本课程使用 OpenCV 处理图片视频，将视频转为字符画序列，再在终端中播放字符动画。除了 OpenCV 的操作，本课程还会了解光标定位转义编码的使用。

使用 C++ 和 OpenCV 提供的库函数，实现摄像头的实时监控功能，并通过监控画面的运动检测选择是否记录视频。监控人员可选择输出图像的模式以更容易的分辨监控中的异常情况。

今天这门课程将通过 OpenCV 库来实现人脸面部特征交换，其实就是将第二张人脸的眼睛、鼻子和嘴巴通过程序自动裁剪适配并覆盖到第一张人脸上，并且为了使得修改后的照片看着更加自然，我们还需要调整皮肤颜色。

利用OpenCV中的平滑处理和线性滤波器对图片进行处理，打造模糊效果。将介绍归一化滤波器，高斯滤波器，中值滤波器，双边滤波器这四种滤波器的相关知识，并且会对“核”和卷积进行相应的讲解。

模版匹配是在图像中寻找目标的方法之一，常用于进行物体识别或人脸识别。本课程将使用OpenCV&&C++进行模板匹配，在一张大图中去查找并圈出目标小图。通过课程你将学习到关于OpenCV的一些函数用法和模板匹配的完整流程。

OpenCV 是一个基于 C++ 编写的轻量级开源计算机视觉库，可运行在多种操作系统上。由于其具有很好的可读性和运行的效率，受到大量开发者的青睐。本课程将使用 Python 语言对 OpenCV 的库进行学习，介绍其常用的函数和使用技巧。

本课程将使用 Python 语言对 OpenCV 的库进行更深入的学习。在掌握 OpenCV 用法的基础上，我将用不同的案例来领大家踏入 OpenCV 更深的领域。在课程中你会了解到如何在不同的场景下选用合适的算法。

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。

本课程将会从传统的目标检测算法开始讲解，逐步过渡到基于深度学习的检测算法。其中将会详细讲解目标检测中常用的一些方法以及如何训练自己的目标检测网络模型，同时还将讲解一些处理数据集的基本方法。