人工智能OpenCV视频教程(课件+代码)

教程目录:
┣━第01阶段_OpenCV图画处理视频课程(课件+源码
┃ ┣━01-概述 – OpenCV介绍与环境建立
┃ ┣━02-加载、修正、保存图画
┃ ┣━03-矩阵的掩膜操作
┃ ┣━04-Mat目标
┃ ┣━05-图画操作
┃ ┣━06-图画混合
┃ ┣━07-调整图画亮度与对比度
┃ ┣━08-制作形状与文字
┃ ┣━09-含糊图画一
┃ ┣━10-图画含糊二
┃ ┣━11-胀大与腐蚀
┃ ┣━12-形态学操作
┃ ┣━13-形态学操作运用-提取水平与垂直线
┃ ┣━14-图画金字塔-上采样与降采样
┃ ┣━15-根本阈值操作
┃ ┣━16-自定义线性滤波
┃ ┣━17-处理边际
┃ ┣━18-Sobel算子
┃ ┣━19-Laplance算子
┃ ┣━20-Canny边际检测
┃ ┣━21-霍夫改换-直线
┃ ┣━22-霍夫圆改换
┃ ┣━23-像素重映射(cv__remap)
┃ ┣━24-直方图均衡化
┃ ┣━25-直方图核算
┃ ┣━26-直方图比较
┃ ┣━27-直方图反向投影(Back Projection)
┃ ┣━28-模板匹配(Template Match)
┃ ┣━29-概括发现
┃ ┣━30-凸包-Convex Hull
┃ ┣━31-概括周围制作矩形框和圆形框
┃ ┣━32-图画矩(Image Moments)
┃ ┣━33-点多边形测验
┃ ┣━34-根据间隔改换与分水岭的图画切割-01
┃ ┣━35-根据间隔改换与分水岭的图画切割-02
┃ ┣━课程配套PPT
┃ ┣━课程配套源代码
┣━第02阶段_OpenCV特征提取与检测实战视频课程(课件+源码)
┃ ┣━01-概述
┃ ┣━02-OpenCV3.1.0编译
┃ ┣━03-Harris角点检测-01
┃ ┣━04-Harris角点检测-02
┃ ┣━05-Shi-Tomasi角点检测
┃ ┣━06-自定义角点检测器-01
┃ ┣━07-自定义角点检测器-02
┃ ┣━08-亚像素等级角点检测
┃ ┣━09-SURF特征检测-01
┃ ┣━10-SURF特征检测-02
┃ ┣━11-SIFT特征检测-01
┃ ┣━12-SIFT特征检测-02
┃ ┣━13-HOG特征检测-01
┃ ┣━14-HOG特征检测-02
┃ ┣━15-LBP(Local Binary Patterns)特征-01
┃ ┣━16-LBP(Local Binary Patterns)特征-02
┃ ┣━17-LBP(Local Binary Patterns)特征-03
┃ ┣━18-积分图核算
┃ ┣━19-Haar特征
┃ ┣━20-特征描述子
┃ ┣━21-FLANN特征匹配
┃ ┣━22-平面目标辨认
┃ ┣━23-AKAZE部分匹配-01
┃ ┣━24-AKAZE部分匹配-02
┃ ┣━25-Brisk特征检测与匹配
┃ ┣━26-级联分类器 – 人脸检测
┃ ┣━课程配套PDF
┃ ┣━课程配套源代码
┣━第03阶段_OpenCV图画处理-小事例实战(课件+源码)
┃ ┣━01-概述
┃ ┣━02-事例一 切边-01
┃ ┣━03-事例一 切边-02
┃ ┣━04-事例一 切边-03
┃ ┣━05-事例二 直线检测-01
┃ ┣━06-事例二 直线检测-02
┃ ┣━07-事例三 目标提取-01
┃ ┣━08-事例三 目标提取-02
┃ ┣━09-事例四 目标计数-01
┃ ┣━10-事例四 目标计数-02
┃ ┣━11-事例五 透视校对-01
┃ ┣━12-事例五 透视校对-02
┃ ┣━13-事例五 透视校对-03
┃ ┣━14-事例五 透视校对-04
┃ ┣━15-事例六 目标提取与丈量
┃ ┣━课程配套PDF
┃ ┣━课程配套源代码
┣━第04阶段_OpenCV级联分类器练习与运用实战教程课程(课件+源码)
┃ ┣━01-概述
┃ ┣━02-Haar与LBP级联分类器原理介绍-01
┃ ┣━03-Haar与LBP级联分类器原理介绍-02
┃ ┣━04-Haar与LBP级联分类器运用-01
┃ ┣━05-Haar与LBP级联分类器运用-02
┃ ┣━06-HAAR猫脸检测
┃ ┣━07-视频中人脸检测与眼睛盯梢-01
┃ ┣━08-视频中人脸检测与眼睛盯梢-02
┃ ┣━09-视频中人脸检测与眼睛盯梢-03
┃ ┣━10-HAAR级联数据文件结构与精简
┃ ┣━11-HAAR_LBP级联分类器练习-01
┃ ┣━12-HAAR_LBP级联分类器练习-02
┃ ┣━13-HAAR_LBP级联分类器练习-03
┃ ┣━课程配套PDF
┃ ┣━课程配套源代码
┣━第05阶段_OpenCV图画切割实战视频教程(课件+源码)
┃ ┣━01-概述
┃ ┣━02-KMeans办法-原理
┃ ┣━03-KMeans办法-数据聚类
┃ ┣━04-KMeans办法-图画切割
┃ ┣━05-高斯混合模型(GMM)办法-原理与数据聚类
┃ ┣━06-高斯混合模型(GMM)办法-图画切割
┃ ┣━07-分水岭切割办法-原理
┃ ┣━08-分水岭切割办法-目标别离与计数01
┃ ┣━09-分水岭切割办法-目标别离与计数02
┃ ┣━10-分水岭切割办法-图画切割
┃ ┣━11-Grabcut原理与演示运用-原理
┃ ┣━12-Grabcut原理与演示运用-代码演示
┃ ┣━13-事例实战一证件照布景替换-01
┃ ┣━14-事例实战一证件照布景替换
┃ ┣━15-事例实战一绿幕布景视频抠图-01
┃ ┣━16-事例实战一绿幕布景视频抠图
┃ ┣━课程配套PDF
┃ ┣━课程配套代码与图片
┣━第06阶段_OpenCV视频剖析与目标盯梢实战教程(课件+源码)
┃ ┣━01-概述
┃ ┣━02-视频读写-01
┃ ┣━03-视频读写-02
┃ ┣━04-布景消除建模(BSM)-01
┃ ┣━05-布景消除建模(BSM)-02
┃ ┣━06-目标检测与盯梢(根据色彩)-01
┃ ┣━07-目标检测与盯梢(根据色彩)-02
┃ ┣━08-光流的目标盯梢-01
┃ ┣━09-光流的目标盯梢-02
┃ ┣━10-光流的目标盯梢-03
┃ ┣━11-光流的目标盯梢-04
┃ ┣━12-CAMShift目标盯梢
┃ ┣━13-CAMShift目标盯梢-02
┃ ┣━14-CAMShift目标盯梢-03
┃ ┣━15-CAMShift目标盯梢-04
┃ ┣━16-视频中移动目标计算
┃ ┣━17-扩展模块中的盯梢办法介绍
┃ ┣━18-扩展模块中的多目标盯梢
┃ ┣━课程配套源代码
┃ ┣━课程配套课件
┣━第07阶段_OpenCV3.3深度神经网络(DNN)模块-运用视频教程(课件+源码)
┃ ┣━01-DNN模块概述
┃ ┣━02-运用GoogleNet模型完成图画分类-01
┃ ┣━03-运用GoogleNet模型完成图画分类-02
┃ ┣━04-运用SSD模型完成目标检测-01
┃ ┣━05-运用SSD模型完成目标检测-02
┃ ┣━06-MobileNet模型实时目标检测
┃ ┣━07-FCN模型完成图画切割-01
┃ ┣━08-FCN模型图画切割-02
┃ ┣━09-CNN模型猜测性别与年纪
┃ ┣━10-GOTURN模型完成视频目标盯梢
┃ ┣━课程配套PDF
┃ ┣━课程配套源代码
┣━第08阶段_人工智能之OpenCV人脸辨认事例实战视频教程(课件+源码)
┃ ┣━01-概述与环境预备
┃ ┣━02-均值方差与协方差 协方差矩阵
┃ ┣━03-特征值与特征向量
┃ ┣━04-PCA原理与运用-01
┃ ┣━05-PCA原理与运用-02
┃ ┣━06-人脸辨认算法之EigenFace-01
┃ ┣━07-人脸辨认算法之EigenFace-02
┃ ┣━08-人脸辨认算法之FisherFace
┃ ┣━09-人脸辨认算法之LBPH
┃ ┣━10-事例-实时人脸辨认运用开发-01
┃ ┣━11-事例-实时人脸辨认运用开发-02
┃ ┣━课程配套PDF
┃ ┣━课程配套源代码

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