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开源计算机视觉库OpenCV从入门到应用_2017

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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

    9 a4 l1 P2 c. A$ d+ n# @+ x5 S& d& o3 }5 [, i: l
    $ V+ l' O' w2 `0 J: R2 m& J
    课程大纲
    3 ?4 b* q, G7 p2 q一. OpenCV源码使用与介绍
    6 v* j/ Z) s8 C1 E" i- s4 S第1课 OpenCV入门介绍,使用和安装环境的配置. b. |9 F7 e2 d% l+ S
    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
    - G2 I* C$ l0 i* W8 J1 e* H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  S3 D; {9 N" e' j2 _* U$ U

    ; B$ U# m' W/ ^二. 图像变换的数学原理和函数使用
    4 S% \& s% \  f' n7 X3 b' V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
    3 C( M% q8 h8 a. }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1 g' t. ]0 j3 c, T* P; r8 ^8 K
    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
    3 k4 R7 ^1 S( [6 ~5 H4 T2 z* B. R5 o/ h8 N
    三. 图像处理中的机器学习
    ( }5 {6 D4 Z( r' Q& D0 d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9 i! y" D% V  g9 Q- L5 Q
    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
    9 P% z& ^" M' U: q第9课 随机森林,boost分类器和人工神经网络在OpenCV中的使用
    5 m7 e9 p: g9 D9 T6 j9 T# T# e+ G6 V6 O1 _: ?7 [$ Z4 a
    四. 开发案例5 P; Z2 {+ t. ^% u0 i, 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1 F' l* G2 |9 l+ z6 p6 N6 v
    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4 c4 w4 f+ o1 G$ i4 a) _  P0 J
    第12课 案例:使用OpenCV实现监控视频的行人识别与跟踪2 c* n$ Q/ [5 ]7 m  m; Q4 r

    / L2 _% ]- Q! ^. P$ [# Y9 b9 V) S, X
    课程目录
    ( q" D/ q/ o" @
    │  / m4 \7 Z/ z6 a4 C0 I
    ├─第01课
    * _9 \) }/ o8 ~: h* \1 G" \│  ├─OpenCV源码
    0 }) p0 t6 u% F% q6 b│  │      ippicv_linux_20151201.tgz9 s( a0 h! \  j6 y! D5 m% a
    │  │      opencv-3.1.0.exe$ Y' q& m/ E$ [- N1 y
    │  │      opencv.zip
    ' i- P4 o0 |) y8 O2 S$ U/ `, l│  │      opencv_contrib.zip
    $ v5 [+ ^3 P. z6 }2 S│  │      2 G* u  h$ N4 j! y
    │  ├─第一课视频和课件* W) S& v( q# ^: x* g" {! I% J9 p3 t/ \
    │  │      part1_课程介绍.mov
    8 B3 b# g4 O3 \: C  R│  │      part2_linux下安装.mov: v: A$ C. E, f! T3 |6 G
    │  │      part3_windows下安装.mov0 m' b) M1 q- m# P2 g6 P7 ?
    │  │      part4_常用库介绍.mov
    : t5 Z% |6 O8 H+ `6 s. ?( r9 `│  │      part5_作业.mov
    - y3 _3 \9 |# {8 g/ \│  │      第一课课件.pdf
    & o( W+ J& R3 K3 \│  │      0 y5 a, c7 ?% N2 s* I
    │  └─资料
    * |0 ^4 u, D  ^" o! A│          opencv2计算机视觉编程手册(中文).pdf" V# G1 i5 B: F+ P, V, R5 A
    │          OpenCV3编程入门.rar
    & w. @9 c. U1 I6 E* q│          学习OpenCV(pdf+源码).zip
    0 p% t) Q2 ^9 d0 I2 F5 m. @; N$ D│          深入理解OpenCV 实用计算机视觉项目解析.pdf3 h& q+ w* g) ^& y' t4 I5 r
    │         
    7 l+ {) b- s" ~4 \├─第02课
    * G. d7 w, E1 e' z% {* [│  │  .DS_Store
    ' s0 N* I5 H6 R+ d  T. j4 L│  │  第二课.pptx; N" Q. y, J: P# S7 T% R
    │  │  课程代码.7z) \5 ?1 P4 k) c) j, t$ b
    │  │  ) E* e+ O0 V5 G; A) I; P
    │  └─视频7 G3 `: M5 N4 [9 n) M+ b! T
    │          part1_开篇.mov
    ; X: K4 e, ^3 Z  o6 j│          part2_图像基础知识.mov  b# u4 H# \1 T6 ]
    │          part3_视频基础知识.mov1 k5 Q- U% T( p# }. g, S, @
    │          part4_源码组织结构.mov
    9 j1 O; Y" ^. d│          part5_Mat操作和使用.mov
    * F7 S# L$ k, n# ?│          part6_视频读取与控制.mov3 }3 |1 I1 W4 M; m2 ?! `) w) {) p
    │         
    : _, P- j1 Z% v├─第03课
    7 R+ n" H( ]' Z! h│  │  .DS_Store8 `/ ]" y$ d! O1 q" e) K
    │  │  第三课.pptx
    5 J0 u3 ^. }9 Z# x( \, J│  │  课程代码.7z3 u$ T! C. U0 |
    │  │  
    4 Q; c/ R0 u5 S9 E7 U% D│  ├─作业素材7 z0 Y/ Q( E; e2 r+ y1 Q- j
    │  │      horse_hw.jpg
    3 F7 h9 T) O, b/ b! x1 C│  │      
    4 Q; h( U0 \& j0 n│  └─视频
    - L' J5 B1 c6 ~' `5 t# C│          part1_前言.mov
    - A+ V3 @7 E6 o! v│          part2_6种常用数据结构.mov
    1 J7 r+ H5 \3 Y9 F│          part3_矩阵运算与颜色空间转换.mov
    + c/ t' B5 _& r- Q/ Z( j: K9 i0 O│          part4_形态学操作.mov
    - }& P: j1 }- p' o+ C│          part5_实例1实现不规则ROI.mov
    ! x( ]9 a3 n5 M- i9 n! _* v│          part6_实例2实现简单的图像分割.mov
    " k) m9 _% k; g+ X+ N- Z. E│          % a% F' |+ h( I2 s# G
    ├─第04课
    4 Q* P6 F: o* i9 `0 k│  │  第四课.pptx
    3 X; a" N  M6 L4 X8 L: i│  │  课程代码.7z
    : q% C4 T* P5 P4 \│  │  ' u% Y# w/ q  _+ t7 [7 Z
    │  ├─作业素材2 E! V& c/ h: N/ y* j
    │  │      raccoon_hw.jpg& x6 x0 w2 i4 P/ E4 |
    │  │      
    * X1 Z; j( d% ~( M│  └─视频
    ' W4 ~2 z: d" f+ t9 l6 A│          part1_前言.mov
    1 N+ g: }- U) h& q│          part2_滤波器.mov8 g" L1 @3 ]7 E5 x6 @- x$ U
    │          part3_滤波器实例.mov
    ( z  L! B7 u- f& ^│          part4_角点检测.mov1 J7 E& t1 a7 ?# ^& A! Y
    │          part5_角点检测实例.mov* o+ _* `  X0 X8 [: L& j6 t
    │          part6_颜色直方图.mov7 M: j0 t6 f0 F* H# n; \
    │          part7_聚焦效果实例.mov/ k: `  h8 o; n
    │          : V$ W9 p. L( F/ c' B. b1 E
    ├─第05课# @& K$ ]' p2 t
    │  │  第五课.pptx& Y& Q" W5 p* E7 |
    │  │  课程代码.7z# h9 [( C  p; Y) T6 \3 k
    │  │  ( R+ q* b4 E, w! Z9 U+ y( e: y
    │  ├─作业素材
    * a4 m% D+ _! Z! \│  │      algori_hw.jpg
    # S. z& Q  Y& A5 B; V* H  v: Q│  │      bike_hw.avi
    ) v. j( h  i' ]4 p! z' v│  │      
    - Y; u  M% T$ k6 L9 J" E│  ├─相关论文
    ( M4 i6 o. s8 s│  │      Adaptive background mixture models for real-time tracking.pdf+ d! F9 U- m+ N: ^9 Z7 j/ P
    │  │      An improved adaptive background mixture model for real-time tracking with shadow detection.pdf9 d7 h' F+ K3 f4 R% O$ y3 ?
    │  │      On the analysis of background subtraction techniques using Gaussian mixture models.pdf
    * j' _4 }3 h2 V│  │      % L5 ^0 b. u, W4 {- P
    │  └─视频" L# {( d* p/ I8 b4 j9 v
    │          part1_第五课前言.mov
    : @- O! O: j% V6 g5 L! j. d│          part2_霍夫线检测.mov# M* \% H; D& _
    │          part3_霍夫圆检测.mov
    3 b2 m. h' S# \# b│          part4_重映射&仿射变换.mov' e/ @2 A* P' s- b$ z6 l
    │          part5_视频GMM前景检测.mov% w6 v- G7 k6 F2 Z. I7 A! H, k& I( g
    │         
    4 `/ u; V* ]! N1 q├─第06课: }5 l) `( v+ i; I6 z5 S
    │  │  第六课.pptx
    6 Q+ t  |" \) P4 G│  │  课程代码.7z% C" K4 r( |6 }/ Z" D
    │  │  
    / |) \' |+ a8 j3 n: _│  ├─相关论文
    ) `2 ~; u; v1 E' P│  │      A combined corner and edge detector.pdf
    5 G( |3 w* U$ o* r4 Y' X. j│  │      An Introduction to the Kalman Filter.pdf! P: r7 M- ~5 G9 S
    │  │      Distinctive Image Featuresfrom Scale-Invariant Keypoints.pdf2 N6 M- ?# W$ b' r) _
    │  │      Good Features to Track.pdf
    7 e' W& k( X- F+ u: P│  │      Machinelearningfor high-speed cornerdetection.pdf+ A+ j. t+ ^4 v6 l* T; Y
    │  │      Object Recognition from Local Scale-Invariant Features.pdf' x8 M1 a: ?* a8 V1 \' I3 W
    │  │      readme.txt
    # q8 ]3 M( n2 l+ s# K4 d0 |│  │      Scale & Affine Invariant Interest Point Detectors.pdf
    + g7 e& Z# S* X3 h2 u│  │      SURF_Speeded Up Robust Features.pdf4 o7 I0 J4 w+ n& a+ R
    │  │      
    , [7 n& A& ~; s0 g+ ?$ e│  └─视频5 Z4 T6 q6 \' y% D7 Q2 ~3 C3 N
    │          opencv_lecture6_part1_前言.mp4" C6 y" Y: M& F2 r
    │          opencv_lecture6_part2_Harris&Shi&Fast.mp4
    ) i+ p. ~' C3 \  P- J│          opencv_lecture6_part3_自建角点.mp4$ Q% E1 S  _# M8 I4 K
    │          opencv_lecture6_part4_特征检测.mp4* I* i. {# u( d& X% Y
    │          opencv_lecture6_part5_光流法.mp4
    . l9 i/ y. }4 a2 F7 z' @, o+ y' E│          opencv_lecture6_part6_Kalman滤波器.mp4
    6 s! j' R3 F1 a7 h3 [8 ]" k8 ~1 A0 x│          opencv_lecture6_part7_camshift目标跟踪.mp4
    0 C0 F$ D% C2 L) s/ }& n* s│          opencv_lecture6_part8_camshift效果.mp48 x! x# U; c8 X1 n5 D4 s
    │          opencv_lecture6_part9_tracker的使用.mp4
    5 Q& a1 [. M& c" y│         
    # j: ~7 ]+ S" w├─第07课7 f9 K9 `$ L. o1 C- F0 A
    │  │  【补充】虚拟机镜像.txt
    , a; ~7 \' o' E" l' A: M2 [│  │  第七课.pptx8 X) o6 z3 k3 a2 i: r0 a
    │  │  课程代码.7z2 V3 x5 ]6 P: f2 B: E
    │  │  
    8 [& q) d: d5 d│  ├─作业素材
    0 I% d4 g/ i) }& g; s$ K│  │      neg.7z# `/ \0 D5 h; e& _0 d8 n
    │  │      完整yale人脸库.rar
    2 {% e" P/ S+ {/ f│  │      
    - ?- D3 @* p! t* l│  └─视频3 b- e* \: n9 b
    │          opencv_lecture7_part1_前言.mp43 t$ H  V" {) \8 {6 L+ w+ i
    │          opencv_lecture7_part2_机器学习模块介绍.mp46 k& ]3 R3 D- Y$ x0 M+ T& O
    │          opencv_lecture7_part3_SVM应用.mp4
    4 L1 Y' D! D, e( L5 a2 y, z& |│          opencv_lecture7_part4_KNN应用实例.mp4
    & M. B# ]  j: q- V7 k2 A│         
    ; Y$ o0 p* g- @0 L& Z├─第08课
    . V$ w3 K1 |+ D+ T7 u( s; [1 }2 J+ w│  │  第八课.pptx
    ( s) J+ m5 {3 s1 g* t/ ~  z# M│  │  课程代码.7z
    9 d* Y: @- U2 C! l' {│  │  
    $ a, ]$ B9 K2 ~4 x, @, ]5 }) ?│  ├─作业素材
    9 ]' _  S2 k5 a2 r; I) f8 H$ h│  │      agaricus-lepiota.data! l  C& N% `5 j- s# t, n; Y
    │  │      mushroom.cpp
    " ^4 A: |% M3 D0 @& p( S8 x│  │      
    % [' z! s  b! |9 |+ N* S│  └─视频$ h& J/ \, d" z4 F: C% e6 E
    │          opencv_lecture8_part1_前言.mp4.zip8 H; W1 C7 ?9 s( l
    │          opencv_lecture8_part2_rtrees_nbayes_boost.mp4.zip
    6 g. |& d0 U" ~0 i: G: B0 v* D│          opencv_lecture8_part3_lr.mp4.zip
    + Q9 W% ^0 w9 o) O: F; t│          opencv_lecture8_part4_pca.mp4.zip
    3 b3 a6 ^9 s. e/ w7 i1 N  i│          8 Z5 O7 M& w/ q' ]
    ├─第09课
    ; l% r0 u6 s0 g0 a8 i│  │  第九课.pptx
    # s- M" ?+ {& H, \" X; J│  │  课程代码.7z1 p# K. C9 K( s; e
    │  │  8 G* f8 P1 a% `) w" N% D# M
    │  ├─作业素材8 ~3 Q3 X- o* P) G
    │  │      cifar-10-binary.tar.gz# O* K9 v3 \) R0 [
    │  │      $ S+ K0 G! w6 X% Y4 i# B/ G
    │  └─视频3 z. M) C1 c5 Q( F3 S7 N
    │          opencv_lecture9_part1_前言.mp4.zip# }2 K' @9 Z7 b! B" {' b! E
    │          opencv_lecture9_part2_ANN人工神经网络.mp4.zip* x4 H$ m0 p. |3 X- V
    │          opencv_lecture9_part3_EM算法应用.mp4.zip3 |# Q  e1 ?4 g/ N% J: B* K) G
    │          opencv_lecture9_part4_FLANN做特征匹配.mp4.zip
    / B4 a. B' m+ ^│         
    ; I% G9 f4 d" _) Y# Q8 R├─第10课
    & O, R. t' u+ B* J4 @9 e3 H) `│  │  第十课.pptx) g6 ~) O- v- a2 O3 Y
    │  │  课程代码.7z
    5 K5 W( f0 a: ~& ?, g! q3 X│  │  
    3 M! a; _) }, Q: u) n│  ├─作业素材
    ; T6 d8 B) x0 I7 U. R# ]│  │      101_ObjectCategories.tar.gz7 K: V. ~1 l3 c3 G4 }' J8 C2 q- H
    │  │      
    8 I2 V- g' Z/ x+ N. i│  └─视频
    / |1 u# t" M9 O& g  ^│          opencv_lecture10_图搜图案例方法.mkv
    4 r0 i+ t; q5 s. N% ~3 l% {5 K& l4 X│          ! f+ t% }4 R  E& A' t6 i& \
    ├─第11课$ h: A7 i" ^$ |" L* ]
    │  │  第十一课.pptx
    % ^5 ]1 G8 L+ S& K" L2 d5 o  W│  │  课程代码.7z
    ' b4 V' r5 q+ r9 o$ j! q2 H2 p│  │  $ D1 z) S# H& `
    │  ├─作业素材( O" S; t& K0 @
    │  │      neg.zip  l" T: m8 O( e( U, X
    │  │      pos.zip
    * ]# K# L" m4 e7 ?% B+ u│  │      test.jpg  [) Y2 t1 t: B5 s/ _) A
    │  │      7 P) ^2 g" c, W+ G
    │  └─视频
    $ `% R( }2 \& D% B6 l3 Q│          opencv_lecture11_part1_boost_adaboost.mp4.zip5 ?, _+ Z! F; F3 T2 M: \4 Z
    │          opencv_lecture11_part2_cascade_training.mp4.zip
      y1 I) u6 u. w/ f$ h) O8 f) c│          opencv_lecture11_part3_facedetect.mp4.zip8 s: h2 @0 m# k; ~/ a8 ^( Q
    │         
    7 g' L0 v7 j2 v3 _; I  ~└─第12课
    % f3 }# [# v) c3 K* e9 o    │  第十二课.pptx( ?+ y# Y3 {$ f$ L
        │  课程代码.7z
    5 r0 _' R5 a' D0 k3 \    │  0 ?7 Q: U! A# g
        ├─作业素材# y8 k7 j6 D( j4 b& b
        │      INRIAPerson.tar
    " k# Q  Z" X* [2 s8 J. h    │      vtest.avi
    6 R$ z  Z5 u* ?2 H# n* U* N  y    │      1 ?$ Y4 o4 ^( ^
        ├─参考材料0 f' F9 k0 T3 a7 a6 |8 N
        │      HOGTechNotes.pdf
    % H) ]. {. R" ^8 d% q' @* X    │      
    , I$ V- z2 I  F    └─视频
    0 ]4 V  n* [3 ~) t            opencv_lecture12_part1_HOG介绍.mp4.zip8 l$ x" d4 Y4 }( T
                opencv_lecture12_part2_行人检测实例.mp4.zip7 r0 R+ g: V& C3 ^" S  B* Z

    2 k+ A4 |; G7 }  P3 U: \" z9 ^+ r
    & ~3 \. W( F, n+ w& h
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    : K  o3 i( F" ~# ]  l0 W
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    pencv_lecture12_part1_HOG介绍.mp4.zip% w/ e6 w# |& D) t' R+ }7 F; O7 B: Q' \
                opencv_lecture12_part2_行人检测实例.mp4.zip  d  _3 ]9 M3 n+ i. c& r" ?8 w) N- S
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    发表于 2017-8-7 23:11:43 | 显示全部楼层
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  • TA的每日心情

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    发表于 2017-8-9 17:40:54 | 显示全部楼层
    这车我喜欢
  • TA的每日心情
    奋斗
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    这个是好东西
  • TA的每日心情

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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
  • TA的每日心情
    奋斗
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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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