開源計算機視覺培訓，OpenCV應(yīng)用培訓課程

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培訓對象：

對圖像處理、計算機視覺感興趣，熟悉掌握C/C++編程語言，較好有一定的數(shù)學基礎(chǔ)和機器學習算法基礎(chǔ)。

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培訓目標：

學習完該課程，基本可以對任何圖像和視頻進行變換處理和設(shè)計基于圖像或視頻的算法并且把算法通過程序?qū)崿F(xiàn)出來。能完成基本的人臉識別、目標識別等常用計算機視覺識別任務(wù)。可為后續(xù)做基于圖像的深度學習打好基礎(chǔ)。

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培訓大綱：

一. OpenCV源碼使用與介紹

1.?OpenCV入門介紹，使用和安裝環(huán)境的配置

2.?OpenCV源碼架構(gòu)講解，圖像的基礎(chǔ)知識，圖像的輸入輸出，視頻的基礎(chǔ)知識，視頻的輸入輸出與參數(shù)控制方法

3.?OpenCV中常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和函數(shù)(Point類，Size類，Rect類，Scalar類和cvtColor函數(shù))，core組件，imgproc組件

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二. 圖像變換的數(shù)學原理和函數(shù)使用

4.?圖像處理，使用OpenCV實現(xiàn)線性濾波器、非線性濾波器和5種高級形態(tài)學濾波操作，圖形縮放，圖像金字塔和閾值化

5.?圖像變換，講解各種類型的圖形變換方法，包括使用OpenCV做邊緣檢測用到的canny算子、sobel算子、Laplace算子，進行圖像特征提取的霍夫線變換、霍夫圓變換，重映射，仿射變換和直方圖均衡化

6.圖像分割，使用OpenCV實現(xiàn)常用前景檢測方法，尋找物體的凸包，使用多邊形包圍輪廓，角點檢測方法

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三. 圖像處理中的機器學習

?7.OpenCV中的機器學習ML組件，貝葉斯分類器、K近鄰分類器的使用

8.支持向量機SVM，期望較大化EM和決策樹在OpenCV中的使用

9.隨機森林，boost分類器和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在OpenCV中的使用

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四. 開發(fā)案例

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