OPENCV
- 第1周:基础知识和安装
- 目标
- 内容
- 第2-3周:图像处理基础
- 目标
- 内容
- 第4-5周
- 目标
- 内容
- 第6-7周
- 目标
- 内容
- 第8周及以后
- 目标
- 内容
时间安排如下:
第1周:基础知识和安装
目标
了解计算机视觉的基本概念,安装OpenCV,并学会基本的图像操作。(windows、anaconda、pycharm专业版)
内容
- 计算机视觉简介:了解计算机视觉的应用领域和基本概念。
- OpenCV简介:了解OpenCV的历史、特点和应用。
- 安装OpenCV:在不同操作系统(Windows/Linux/MacOS)上安装OpenCV。
- 第一个OpenCV程序:读取、显示、保存图像。
第2-3周:图像处理基础
目标
掌握图像处理的基础知识,如图像的基本操作、图像变换等。
内容
- 图像基础:像素、色彩空间转换(RGB、HSV等)。
- 图像操作:图像裁剪、缩放、旋转、翻转。
- 图像滤波:平滑、模糊图像,边缘检测算法。
- 图像变换:仿射变换、透视变换。
第4-5周
特征检测与匹配
目标
了解和实践图像特征检测与匹配技术。
内容
- 关键点检测:SIFT、SURF、ORB等算法的原理和应用。
- 特征描述符:了解不同特征描述符的特点和应用场景。
- 特征匹配:Brute-Force匹配器和FLANN匹配器的使用。
第6-7周
高级视觉任务
目标
探索OpenCV在高级视觉任务中的应用,如人脸识别、物体检测等。
内容
- 物体检测:使用Haar级联分类器进行人脸检测。
- 机器学习与OpenCV:使用OpenCV进行简单的机器学习任务。
- 深度学习与OpenCV:了解如何利用OpenCV和深度学习进行图像分类、物体检测。
第8周及以后
实战项目和进阶学习
目标
通过实际项目巩固学习内容,探索更多OpenCV的高级功能。
内容
- 实战项目:选择一个实际问题,如智能交通监控、人脸识别门禁系统等,使用OpenCV进行解决。
- 进阶学习:探索OpenCV的其他高级功能,如3D重建、跟踪、增强现实等。