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OpenCV-Python教程(中文版).pdf

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简介:
该教材《数字图像处理》(第三版)由冈萨雷斯撰写,并为北京大学研究生课堂教学提供的专用PPT课件。

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客服
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  • OpenCV-Python-.pdf
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    《OpenCV-Python教程-中文版》是一本详细介绍如何使用Python编程语言进行计算机视觉应用开发的手册。本书深入浅出地讲解了OpenCV库的功能和用法,适合初学者及中级开发者阅读学习。 数字图像处理(第三版)冈萨雷斯是北京大学研究生课程使用的PPT课件。
  • OpenCV-Python.pdf
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    《OpenCV-Python教程中文版》是一本全面介绍如何使用Python编程语言进行计算机视觉开发的指南。本书深入浅出地讲解了OpenCV库的核心功能和应用,适合初学者入门及进阶学习。 OpenCV-Python官方教程的中文版本现在已经可以使用了。这个版本为想要学习如何在Python中使用OpenCV库的人提供了方便的学习资源。文档详细介绍了各种函数、类以及它们的应用场景,非常适合初学者快速入门或者作为参考手册来查阅特定的功能实现方法。
  • OpenCV-Python-
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    《OpenCV-Python教程-中文版》是一本针对Python用户深入浅出讲解计算机视觉库OpenCV的书籍,适合初学者快速上手和进阶学习。 OpenCV是一个基于BSD许可的开源跨平台计算机视觉库,在Linux、Windows、Android和Mac OS等多种操作系统上均可运行。它轻量且高效,由一系列C函数和少量C++类构成,并提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口,实现了许多图像处理与计算机视觉领域的通用算法。
  • OpenCV-Python.zip
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    本资源为《OpenCV-Python教程》的中文版本,内容涵盖了计算机视觉和图像处理的基础知识以及使用Python进行OpenCV编程的应用实例。适合初学者快速入门与进阶学习。 Python版OpenCV的函数库包含了所有的函数,并提供中文翻译版本、教程以及官方手册。这些资源由技术专家精心翻译,是自学过程中不可或缺的一部分。
  • OpenCV官方PythonPDF及配套代码
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    本资源包含OpenCV官方教程的Python版中文PDF文档及其配套示例代码,适合希望使用Python进行计算机视觉项目开发的学习者和开发者。 Python 是一种高效且简洁的直译式语言,在解决日常工作问题上表现得非常出色。它易于学习,初学者只需几个小时就能基本掌握其基础用法。借助 Numpy 和 matplotlib 这两个强大的工具库,Python 在数据分析方面的能力可以与 Matlab 相媲美。 此外,Python 被誉为“胶水”语言,因为许多软件都提供了 Python 接口。特别是在 Linux 环境下,可以通过 Python 将不同的软件整合成一个高效的工作流程,利用每个软件的独特优势来完成复杂的任务。例如,在数据存储方面可以使用 MySQL,在数据分析中则可以选择 R 语言;对于数据展示,则可采用 matplotlib 工具库;在3D建模时可以借助 OpenGL 实现;构建美观的用户界面(GUI)可通过 Qt 来实现。 因此,Python 可以将这些工具和软件无缝地连接起来,形成一个功能强大的工作流程。
  • PythonOpenCV
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    《Python版OpenCV教程》是一本专为程序员设计的学习资料,深入浅出地讲解了如何使用Python语言进行计算机视觉项目的开发。本书适合对图像处理和机器学习感兴趣的读者阅读。 OpenCV 包括以下几个主要部分: 介绍和安装: 介绍 OpenCV 是什么,其功能和应用领域,并提供安装指南。 基本图像处理: 包括图像加载、显示、保存等基本操作,以及图像的基本处理,如裁剪、缩放、旋转等。 图像处理和分析: 包含滤波器使用(例如高斯模糊)、边缘检测(Canny算法)、分割技术(阈值化方法)及形态学变换(腐蚀与膨胀)等内容。 特征检测和描述: 涉及到各种特征点的识别,比如Harris角点、SIFT、SURF以及ORB等,并介绍如何使用BRIEF和FREAK这样的描述符来表示这些特征点。 目标检测和识别: 包括Haar级联分类器用于人脸或特定物体的定位;HOG(方向梯度直方图)方法常被用来进行行人检测,此外还涵盖了利用深度学习模型完成的目标探测与分类任务。 机器学习和深度学习: 覆盖了使用OpenCV实现基于机器学习及神经网络的各种图像处理功能,如卷积神经网路(CNN)用于图像识别等应用案例。 视频处理: 介绍了视频的读取、播放以及保存方法,并深入讲解了如何进行视频流分析(例如背景减除和运动检测)与目标跟踪算法。 ### Python版本OpenCV教程知识点概览 #### 一、OpenCV简介与安装 - **定义**:介绍OpenCV作为开源计算机视觉库的核心作用,包括图像处理及机器学习任务。 - **主要功能**: - 图像变换(如滤波和边缘检测) - 视频分析能力(例如实时流媒体的解析) - 集成深度学习框架支持训练与部署模型 - **应用领域**:涵盖安全监控、医疗影像辅助诊断及工业自动化中的质量控制等。 - **安装指南**: - 各平台下的具体步骤说明,以及如何利用pip命令在Python环境中安装OpenCV。 #### 二、基本图像处理 - **读取与显示**:通过`cv2.imread()`加载图片,并使用`cv2.imshow()`来展示它们。 - **保存操作**:借助`cv2.imwrite()`函数将修改后的图存储到本地文件系统中。 - **基础变换**: - 裁剪特定区域 - 更改尺寸比例或角度旋转图像 - 翻转镜像效果(水平/垂直) - **颜色空间转换**:使用`cv2.cvtColor()`实现RGB与灰度格式之间的互换。 #### 三、图像处理及分析 - **滤波器应用**:介绍去除噪声和模糊化技术,如高斯平滑。 - **边缘提取算法**:演示Canny算子以及Sobel运算符的使用方法。 - **分割技巧**: - 阈值设定(`cv2.threshold()`) - 分水岭变换 - **形态学操作**:涉及腐蚀、膨胀及开闭运算等。 #### 四、特征检测与描述 - **定位关键点**:如Harris角点的确定。 - **提取特征向量**: - SIFT/SURF/ORB算法的应用实例 - 使用BRIEF/FREAK生成紧凑型描述符 #### 五、目标探测及识别 - **级联分类器技术**:包括人脸和眼睛等小部件检测方案。 - **HOG方法示例**:行人定位的实现方式。 - **深度学习模型应用** - 利用预训练网络(如YOLO或SSD)进行物体类别预测。 - 根据特定数据集定制化开发识别系统。 #### 六、机器学习与深度学习 - **分类和回归任务**: - 支持向量机(SVM)及决策树等传统模型的操作指南。 - K-means聚类算法介绍 - **神经网络构建** - 使用卷积层搭建CNN架构,进行图像的分类或目标检测。 #### 七、视频处理 - **读取与播放**:演示`cv2.VideoCapture()`对象用于获取视频帧序列的方法。 - **保存功能**: - 利用`cv2.VideoWriter()`将修改后的画面输出为新的文件格式。 - **分析流程** - 帧间差分法识别运动物体 - 实现背景减除算法以提取前景目标 - **追踪技术** - KCF和MIL跟踪器的介绍与应用案例 以上是Python版本OpenCV教程的主要知识点概览,通过学习这些内容可以掌握如何利用Python和OpenCV库进行图像及视频处理的各种应用场景和技术细节。
  • Python算法).pdf
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    《Python算法教程(中文版)》是一本全面介绍使用Python编程语言实现各种经典和现代算法的指南。书中详细讲解了数据结构、排序与搜索算法、图论等核心概念,并提供了大量实例代码,帮助读者深入理解并掌握算法设计与分析技巧,适合编程爱好者及专业开发者阅读学习。 Python算法教程_中文版.pdf是一本介绍Python编程语言中各种算法实现的教材。这本书涵盖了从基础到高级的各种算法,并提供了详细的代码示例以及理论讲解,适合不同水平的学习者阅读使用。
  • OpenCV-contrib模块(完整).pdf
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    本手册为《OpenCV-contrib模块中文教程(完整版)》,全面解析了OpenCV扩展库contrib模块的各项功能与应用技巧,旨在帮助开发者深入理解并高效使用这些高级视觉工具。 OpenCV-contrib模块的中文教程(完整版)PDF文档是根据官网的英文版本翻译而成的。
  • Python OpenCV入门.pdf
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    《Python OpenCV入门教程》是一本专为初学者设计的手册,详细介绍了如何使用Python编程语言和OpenCV库进行计算机视觉项目开发的基础知识与实用技巧。 通过数十个编程实例,你可以从Python-OpenCV的新手成长为入门者。每天学习三个编程案例,在十天内掌握如何使用Python进行图像处理。从最简单的画圆、画矩形到绘制复杂图形,再到图像预处理、形态学处理和特征提取等技能的提升,你将能够完成一个个小的图像处理任务。
  • OpenCV C++.rar
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    《OpenCV C++教程中文版》是一本全面介绍计算机视觉库OpenCV的C++编程指南,适合初学者和中级开发者学习使用。本书深入浅出地讲解了OpenCV的核心功能与应用技巧,帮助读者掌握图像处理、特征检测等关键技术。 OpenCV C++中文.rar