Python打造停车场车位智能识别2021年

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│  1-1 课程简介.mp4
2 P0 N4 N! f; U7 a│  1-2 Python与Opencv的配置.mp4
8 x5 V% m3 O* D5 o+ _4 ?" t$ U│  1-3 Notebook与IDE环境配置.mp4
│  2-1 计算机眼中的图像.mp4
% m7 Y. B9 p. b  O( O│  2-2 视频的读取与处理.mp4
│  2-3 ROI区域.mp4
│  2-4 边界填充.mp4
& n. G" i- b6 B. V│  2-5 数值计算.mp4
│  3-1 图像阈值.mp4
│  3-2 图像平滑处理.mp4
& T( Q' f: O& ]9 \, ?$ U* T│  3-3 高斯与中值滤波.mp4
│  4-1 腐蚀操作.mp4
│  4-2 膨胀操作.mp4
( Z- I6 U* R* t2 o% |, D│  4-3 开运算与闭运算.mp4
6 t4 Z. M* Z. V" [: U│  4-4 梯度计算.mp4
2 M# f0 Q& s7 y, k8 j3 w( o9 d│  4-5 礼帽与黑帽.mp4
│  5-1 Sobel算子.mp4
│  5-2 梯度计算方法.mp4
9 a1 {7 r" Y1 u- W│  5-3 scharr与Laplace算子.mp4
" |4 E& Z: G" F│  6-1 Canny边缘检测流程.mp4
0 d  h9 `9 p% A  }, ?│  6-2 非极大值抑制.mp4
% i. ~5 @% b7 |1 d│  6-3 边缘检测效果.mp4
│  7-1 图像金字塔定义.mp4
│  7-2 金字塔制作方法.mp4
7 J  R! N* b1 Z/ Q! Q│  7-3 轮廓检测方法.mp4
8 N% F, {3 ^; ^. Y9 F; J│  7-4 轮廓检测结果.mp4
│  7-5 轮廓特征与近似.mp4
" }% h3 c# |; K& X9 v# b│  7-6 模板匹配方法.mp4
4 m5 \. I7 X2 Q│  7-7 匹配效果展示.mp4
0 Y; j  W! e" |: J│  8-1 直方图定义.mp4
│  8-2 均衡化原理.mp4
│  8-3 均衡化效果.mp4
0 s7 R1 l5 m: n& Y│  8-4 傅里叶概述.mp4
│  8-5 频域变换结果.mp4
│  8-6 低通与高通滤波.mp4
│  9-1 总体流程与方法讲解.mp4
7 R# F, V% q% P: Y+ ]1 H( q- w3 ~│  9-2 环境配置与预处理.mp4
; p3 t: x  L4 p; e! u- P, Y- f│  9-3 模板处理方法.mp4
! c! r4 y3 c3 t6 D│  9-4 输入数据处理方法.mp4
: h" D. [  ^# M0 [│  9-5 模板匹配得出识别结果.mp4
│  10-1 整体流程演示.mp4
│  10-2 文档轮廓提取.mp4
7 r$ A1 L; t; R) i! n6 Y5 p! z7 y│  10-3 坐标变换计算.mp4
│  10-4 透视变换结果.mp4
0 W' {' [4 v# x+ x│  10-5 tesseract-ocr安装配置.mp4
- ?8 K- A1 P9 Z6 L) f9 m( `8 X│  10-6 文档扫描识别结果.mp4
- O8 e# c1 p8 U) c/ J0 m│  11-1 角点检测基本原理.mp4
! J) c" P: I9 N( d- s' C│  11-2 基本数学原理.mp4
6 Z* q6 s6 Y3 l$ `+ \5 ?│  11-3 求解化简.mp4
- n' H1 P$ K. e1 {, T: t1 e3 O│  11-4 特征归属划分.mp4
│  11-5 opencv角点检测.mp4
│  12-1 尺度空间定义.mp4
; H2 F2 i" G5 j) ]│  12-2 高斯差分金字塔.mp4
' j# }. z* G4 u3 H2 P│  12-3 特征关键点定位.mp4
│  12-4 生成特征描述.mp4
│  12-5 特征向量生成.mp4
3 j) j$ `& ?0 Y8 T: ?9 ^│  12-6 opencv中的sift函数.mp4
  n6 D5 N6 Q3 D- ]. p│  13-1 特征匹配方法.mp4
│  13-2 RANSAC算法.mp4
│  13-3 图像拼接方法.mp4
│  13-4 流程解读.mp4
│  14-1 任务整体流程.mp4
│  14-2 所需数据介绍.mp4
│  14-3 图像数据预处理.mp4
0 Y: q. p+ g: ]7 K, I│  14-4 车位直线检测.mp4
5 r+ N+ b3 n6 D3 q6 I  D, M│  14-5 按列划分区域.mp4
│  14-6 车位区域划分.mp4
# r! `9 W/ p1 p% ^│  14-7 识别模型构建.mp4
│  14-8 基于视频的车位检测.mp4
│  15-1 整体流程与效果概述.mp4
│  15-2 预处理操作.mp4
│  15-3 填涂轮廓检测.mp4
- R6 G4 u! Y( N, c3 A│  15-4 选项判断识别.mp4
│  16-1 背景消除-帧差法.mp4
│  16-2 混合高斯模型.mp4
│  16-3 学习步骤.mp4
│  16-4 背景建模实战.mp4
0 n$ G$ l5 y2 W7 S* ?% n│  17-1 基本概念.mp4
, T5 @3 W( ~; J& p7 M│  17-2 Lucas-Kanade算法.mp4
, n0 {8 _/ R5 ~, F│  17-3 推导求解.mp4
" w( s" D4 i7 O& }  t/ u│  17-4 光流估计实战.mp4
│  18-1 DNN模块.mp4
│  18-2 模型加载与输出结果.mp4
│  19-1 目标追踪概述.mp4
│  19-2 多目标追踪实战.mp4
│  19-3 深度学习检测框架加载.mp4
│  19-4 基于dlib和ssd的追踪.mp4
│  19-5 多进程目标追踪.mp4
9 Q/ {4 G+ o/ F- N- n, _9 ~│  19-6 效率提升对比.mp4
: K. y. E* W& j8 r" h: h, }. H# x│  20-1 卷积网络的应用.mp4
│  20-2 卷积层解释.mp4
6 B. U1 u7 L" R! {│  20-3 卷积计算过程.mp4
7 r) x* x( _3 {% @' w' a- l│  20-4 padding与stride.mp4
9 h; C$ z' ~! i3 ?│  20-5 卷积参数共享.mp4
│  20-6 池化层原理.mp4
│  20-7 卷积效果演示.mp4
│  20-8 卷积操作流程.mp4
& J+ r% p" N8 X│  21-1 关键点定位概述.mp4
│  21-2 获取人脸关键点.mp4
│  21-3 定位效果演示.mp4
│  21-4 闭眼检测.mp4
, e! y( U0 s8 I: J  @│  21-5 检测效果.mp4
│  
└─数据代码
        第2-7章notebook课件.zip
8 L" L3 {1 N. M9 T3 z9 F6 i8 m% |        第八章notebook课件.zip
        第九章：项目实战-信用卡数字识别.zip
        第十章：项目实战-文档扫描OCR识别.zip
        第11-12章notebook课件.zip
/ F1 f) {1 y. n( g8 Q        第16-17章notebook课件.zip
4 m0 I3 E: q; ]        第十三章：案例实战-全景图像拼接.zip
        第十四章：项目实战-停车场车位识别.zip
) m- S' u8 ^$ E+ U/ s: l        第十五章：项目实战-答题卡识别判卷.zip
1 q( g5 Y$ C6 ^        第十九章：项目实战-目标追踪.zip
* D9 T0 J/ _. \# Y+ F        第十八章：Opencv的DNN模块.zip
        第二十章：卷积原理与操作.zip
4 r: M, a! F% H+ L# }8 p        第二十一章：项目实战-疲劳检测.zip
        第二十一章：人脸关键点定位.zip
6 g% f: |; f7 Y# Y8 S; p5 \
1 d# F5 }2 {. `  U7 H6 d' j& `
: m& ]+ w% _, P5 Q# V& L下载地址:自学IT吧

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bhnddowinf

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jimy3k

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让各位哥哥如果为

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s305611672

Python打造停车场车位智能识别2021年 这么高级的吗

huangyu198733

Python打造停车场车位智能识别2021年

linhl

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wenxiao795

好像很好用似的。

zaixing1234

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