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。
內容包括：
1、綜述。課程的核心是開發一個基于Opencv的“答題卡”識別系統。不僅包括算法，而且包括軟件框架，而且包括硬件選配。
2、OpenCV圖像處理的環境配置。運行第一個測試程序驗證運行環境的正確。我介紹的環境配置方法是最簡單的；
3、答題卡識別的算法分析1：算法效果預覽，知識框架梳理。首先將實現的效果和實現效果的步驟展示出來，讓同學獲得整體認知，并且去自主查閱相關資料；
4、答題卡識別的算法分析2：算法精講。解決實際問題需要能夠靈活運用各種算法工具；
5、答題卡識別的算法分析3：算法精講的繼續和答題卡算法的小結；
6、圖像處理的硬件選配1:攝像頭、光源的基本知識；
7、圖像處理的硬件選配2:如何以合適的價格獲得能夠進行圖像處理實驗的硬件環境？
8、圖像處理的硬件選配3:如何調整硬件，獲得最好的采集效果？
9、圖像處理的軟件框架1：為什么需要軟件框架？目前實現了怎樣的最簡軟件框架？
10、圖像處理的軟件框架2：軟件框架的基礎構造。手把手搭建基礎框架；
11、圖像處理的軟件框架3：手把手搭建基礎框架的繼續。測試框架的效果。
12、系統融合。如何將算法和軟件融合？如何將軟件和硬件融合？
13、系統融合。如何采集實際的視頻數據，獲得最終的數據結果。
14、OpenCV圖像處理程序的發布，如何將圖像處理程序交付給客戶？加密狗選配的建議
15：通過課程我們學到了什么？如何繼續擴展應用于實際？
1綜述
2OpenCV圖像處理的環境配置。
3答題卡識別的算法分析1
4答題卡識別的算法分析2
5答題卡識別的算法分析3
6圖像處理的硬件選配1
7圖像處理的硬件選配2
8圖像處理的硬件選配3
9圖像處理的軟件框架1
10圖像處理的軟件框架2
11圖像處理的軟件框架3
12系統融合1
13系統融合2
14OpenCV圖像處理程序的發布
15通過課程我們學到了什么？ | 
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總部李老師
