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OpenCV计算机视觉产品实战

2017-9-18 16:42| 发布者: 岸岸| 查看: 63526| 评论: 0|原作者: 岸岸

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    • 算法 基础 框架 硬件 OpenCV 图像处理

      快速报名入口
      数字图像处理是一门前沿交叉学科。其应用博大精深,领域丰富;OpenCV是更为流行和广泛运用的机器视觉库。本课程关注怎样运用OpenCV编写程序,解决实际项目问题。

      本课程更注重运用而非理论,因此即使你不具备基础知识,但是在一步一步的讲解中,按图索骥,也能够快速入门,并且建立起知识框架;对于具备一定基础的开发者来说,学习本门课程能够加速对图像处理程序的理解,并且逐渐积累起自己的开发框架。

      课程大纲:

      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21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

      收获预期:
      通过学习本课程,你将能够:
      a、在学习图像处理算法的同时,积累自己的算法库;
      b、能够快速搭建起来“具备解决实际问题能力的”软件平台,建立能够实验的环境;
      c、能够积累一套可以不断复用的图像处理软件框架;
      d、能够形成图像处理的思维能力,灵活应对各种需求。

      课程试听:

      讲师简介:

      禾路 老师
      国家工信部认证软件设计师,嵌入式系统设计师;8年图像处理经验。长期奋斗在图像增强、识别一线。实战经验丰富,研究开发的连铸体拼接算法、人脸美化算法、红外线血管增强识别系统、中药识别系统、石材大板识别系统等均已投入使用。
      对OpenCV有着深入理解和解析。对OpenCV结合mfc、csharp快速开发,解决实际问题有独到见解。开源框架GreenOpenMFCTemplate受到《学习OpenCV》中文版翻译者于士琪论坛和博客推荐。
      作为Review参与2017年下半年上市的《学习OpenCV3》中文版的翻译工作。

      新颖的课程收费形式:“逆向收费”约等于免费学习,仅收取100元固定收费+300元暂存学费,学习圆满则全额奖励返还给学员!

      本门课程本来打算完全免费,某位大神曾经说过“成功就是正确的方向再加上适度的压力”。考虑到讲师本身要付出巨大的劳动,为了防止一些朋友在学习途中半途而废,浪费了讲师的付出,为此我们计划模仿某些健身课程,使用“逆向收费”的方法。
      在报名时每位报名者收取400元,其中100元为固定 收费,另外300是暂存学费,即如果学员能完成全部课程要求,包括完成全部的书面和互动作业,则300元全款退回。如果学员未能坚持到完全所有的学习计划任务,则会被扣款。期望这种方式可以转化为大家强烈的学习愿望和驱动力!

      课程授课方式:
      1、 学习方式:老师发布教学资料、教材,幻灯片和视频,学员通过网络下载学习。同时通过论坛互动中老师对学员进行指导及学员之间相互交流。
      2、 学习作业:老师每周布置书面及互动作业,学员需按时按质完成作业。
      3、 老师辅导:根据作业批改中发现的问题,针对性给予辅导,帮助大家掌握知识。
      4、 结业测验:通过测验,完成学业。

      您是否对此课程还有疑问,那么请 点击进入 FAQ,您的问题将基本得到解答
      全国统一咨询热线 4008-010-006

      课程现开始接受报名,报名方式
      网上报名 请点击:
      OpenCV计算机视觉产品实战
      咨询Email :edu01@zyamptwapp.comedu02@zyamptwapp.com
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