课程目录
数据代码
1-1 课程简介.mp4
1-2 配置Python和Opencv.mp4
1-3 Notebook和IDE环境配置.mp4
10-1 演示整个过程.mp4
10-2 提取文档轮廓.mp4
10-3 坐标变换计算.mp4
10-4 透视变换结果.mp4
10-5 tesseract-ocr安装配置.mp4
10-6 扫描和识别文档的结果.mp4
11-1 角度检测的基本原理.mp4
11-2 基本数学原理.mp4
11-3 求解化简.mp4
11-4 特征归属划分.mp4
11-5 opencv角检测.mp4
12-1 规模空间的定义.mp4
12-2 金字塔的高斯差异.mp4
12-3 定位特征关键点.mp4
12-4 特征描述的生成.mp4
12-5 向量生成特征.mp4
12-6 opencv中的sift函数.mp4
13-1 特征匹配方法.mp4
13-2 RANSAC算法.mp4
13-3 图像拼接法.mp4
13-4 流程解读.mp4
14-1 整个任务流程.mp4
14-2 所需数据介绍.mp4
14-3 预处理图像数据.mp4
14-4 直线检测停车位.mp4
14-5 按列划分区域.mp4
14-6 停车位区域划分.mp4
14-7 建立识别模型.mp4
14-8 基于视频的停车位检测.mp4
15-1 总结整个过程和效果.mp4
15-2 预处理操作.mp4
15-3 填充轮廓检测.mp4
15-4 选项判断识别.mp4
16-1 背景消除-帧差法.mp4
16-2 混合高斯模型.mp4
16-3 学习步骤.mp4
16-4 实战背景建模.mp4
17-1 基本概念.mp4
17-2 Lucas-Kanade算法.mp4
17-3 推导求解.mp4
17-4 光流估计实战.mp4
18-1 DNN模块.mp4
18-2 模型加载和输出结果.mp4
19-1 目标跟踪概述.mp4
19-2 多目标跟踪实战.mp4
19-3 深度学习检测框架加载.mp4
19-4 跟踪基于dlib和ssd的跟踪.mp4
19-5 跟踪多进程目标.mp4
19-6 提高效率的比较.mp4
2-1 计算机眼中的图像.mp4
2-2 视频的读取和处理.mp4
2-3 ROI区域.mp4
2-4 边界填充.mp4
2-5 数值计算.mp4
20-1 卷积网络的应用.mp4
20-2 卷积层解释.mp4
20-3 卷积计算过程.mp4
20-4 padding与stride.mp4
20-5 共享卷积参数.mp4
20-6 池化层原理.mp4
20-7 演示卷积效果.mp4
20-8 卷积操作流程.mp4
21-1 关键点定位概述.mp4
21-2 获取人脸关键点.mp4
21-3 演示定位效果.mp4
21-4 闭眼检测.mp4
21-5 检测效果.mp4
3-1 图像阈值.mp4
3-2 平滑处理图像.mp4
3-3 高斯及中值滤波器.mp4
4-1 腐蚀操作.mp4
4-2 膨胀操作.mp4
4-3 开闭运算.mp4
4-4 梯度计算.mp4
4-5 礼帽与黑帽.mp4
5-1 Sobel算子.mp4
5-2 梯度计算方法.mp4
5-3 Scharr和Laplace算子.mp4
6-1 Canny边缘检测流程.mp4
6-2 非极大值抑制.mp4
6-3 边缘检测效果.mp4
7-1 图像金字塔定义.mp4
7-2 制作金字塔的方法.mp4
7-3 轮廓检测方法.mp4
7-4 轮廓检测结果.mp4
7-5 轮廓特征与相似.mp4
7-6 模板匹配方法.mp4
7-7 显示匹配效果.mp4
8-1 直方图定义.mp4
8-2 均衡化原理.mp4
8-3 均衡化效果.mp4
8-4 傅里叶概述.mp4
8-5 频域变换的结果.mp4
8-6 低通和高通滤波器.mp4
9-1 解释整体流程和方法.mp4
9-2 环境配置及预处理.mp4
9-3 模板处理方法.mp4
9-4 输入数据处理方法.mp4
9-5 通过匹配模板获得识别结果.mp4
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