OpenCV es una biblioteca de software multiplataforma de visión por computadora y aprendizaje automático basada en una licencia BSD (código abierto). Utilizándola, podemos completar una serie de trabajos de procesamiento en imágenes digitales para diseñar aún más la aplicación de reconocimiento de imágenes, como placas de estacionamiento. Reconocimiento de números, reconocimiento de señales de tráfico en la carretera, reconocimiento de artículos, reconocimiento facial y otros campos de visión artificial. OpenCV puede ejecutarse en sistemas operativos Linux, Windows, Android y Mac OS. Es liviano y eficiente. Está compuesto por una serie de funciones C y una pequeña cantidad de clases C ++. También proporciona interfaces para lenguajes como Python, Ruby, MATLAB, etc., e implementa muchos algoritmos generales en procesamiento de imágenes y visión por computadora (de la Enciclopedia Baidu) .
De la introducción anterior, podemos obtener la primera impresión sobre OpenCV y comprender que es una biblioteca dedicada clásica en visión por computadora, que admite funciones poderosas, multiplataforma y en varios idiomas.
Y debido a que la tendencia tecnológica actual se encuentra en el entorno general de la inteligencia artificial, la visión por computadora se ha vuelto particularmente importante, y el aprendizaje profundo basado en esto se basa principalmente en Python, por lo que el C ++ tradicional en OpenCV no es tan popular como Python. Con el propósito de un aprendizaje profundo avanzado más adelante, esta serie de tutoriales tomará OpenCV + Python como el punto de partida para aprender a amar. En vista de su compatibilidad con varios idiomas, elegimos usar Python para aprender OpenCV.
OpenCV-Python proporciona una interfaz Python para OpenCV, lo que permite a los usuarios llamar a C / C ++ en Python y realizar las funciones necesarias al tiempo que garantiza la legibilidad y la eficiencia operativa.
La etapa inicial de esta serie de tutoriales es para el aprendizaje básico, y la etapa posterior es para el combate real del proyecto. El siguiente es el catálogo de esta serie de tutoriales (provisional, puede haber cambios en el período posterior, actualizado en cualquier momento), en vista del nivel limitado, bienvenidos a todos. Correcto.
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Tabla de contenido
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1. Introducción **
1.2 Instalar OpenCV-Python en Fedora
1.3 Instalar OpenCV-Python en Ubuntu
1.4 Instalar OpenCV-Python en Windows
1.5 Introducción al procesamiento de imágenes
1.6 Introducción al procesamiento de video
1.7 Función de dibujo en OpenCV
1.9 Barra de seguimiento como paleta
1.10 Funcionamiento básico de la imagen
1.11 Operaciones aritméticas sobre imágenes
1.12 Método de medición y optimización del rendimiento de OpenCV
2. Conceptos básicos
2.1 Cambiar el espacio de color de la serie OpenCV-Python
2.2 Traducción de rotación de zoom de imagen de la serie OpenCV-Python
2.3 Transformación geométrica de imágenes en la serie OpenCV-Python
2.4 Umbral de imagen de la serie OpenCV-Python
2.5 Serie OpenCV-Python de algoritmo OTSU
2.6 Filtrado lineal de la serie OpenCV-Python
2.7 Filtrado no lineal de la serie OpenCV-Python
2.8 Corrosión de la imagen y expansión de la serie OpenCV-Python
2.9 Operaciones de apertura y cierre de la serie OpenCV-Python
2.10 Operación de sombrero de copa y sombrero negro de la serie OpenCV-Python
2.11 Operadores Sobel y Scharr de la serie OpenCV-Python
2.12 Laplaciano de la serie OpenCV-Python
2.13 Detección de bordes astutos de la serie OpenCV-Python
2.14 Pirámide de imágenes de la serie OpenCV-Python
2.15 Introducción al esquema de la serie OpenCV-Python
2.16 Característica de contorno elemental de la serie OpenCV-Python
2.17 Características de contorno de nivel medio de la serie OpenCV-Python
2.18 Funciones de contorno de alto nivel de la serie OpenCV-Python
2.19 Atributos de contorno de la serie OpenCV-Python
2.20 Las funciones avanzadas del esquema de la serie OpenCV-Python
2.21 Capas de contorno de la serie OpenCV-Python
2.22 Breve descripción del histograma de la serie OpenCV-Python
2.23 Ecualización de histograma de la serie OpenCV-Python
2.24 Histograma 2D de la serie OpenCV-Python
2.25 Retroproyección de histograma de la serie OpenCV-Python
Tres artículos avanzados
3.1 Transformada de Fourier de la serie OpenCV-Python
3.2 Coincidencia de plantillas de la serie OpenCV-Python
3.3 Transformación de línea Hough de la serie OpenCV-Python
3.4 Transformación de círculo de Hough de la serie OpenCV-Python
3.5 Segmentación de imágenes y algoritmo de cuencas hidrográficas de la serie OpenCV-Python
3.6 Extracción interactiva de primer plano de la serie OpenCV-Python utilizando el algoritmo GrabCut
3.7 Comprensión de las características de la serie OpenCV-Python
3.8 Detección del ángulo de Harris de la serie OpenCV-Python
3.9 Detector de esquinas Shi-tomasi de la serie OpenCV-Python
3.10 Transformación de características invariantes de escala SIFT de la serie OpenCV-Python (1)
3.11 Transformación de características invariantes de escala SIFT de la serie OpenCV-Python (2)
3.12 Algoritmo SURF de la serie OpenCV-Python (acelerado)
3.13 Breve algoritmo de la serie OpenCV-Python
3.14 algoritmo ORB de la serie OpenCV-Python
3.15 algoritmo FAST de la serie OpenCV-Python
3.16 Coincidencia de funciones de la serie OpenCV-Python
3.17 Serie de homografía OpenCV-Python para encontrar la teoría de objetos
3.18 Serie de homografía OpenCV-Python para encontrar objetos en la práctica
3.19 Separación de fondo de la serie OpenCV-Python
Meanshift y Camshift de la serie OpenCV-Python
Flujo óptico de la serie OpenCV-Python
Calibración de la cámara de la serie OpenCV-Python
Estimación de pose de la serie OpenCV-Python
Geometría opuesta de la serie OpenCV-Python
El mapa de profundidad de la imagen estéreo de la serie OpenCV-Python
Cuatro, aprendizaje automático
K vecinos más cercanos de la serie OpenCV-Python
Serie OpenCV-Python que usa un conjunto de datos manuscritos OCR para ejecutar KNN
SVM de la serie OpenCV-Python
Serie OpenCV-Python que utiliza un conjunto de datos escritos a mano OCR para ejecutar SVM
Agrupación de K-Means de la serie OpenCV-Python
Eliminación de ruido de imágenes de la serie OpenCV-Python
Parcheo de imágenes de la serie OpenCV-Python
Alto rango dinámico de la serie OpenCV-Python
Clasificador en cascada de la serie OpenCV-Python
Serie OpenCV-Python de clasificadores en cascada de entrenamiento
Cinco, combate real
Proyecto de reconocimiento facial de combate
Reconocimiento digital de tarjetas de combate de proyectos
Proyecto de escaneo y reconocimiento OCR de documentos de combate
Proyecto de costura de imagen panorámica de combate
Proyectar reconocimiento y juicio de la hoja de respuestas de combate real
Seguimiento de objetivos de combate del proyecto
Proyectar detección de fatiga de combate real
Proyecto de combate real: reconocimiento de objetos SVM + HOG
Se puede intercambiar más información técnica de openvino en el grupo ~
