- 机器视觉前言
- 图像的数据结构
- 图像的色彩空间
- 绘图和图像统计
- 连通域边缘特征
- 摄像头与视频流
- HighGUI 上位机开发
- 图像的仿射变换
- 图像二值化
- 信用卡数字识别
随着计算机技术以及电子技术的迅猛发展,图像作为人类感知世界的最主要来源,是人类获取、表达和传递信息的重要手段,使用计算机进行图像处理的数字图像处理技术迅速发展。 OpenCV 开源计算机视觉库成为了在图像处理和计算机视觉方面的热门技术。本课程的核心教学目标是带你入门计算机视觉 OpenCV,掌握 OpenCV 的常用应用场景以及解决初学时可能遇到的问题。
随着计算机技术以及电子技术的迅猛发展,图像作为人类感知世界的最主要来源,是人类获取、表达和传递信息的重要手段,使用计算机进行图像处理的数字图像处理技术迅速发展。 OpenCV 开源计算机视觉库成为了在图像处理和计算机视觉方面的热门技术。
OpenCV 的全称是 Open Source Computer Vision Library ,是一个跨平台的计算机视觉库。OpenCV 是由英特尔公司发起并参与开发,以 BSD 许可证授权发行,可以在商业和研究领域中免费使用。
OpenCV 具备强大的图像和矩阵运算能力。 具有丰富的函数处理函数,减少开发者的工作量,有效提高开发效率和程序运行的可靠性 。因此,OpenCV 广泛用于图像处理,近几年,OpenCV 在图像特征检测以及图像识别方面发挥着巨大作用。
在实际生活和生产的过程中,需要对图像进行简单的处理,但是很多不理想的情况下,图像的特征不够凸出,甚至模糊,无法达到预期的效果,因此会有相应的图像去雾技术、自适应去噪技术、分割技术等等。 OpenCV 在这些领域中就发挥着很重要的作用。 以下是比较典型的一些运用 OpenCV 进行图像特征检测的案例:
在计算机视觉领域中, 交互信息的检测和判断是十分重要的,而图像又在视觉领域占有很大的比重。 因此对于图像内容的识别对于之后对信息做出判断十分重要。 此外,在生产领域对图像信息的采集和分析也尤为重要。 以下是一些比较典型的图像内容识别的案例:人脸识别、手势识别、人机交互、动作识别、运动跟踪、物体识别。
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只是机械的基础讲解,并没有那种实际的案例相结合。
这个数据结构还是有点复杂滴
检测物体的轮廓
厉害厉害,实现一个代码扣图的功能
只是了解了个大概,具体算法还是不明白
厉害厉害,跟着老师又学了一招,这下可以做一些漂亮的图表了
这一节有点难,只是照着代码敲了一遍,了解了个大概
hsv是针对电视机的,rgb是针对显示器的
太酷了!以前只能调取别人的接口去图像识别,现在自己照猫画虎也写了能识别数字的程序,下一步继续学习,实现更多可能!
学习了findContours 函数的使用,很方便的找出了图形的轮廓。
对图像二值化有了认识。
学了对图像的统计,以及均衡化处理
这一节其实完全就是matplotlib的3D绘图课,再次加深我要把matplotlib学好的想法!
这一节很赞,特别是最后这个画图板