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开源计算机视觉库OpenCV从入门到应用_2017

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    开心
    2021-7-31 10:39
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    [LV.10]以坛为家III

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    发表于 2017-8-7 07:39:59 | 显示全部楼层 |阅读模式
    开源计算机视觉库OpenCV从入门到应用_2017

    ! P3 r  t: L8 e; W) v4 h1 l! `! f4 B2 c$ l6 b" u$ ?- \9 U( ?2 F, t

    9 E3 ?8 B) @9 K% n2 u1 ?课程大纲6 v  X5 [) O- O4 d
    一. OpenCV源码使用与介绍/ j& W+ Y" ]/ d
    第1课 OpenCV入门介绍,使用和安装环境的配置
    0 U/ M/ P, W0 f第2课 OpenCV源码架构讲解,图像的基础知识,图像的输入输出,视频的基础知识,视频的输入输出与参数控制方法
    9 k: q+ I/ _& M3 w% n; B; j, a第3课 OpenCV中常用数据结构和函数(Point类,Size类,Rect类,Scalar类和cvtColor函数),core组件,imgproc组件0 G( B) w# _3 f  Q. ?6 ?
    + X  Q! @+ Z: M) E
    二. 图像变换的数学原理和函数使用
    5 l$ O* C0 A2 C第4课 图像处理,使用OpenCV实现线性滤波器、非线性滤波器和5种高级形态学滤波操作,图形缩放,图像金字塔和阈值化8 S0 r# ?9 q4 m. u$ v
    第5课 图像变换,讲解各种类型的图形变换方法,包括使用OpenCV做边缘检测用到的canny算子、sobel算子、Laplace算子,进行图像特征提取的霍夫线变换、霍夫圆变换,重映射,仿射变换和直方图均衡化4 |' A; n  G. K1 O! `
    第6课 图像分割,使用OpenCV实现常用前景检测方法,寻找物体的凸包,使用多边形包围轮廓,角点检测方法; N4 {4 v  l  P- X+ s2 ~

    & O+ d7 S& u- M0 m% P& ?- |9 {& _三. 图像处理中的机器学习
    " f6 F3 f8 v, d# y# Z第7课 OpenCV中的机器学习ML组件,贝叶斯分类器、K近邻分类器的使用
    " O$ K# r0 B* p" [- ~. b+ W$ A4 n第8课 支持向量机SVM,期望最大化EM和决策树在OpenCV中的使用
    ) c% g5 G/ x% U0 [( |第9课 随机森林,boost分类器和人工神经网络在OpenCV中的使用
    + T# j2 s1 J6 @! B( a7 K4 O" g5 M  `8 l
    四. 开发案例5 q6 _& C& Q$ w: y( @# [
    第10课 案例:使用OpenCV做特征匹配,介绍当下最常用和前沿的“以图搜图”的实现方法6 n4 Q4 _: j2 I% o7 d0 g( o! K( ~) d
    第11课 案例:使用OpenCV做人脸对齐,人脸识别和人脸中的五官识别
    8 O& Q: N* a$ }3 W0 n% x第12课 案例:使用OpenCV实现监控视频的行人识别与跟踪
    & _, D4 Y( V9 J5 D3 O, ~: O: J  X& m: Z* G1 Q* D& ]4 g

    * q( i) D0 G, z# o课程目录
    ! d' h$ {9 m, ~$ W4 Y% i# C( V. t
    │  7 t: i7 m+ k! T/ P7 y
    ├─第01课
    : e3 A. C) y6 L: W" O. c* g│  ├─OpenCV源码, e0 t5 |6 n. u; J" E$ [; v
    │  │      ippicv_linux_20151201.tgz
    8 L6 O1 d2 ]) b' ~  G4 x" p6 W│  │      opencv-3.1.0.exe
    & `, |: R; k; E, T│  │      opencv.zip' Z; a4 Z& I3 M
    │  │      opencv_contrib.zip
    5 v$ V1 I- g& y0 Z│  │      
    4 t' f" B8 a+ Y│  ├─第一课视频和课件
    # ~. ?. @6 I! n( {│  │      part1_课程介绍.mov9 }0 V, J$ y# `& c  R( E1 ~
    │  │      part2_linux下安装.mov) u1 x/ g5 p) ^6 k
    │  │      part3_windows下安装.mov
    + u6 d  m0 I8 s# Z; d5 E│  │      part4_常用库介绍.mov5 Z  U* {! j+ \2 k8 q
    │  │      part5_作业.mov$ y$ }' I& n' [9 H# z- f
    │  │      第一课课件.pdf7 P0 d1 `* i* x
    │  │      # b: W. ~8 ?' E; B! @5 H+ ~
    │  └─资料0 C3 Z% q: A2 K) G5 ^% U5 m
    │          opencv2计算机视觉编程手册(中文).pdf
    " L3 y8 ?; A; i2 Q│          OpenCV3编程入门.rar" S. i% t: x0 q8 {4 i
    │          学习OpenCV(pdf+源码).zip0 W5 k2 O: g7 X
    │          深入理解OpenCV 实用计算机视觉项目解析.pdf% f! {6 `& Q: x. Y2 ]
    │          6 G3 x! {) n3 E. q
    ├─第02课- f: J/ p3 g4 Z& E3 u3 W
    │  │  .DS_Store  h4 ]  K& b8 Z$ y- P) F3 @
    │  │  第二课.pptx" q6 `+ T8 u, f; L
    │  │  课程代码.7z
    " O8 z* A* Q8 C) f│  │  
    % |4 K& i: Z  ~5 s1 Y/ G│  └─视频: e1 r0 m% d5 q7 x4 E8 O) b5 J9 b$ O
    │          part1_开篇.mov) u& w# y6 T0 U. x
    │          part2_图像基础知识.mov3 j& k0 Y2 q5 i& N: e
    │          part3_视频基础知识.mov& Q: s# c* w) @1 c3 w; u, }
    │          part4_源码组织结构.mov7 S2 C8 J" l# T
    │          part5_Mat操作和使用.mov
    0 L& b1 p: W6 I│          part6_视频读取与控制.mov
    5 T; U8 S, ?2 Y5 i2 C  U, U7 ^│         
    0 g  f' P3 {5 Y5 t2 P5 H├─第03课+ @+ |6 m% S3 \- h
    │  │  .DS_Store
    6 g) Z5 o6 Z3 i0 L& ^+ j3 t│  │  第三课.pptx
    $ A! h  _$ d# O% ^, G│  │  课程代码.7z
    % m5 K  M/ w3 |6 O' v: |4 R│  │  
    ( i" F" M  H$ P2 y2 b│  ├─作业素材9 D% \; H" S; d* ~/ i
    │  │      horse_hw.jpg
    6 G$ T5 U" ~" G, N1 {│  │      
    8 E2 J) t1 v, d( z% x  }3 Z; _' y4 X│  └─视频% `/ h4 J2 C0 S6 q+ F
    │          part1_前言.mov
    $ N& z8 U+ F9 ~$ U% b+ S│          part2_6种常用数据结构.mov+ d% S. I# `; S: N( {2 y
    │          part3_矩阵运算与颜色空间转换.mov
    3 ?. A/ c. p# p* K$ M+ Q! u1 R3 j│          part4_形态学操作.mov2 F% S% h) ?" U7 u2 a2 V
    │          part5_实例1实现不规则ROI.mov
    9 u$ p( V. f  k9 A( T8 k│          part6_实例2实现简单的图像分割.mov0 l3 N! l0 k7 E, g( t! v! E
    │          + w2 ^9 P8 u9 x% q; Z+ w, s
    ├─第04课
    3 W0 M+ j7 ^2 _2 b│  │  第四课.pptx
    - ?# Z* ^5 w1 W; D% M$ ?7 a% \│  │  课程代码.7z& Z6 `5 h$ e! o- L
    │  │  ' i4 f: `8 I: @- O1 C% `8 o( `
    │  ├─作业素材1 ?- `; \7 o& u- ?
    │  │      raccoon_hw.jpg9 T& l8 s) O3 P3 Z% {: D
    │  │      
    2 J/ g6 i" I- e/ N- C$ D, U│  └─视频
    7 C! F4 O+ X* |( L" \│          part1_前言.mov
    ) h4 S' y- c! Y6 L! L) ~│          part2_滤波器.mov; M/ b& n% N  b
    │          part3_滤波器实例.mov: `& c9 ~! P- B  @2 n3 ]
    │          part4_角点检测.mov2 X7 E" K" E8 K& w; i+ E4 k% S
    │          part5_角点检测实例.mov
    / K7 f( D$ l2 b│          part6_颜色直方图.mov
    ; r9 w8 k1 c- F* A│          part7_聚焦效果实例.mov1 t6 K4 Z: L* G) ^" K3 s
    │          ! o" a0 V) @8 @$ j, P
    ├─第05课
      r2 n- G, R3 C6 u0 L8 `4 @│  │  第五课.pptx% `1 w% k0 k! l
    │  │  课程代码.7z4 l* W3 S+ J: b: S6 ~5 u4 \6 z
    │  │  - N/ P. u6 ?; r) h
    │  ├─作业素材
    6 t* {/ I3 [4 {. Y( b2 g│  │      algori_hw.jpg
    ( U0 X* `3 o" H; O) q  q│  │      bike_hw.avi/ b! f# _! ^( y2 V7 D: t( \' {3 I
    │  │      # `8 G% H) z4 x4 \# M, S) L
    │  ├─相关论文& [/ J2 ^: I3 \7 Z- A5 X# B
    │  │      Adaptive background mixture models for real-time tracking.pdf% X0 f9 X- k1 A8 C( b3 u
    │  │      An improved adaptive background mixture model for real-time tracking with shadow detection.pdf
    ) R" n, U% Y9 M  A* e│  │      On the analysis of background subtraction techniques using Gaussian mixture models.pdf7 z' p0 n8 q) G# J) c
    │  │      
    3 h% p# R7 A* E, w│  └─视频  Z4 C) _/ w0 L) l+ P
    │          part1_第五课前言.mov# y' J- o% Y, \0 F
    │          part2_霍夫线检测.mov7 Q& c3 y$ a6 \1 {3 P
    │          part3_霍夫圆检测.mov
    - T( [" `2 a; j* f' ]│          part4_重映射&仿射变换.mov
    5 D5 E/ a2 j+ _# W: m/ U1 {% b│          part5_视频GMM前景检测.mov& \% S% W- I! G( |
    │         
    % Q! C! |7 y% A0 n8 x& D├─第06课4 p8 D- N; e' d9 E4 E
    │  │  第六课.pptx7 L$ n. S! G- i$ ~8 X7 I
    │  │  课程代码.7z9 b6 E9 q, _+ w/ o3 R3 {4 ~
    │  │  ! K  N8 E( i0 ^7 B6 o4 C* A
    │  ├─相关论文
    1 b1 Z0 A3 V; T2 H: b│  │      A combined corner and edge detector.pdf
    ; q+ o. M- [! W" t│  │      An Introduction to the Kalman Filter.pdf
    + k, x$ [# P& q. U  @│  │      Distinctive Image Featuresfrom Scale-Invariant Keypoints.pdf6 l- y; W/ z4 o1 W5 z) R
    │  │      Good Features to Track.pdf1 T: i1 g) g* b+ b8 e$ p. i
    │  │      Machinelearningfor high-speed cornerdetection.pdf" ~) ?6 s" F8 T% I( n
    │  │      Object Recognition from Local Scale-Invariant Features.pdf4 k! [+ |* P3 r2 W
    │  │      readme.txt
      G' P# |6 Z$ c' x7 R/ o│  │      Scale & Affine Invariant Interest Point Detectors.pdf
    + r" q. M, x$ }- K* w│  │      SURF_Speeded Up Robust Features.pdf
    6 x  b! s. P% ?; E: [│  │      
    . s3 q4 y% c% T; |6 U│  └─视频2 v% o  c- k' R
    │          opencv_lecture6_part1_前言.mp4! K  i& M+ u  r' d4 T
    │          opencv_lecture6_part2_Harris&Shi&Fast.mp45 }1 z4 H- Z4 z3 U$ |
    │          opencv_lecture6_part3_自建角点.mp4* ]  c& _: g* B5 ]3 u
    │          opencv_lecture6_part4_特征检测.mp4
    4 G' Y4 l! [& P│          opencv_lecture6_part5_光流法.mp4
    $ ^3 q& H% K5 [/ S│          opencv_lecture6_part6_Kalman滤波器.mp4, j1 q4 A# c. h( m6 ]1 J& L2 o5 J8 c9 b
    │          opencv_lecture6_part7_camshift目标跟踪.mp4! m+ O% H0 m2 h
    │          opencv_lecture6_part8_camshift效果.mp4
    9 \- i' o5 g2 z│          opencv_lecture6_part9_tracker的使用.mp4+ [9 O3 e5 r2 [
    │         
    . ^. y9 Z3 }9 x, o8 ~├─第07课7 ?4 Z" V% U7 @3 _6 ?  C( W
    │  │  【补充】虚拟机镜像.txt
    & P' V# Z( [" c' W* {' [│  │  第七课.pptx4 `4 n& C& o& ^; w$ b4 o* K
    │  │  课程代码.7z  C/ U/ C4 E% e. j
    │  │  
    + F7 ^3 g4 P8 T- _3 D* E! N│  ├─作业素材
    8 e" O4 r8 [. }+ _│  │      neg.7z
    0 [& L0 @9 m) E$ F! i! w8 [│  │      完整yale人脸库.rar4 F) j' m% j6 Y3 g' U: y: R# ?7 Y
    │  │      
    * L3 k, E1 y  s3 Q│  └─视频
    ( {6 _. _* n$ P* j5 y7 x8 s│          opencv_lecture7_part1_前言.mp4; Q8 v; n" i: N" I! P
    │          opencv_lecture7_part2_机器学习模块介绍.mp4
    # g* T# a# h8 y│          opencv_lecture7_part3_SVM应用.mp4
    8 h# N$ M/ [0 p! ~│          opencv_lecture7_part4_KNN应用实例.mp4$ ]- Q9 T7 p' p3 Y6 |+ N
    │          1 g: @9 ?6 n0 q3 r2 n/ i" Q
    ├─第08课
    3 {6 `5 o1 Z3 |& }- {* A( Y4 t│  │  第八课.pptx4 Q( |* T# l) a5 h/ K
    │  │  课程代码.7z/ x9 X7 X$ m* T7 O+ a9 s
    │  │  4 R; X. m8 T9 A$ B) L
    │  ├─作业素材! M5 Q! [1 ?$ O& ^' K5 p
    │  │      agaricus-lepiota.data
    & X. b& {9 S( ~9 A; ^+ N│  │      mushroom.cpp
    & W% K5 Y! X; T, \5 d8 H, ?│  │      
    & u7 ^: p, [& R3 Y# _│  └─视频
      e3 Y8 u/ H- u1 I│          opencv_lecture8_part1_前言.mp4.zip
    # I! J' ^! O" g) i│          opencv_lecture8_part2_rtrees_nbayes_boost.mp4.zip
    & h8 K5 C- W, C1 I# v│          opencv_lecture8_part3_lr.mp4.zip
    0 s- S9 R  E) J+ N$ T% B│          opencv_lecture8_part4_pca.mp4.zip, {5 A0 B0 A2 ?* w5 n3 \) p
    │          4 x  ~- x2 p# J4 X' s; z
    ├─第09课8 q+ X9 `$ ?. ?6 v" d! b+ W
    │  │  第九课.pptx
    $ P: p- O! w3 X│  │  课程代码.7z- n- N" d8 g. ?, F0 h4 A; R% y
    │  │  
    2 G4 y% B( M$ ^5 G( o5 }& n│  ├─作业素材
    4 v3 h1 \* w+ n8 W" ^, y, x│  │      cifar-10-binary.tar.gz
    , o: Q, I7 k  h2 s- Z$ p2 N│  │      0 a6 D3 ^) P8 h
    │  └─视频% y  A, |7 G6 I; m1 G
    │          opencv_lecture9_part1_前言.mp4.zip  g- S: G& ?% ~  g& `) Q  ?
    │          opencv_lecture9_part2_ANN人工神经网络.mp4.zip4 f+ T9 M& \. Y1 A7 s
    │          opencv_lecture9_part3_EM算法应用.mp4.zip
    ! W4 X7 I6 L6 d* o│          opencv_lecture9_part4_FLANN做特征匹配.mp4.zip
    0 P2 F9 T/ t. V+ C: S0 m6 m) H│          4 x! d9 h0 |  f8 U5 c$ t
    ├─第10课6 X: c; H/ H" K1 P6 A7 D- X1 }
    │  │  第十课.pptx
    , I) Z" g  {6 f  {+ E2 |│  │  课程代码.7z/ v" u, g. z- r; Z) b$ Y1 J
    │  │  8 p3 i# R) x( @0 B) p
    │  ├─作业素材, ]$ t, I2 Z( t- J; @: Y
    │  │      101_ObjectCategories.tar.gz! [! s# l5 g8 w# d& h7 m8 I5 Q4 _
    │  │      
    ; d) c) I: m7 ^! q  D│  └─视频& ?+ F) U% a) u* s' }
    │          opencv_lecture10_图搜图案例方法.mkv3 A: {5 y7 \/ r2 s# o
    │         
    $ G' y, c- b# U( z% G0 h( z├─第11课! K4 w2 z+ W+ ^1 A
    │  │  第十一课.pptx. ^- N; q) z+ h9 A
    │  │  课程代码.7z& l  _: y9 z5 ]2 i0 f8 s
    │  │  6 X& {( `+ n" w. j' w* R
    │  ├─作业素材
    : H: X: i4 \/ u: L5 S2 N$ c│  │      neg.zip
    ( ^9 A$ ]1 X1 W) l& z! P( s│  │      pos.zip
    1 I/ Y$ E) L7 ^5 [: A│  │      test.jpg
    ' p  M! b, F* k│  │      
    & [$ c9 u# ^8 |. H$ m* x│  └─视频5 W8 j7 O. r1 L$ D0 z) q
    │          opencv_lecture11_part1_boost_adaboost.mp4.zip
    8 Y* F5 c  J' G- r│          opencv_lecture11_part2_cascade_training.mp4.zip
    ) p9 l0 d0 m0 W# A- w5 ?1 O& V# J│          opencv_lecture11_part3_facedetect.mp4.zip
    8 M: d, j$ j6 w/ T│          9 ?( r4 Z! z, Q0 X3 N
    └─第12课
    4 e" _" w. D* d6 S( ?- L6 W+ i    │  第十二课.pptx
    0 m- o/ t3 p3 C    │  课程代码.7z) y9 z) T0 a( L8 [
        │  3 d5 y3 V5 X! `! z* Q  @
        ├─作业素材
    ; P& q& {6 S+ I' c+ z; k    │      INRIAPerson.tar; H/ L9 ~& s6 v  s* N& ]+ f
        │      vtest.avi  V! y- E% ?+ H5 i
        │      * N: y; H$ m% Y( F8 z
        ├─参考材料" Y) f: b4 |, e
        │      HOGTechNotes.pdf
    0 U9 C9 ^& q# L    │      5 m) F4 g1 ^* h5 |4 F8 b: G& }
        └─视频
    " Q& v8 C" l6 l; Z" c            opencv_lecture12_part1_HOG介绍.mp4.zip
    ) y3 T+ U& w% T" x/ E1 T            opencv_lecture12_part2_行人检测实例.mp4.zip
    0 t; U: f3 o2 Y: V# X1 M. z% F# v1 e& B" C4 d
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    pencv_lecture12_part1_HOG介绍.mp4.zip% w/ e6 w# |& D) t' R* A. Q+ i  u" K* m/ \
                opencv_lecture12_part2_行人检测实例.mp4.zip1 U  ]/ ?5 B1 ~9 Y  x
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    发表于 2017-8-9 17:40:54 | 显示全部楼层
    这车我喜欢
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    这个是好东西
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    发表于 2017-8-12 18:39:45 | 显示全部楼层
    人脸识别是个好东西呀
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    发表于 2017-8-13 11:18:57 | 显示全部楼层
    谢谢楼主
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