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[人工智能] 计算机视觉Opencv项目实战Python版2019

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  • TA的每日心情

    2020-11-19 01:32
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    发表于 2021-2-1 08:10:00 | 显示全部楼层 |阅读模式

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    1-1 课程简介.mp49 B$ l. B# ^5 l4 v) |. x
    1-2 Python与Opencv的配置.mp4; D8 n0 _5 n  s4 l3 T
    1-3 Notebook与IDE环境配置.mp4
    0 M, R' E" E; U6 n2-1 计算机眼中的图像.mp4
    ; B5 U! D, R. d* n$ D2-2 视频的读取与处理.mp4) v, b6 p( e5 }( P3 Q0 V
    2-3 ROI区域.mp4
    1 T* C0 h& z8 [! f/ {2-4 边界填充.mp4$ J8 J7 U# M, Z" _' |
    2-5 数值计算.mp4
    ) n1 o; D8 [- g' ?" Y5 v3-1 图像阈值.mp4) x$ q) C) z' q  `$ r
    3-2 图像平滑处理.mp4
    5 ~2 U0 g( O  N3-3 高斯与中值滤波.mp4
    $ [$ m" e$ h' l# c$ r4-1 腐蚀操作.mp42 H1 k0 H2 `+ T8 \% {9 h% Q
    4-2 膨胀操作.mp4
    2 _: V6 H0 ?/ C9 Q& ~# \4-3 开运算与闭运算.mp4) q4 Q5 P3 W/ D- K) D1 {+ v2 G. S
    4-4 梯度计算.mp4" J7 X- b8 a' P" R0 `
    4-5 礼帽与黑帽.mp48 @7 n$ g& I% M$ e
    5-1 Sobel算子.mp4) w) ~/ y" T$ Y/ R# [% A
    5-2 梯度计算方法.mp4
    / y9 c4 i, h0 k# a5-3 scharr与Laplace算子.mp4. b- O, Q# w$ ~# r& Y( h
    6-1 Canny边缘检测流程.mp41 W2 }6 d* h' L, J/ |; `6 O
    6-2 非极大值抑制.mp4  ~' E. N3 F  S. e
    6-3 边缘检测效果.mp4% ]) i# B0 S$ K, k' c" j  W
    7-1 图像金字塔定义.mp43 Y  `1 Z8 n+ `' c, i! N) Z: m
    7-2 金字塔制作方法.mp4/ C, T9 l' V3 H
    7-3 轮廓检测方法.mp4" N9 _8 n' C( L8 D" W) m
    7-4 轮廓检测结果.mp4
    2 u% P, |( P$ W' j7-5 轮廓特征与近似.mp4
    7 Y( I2 e) x7 p0 F7-6 模板匹配方法.mp40 B) `8 Z  y3 k; w
    7-7 匹配效果展示.mp4
    4 o& l8 O1 N3 ~2 i3 X' F8-1 直方图定义.mp4! V0 i/ P  y% O% w3 u$ J" g% h  N  }
    8-2 均衡化原理.mp4! M$ m# o2 `- c$ X
    8-3 均衡化效果.mp4
    ; V0 i! y. H/ N8-4 傅里叶概述.mp4) e/ S6 D0 B! {% E. y% F
    8-5 频域变换结果.mp4
    & u; C' U) V3 Q8-6 低通与高通滤波.mp4$ I  }& e1 e% h! q5 n3 o
    9-1 总体流程与方法讲解.mp4
    ( J: F9 h1 v, E& C" T9-2 环境配置与预处理.mp4
    2 ~& c4 B5 [& w1 k9 K9-3 模板处理方法.mp4
    ! @8 E2 g$ Y. e% I8 w9-4 输入数据处理方法.mp41 O+ c& m" m* h; i1 j1 j
    9-5 模板匹配得出识别结果.mp4: l8 j; |1 C* d/ U  t; u5 X
    10-1 整体流程演示.mp4
    ; v- L) }$ b, |9 v# x( f10-2 文档轮廓提取.mp4$ q$ \& T. z& B' y) K9 s
    10-3 坐标变换计算.mp4( A+ z3 X% s7 L3 E) v4 y+ F
    10-4 透视变换结果.mp4
    + l7 I8 _: Q5 I; R  T  H: o/ L10-5 tesseract-ocr安装配置.mp4
    6 w2 ~7 O% i/ G+ E. c9 f: J* \: P10-6 文档扫描识别结果.mp4
    % n+ s3 X) k0 ?; Y9 J11-1 角点检测基本原理.mp4
    6 k6 O  W( R) E11-2 基本数学原理.mp49 `- a- Q* u8 ^0 F5 S& ]$ Z3 V
    11-3 求解化简.mp4: J7 B2 F) P& q  r5 B5 K
    11-4 特征归属划分.mp4/ X% i0 N8 x+ b6 }" a5 o5 ?$ E; y
    11-5 opencv角点检测.mp4
    % ]. J9 }. k0 _# Q4 H# p2 \& c: \1 g12-1 尺度空间定义.mp4& f9 n- z1 v+ E% G2 h5 D- e+ o
    12-2 高斯差分金字塔.mp4% e; W7 |' v) R
    12-3 特征关键点定位.mp4. Q$ l, N0 [) [" h- V1 d/ k) Y  v
    12-4 生成特征描述.mp4% B% M1 M; Y' Q! ?  M
    12-5 特征向量生成.mp48 M: U" Z# h; J+ T' J  p$ _2 \
    12-6 opencv中的sift函数.mp4
    8 N! m9 s% U- Y! p& _1 q: p6 a13-1 特征匹配方法.mp4% `* M2 x4 \! K- C" C6 @- f, R
    13-2 RANSAC算法.mp4& e  ~7 C# _6 f& U. l# K3 [
    13-3 图像拼接方法.mp48 r; }* L$ p! x# z1 G3 q6 z, ~
    13-4 流程解读.mp4
    - T3 F2 i& m0 G: f3 T. T14-1 任务整体流程.mp4
    ! x) I  @; Q" t% Y5 k14-2 所需数据介绍.mp4' ?6 \( x: W5 O+ d
    14-3 图像数据预处理.mp4
    1 {( Z7 \) y& t' ]& B& }14-4 车位直线检测.mp4
    ( _2 J, ?7 O  q% w3 @6 t* L- ~14-5 按列划分区域.mp4) T/ X" M6 Y3 R% E4 z$ K! J
    14-6 车位区域划分.mp4, s5 e2 ~) M' `' W5 C. r& O
    14-7 识别模型构建.mp4% Y/ h6 z" Y$ U6 Y& O  {
    14-8 基于视频的车位检测.mp4
    ! x* t4 [& `2 n5 ^15-1 整体流程与效果概述.mp4
    $ V7 h: A, i+ A: L. X/ l6 T4 j9 R2 J15-2 预处理操作.mp40 V0 R  z7 H5 y# p5 G% _$ J
    15-3 填涂轮廓检测.mp4
    7 v! S# N! w& q5 r) k6 s15-4 选项判断识别.mp4
    $ }" x- G5 a- H/ u+ n16-1 背景消除-帧差法.mp4. W+ h- l& M6 W# a4 U: p7 c
    16-2 混合高斯模型.mp4
    5 N9 J$ {: T! y16-3 学习步骤.mp4
    7 T  J$ B+ X5 S6 V+ }16-4 背景建模实战.mp4/ ?2 w9 ]0 _: R" i& Z. p0 n2 |
    17-1 基本概念.mp4
    4 D2 A# ^2 p, t# _* M* I17-2 Lucas-Kanade算法.mp4
    7 ~. T& Q' S; y2 x/ _. k# l! U17-3 推导求解.mp47 b& E% v5 p0 ]" P) ?3 ^
    17-4 光流估计实战.mp42 n$ V- |5 e, a
    18-1 DNN模块.mp4
    + A9 b+ G: i3 `2 p+ s* E18-2 模型加载与输出结果.mp49 I  i8 u; r/ @5 D
    19-1 目标追踪概述.mp4+ k5 H, v1 N0 I. `
    19-2 多目标追踪实战.mp41 {* y5 g( v% G3 y/ G6 q
    19-3 深度学习检测框架加载.mp4+ d& {5 {2 _6 I: g: L& @7 t
    19-4 基于dlib和ssd的追踪.mp4* c, G3 k! d0 I% i1 I, x& o" _
    19-5 多进程目标追踪.mp4/ O; _) l* I4 {0 X
    19-6 效率提升对比.mp45 x( t5 F) {1 \
    20-1 卷积网络的应用.mp4$ c0 D4 }' ?5 t; K8 {1 e5 w
    20-2 卷积层解释.mp46 E5 d( h( o0 g  c8 e
    20-3 卷积计算过程.mp47 e& ]+ x8 q; g4 s3 X1 m, i8 M0 j
    20-4 padding与stride.mp4
    2 t4 c6 I4 O4 D: `& g20-5 卷积参数共享.mp47 `6 ]' J  y2 m- f$ e
    20-6 池化层原理.mp4( D5 c1 w5 `  j6 C' e) i' I7 F
    20-7 卷积效果演示.mp48 J! k% @5 D; t: m( s2 R
    20-8 卷积操作流程.mp4: j3 Z( f& K7 ?8 X0 t: `& B( j" ?
    21-1 关键点定位概述.mp4
    7 R- C' W; r( ^8 S21-2 获取人脸关键点.mp4/ L* m3 Y9 a" m( |' J6 [
    21-3 定位效果演示.mp4
    1 m  W* G0 G  i$ A' N* L: p21-4 闭眼检测.mp4
    + i* `7 D' K: S7 g" k4 e( c; K: }- X21-5 检测效果.mp4$ q5 y0 A& {0 P% ~% `
    资料.rar! m+ K1 J' _7 p2 s- }; S' S

    7 V! e. c! @+ l2 q" d
    1 e0 j$ l% _. h8 T1 F$ C& b下载地址:geor&*i(jc8
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  • TA的每日心情

    2021-9-5 02:26
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    [LV.7]超级吧粉

    发表于 2021-2-1 08:50:59 | 显示全部楼层
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  • TA的每日心情
    开心
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    [LV.9]铁杆吧粉

    发表于 2021-2-1 08:56:32 | 显示全部楼层
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  • TA的每日心情
    开心
    7 天前
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    [LV.7]超级吧粉

    发表于 2021-2-1 09:01:28 | 显示全部楼层
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  • TA的每日心情
    奋斗
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    [LV.9]铁杆吧粉

    发表于 2021-2-1 09:21:05 | 显示全部楼层
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  • TA的每日心情
    奋斗
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    [LV.10]以吧为家

    发表于 2021-2-1 12:02:01 | 显示全部楼层
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    [LV.5]初驻小吧

    发表于 2021-2-1 13:04:18 | 显示全部楼层
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  • TA的每日心情

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    [LV.7]超级吧粉

    发表于 2021-2-1 15:07:05 | 显示全部楼层
    撒旦撒大大
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  • TA的每日心情
    擦汗
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    [LV.7]超级吧粉

    发表于 2021-2-1 20:09:03 | 显示全部楼层
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    开心
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    [LV.6]普通吧粉

    发表于 2021-2-1 21:26:04 | 显示全部楼层
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