课程介绍

课程来自于 OpenCV 特征提取与检测实战视频课程

这门课程将带你深入探索OpenCV中的特征提取与检测技术。我们将从理论到实践,全面讲解各种常用的特征检测算法,包括Harris角点检测、Shi-Tomasi角点检测、SURF特征检测、SIFT特征检测、HOG特征检测、LBP特征检测等。

OpenCV 特征提取与检测实战视频课程插图

基于OpenCV**版本3.1.0详细讲述OpenCV中特征提取与对象检测部分内容,包括角点检测、亚像素定位、SIFT、SURF、BRISK、AKAZE等常用特征检测方法的基本原理、使用方法、参数、代码演示、以及HAAR级联检测基本原理与人脸检测代码演示,同时还涉及描述子匹配的暴力匹配方法与FLANN匹配方法代码演示与对象识别。

涵盖OpenCV中特征提取与对象检测的全部主要内容。是学习特征提取与匹配知识与应用开发接地气的实践课程。

适合人群:

有面向对象语言基础,对图像处理感兴趣的,在学本科生与研究生,中高级开发人员

你将会学到:

帮助应用开发人员避开学习图像处理时大量繁琐数学公式、用浅显易懂的比喻教学讲授主要API相关算法原理、帮助大家通过OpenCV学习学习特征提取与对象检测相关知识,做一个快速的图像处理应用研发者,在工业4.0时代增加自身价值,学习对象识别与检测相关知识与OpenCV开发技能。

文件目录

01-概述.ts

02-OpenCV3.1.0编译.ts

03-Harris角点检测-01.ts

04-Harris角点检测-02.ts

05-Shi-Tomasi角点检测.ts

06-自定义角点检测器-01.ts

07-自定义角点检测器-02.ts

08-亚像素级别角点检测.ts

09-SURF特征检测-01.ts

10-SURF特征检测-02.ts

11-SIFT特征检测-01.ts

12-SIFT特征检测-02.ts

13-HOG特征检测-01.ts

14-HOG特征检测-02.ts

15-LBP(Local Binary Patterns)特征-01.ts

16-LBP(Local Binary Patterns)特征-02.ts

17-LBP(Local Binary Patterns)特征-03.ts

18-积分图计算.ts

19-Haar特征.ts

20-特征描述子.ts

21-FLANN特征匹配.ts

22-平面对象识别.ts

23-AKAZE局部匹配-01.ts

24-AKAZE局部匹配-02.ts

25-Brisk特征检测与匹配.ts

26-级联分类器 – 人脸检测.ts

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