C++版OpenCV视觉处理高级进阶高级核心课程

『课程介绍』:! q9 X$ A: {6 \$ f8 R- o
本课程课程大纲从图像处理基础、机器视觉中的特征提取与描述、坐标变换与视觉测量,到数据处理、图像搜索、深度学习在图像识别中的应用、图像标注与问答、3D计算机视觉、机器视觉项目实战。整个课程由浅入深,结合案例真枪实战,是不可多得的CV上佳课程。
– r5 ~5 V5 S- c' H3 F  P9 q0 o1 i, n
『课程目录』:3 G, m& l( H2 m3 U: w
第一讲 工欲善其事必先利其器——图像处理基础
1. CV背景介绍
2. OpenCV完全解析基础
3. 图像的基本操作:遍历图像6种方法,ROI选取等

第二讲  初探计算机视觉
1. VideoCapture类介绍
, A2 N/ b) k5 K$ p) X( B5 N
2. Opencv编程常见错误
/ n! v, G- w5 P4 f+ B
3. Python环境搭建+语法
* @! k$ I& O: B4 i+ f: f* h
应用:机器学习在CV中的应用(pythonC++多种演示)

第三讲 空域图像处理的洪荒之力% {; a% m  n( B1 L) N$ {
1. 图像卷积运算
2. 边缘检测方法:sobel,canny以及图像拉普拉斯
应用:车牌识别项目9 {- M& n+ b5 d! ]3 A
; `/ i* B, E* L
第四讲:机器视觉中的特征提取与描述
1. 霍夫变换
% T) e: E8 m: |, V: C; |
2. 局部特征大汇总(GFTT,SIFT,SURF,FAST,ORB…)
3 B2 W7 s7 z% n0 F
应用:无人车项目提示7 l/ n1 M  \( C& X# H
: z9 |. B* j, ^6 U# H
第五讲:坐标变换与视觉测量
1. 相机模型
2. 2D、3D、坐标变换
4 o1 w3 j, D5 Z$ }' p( ~2 L
3. 相机标定
) Z8 d: G, {: P. f2 [6 A
应用:增强现实技术simple VR不神秘(第四,第五讲综合演练)+ k* }. f  O( H7 J* {8 Y% o, i

; v% E4 J) b3 L3 c+ U& _: P2 {* S, q6 R
第六讲:深度学习在图像识别中的应用" q% ^  `& i* n$ k# j8 V  {
分类:linear regression, neural networks
检测:bounding box regression
定位:localization
应用:使用CNN进行图像识别
& C, f$ s+ E; A8 u
第七讲:图像检索
1. 图像检索与特征抽取
2. 海量数据与快速检索
3. 电商商品检索技术
应用:基于Tensorflow与近似最近邻查找的图像检索示例
& }4 @$ B6 F* o; s6 K: N
& X9 m% b' J0 ]+ H# R, U6 \' c7 I
第八讲:图像标注与问答3 G4 {2 |% `: I8 x0 w0 G
1. 语言模型介绍
1 k- m3 c6 H1 O7 |
2. LSTM模型与标注问题
3. 应用:DenseCaption in Generating Captions in Images.

第九讲:3D计算机视觉. `9 y7 E, U( y* J4 v
1. 表面和外形重构
2. 基于模型的重构
# d/ S" Y& ~$ S% p  P' `
3. 应用:人脸动画
& Q. J. J5 E6 V* r' o' }
" i' _: S# e& r& \" b
第十讲:机器视觉项目实战
CV 实战:以鲸鱼识别为例,利用深度学习解决Kaggle竞赛中的图像分类问题

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