第一课:课程综述以及Windows环境下OpenCV(带contrib)编译和使用
第二课:自己动手,实现“你的名字”滤镜
我喜欢《你的名字》这个故事,前一段时间在微信上使用过它的滤镜,实现的效果很惊艳。使用OpenCV3中出现的seamlessClone等函数我们也可以实现类似的效果。
第三课:结合grabcut和inpaint,实现人像去除
在OpenCV提供更多函数中,grabcut能够实现抠图,inpaint能够实现修补。那么把两者结合起来,就能够实现简单的“人像去除”功能,也就是框选一个人后,使用周围的景象对人像进行修补。虽然效果比不上PS,但是毕竟我们是以学习算法为目的的。
第四课:压板识别项目分析
来源于具体项目,具有普遍特点。使用阈值处理、投影分析等经典方法对特征区域进行定位;而后通过颜色变换和形态学变化获得进一步识别的区域,进行识别。
第五课:寻找酒瓶瓶口缺陷
来源于具体项目,具有普遍特点。通过经典方法寻找带缺陷瓶口缺陷;基于圆的基本特性,编写专门解决算法解决缺陷评判。
第六课:钢管识别项目
来源于具体项目,具有普遍特点。钢管的特点是由于其是有深度的,这就造成了管子的内部形成一个阴影。寻找并识别这个阴影,是解决问题的主要方法。灰度并阈值处理,得到具有一定可信度的结果。最后生成的结果还要经过人工进一步甄选,这个过程也是我们的程序需要提供的。
第七课:结合tesseract的OCR识别
识别手写的中文要难于印刷体中文,再难于印刷体的英文。但是使用tesseract我们都能够获得不错的效果,关键是如何和我们现有的OpenCV结合起来。
第八课:基于轮廓分析进行二维码定位
FindContours而且知道有能够直接寻找联通区域的函数。但是仅仅能够寻找并绘制轮廓使不够的;其实轮廓还有另一个很重要的性质,那就是轮廓的相互包含特性。通过运用这个特性,就能够让独特的轮廓被选择出来。典型的运用就是二维码定位。
第九课:单向信息传输系统的设计与实现
单项数据传输用于专门领域,运用于内外网隔离的情况下进行数据传输。这不仅包括图像算法的处理,而且涉及软硬件构架,是一个可充分扩展的实际项目。
第十课:AnswerOpencv经典例题(Finding distance between two curves)
这是我多年在AnswerOpencV论坛上看到的最棒的算法例题。充分运用了OpenCV新版本的新函数和新特性。整个解答,思路清晰,代码富有弹性。
第十一课:限制对比度自适应直方图均衡化算法(CLAHE)的实现和研究
CLAHE算法对于医学图像,特别是医学红外图像的增强效果非常明显,是一种运用广泛的局部增强算法。这里从原理到实现进行解读。
第十二课:GOMfcTemplate图像处理平台设计实现(上)
编写带界面的图像处理程序,选择opencv+mfc是一种很好的选择;在读取摄像头数据方面,网上的方法很多,其中shiqiyu的camerads的方法是较好的。 基于现有资料,通过在实际项目中的积累,我总结出来一套结合opencv和mfc的摄像头采集框架。具有以下特点:
1、基于directshow,兼容性好,速度快。只要相机支持Directshow就能用
2、摄像头部分通过线程读取,保证界面的运行流畅;
3、框架经过多次打磨,已经比较稳定,不会出现异常错误;代码简洁明了,方便复用。
第十三课:GOMfcTemplate图像处理平台设计实现(下)
第十四课:Csharp调用基于Opencv编写的类库文件
Csharp如何调用基于Opencv编写的类库文件(Dll)是一个广泛讨论的问题。 经过长时间探索后,我终于进行了很好的实现。希望你能够在这里找到自己想要的东西!
授课时间:本期课程将于8月5日开始。课程持续时间大约为16周。
授课对象:
在学本科生与研究生,图像处理工作者,对图像处理感兴趣者
课程环境:
Windows+Vs2012 + 版本OpenCV +Cmake
这不都有了吗 难道换一换图片?
程序都是差不多的
OpenCV的实战案例:https://www.bilibili.com/read/cv6891506
1.人脸识别
2.遥感图像目标检测:GDAL联合OpenCV进行图像处理
3.医学图像
4.我的新花样?多个功能随机组合 类似于ArcGIS Engine
5.OpenCV自带的例子
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