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目录大纲
- 官方链接整理
- 说明
- OPENCV API教程和实例整理
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- 1. 图像操作基础
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- 1.1 图像操作基础
- 1.2 图像通道和颜色空间变换
- 1.2 图像尺寸变换
- 2.图像变换（翻转、仿射、透视）
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- 2.1 图像翻转变换
- 2.2 图像仿射变换
- 2.3 图像透视变换
- 3.图像运算
- 4.图像预处理
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- 4.1 均值滤波
- 4.2 中值滤波
- 4.3 高斯滤波
- 4.4 双边滤波
- 5.形态学操作
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- 5.1腐蚀
- 5.2 膨胀
- 5.3 形态学操作
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- 开运算：先进行腐蚀操作，后进行膨胀操作，主要用来去除一些较亮的噪声点，即先腐蚀掉不要的部分，再进行膨胀。
- 闭运算：先进行膨胀操作，后进行腐蚀操作，主要用来去除一些较暗的噪声点，关闭一些物体上的小洞，或者黑色的小孔。
- 形态学梯度：膨胀运算结果减去腐蚀运算结果，可以拿到轮廓信息。
- 顶帽运算：原图像减去开运算结果，得到噪声图像。
- 黑帽运算：原图像减去闭运算结果，得到前景中的小黑点或者内部小孔。
- 6.图像分割（梯度、边缘检测）
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- 6.1 阈值分割
- 6.1 sobel算子
- 6.2 scharr算子
- 6.3 Laplacian算子
- 6.4 Canny算子
- 6.5 边缘检测代码汇总
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- 汇总效果图
- 7.图像金字塔、轮廓检测、Hough变换
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- 两种类型的金字塔：
- 两种类型的采样：
- 7.1 下采样
- 7.2 上采样
- 7.2 图像轮廓检测
- 7.2 Hough变换
- 8.图像直方图
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- 图像直方图
- 9.傅里叶变换
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- 傅里叶变换和逆变换
- 频域滤波
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- 高通滤波
- 低通滤波
- 10. 图像特征提取和描述
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- 10.1 Harris角点检测
- 10.2 SIFT算法
- 10.3 SURF算法
- 10.3 FAST算法
- 10.4 ORB算法
- 10.5 特征匹配
- 11. 视频分析
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- 11.1 摄像头视频
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- (1) 用摄像头捕获视频
- (2) 保存视频
- (2) 播放视频
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- 11.2光流
- 12.摄像机标定和3D重构
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- 12.1 相机标定
- 12.2 位置和姿态估计
- 13.机器学习
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- 13.1 K近邻（k-Nearest Neighbour, knn）
- 13.2 SVM支持向量机
- 13.3 K值聚类
- 14 深度学习 （待补充）
- 15 多目标跟踪（待补充）
整理资料和实例，着实不容易，后续经常分享实用干货知识。希望各位路过的朋友点赞、关注、转发。
官方链接整理
- OpenCV官方教程：https://docs.opencv/master/d6/d00/tutorial_py_root.html
- 中文版教程，注意是python2：
链接: https://pan.baidu/s/1brvNxngMSPvLk8fvzYjLKw 提取码: q587 - 官方教程：
链接: https://pan.baidu/s/1tBF__qpQWflFHhVvPqovDA 提取码: iqjr - 官方例子：
链接: https://pan.baidu.co
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