【ai精翻】使用 OpenCV 和 Python 进行实用图像处理与项目

你将会学到的

• 通过 Python 学习 OpenCV
• 9 OpenCV 项目
• 使用 OpenCV 进行图像处理
• 图像翻译
• 平滑滤波器
• 按位运算和掩码
• 卷积过程
• 阈值概念

要求

• Python 基础

说明

欢迎来到“从零到英雄使用 OpenCV 进行图像处理”！！！

图像处理是数据科学的一个领域，在当今世界的各个行业中有着广泛的应用。许多行业都在寻找具有这些技能的数据科学家。本课程完全是基于项目的学习。您将在完成每个模块后完成项目。在这里，我将介绍从基础到高级技术的图像处理，包括将机器学习算法和模型应用于图像。

您将学到什么？

• 图像基础知识
• 图纸
• 图像翻译
• 图像处理技术
• 平滑滤波器
• 筛选器
• OpenCV 中的图形使用界面 (GUI)
• 阈值

第 1 至 7 节的重点

我们将从非常基础的内容开始课程，例如加载、显示图像。通过这些内容，我们将了解图像背后的基本数学背景。此外，我还会教你绘画和视频的概念。

项目（物体检测）：

1. 使用 Viola-Jones 算法进行人脸检测
2. 使用深度神经网络进行人脸检测（SSD ResNet 10，Caffe 实现）
3. 实时人脸检测
4. 面部特征检测

第 8 至 11 节的重点

我们将慢慢进入与图像转换相关的图像处理概念，如图像平移、翻转、旋转和裁剪。我还将教授OpenCV 中的算术运算。

项目（亮度控制）：

  5. 基于 GUI 的图像亮度控制

  6. 实时亮度控制

第 12、13 节的重点

在这些部分中，我将介绍有关按位运算和掩码的新概念，您将学习真值表和不同的按位运算，如“ AND ”，“ OR ”，“ NOT ”，“ XOR ”。

第 14 节的重点

然后，我们将进一步讨论平滑滤波器，这是一种非常重要的图像处理技术。在本节中，我将教授平均模糊、高斯模糊、中值模糊和双边滤波器等平滑技术。

第 15 节的重点

自动面部模糊项目

第 16 节的重点

阈值滤波器：在这里，我们将深入研究阈值概念（二进制、零、截断、自适应均值、自适应高斯），并使用 OpenCV 和 Python 实现

您将可以完全访问本课程中使用的图像、数据、Jupyter Notebook 文件。本课程中使用的代码以这样的方式编写，您可以直接将函数插入实时场景并获得输出。 

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无处不在的数据科学

此课程面向哪些人：

• 任何热衷于学习使用 OpenCV 进行图像处理的人