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OpenCV计算机视觉基础教程(Python版)的PPT资料包。

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简介：
56177-OpenCV计算机视觉基础教程（Python版）-ppt.zip 是一份涵盖计算机视觉核心技术的学习资料，具体内容为一份以Python为编程语言编写的PPT教程。该资源旨在帮助学习者深入理解和掌握OpenCV在计算机视觉领域的应用基础知识。

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  • Python版慕课版《OpenCV计算机视觉基础教程》课件PPT（共10章）
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    本课程提供Python版《OpenCV计算机视觉基础教程》的完整课件PPT，涵盖10章节内容，适合初学者系统学习OpenCV库及其应用。 《OpenCV计算机视觉基础教程(Python版)(慕课版)》共包含10章内容： 第1章：环境搭建 第2章：图像处理基础 第3章：图像用户界面 第4章：图像处理基础算法 第5章：边缘和轮廓检测 第6章：直方图分析 第7章：模板匹配与图像分割 第8章：特征检测技术 第9章：人脸检测与识别 第10章：机器学习与深度学习
     
  • Python版OpenCV计算机视觉基础教程(慕课版)- (1).pptx
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    本PPT为《Python版OpenCV计算机视觉基础教程》慕课教材，涵盖利用Python和OpenCV进行图像处理与分析的基础知识和技术。 OpenCV计算机视觉基础教程 Python版 慕课版 主讲教师：*** 第1章 本章主要内容： - OpenCV简介 - 配置开发环境 - 使用OpenCV文档和示例 --- **1.1 OpenCV简介** 本节主要介绍以下内容： 1. **OpenCV的主要功能及模块** 2. **OpenCV的版本信息** 3. **OpenCV-Python相关内容** --- ### 1.1.1 OpenCV主要功能及模块介绍 - 内置数据结构和输入输出 - OpenCV提供了多种与图像处理相关的内置数据结构，例如Image、Point、Rectangle等。 - core模块实现了各种基本的数据类型和操作。 - imgcodecs模块提供读取和写入图像文件的功能。 - 图像处理操作 - imgproc模块包含了一系列的图像处理功能。
     
  • 56177-OpenCV计算机视觉基础教程(Python语言版本)-ppt.zip
    优质
    这是一份关于使用Python编程语言进行计算机视觉学习的基础教程PPT，基于OpenCV库讲解。适合初学者掌握图像处理和分析的基本技能。 56177-OpenCV计算机视觉基础教程（Python版）-ppt.zip
     
  • Python版OpenCV计算机视觉基础教程测试题及答案.doc
    优质
    本文档为《Python版OpenCV计算机视觉基础教程》配套练习资料，内含一系列针对课程知识点设计的测试题及其标准答案，旨在帮助学习者巩固和检验所学知识。 OpenCV计算机视觉基础教程（Python版）试题及答案 一、单项选择题（本大题共20小题，每小题1分，共20分） 1. OpenCV从哪个版本开始使用Apache 2许可？ A. 4.2.0 B. 4.3.0 C. 4.4.0 D. 4.5.0 2. 提供机器学习功能的OpenCV模块是哪一个？ A．calib3d B．stitching C．ml D．dnn 3. OpenCV使用哪种语言实现？ A、Java B、C/C++ C、Python D、JavaScript 4. 下列选项中，哪一种数据类型可以在NumPy中表示复数？ A、int B、single C、complex64 D、double 5. NumPy中执行矩阵乘法的运算符是哪个？ A．* B．** C．/ D．@ 6. OpenCV用于读取图像文件的函数是什么？ A、imread() B、imshow() C、imwrite() D、VideoCapture() 7. 在OpenCV中，绘制矩形使用的函数是哪一个？ A、line() B、rectangle() C、ellipse() D、polylines()
     
  • Python与OpenCV的计算机视觉入门教程
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    本教程旨在为初学者提供使用Python和OpenCV进行计算机视觉编程的基础知识，涵盖图像处理、特征检测等核心概念。适合对机器视觉感兴趣的编程爱好者学习。 本教程全面而系统地介绍了计算机视觉与OpenCV的结合使用，并通过Python进行实践操作。从安装配置到图像处理及算法应用，再到实际项目案例解析，适合初学者入门学习。 该指南涵盖了多种领域的技术内容，如人脸识别、目标检测、图像分割和风格转换等，提供了丰富的资源和代码实例供读者参考与借鉴。这些材料旨在帮助学生和开发者提升编程技巧并提高项目的质量水平。 此外还总结了OpenCV的核心概念原理及常见数据结构函数，并精选了一些经典的面试题及其答案解析，对于希望在计算机视觉领域发展的求职者来说非常有用。这将有助于他们复习巩固知识点、准备应对相关技术面试挑战，从而增加成功几率。
     
  • 【全21章】Python版Opencv计算机视觉实战视频教程
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    本课程为Python版OpenCV计算机视觉实战教学，共21章节，涵盖图像处理、特征检测等核心内容，适合初学者及进阶学习者。 我给大家推荐一套课程——【完整版21章】Opencv计算机视觉实战(Python版)视频教程，希望能对大家的学习有所帮助。
     
  • 计算机视觉基础课程PPT课件
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    本PPT课件为计算机视觉基础课程设计，内容涵盖图像处理、特征提取与匹配、物体识别等核心概念和方法，旨在帮助学生构建扎实的技术理论框架。 计算机视觉是信息技术领域的一个重要分支，它融合了图像处理、机器学习以及深度学习等多个技术领域的知识与技能，旨在使计算机系统能够理解和解析图像及视频中的信息。“计算机视觉基础”课程由北京邮电大学人工智能学院提供，面向所有对这一领域感兴趣的学习者。该课程涵盖了全面的理论和实践内容。 在PPT课件中，你将接触到以下核心知识点： 1. **图像获取与表示**：讲解如何使用数码相机、扫描仪等设备捕获图像，并介绍像素的概念及色彩空间（如RGB、HSV）的相关知识以及基本的操作方法，例如缩放、旋转和平移变换。 2. **图像处理技术**：包括增强图像质量的方法（比如直方图均衡化）、去除噪声的技术（中值滤波和高斯滤波等），还有用于边缘检测的算法（Canny算子、Sobel算子及霍夫变换）。 3. **特征提取方法**：详细介绍经典的尺度不变特征转换(SIFT)、加速稳健特征(SURF)，以及定向快速与旋转BRIEF(ORB)技术，并探讨它们在物体识别和匹配中的应用。 4. **形状描述与匹配技巧**：研究轮廓的表示方式，例如霍夫变换、形状上下文及模板匹配等方法及其在图像分析的应用领域。 5. **机器学习基础概念**：涵盖监督学习和无监督学习的基本原理，并介绍线性回归、逻辑回归和支持向量机(SVM)以及K-means聚类算法等内容。 6. **深度学习与卷积神经网络(CNN)**：深入讲解神经网络的基础知识，重点在于CNN的工作方式及其在图像分类、目标检测及语义分割任务中的应用情况。 7. **实例分析和项目实践**：通过实际案例演示计算机视觉技术的应用，例如行人检测、人脸识别以及图像分类等，并指导学生如何利用OpenCV等库实现编程功能。 8. **最新进展与挑战**：介绍当前研究的前沿成果，如生成对抗网络(GAN)及深度强化学习在解决视觉任务中的应用情况，同时探讨自动驾驶和医疗影像分析等领域所面临的全新技术难题。 通过这门课程的学习，你将掌握计算机视觉的基础理论知识，并具备实际问题解决的能力。此外，课件中还提供了详细的讲义、练习题以及项目代码等资源来支持你的学习过程。无论是计算机科学专业的学生还是对该领域感兴趣的科技工作者都可以从中获得丰富的收益和启发。
     
  • Python版OpenCV计算机视觉实战.rar
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    本资源为《Python版OpenCV计算机视觉实战》压缩文件，内含使用Python进行图像处理和机器视觉项目的教程与示例代码。 本课程为Opencv计算机视觉实战（Python版），以通俗易懂的方式讲解复杂知识点，并通过接地气的表达方式让学习者易于理解。整个课程设计围绕项目实战展开，所有代码均使用Python编写，在实际操作中首先介绍整体解决方案，然后采用Debug模式逐行解析每段代码的功能及其效果。此外，还提供了全部课件及项目所需的完整代码和数据。