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贾志刚提供的OpenCV图像处理教程及课程配套源代码(压缩包)。

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简介:
贾志刚开发的OpenCV图像处理教程,并附带了课程所使用的源代码。

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客服
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  • OpenCV-.7z
    优质
    这段资料是贾志刚为他的《OpenCV图像处理教程》课程提供的配套源代码压缩文件。内含丰富的示例程序和实践案例,帮助学习者深入理解和应用OpenCV库进行图像处理编程。 贾志刚的《OpenCV图像处理教程》课程配套源代码。
  • Opencv学资料(含PPT和).rar
    优质
    本资源包含贾志刚老师的OpenCV图像处理课程全套资料,包括详细的PPT讲解和丰富的源代码示例,适合初学者深入学习。 本课程基于OpenCV版本3.1.0详细讲解图像处理技术,涵盖Mat对象的使用、HIGHGUI模块的应用以及常用核心API的基本原理、操作方法及参数设置,并通过代码演示来加深理解。此外,还将详细介绍图像处理思路与流程设计,帮助学员掌握从理论到实践的整体框架。课程内容全面覆盖OpenCV中的主要图像处理功能,并结合实际开发中常见的问题进行分析和解决策略的探讨,是学习图像知识和技术应用的理想选择。
  • OpenCV视频学习笔记.pdf
    优质
    这份PDF是基于贾志刚的OpenCV图像处理视频教程的学习总结,包含了课程中的关键概念、代码示例和实践项目经验,适合希望深入理解OpenCV库并应用于实际项目的读者参考。 在学习贾志刚老师的Opencv图像处理视频教程的过程中,我记录了一些笔记,并整理成册分享给大家。希望这些资料能够帮助到零基础的同学们进入图像处理领域。需要注意的是,所有程序都是基于OpenCV3.1.0和Visual Studio2015环境运行的。
  • OpenCV视频完整版
    优质
    《贾志刚OpenCV视频教程完整版》是由知名计算机视觉专家贾志刚精心打造的一系列教学课程,全面涵盖OpenCV库的应用与开发技巧。 本段落档提供了基于OpenCV3.0版本、使用C++接口的贾志刚视频教程的百度云资源,这些资源永久有效且非常适合初学者入门学习。课程中包含详细的实现代码,有助于更好地理解和掌握OpenCV技术,并经过验证非常实用。强烈推荐大家下载学习。 不过需要注意的是,原本计划免费分享该资料,但由于下载人数众多导致积分自动增加,这确实令人感到无奈。
  • OpenCV文档.txt
    优质
    这段文档是贾志刚关于计算机视觉库OpenCV的技术资料,包含了该库的基础知识和使用指南,适合初学者入门学习。 OpenCV贾志刚视频教程包括《OpenCV级联分类器训练与使用实战教程》、《OpenCV 特征提取与检测实战视频课程》、《OpenCV视频分析与对象跟踪实战教程》以及《OpenCV图像处理-小案例实战教程》,还有《OpenCV图像处理视频课程》和《OpenCV图像分割实战视频教程》等多个文件。
  • 数字——朱讲义
    优质
    《数字图像处理教程》是由朱志刚编写的教学资料,旨在系统地介绍数字图像处理的基本理论、技术及应用。该书内容丰富详实,涵盖广泛的主题,适合于对图像处理领域感兴趣的读者和相关专业学生使用学习。 数字图像处理讲义 朱志刚 数字图像处理讲义 朱志刚 数字图像处理讲义 朱志刚
  • Python OpenCV
    优质
    《Python OpenCV教程及配套代码》是一本全面介绍如何使用Python语言和OpenCV库进行计算机视觉编程的手册,包含大量实例与源码解析。 欢迎对Python图像处理或OpenCV感兴趣的朋友们下载《Python OpenCV教程》及配套代码。
  • C++设计
    优质
    本资源包含一系列C++课程设计项目的完整源代码和相关文档。适用于学习与教学,涵盖多个基础到高级编程课题。所有文件已打包并压缩以便下载。 2018年软件学院C++课程设计。
  • YOLOV5 6.1版全中文注释
    优质
    本资源提供YOLOv5 6.1版本的完整中文注释和详细配套教程,帮助用户深入理解模型架构与实现细节,并快速上手进行目标检测应用开发。 本段落件对YOLOV5的代码进行了全中文注释,帮助大家解决看不懂代码的问题。这些注释非常珍贵,请善加利用。如果只是浏览可以免费查看;如需深入了解相关内容,可关注配套博客栏目进行学习。目前 YOLOv5 已发布了新的版本6.0,在此基础上集成了更多特性,并对模型进行了微调和优化,减少了参数量,更适合在移动端使用。
  • 算法
    优质
    本资源提供多种经典与现代压缩算法的源代码,并附带详细的实现教程和示例,适合初学者和技术爱好者深入学习。 在IT领域内,压缩算法是数据处理与存储的重要技术之一,它们能够有效地减小文件大小并提高存储效率。本段落将深入探讨四种常见的压缩算法:ZIP、LZ77、LZH以及算术编码,并讨论其源码实现和相关教程。 首先介绍的是广泛使用的ZIP格式,它由Phil Katz在1989年开发出来。该格式采用多种压缩方法,其中包括DEFLATE算法,此算法融合了LZ77(即Lempel-Ziv-Storer-Szymanski)与霍夫曼编码技术。其中的LZ77是一种滑动窗口预测编码方式,通过识别源数据中的重复模式来创建匹配,并利用这些匹配表示原始信息;而霍夫曼编码则是一个可变长度前缀码系统,旨在减少高频字符所占位数以优化压缩效率。 接下来是LZ77算法,它是无损压缩技术的基础。该方法的核心在于通过查找输入序列中的最长重复段来实现数据的高效表达,并用一对(距离、长度)表示匹配;例如,“hellohello”可以简化为(5, 5),意味着从当前位置向前数五个字符处存在相同的五字符子串。 LZH,即由Hiroshi Imai创造的一种基于改进版LZ77算法压缩技术。通过优化匹配查找策略及编码方式,在特定场景下能够获得比ZIP更好的压缩效果;这种格式曾在1980年代末期于日本和早期个人计算机用户中广受欢迎。 算术编码,一种熵编码方法,它将源数据的概率分布转换为更紧凑的二进制表示。通过细分概率区间并将每个符号映射到特定子区间的浮点数上实现压缩目的;在处理非均匀概率分布的数据时尤其有效,有时甚至能提供比霍夫曼编码更好的压缩性能。 学习这些算法及其代码有助于开发者深入了解数据压缩原理,并可能激发新的创新方法。相应的教程则提供了理论背景和实践指导,帮助初学者快速掌握相关知识。实际应用中理解这类技术不仅对编写个人的压缩工具至关重要,对于优化数据传输与存储系统或深入解析现有库的工作机制同样重要。 综上所述,本段落涉及的数据压缩算法及其源码涵盖了基础且经典的方法:包括ZIP中的DEFLATE组合、LZ77的基本预测策略、LZH的改进措施以及算术编码的熵技术。通过这些内容的学习,开发者不仅能够提升对数据压缩的理解水平,还能增强解决实际问题的能力。