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开源计算机视觉库OpenCV从入门到应用_2017

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  • TA的每日心情
    郁闷
    2021-7-9 20:52
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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

    $ C7 ~8 Y7 n% ]2 h& _
    ) [$ c0 o' l. U( m; y# x8 J* K1 L% s  h' }+ i; s/ r# Y
    课程大纲9 t" t" f5 N1 F4 D& Q
    一. OpenCV源码使用与介绍
    $ Z0 D! C1 {( l2 M& C第1课 OpenCV入门介绍,使用和安装环境的配置
    % X1 i/ y# {- k0 t0 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2 I0 ~, |6 `  _/ [% q0 l* 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
    ! e+ u5 I  C- I: N2 s
    - R' ?) _  X+ H; ?二. 图像变换的数学原理和函数使用
      E/ P& j5 i4 ^0 n5 S9 D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
    . S) i" `7 V' {2 c6 ?; O  h6 ]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& }; L! {4 K! v, e1 f+ N
    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* C, m. Y4 R: w. C

    3 F3 o! V$ c9 N  T% Z; T2 G) k三. 图像处理中的机器学习
    7 q6 D% z! \; ?0 s; M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
    * e- Z& z- U" S/ ]- v- R# e/ M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" W7 o4 y$ p: r# `
    第9课 随机森林,boost分类器和人工神经网络在OpenCV中的使用1 H: ?' T3 H- \" ]# S+ n
    3 @& ], V& \# _8 f
    四. 开发案例
    3 b1 U: T( i) b8 x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8 [8 N" |4 \0 {. `: i
    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/ h, s( k/ L% w- s) T' \9 s
    第12课 案例:使用OpenCV实现监控视频的行人识别与跟踪- c  h: `# ~! ~+ I4 g" j/ }# T
    , x9 b% n9 h: d6 C5 E5 }2 H
    ( p0 ]6 j" n* M  \0 P0 Q/ e: f
    课程目录
    % W' r% S$ z8 W+ P2 b+ O
    │  
    2 g3 m$ l- ^" k: @4 s+ T- s" I├─第01课
    8 K8 a0 [( t! K1 r8 y5 J- C7 @│  ├─OpenCV源码
    % y% ]/ I+ V) o! E4 ~4 Z│  │      ippicv_linux_20151201.tgz
    2 x8 t  Y( _3 B7 `6 `0 S│  │      opencv-3.1.0.exe
    # x9 j( @2 z! S7 ^9 [7 N% Z/ r│  │      opencv.zip
    2 H; q* O; K. l3 W7 U│  │      opencv_contrib.zip) Z9 s) G0 K9 |: H* ~9 w9 f
    │  │      
    ; X8 U3 c3 {7 n│  ├─第一课视频和课件6 q$ ]- X3 q* b4 i2 @( B
    │  │      part1_课程介绍.mov$ @5 ~' p5 p6 e/ o# }% Q
    │  │      part2_linux下安装.mov3 e! J5 I/ n+ u! [0 n5 k( e0 p
    │  │      part3_windows下安装.mov
    ) A( c& C& a2 }/ _# k: E1 |" d│  │      part4_常用库介绍.mov
    * P/ k$ M! F% S, s│  │      part5_作业.mov
    3 _; b) M1 u/ C+ R* ]│  │      第一课课件.pdf2 A/ b! T& @/ ~& C2 i
    │  │      5 o: @5 X/ ]! a7 D' i
    │  └─资料" S. y1 v+ Y. d' D1 D' u
    │          opencv2计算机视觉编程手册(中文).pdf
    6 ~3 C1 o6 k: H. }7 x/ u; _5 R; N' n│          OpenCV3编程入门.rar
    8 s4 V0 ^/ i- [5 `& n│          学习OpenCV(pdf+源码).zip
    & f- \2 s8 Q& I6 J│          深入理解OpenCV 实用计算机视觉项目解析.pdf1 `' M; G' O- o
    │         
    7 C# h* ~0 t" h/ y├─第02课1 i2 v) }0 @8 G
    │  │  .DS_Store+ q" P1 @' Y8 H9 `! n! M) l
    │  │  第二课.pptx
    * h0 f- f/ u8 p- G" Q│  │  课程代码.7z4 N6 \( k& }. _& _
    │  │  
    9 P* ~, O0 K0 I5 w9 x# H, z│  └─视频
    " @) j4 @* ?; H│          part1_开篇.mov, X% I. k0 m' `' J' V1 O
    │          part2_图像基础知识.mov4 q- C1 _  p+ D% x4 W) j
    │          part3_视频基础知识.mov. c3 z6 R3 C& d7 z
    │          part4_源码组织结构.mov$ c- a- _, I  \; W& a( W- A& O
    │          part5_Mat操作和使用.mov
    * _$ n  J3 x% W│          part6_视频读取与控制.mov# Z! d5 M* j% O1 {, ?
    │         
    ; Z  {) s- `) b+ H5 v4 c8 R├─第03课
    , C( H, [2 U2 _* B# B7 F: N│  │  .DS_Store
    5 D- Q  ^3 D6 F0 }│  │  第三课.pptx1 b( y! e. J& N( h  Q& D( ^
    │  │  课程代码.7z
    / w: e9 \( Y( F% R  c0 m3 ]│  │  8 d/ w3 o1 D0 N9 V9 z5 F
    │  ├─作业素材
    4 ]) v) z- K' Y/ Z. I# N8 ~0 M│  │      horse_hw.jpg" L. y2 X) n9 J% z1 g" }( J
    │  │      
    $ X1 R" |. i1 u" Z, \) z) `) t4 B│  └─视频
    % }. l* J! F7 e" ]' \  `& L% G6 j│          part1_前言.mov, o$ O/ ^4 E. `4 h$ H$ J8 f
    │          part2_6种常用数据结构.mov
    % _& ?' d0 V& T( K+ Z+ W│          part3_矩阵运算与颜色空间转换.mov2 j+ c% y# \' ^3 V: ]% K  N
    │          part4_形态学操作.mov4 u5 o; G  N: Z4 B
    │          part5_实例1实现不规则ROI.mov
    4 {/ v6 t, G$ E; d/ @│          part6_实例2实现简单的图像分割.mov
    ( g8 u$ G4 R3 v" m) i6 Z7 f│         
    + y# t) [+ W+ f) Q. R├─第04课
      z* i, R# {, x8 V│  │  第四课.pptx; q2 |+ `5 o1 O/ `
    │  │  课程代码.7z
    # K- `: o: {7 [; E) S: B, M│  │  
    * I6 ~( K" M) `- o' g│  ├─作业素材
    . `+ u; m7 T  C│  │      raccoon_hw.jpg$ ^" ~" [+ j- A0 r  Y- C
    │  │      
    : X0 n% T% F" Q2 r# I# M│  └─视频
    1 @# W- [# T; v, U│          part1_前言.mov
    + n! k6 i- D2 {│          part2_滤波器.mov5 c# t4 [0 T+ ^" ?$ n1 @6 j6 E
    │          part3_滤波器实例.mov
    5 ^! v# @0 c1 J; V, l│          part4_角点检测.mov
    - Y4 p, [2 S0 R│          part5_角点检测实例.mov8 r0 B9 a3 F9 z3 c5 a2 H
    │          part6_颜色直方图.mov
    4 O) a) ^3 F( w9 b│          part7_聚焦效果实例.mov4 o* O+ f* N( s
    │         
    5 p6 P( w/ c+ Q├─第05课
    ' B5 p) d+ v' ]+ @2 ^: s+ ]│  │  第五课.pptx
    . C8 j! `  W4 C# R" E│  │  课程代码.7z
    & @  p8 r8 i+ o7 W& t7 }6 c+ {│  │  
    ; n7 [3 b9 n% w# O│  ├─作业素材
    5 c) K3 a- C( t0 W, ^2 X│  │      algori_hw.jpg+ f$ Q  c' F8 v  n1 Y. [
    │  │      bike_hw.avi
    ; ]  j; ?; O% ~: Q0 f; E7 d# |: p│  │      % c$ r; b# }6 g
    │  ├─相关论文+ B+ f& j/ z3 X7 `5 V* ?
    │  │      Adaptive background mixture models for real-time tracking.pdf/ @! m- d: P3 ~; U3 h( a
    │  │      An improved adaptive background mixture model for real-time tracking with shadow detection.pdf2 i3 L! ?$ W& O; V2 H
    │  │      On the analysis of background subtraction techniques using Gaussian mixture models.pdf! i+ i- I; j7 s# u! J
    │  │      0 c' ^8 i& c3 }  B" m  s
    │  └─视频
    3 {6 U8 a8 q2 _; @) N8 P  d- k7 s│          part1_第五课前言.mov
    3 ~9 V3 ?2 ^- D4 y* C* m9 B│          part2_霍夫线检测.mov
    & X* U: O: m( b. k2 E! v% q0 v│          part3_霍夫圆检测.mov
    ! d4 A8 a& b' V% N│          part4_重映射&仿射变换.mov
    * V  o; E( o& Q8 z1 q0 y! m, P8 U  n│          part5_视频GMM前景检测.mov
    ; d$ j' K. p$ E+ a- P0 i; R% ~  e│         
    % a$ o4 G' P1 ?- F  n5 b├─第06课
    . k! G- O9 A$ |- p│  │  第六课.pptx6 c# U9 D" ]) j/ I  }' i
    │  │  课程代码.7z; t7 h/ W' ?! v. P: d- Q: `
    │  │  1 I( q! U' G. l7 |( Q
    │  ├─相关论文3 W( ]( S, S$ Z2 p) C4 P
    │  │      A combined corner and edge detector.pdf
    # T+ a) k; i+ Q; `+ L7 [9 B│  │      An Introduction to the Kalman Filter.pdf8 P: Y2 \5 A% `, X, z
    │  │      Distinctive Image Featuresfrom Scale-Invariant Keypoints.pdf
    " _. v& d8 Q  K│  │      Good Features to Track.pdf# G6 n8 p7 Y7 L2 L/ c7 x: ^6 T
    │  │      Machinelearningfor high-speed cornerdetection.pdf6 |: V$ [  a) G/ P# b5 g( D2 u
    │  │      Object Recognition from Local Scale-Invariant Features.pdf
    ) c) h+ y7 C5 F' S0 v│  │      readme.txt8 S; l; p% E* s. A+ s$ w2 K; l6 T# S- {
    │  │      Scale & Affine Invariant Interest Point Detectors.pdf
    ( w% ^# t% e$ S2 f+ k7 @3 L1 r2 D) ~│  │      SURF_Speeded Up Robust Features.pdf  B  Y$ ^. P; m1 K, u- P
    │  │      
    ' m9 v! q- O4 Z1 e, t, e│  └─视频! R0 [9 D* g4 f& V5 A3 r+ G
    │          opencv_lecture6_part1_前言.mp4
    4 k  `( p* _. I9 j4 t: X: r│          opencv_lecture6_part2_Harris&Shi&Fast.mp4" S! _4 w3 j8 c. r+ k' b
    │          opencv_lecture6_part3_自建角点.mp4& i: l) O& Q) h7 h& @
    │          opencv_lecture6_part4_特征检测.mp4
    * }9 [! l% k3 `) l7 a│          opencv_lecture6_part5_光流法.mp4
    $ N) x) y, j8 L2 O│          opencv_lecture6_part6_Kalman滤波器.mp4
    7 a# ^* F" a- w4 c+ l. s% w( X│          opencv_lecture6_part7_camshift目标跟踪.mp45 ^  {1 n; V+ @- p! Y# f- v) c, J
    │          opencv_lecture6_part8_camshift效果.mp4" w0 K. I9 y" h# U6 X" N- |
    │          opencv_lecture6_part9_tracker的使用.mp4
    2 ?7 v0 s$ q) I! d# C7 a9 ~│          ( f6 d4 ~, b7 R: c: q
    ├─第07课
    3 I) D: @& Q6 D8 f' {4 C  Q│  │  【补充】虚拟机镜像.txt
    : t, Q* j2 O, r: i- i' ^( M│  │  第七课.pptx
    5 p) _, I( R8 Q3 m! C8 v" i! b│  │  课程代码.7z/ I# R) D" v8 h+ @0 U1 A
    │  │  * H6 b8 q8 p( C; j1 K5 H
    │  ├─作业素材
    8 c4 f) t% P' O/ A- g& ]│  │      neg.7z
    7 Z! j$ g. B* U& e8 K7 G! r│  │      完整yale人脸库.rar, t0 ?$ L/ T& a, ~3 Y9 X2 t
    │  │      ) c5 s, I) a% ?+ M
    │  └─视频
    / T* F* y% w# x( A- w│          opencv_lecture7_part1_前言.mp4
    ! a3 [0 v% P9 Z1 V│          opencv_lecture7_part2_机器学习模块介绍.mp4* C% _1 i' w* L
    │          opencv_lecture7_part3_SVM应用.mp4
    2 f5 O1 ?6 |" ]9 Z" j, a' i0 U+ `│          opencv_lecture7_part4_KNN应用实例.mp4
      |7 y5 X5 k; m( Q! L( U! d│         
    / k  j7 N2 c; t$ m1 r% d% a+ A├─第08课
    9 a  O/ H0 t: Q) \8 u│  │  第八课.pptx: o* z* l# ]1 Y! h( n
    │  │  课程代码.7z
    5 ]: x" a9 ^8 w5 h  b1 f6 a│  │  
    * g9 q4 W4 |+ O/ N' d* V) f3 i│  ├─作业素材1 M" K# Y) W" K  p; g
    │  │      agaricus-lepiota.data* t; f8 Q3 H3 j7 g: b/ ?# V& r3 ^
    │  │      mushroom.cpp1 }8 P/ p6 s& g5 C
    │  │      / [# \6 z7 d7 Y7 v& v4 u
    │  └─视频5 x$ J) M* X) }: V' u& W
    │          opencv_lecture8_part1_前言.mp4.zip
    4 I  Z$ \6 \9 ?  z( h9 I! O│          opencv_lecture8_part2_rtrees_nbayes_boost.mp4.zip
    0 K( H- j9 M  A2 a$ K% o) g; E6 w│          opencv_lecture8_part3_lr.mp4.zip
    & A) z0 R5 i. _- |4 V│          opencv_lecture8_part4_pca.mp4.zip$ p, @. r! q; e" B
    │         
    5 e) s2 ]- F7 \# V) ^: L2 e├─第09课
    % w) q! a, d9 m8 J& {/ r2 q5 K│  │  第九课.pptx
    + j+ |% d* N! p3 `! A5 h│  │  课程代码.7z0 A, h" @" U) X- _) D
    │  │  % k  E8 ?5 Z- G7 B+ X' g
    │  ├─作业素材
    ! c! p5 V% d% Y│  │      cifar-10-binary.tar.gz
    7 [0 W$ z+ n' q: c0 q│  │      % q% k8 b- Z2 P7 u" }% a9 {
    │  └─视频2 v  L- E; R+ V' e
    │          opencv_lecture9_part1_前言.mp4.zip
    7 v' R% I  r6 j4 Z│          opencv_lecture9_part2_ANN人工神经网络.mp4.zip4 S+ ?* W5 D/ W1 ]+ ~
    │          opencv_lecture9_part3_EM算法应用.mp4.zip
    # ~. n/ v8 Z* Q2 t│          opencv_lecture9_part4_FLANN做特征匹配.mp4.zip0 ]2 Q1 i3 S4 w9 Q$ V' s
    │          9 m% ]& D' Z! K) m: C
    ├─第10课
    2 L. |; `+ |& t3 F│  │  第十课.pptx# C6 _. \2 R" b
    │  │  课程代码.7z
    ; M7 }) G* }1 w7 ]0 h│  │  
    & ^8 ^$ y+ I$ C│  ├─作业素材! z2 Z, y* o- f* `8 J! l
    │  │      101_ObjectCategories.tar.gz
    4 K, ~5 q+ U5 g│  │      
    ' _4 t' J/ t5 |, _/ j9 Q│  └─视频
    : }- }& L0 h0 w) O: O│          opencv_lecture10_图搜图案例方法.mkv, s3 j! U9 G4 n! s8 i+ _
    │         
    , ]5 X$ i/ e6 w  K├─第11课
    7 U2 w# t! u7 x) B8 y│  │  第十一课.pptx
    ) E+ X  X; F. Y/ p6 S, e│  │  课程代码.7z
    ( ^: N- E; u$ S7 K% o│  │  
    9 B2 y/ R; L4 }% p' ?│  ├─作业素材
    3 W+ \  f7 G/ @$ `: G3 O│  │      neg.zip
    6 B& b1 y6 c& L' @│  │      pos.zip; x. J) c1 Z& {$ e2 W  M
    │  │      test.jpg/ K+ t+ T" f& x$ c
    │  │      ! r9 t8 _/ v# m" m" ^
    │  └─视频* L2 M; e0 [/ s2 e# ]" I# _! ?1 @
    │          opencv_lecture11_part1_boost_adaboost.mp4.zip& [) V" _# R7 [- h8 Y$ ]1 \
    │          opencv_lecture11_part2_cascade_training.mp4.zip) e) q5 G7 @7 V  W4 A; _
    │          opencv_lecture11_part3_facedetect.mp4.zip" z2 ^" c& j  Y' ?- O6 o
    │          & f3 M- m' I4 Y; g2 j* y3 `+ x$ N$ i
    └─第12课
    " `  B0 Y( H. P) z3 u% s. I0 i    │  第十二课.pptx0 r5 n$ H! O) T* F0 k) {
        │  课程代码.7z6 M' B3 C6 O. L8 D7 C# b3 f
        │  
    " @0 T: ^4 F9 m+ _    ├─作业素材% y% @! C0 N/ _% Z! ~
        │      INRIAPerson.tar
      o; v( y7 T/ Z0 D    │      vtest.avi
    8 C; \+ M7 ^. y- c    │      
    7 V/ i0 O6 d  V8 z. u    ├─参考材料9 L/ s2 p# e/ a+ R# i, E
        │      HOGTechNotes.pdf
    + U5 X# k: T% Z/ O! T    │      
    . L! @6 K& m+ Q9 B. D. G    └─视频. x! \6 r! K0 c; w* B: D2 S
                opencv_lecture12_part1_HOG介绍.mp4.zip
    0 ?* V8 a, ?! P+ I" S0 I2 l            opencv_lecture12_part2_行人检测实例.mp4.zip
    2 `$ A1 Z6 {0 O5 b9 c1 ]/ m/ o9 l  U4 R5 ~' b5 l

    ) _; v: C4 D6 u! p0 l7 `
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    pencv_lecture12_part1_HOG介绍.mp4.zip% w/ e6 w# |& D) t' R
    6 e: e$ V1 O7 m6 h            opencv_lecture12_part2_行人检测实例.mp4.zip
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    发表于 2017-8-7 19:39:03 | 显示全部楼层
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  • TA的每日心情
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    2020-11-24 15:22
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    发表于 2017-8-7 23:11:43 | 显示全部楼层
    开源计算机视觉库OpenCV从入门到应用_2017
  • TA的每日心情

    2020-10-25 19:05
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  • TA的每日心情
    奋斗
    1 小时前
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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
    2021-1-17 19:16
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    发表于 2017-8-10 10:08:49 | 显示全部楼层
    这个是好东西
  • TA的每日心情

    2021-1-3 15:17
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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
    慵懒
    2021-7-15 18:20
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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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