:沈陽理工大學(xué)【鄭州分部】:錦華大廈【石家莊分部】:瑞景大廈【北京分部】:北京中山學(xué)院 【南京分部】:金港大廈
最新開班 (連續(xù)班 、周末班、晚班):2020年3月16日
   實(shí)驗(yàn)設(shè)備
     ☆資深工程師授課
        
        ☆注重質(zhì)量 ☆邊講邊練

        ☆合格學(xué)員免費(fèi)推薦工作
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   質(zhì)量保障

        1、培訓(xùn)過程中,如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好,可免費(fèi)在以后培訓(xùn)班中重聽;
        2、培訓(xùn)結(jié)束后,授課老師留給學(xué)員聯(lián)系方式,保障培訓(xùn)效果,免費(fèi)提供課后技術(shù)支持。
        3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費(fèi)推薦就業(yè)機(jī)會(huì)。

課程大綱
 

第1章課程簡介與環(huán)境配置
1-1課程簡介
1-2Python與Opencv的配置
1-3Notebook與IDE環(huán)境配置
第2章圖像基本操作
2-1計(jì)算機(jī)眼中的圖像
2-2視頻的讀取與處理
2-3ROI區(qū)域
2-4邊界填充
2-5數(shù)值計(jì)算
第3章閾值與平滑處理
3-1圖像閾值
3-2圖像平滑處理
3-3高斯與中值濾波
第4章圖像形態(tài)學(xué)操作
4-1腐蝕操作
4-2膨脹操作
4-3開運(yùn)算與閉運(yùn)算
4-4梯度計(jì)算
4-5禮帽與黑帽
第5章圖像梯度計(jì)算
5-1Sobel算子
5-2梯度計(jì)算方法
5-3scharr與Laplace算子
第6章邊緣檢測
6-1Canny邊緣檢測流程
6-2非極大值抑制
6-3邊緣檢測效果
第7章圖像金字塔與輪廓檢測
7-1圖像金字塔定義
7-2金字塔制作方法
7-3輪廓檢測方法
7-4輪廓檢測結(jié)果
7-5輪廓特征與近似
7-6模板匹配方法
7-7匹配效果展示
第8章直方圖與傅里葉變換
8-1直方圖定義
8-2均衡化原理
8-3均衡化效果
8-4傅里葉概述
8-5頻域變換結(jié)果
8-6低通與高通濾波
第9章項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)-信用卡數(shù)字識(shí)別
9-1總體流程與方法講解
9-2環(huán)境配置與預(yù)處理
9-3模板處理方法
9-4輸入數(shù)據(jù)處理方法
9-5模板匹配得出識(shí)別結(jié)果
第10章項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)-文檔掃描OCR識(shí)別
10-1整體流程演示
10-2文檔輪廓提取
10-3坐標(biāo)變換計(jì)算
10-4透視變換結(jié)果
10-5tesseract-ocr安裝配置
10-6文檔掃描識(shí)別結(jié)果
第11章圖像特征-harris
11-1角點(diǎn)檢測基本原理
11-2基本數(shù)學(xué)原理
11-3求解化簡
11-4特征歸屬劃分
11-5opencv角點(diǎn)檢測
第12章圖像特征-sift
12-1尺度空間定義
12-2高斯差分金字塔
12-3特征關(guān)鍵點(diǎn)定位
12-4生成特征描述
12-5特征向量生成
12-6opencv中的sift函數(shù)
第13章案例實(shí)戰(zhàn)-全景圖像拼接
13-1特征匹配方法
13-2RANSAC算法
13-3圖像拼接方法
13-4流程解讀
第14章項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)-停車場車位識(shí)別
14-1任務(wù)整體流程
14-2所需數(shù)據(jù)介紹
14-3圖像數(shù)據(jù)預(yù)處理
14-4車位直線檢測
14-5按列劃分區(qū)域
14-6車位區(qū)域劃分
14-7識(shí)別模型構(gòu)建
14-8基于視頻的車位檢測
第15章項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)-答題卡識(shí)別判卷
15-1整體流程與效果概述
15-2預(yù)處理操作
15-3填涂輪廓檢測
15-4選項(xiàng)判斷識(shí)別
第16章背景建模
16-1背景消除-幀差法
16-2混合高斯模型
16-3學(xué)習(xí)步驟
16-4背景建模實(shí)戰(zhàn)
第17章光流估計(jì)
17-1基本概念
17-2Lucas-Kanade算法
17-3推導(dǎo)求解
17-4光流估計(jì)實(shí)戰(zhàn)
第18章Opencv的DNN模塊
18-1DNN模塊
18-2模型加載與輸出結(jié)果
第19章項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)-目標(biāo)追蹤5
19-1目標(biāo)追蹤概述
19-2多目標(biāo)追蹤實(shí)戰(zhàn)
19-3深度學(xué)習(xí)檢測框架加載
19-4基于dlib和ssd的追蹤
19-5多進(jìn)程目標(biāo)追蹤
19-6效率提升對(duì)比
第20章卷積原理與操作
20-1卷積網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用
20-2卷積層解釋
20-3卷積計(jì)算過程
20-4padding與stride
20-5卷積參數(shù)共享
20-6池化層原理
20-7卷積效果演示
20-8卷積操作流程
第21章項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)-疲勞檢測
21-1關(guān)鍵點(diǎn)定位概述
21-2獲取人臉關(guān)鍵點(diǎn)
21-3定位效果演示
21-4閉眼檢測

 
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