Python OpenCV 實戰從零到英雄
學習實用的 Python OpenCV 概念，並在每個模組完成後開發專案。
更新於 2024 年 9 月
語言 - 英語
講座 -91
資源 -28
時長 -6 小時
終身訪問
課程描述
歡迎來到“使用 OpenCV 從零到英雄進行影像處理”！！！
影像處理是資料科學領域之一，在當今世界各行各業中有著廣泛的應用。許多行業都在尋找具備這些技能的資料科學家。本課程完全基於專案學習。您將在每個模組完成後進行專案實踐。在這裡，我將涵蓋從基礎到高階技術的影像處理，包括應用於影像的機器學習演算法和模型。
您將從本課程中學到什麼？
- 影像基礎
- 繪圖
- 影像平移
- 影像處理技術
- 平滑濾波器
- 濾波器
- OpenCV 中的圖形使用者介面 (GUI)
- 閾值化
第 1 至 7 節的關鍵要點
我們將從非常基礎的內容開始課程，例如載入和顯示影像。透過這些，我們將瞭解影像背後的基本數學背景。此外，我將教授您繪圖和影片的概念。
專案（目標檢測）
使用 Viola-Jones 演算法進行人臉檢測。
使用深度神經網路 (SSD ResNet 10，Caffe 實現) 進行人臉檢測。
即時人臉檢測。
面部特徵點檢測。
第 8 至 11 節的關鍵要點
我們將逐步深入影像處理概念，這些概念與影像變換相關，例如影像平移、翻轉、旋轉和裁剪。我還會教授 OpenCV 中的算術運算。
專案（亮度控制）
- 基於 GUI 的影像亮度控制。
- 即時亮度控制。
第 12、13 節的關鍵要點
在這些部分中，我將介紹關於按位運算和掩碼的新概念，您將學習真值表和不同的按位運算，例如“AND”、“OR”、“NOT”和“XOR”。
第 14 節的關鍵要點
然後，我們將擴充套件對平滑濾波器的討論，這是一種非常重要的影像處理技術。在本節中，我將教授平滑技術，例如平均模糊、高斯模糊、中值模糊和雙邊濾波器。
第 15 節的關鍵要點
自動人臉模糊專案
第 16 節的關鍵要點
閾值濾波器：在這裡，我們將深入探討閾值概念（BINARY、TOZERO、TRUNC、ADAPTIVE MEAN、ADAPTIVE GAUSSIAN），並使用 OpenCV 和 Python 實現它們
您將可以完全訪問本課程中使用的影像、資料和 Jupyter Notebook 檔案。本課程中使用的程式碼以一種您可以直接將函式插入即時場景並獲得輸出的方式編寫。
目標
- 學習使用 Python 的 OpenCV。
- 9 個 OpenCV 專案。
- 使用 OpenCV 進行影像處理。
- 影像平移。
- 平滑濾波器。
- 按位運算和掩碼。
- 卷積過程。
- 閾值概念。
先決條件
- 至少應是 Python 初學者。
- 一臺個人桌上型電腦/筆記型電腦。
- 至少 4GB RAM，250 GB HDD。
課程
檢視課程內容的詳細分解
簡介
8 節課
-
簡介 05:19 05:19 -
安裝 Python 02:23 02:23
-
安裝依賴項 04:47 04:47
-
下載完整資料
-
讀取、顯示和儲存影像 12:42 12:42
-
畫素 04:55 04:55
-
將 RBG/BGR 影像轉換為灰度影像 11:34 11:34
-
訪問和操作畫素 08:06 08:06
使用 OpenCV 繪製圖形
4 節課
專案 1：使用 OpenCV 進行人臉檢測
5 節課
專案 3：使用深度神經網路 (DNN) 和 OpenCV 進行人臉檢測
8 節課
影像變換
5 節課
專案 - 5：使用 OpenCV 和 GUI 控制影像亮度
2 節課
位運算
5 節課
平滑濾波器
6 個講座
專案 - 8：自動人臉模糊
11 節課
閾值處理
8 節課
講師 詳情
Srikanth Guskra
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