opencv视频教程:计算机视觉图像识别从基础到深度学习实战

OpenCV视觉处理入门到精通全套(8+14套),基于OpenCV最新版本3.1.0详细讲述OpenCV图像处理部分内容,包括Mat对象使用、HIGHGUI使用、基于常用核心API讲述基本原理、使用方法、参数、代码演示、图像处理思路与流程讲授。涵盖OpenCV中图像处理部分的全部主要内容。

OpenCV用C++语言编写,它的主要接口也是C++语言,但是依然保留了大量的C语言接口。该库也有大量的Python, Java and MATLAB/OCTAVE (版本2.5)的接口。这些语言的API接口函数可以通过在线文档获得。如今也提供对于C#,Ch, Ruby的支持。

课程内容列表:

01 OpenCV图像处理视频课程

02 OpenCV特征提取与检测实战视频课程

03 OpenCV图像处理-小案例实战

04 OpenCV级联分类器训练与使用实战教程课程

05 OpenCV图像分割实战视频教程

06 OpenCV视频分析与对象跟踪实战教程

07 OpenCV3.3深度神经网络(DNN)模块-应用视频教程

08 人工智能之OpenCV人脸识别案例实战视频教程

09 14个常用OpenCV+C++图像处理

opencv视频教程

opencv

OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。

OpenCV用C++语言编写,它的主要接口也是C++语言,但是依然保留了大量的C语言接口。该库也有大量的Python、Java and MATLAB/OCTAVE(版本2.5)的接口。这些语言的API接口函数可以通过在线文档获得。如今也提供对于C#、Ch、Ruby,GO的支持。

所有新的开发和算法都是用C++接口。一个使用CUDA的GPU接口也于2010年9月开始实现。

为什么有OpenCV

计算机视觉市场巨大而且持续增长,且这方面没有标准API,如今的计算机视觉软件大概有以下三种:

1、研究代码(慢,不稳定,独立并与其他库不兼容)

2、耗费很高的商业化工具(比如Halcon, MATLAB+Simulink)

3、依赖硬件的一些特别的解决方案(比如视频监控,制造控制系统,医疗设备)这是如今的现状,而标准的API将简化计算机视觉程序和解决方案的开发,OpenCV致力于成为这样的标准API.

OpenCV致力于真实世界的实时应用,通过优化的C代码的编写对其执行速度带来了可观的提升,并且可以通过购买Intel的IPP高性能多媒体函数库(Integrated Performance Primitives)得到更快的处理速度。右图为OpenCV与当前其他主流视觉函数库的性能比较。

应用领域

1、人机互动

2、物体识别

3、图像分割

4、人脸识别

5、动作识别

6、运动跟踪

7、机器人

8、运动分析

9、机器视觉

10、结构分析

11、汽车安全驾驶

系统支持

OpenCV可以在Windows,Android,Maemo,FreeBSD,OpenBSD,iOS,Linux 和Mac OS等平台上运行。使用者可以在 SourceForge 获得官方版本,或者从 SVN 获得开发版本。OpenCV也是用CMake.

在Windows上编译OpenCV中与摄像输入有关部分时,需要DirectShow SDK中的一些基类。该SDK可以从预先编译的Microsoft Platform SDK(or DirectX SDK 8.0 to 9.0c / DirectX Media SDK prior to 6.0)的子目录Samples\Multimedia\DirectShow\BaseClasses获得。

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