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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 W+ _, p; s( \4 Q6 {5 l7 n
    , q' l6 o/ C/ H
    5 P, y1 `/ c/ E; ]. q% s9 W- |9 U& |
    课程大纲  `  ?+ v) d$ A! ^; M9 i& S6 i5 L
    一. OpenCV源码使用与介绍
    * d: M! @9 g9 r, [7 K第1课 OpenCV入门介绍,使用和安装环境的配置9 J" K( f% ^+ m4 V2 h
    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3 O- f; E5 ^" O, r  w" t- I
    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
    , b5 e, O+ U* h% |) d& y! b8 k3 e5 w: k' a& p
    二. 图像变换的数学原理和函数使用7 W& j$ ]& Y' A$ R* X3 e) R+ e
    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 ?3 I8 m2 s0 v6 }, Y6 {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
    : o7 m2 |* k% c. r5 h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) G: w9 Q( a! k+ o& o" R4 j, `: _& P
    ' t* E/ m' x6 K/ j. ^' h
    三. 图像处理中的机器学习$ F! F7 O7 R' v# u; b
    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
    * o6 d: l: H" W" F" N" B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 F* M8 d- ]$ d: ~第9课 随机森林,boost分类器和人工神经网络在OpenCV中的使用
    % B# `5 U1 d6 m# |0 k* T3 B$ U# I2 J" H# p6 _
    四. 开发案例
    - |; w+ S( X( n# z" e1 B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
    4 Y+ e" X% f7 S1 O8 I* U/ e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7 [) V3 P; a! [
    第12课 案例:使用OpenCV实现监控视频的行人识别与跟踪
    4 l6 |7 _- U% U  o1 G1 ]. Z
    " v* c5 W7 a0 ~/ f' a" l, V% T+ P1 k/ V% I
    课程目录

    # f* N# f$ j  v/ r: g6 g│  + z; L) L( E2 s) f1 P9 K
    ├─第01课# u% |) c1 I( m) u1 J- E
    │  ├─OpenCV源码3 G% w) V' ~  U5 c# C# g. c5 l! C
    │  │      ippicv_linux_20151201.tgz
    ' h7 q. Z* A8 B, v' B2 z5 r│  │      opencv-3.1.0.exe& W4 d- W! ^, r/ W2 Q& t
    │  │      opencv.zip  ?. R0 r* u5 e( J6 e2 C* g
    │  │      opencv_contrib.zip) r  b7 R+ H+ |* N. S
    │  │      7 S8 h/ q# J$ U: U% A) a9 l
    │  ├─第一课视频和课件
    ( u9 e3 {* R: }4 L' T│  │      part1_课程介绍.mov/ y6 c( E5 s/ V& T& g9 E
    │  │      part2_linux下安装.mov% ~' _1 y; x: F9 ~8 n
    │  │      part3_windows下安装.mov$ Z7 M, {, Y3 B9 ~2 b1 L( F# ^5 N
    │  │      part4_常用库介绍.mov% Z2 f( Y( v2 ]7 X
    │  │      part5_作业.mov% c; A& ]4 b: ~# |/ u- I1 B- |
    │  │      第一课课件.pdf" d) Y) Z0 {, v. l  x
    │  │      
    ) b0 F$ s+ I5 u) U. a+ g6 j│  └─资料) ]; m$ d! q7 c# S  _, ^
    │          opencv2计算机视觉编程手册(中文).pdf. R: H/ }8 p5 T6 x6 a
    │          OpenCV3编程入门.rar
    2 i8 B+ D6 k( g! L" r│          学习OpenCV(pdf+源码).zip
    - n+ A) h  }2 i8 a│          深入理解OpenCV 实用计算机视觉项目解析.pdf
    & E1 {9 D& f8 }# B7 w+ ?! |; e; o│         
    6 O2 r: n" P" F# }: N# e├─第02课
    7 j" b$ c8 `+ R4 P! A$ e7 ?# _│  │  .DS_Store
      X. n8 {/ |# S; x│  │  第二课.pptx
    ( h  Y! F' j3 U, o; v, t! L: Q│  │  课程代码.7z# a, i2 }" |  ^0 j* h) k& @
    │  │  ; Y" a  W5 n3 F  l6 ~
    │  └─视频
    ( C9 ^. l# v4 w( W8 Y% z/ H│          part1_开篇.mov
    ; r( ^, Q$ W$ G1 ]9 l│          part2_图像基础知识.mov4 t/ ?+ k& U( J
    │          part3_视频基础知识.mov4 I, C8 u3 }& n
    │          part4_源码组织结构.mov) x0 j* o# u! C
    │          part5_Mat操作和使用.mov0 S: ]  _/ v3 o5 b) J5 J/ ~
    │          part6_视频读取与控制.mov6 h8 L) s+ I  M" e" i$ I
    │          . p. U9 [, z  O
    ├─第03课/ ?/ C6 l7 X* H) z
    │  │  .DS_Store/ Y( E- ?3 Z$ T
    │  │  第三课.pptx
    1 ~/ U3 K% ?; E9 P9 C3 w* l; G│  │  课程代码.7z
    8 l- Y3 ]$ J1 i2 K8 _│  │  2 R5 ?$ j4 F- F* p1 w3 _* I7 _
    │  ├─作业素材
    2 F# Y1 |0 _& X2 [' X( ^│  │      horse_hw.jpg
    / C: M( v4 n" I( y* Z│  │      ; \' ?2 d4 {. w  r8 `% S  O
    │  └─视频# W! I/ H+ x8 N) a
    │          part1_前言.mov
    4 y% W5 }/ t6 R1 r* C! O. f│          part2_6种常用数据结构.mov
    % `3 O# e" v/ n; h/ A│          part3_矩阵运算与颜色空间转换.mov
    : J' u4 L1 X- ~; N1 i5 a│          part4_形态学操作.mov9 f3 f3 e, s" e* C% K/ Z  J
    │          part5_实例1实现不规则ROI.mov
    + v9 ]+ ?7 I7 [4 n│          part6_实例2实现简单的图像分割.mov
    ) x; c# R6 r& {$ ]' o4 X│          ) A2 Z& \3 x, {! h* a
    ├─第04课
    " z: x' M- e7 r+ p+ A1 N  V│  │  第四课.pptx
    ; s" n4 k% A2 M1 j0 {1 D2 m8 @│  │  课程代码.7z
      [( c1 K- j, f" B/ j# P& [. g- ~│  │  9 y3 W8 N* R. }
    │  ├─作业素材9 ]6 N: ^& W& T2 [. I
    │  │      raccoon_hw.jpg4 U2 p4 g9 M% \- O& p9 g  L1 N; Q: X
    │  │      / t: B! C4 [& Y+ K3 |
    │  └─视频
    ( t" y8 q7 c8 |4 K5 R) g1 V│          part1_前言.mov
    6 T  X- Z; W7 _  E- \│          part2_滤波器.mov
    ; O* e6 G$ J6 K│          part3_滤波器实例.mov
    ' y5 u4 j+ H4 m: b│          part4_角点检测.mov$ a' ]8 C$ j' u7 w/ N# z
    │          part5_角点检测实例.mov" e6 r* X' N9 M; x9 h; h5 Y$ U# A
    │          part6_颜色直方图.mov  t& j4 j! _% o* f9 Q1 x1 w1 C
    │          part7_聚焦效果实例.mov
    2 h# _/ h/ L/ R; x+ ~' D" [9 m, ~( Y│          , A* ^: V/ p3 F# a  q
    ├─第05课7 L  o5 b/ V: C+ C* L
    │  │  第五课.pptx' Y* s5 K& Z6 _, a
    │  │  课程代码.7z) ^* N) j6 E7 n4 J
    │  │  # l! U: i1 Q" M! D8 s9 ]0 O
    │  ├─作业素材0 a- ]* h6 G& R- e
    │  │      algori_hw.jpg
      x9 {. ^4 s- b! b│  │      bike_hw.avi- k# @# _* _' ~; Y3 l
    │  │      
    & |& w* k0 S3 \" t% V│  ├─相关论文# J6 f9 p1 N3 L+ U  p* E: H' e
    │  │      Adaptive background mixture models for real-time tracking.pdf
    4 l  g1 s! b- H, x" A4 F2 [5 O% Q* J│  │      An improved adaptive background mixture model for real-time tracking with shadow detection.pdf
    7 \7 \" k) B$ {- L" Y│  │      On the analysis of background subtraction techniques using Gaussian mixture models.pdf- C) a7 ^* k  r; R; i
    │  │      2 G& X: C3 f: e+ d: E- I# u: W
    │  └─视频
    6 J& U( {9 A5 R8 |+ Z9 _8 l│          part1_第五课前言.mov
    : B/ o) M2 I) q+ ~  @7 _' C│          part2_霍夫线检测.mov
    5 E3 T4 ?: u; [8 `- X6 f1 |│          part3_霍夫圆检测.mov2 ~  l8 T/ {% I" R
    │          part4_重映射&仿射变换.mov0 L9 H: a. x% ~/ T! c' \% u, Z
    │          part5_视频GMM前景检测.mov1 B- {1 f$ G7 K3 y4 G. N# N7 I
    │          6 k) h; ^1 i0 a. m
    ├─第06课4 c2 y* V: r) {7 {$ p( k
    │  │  第六课.pptx% ^5 l3 v5 H" ?! P: x' Y2 G
    │  │  课程代码.7z
    2 I5 y0 X* x2 X│  │  
    ; b6 p8 S1 N- l│  ├─相关论文
    - y& K  p/ h" w) O$ X: D- V│  │      A combined corner and edge detector.pdf
    4 ~3 ?7 y8 g0 v- U│  │      An Introduction to the Kalman Filter.pdf
    / @5 V7 R& H9 ]│  │      Distinctive Image Featuresfrom Scale-Invariant Keypoints.pdf
    $ N; D" [  \' S6 W" l0 g, y( T3 ^│  │      Good Features to Track.pdf
    5 S- W4 z6 i( r1 S: T│  │      Machinelearningfor high-speed cornerdetection.pdf
    ; `" |8 T/ _, f6 }│  │      Object Recognition from Local Scale-Invariant Features.pdf
    % t2 \- [* j2 V4 |│  │      readme.txt& x$ V/ L7 g& _- n+ E2 A0 a# I% [
    │  │      Scale & Affine Invariant Interest Point Detectors.pdf7 U4 E+ V1 n' }& L/ ^! v
    │  │      SURF_Speeded Up Robust Features.pdf' @* @9 C* \5 G6 Q5 @& ]; z) v, I
    │  │      
    & K! P2 i9 ?6 d% C' K( b3 R) `│  └─视频
    " O9 }, T+ Y+ z7 W0 n2 v; i# O│          opencv_lecture6_part1_前言.mp4
    ) ?: p+ W; p" @5 f2 @3 X- z│          opencv_lecture6_part2_Harris&Shi&Fast.mp4* Z5 l( f0 f+ M: @2 m# n
    │          opencv_lecture6_part3_自建角点.mp40 h1 F0 h% Q0 O' C6 `/ l+ o& [- m
    │          opencv_lecture6_part4_特征检测.mp4
    - J' w* h, Y9 ~$ C│          opencv_lecture6_part5_光流法.mp4
    1 O0 [7 j! e/ k8 b: w/ _, {& a' k│          opencv_lecture6_part6_Kalman滤波器.mp4, X9 p) P' H4 w7 ]& f& t( X$ n
    │          opencv_lecture6_part7_camshift目标跟踪.mp4* o6 A2 ^% T9 a1 z) U, F! h$ u- D
    │          opencv_lecture6_part8_camshift效果.mp46 K! t0 b8 o+ ~% H% m
    │          opencv_lecture6_part9_tracker的使用.mp4
    2 n' t" t. R+ ]( e│         
    7 l) Z. n$ z, F$ [' F; h- O├─第07课
    ' A# h5 V+ G6 [1 L+ E! L! P│  │  【补充】虚拟机镜像.txt! h+ ]0 b, Y. ], C) w' T& {
    │  │  第七课.pptx) [1 e5 m5 K- }0 l/ a" q( b
    │  │  课程代码.7z
    8 H0 a# w$ W, _9 w+ [- N' s3 v│  │  % l6 p, m( V. B( f' i
    │  ├─作业素材2 l8 c2 ?8 e: _* k' T2 K! A
    │  │      neg.7z1 `6 L( m0 M; k) ~7 U0 b
    │  │      完整yale人脸库.rar# i% P! A9 c( ~3 g" V0 q) E- a  l
    │  │      7 @2 ~; K* F2 U/ F' }
    │  └─视频
    # ~9 K4 \4 h5 x6 ^│          opencv_lecture7_part1_前言.mp4
    # G: V: g0 r3 S! V% e: w+ Q│          opencv_lecture7_part2_机器学习模块介绍.mp4
    4 m$ K  G( v' D) ]│          opencv_lecture7_part3_SVM应用.mp4
    & ], H' t/ M: |# G- |  t% ?3 }" _. E│          opencv_lecture7_part4_KNN应用实例.mp46 Y  N" D( F0 c, }0 t/ R
    │         
    + y) {. v0 B+ p; G├─第08课2 _5 a3 L% O# ^$ X) ^, q# w
    │  │  第八课.pptx3 }) J) D3 o1 a8 n  a
    │  │  课程代码.7z
    % m2 a8 t) f8 v* d+ z│  │  
    ( [( b8 x; l- U! \& x1 C; a│  ├─作业素材3 G; j% h1 ~9 n7 z
    │  │      agaricus-lepiota.data
    ; X; M7 j; v5 k6 y│  │      mushroom.cpp; F8 L% m1 v+ ~- g. o
    │  │      , M/ W6 `" l1 t4 Q4 `9 E4 i
    │  └─视频
      R! n9 C; ^5 y9 t│          opencv_lecture8_part1_前言.mp4.zip! U2 Y/ `+ H, A
    │          opencv_lecture8_part2_rtrees_nbayes_boost.mp4.zip) D+ E, ~7 V" Z% L# ^6 Y8 A
    │          opencv_lecture8_part3_lr.mp4.zip
    . Q8 p& n0 z9 }- f│          opencv_lecture8_part4_pca.mp4.zip
    ! o4 c7 {* _  N- K7 r/ ?0 o' P! E/ ^4 Q│          ) y* H( a) S( M  K
    ├─第09课
    ( b& {. G1 M1 C3 i7 A( @" c6 f  ?│  │  第九课.pptx
    & N# J& a9 _; O/ c  x0 z; r│  │  课程代码.7z
    & B2 ?% d8 k3 w4 {  E2 E) _: {│  │  : S( V: r  g! s
    │  ├─作业素材
    " H7 I: i( w% A( K│  │      cifar-10-binary.tar.gz
    4 n5 w+ H' [4 r  M6 p9 ^$ X7 M│  │      * X( l. X! s) M" k
    │  └─视频
    $ _2 w4 a8 n, h│          opencv_lecture9_part1_前言.mp4.zip. m9 J2 t: Y! h2 }: Q: A7 G. g
    │          opencv_lecture9_part2_ANN人工神经网络.mp4.zip/ k# L3 A: g& D5 \+ j
    │          opencv_lecture9_part3_EM算法应用.mp4.zip# h4 D$ d/ I" U" a$ c  F$ b6 x
    │          opencv_lecture9_part4_FLANN做特征匹配.mp4.zip; \6 Y1 T' F& i* m7 T4 l
    │          " A) \) |$ t, N# t2 U7 o
    ├─第10课
    3 T) X, l& F; p& e  l│  │  第十课.pptx
    & S4 \) ~% @( P& `7 \│  │  课程代码.7z
    . m4 n: w0 o$ {- x7 ^& Y% T0 f│  │  $ R" y! h0 H8 k5 I+ P& a
    │  ├─作业素材
    + F% f8 M9 H% B: Z$ G, L, H│  │      101_ObjectCategories.tar.gz
    0 e1 @: \' |8 I2 }: q9 w% D│  │      
    ' A" U5 l1 q3 N. l$ ], ^# M│  └─视频4 H6 v0 P/ j6 g7 a( Y
    │          opencv_lecture10_图搜图案例方法.mkv
      j& ^$ q, x# L8 x6 x# B, v% i│         
    - N, e; \( _1 P/ A+ D├─第11课' F* Q# N2 i3 i6 u/ B  o" T
    │  │  第十一课.pptx4 j2 C4 X9 S+ ?  R" n; c
    │  │  课程代码.7z% l, d) s1 X* c
    │  │  
    ; |) e5 x& b7 L  k│  ├─作业素材
    9 U; C" z$ E/ i1 n# n1 p6 {7 Y│  │      neg.zip. c: C  v& k- G/ @: t! w
    │  │      pos.zip6 C' v  z7 }$ i8 U. `  M
    │  │      test.jpg
    . P+ W% D/ l9 T( [; {! ]│  │      
    7 s3 h2 ~  k/ r. k, P│  └─视频
    ; z$ T+ w, V& C4 }: Z" Y4 Y+ M│          opencv_lecture11_part1_boost_adaboost.mp4.zip
    / v) U# w/ z. @. u& F│          opencv_lecture11_part2_cascade_training.mp4.zip
    8 X# j6 N" {  B│          opencv_lecture11_part3_facedetect.mp4.zip
    3 g* Y) H1 ?. u/ W( i│         
    ! N( E  S5 r/ E+ b- k└─第12课
    & H& ]6 O9 X/ V    │  第十二课.pptx
    / T3 Z+ Z% c4 r) e    │  课程代码.7z" ~& ~- w/ n5 \, ^
        │  
    7 f" V3 m5 t/ l2 w    ├─作业素材+ d# A8 K) K+ z( @" y+ W
        │      INRIAPerson.tar
    / _! s/ Y' {/ Z* T' x8 s    │      vtest.avi
    , i! V5 J* D0 Z. W    │      
    9 m* ~3 R* t! Y5 M1 |% r' j    ├─参考材料! _/ a: S# S5 E  k  ^4 L
        │      HOGTechNotes.pdf
    4 F! }1 n" j1 g) f    │      
    ( u& d% I5 s& ?1 R6 L    └─视频
    6 r/ v, ]7 r$ s( K! {# p            opencv_lecture12_part1_HOG介绍.mp4.zip& z4 o# x8 G# `7 i; q* w# G
                opencv_lecture12_part2_行人检测实例.mp4.zip) R/ D( O9 t8 p3 M
    6 H9 m0 ^7 ]/ b. _* e4 I
    1 q6 j$ ?( `: C  {6 B+ O- V
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    - |1 k4 f/ z- B9 z: J' v) a$ U8 H

    . ^+ `8 Z: h) o
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    pencv_lecture12_part1_HOG介绍.mp4.zip% w/ e6 w# |& D) t' R& c8 t$ y6 ]: v# e$ Z4 ^
                opencv_lecture12_part2_行人检测实例.mp4.zip" ~! r, X1 p' L% s0 A
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    开源计算机视觉库OpenCV从入门到应用_2017
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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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    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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