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opencv-course

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OpenCV与Python实现计算机视觉全面指南

本项目提供了一个4小时的Python OpenCV课程，内容涵盖从基础安装到高级应用。课程主题包括图像和视频处理基础、颜色空间转换、边缘检测、人脸检测与识别等。课程还涉及Caer库用于高性能AI研究，以及BITWISE操作、直方图计算和阈值处理等高级主题。最后，学员将完成一个使用深度学习对《辛普森一家》角色进行分类的项目。这个全面的课程旨在帮助Python开发者迅速掌握OpenCV和计算机视觉技能，并提供详细的时间戳，方便学习者快速定位所需内容。

OpenCVPython计算机视觉图像处理人脸识别Github开源项目
GitHub文档

4小时Python OpenCV教程

本文包含我在 freeCodeCamp.org 上的 Python和OpenCV课程 中使用的笔记和代码。您可以在 Twitter 上关注我，了解我目前正在开发的课程的更多信息。

重要更新：

caer.train_val_split() 是 caer 中的一个已废弃功能。请改用 sklearn.model_selection.train_test_split()。详情请参见 #9。

课程大纲（附时间戳）

1. 安装

除了安装OpenCV，我们还介绍了以下包的安装：

Caer 是一个轻量级、高性能的视觉库，用于高性能AI研究。它通过抽象掉不必要的样板代码，简化了您处理计算机视觉的方法，为您提供了快速原型化深度学习模型和研究创意的灵活性。

$ pip install caer

2. 基本概念：

  • 读取图像和视频 (0:04:12)
  • 调整图像和视频帧的大小和比例 (0:12:57)
  • 在图像上绘制形状和放置文本 (0:20:21)
  • OpenCV中的5个基本方法 (0:31:55)
  • 图像变换 (0:44:13)
  • 轮廓检测 (0:57:06)

3. 高级概念：

4. 人脸检测和识别

  • 使用Haar级联进行人脸检测 (2:35:25)
  • 使用OpenCV的LBPHFaceRecognizer算法进行人脸识别 (2:49:05)

5. 总结项目：深度计算机视觉

  • 构建一个深度计算机视觉模型，用于分类热门电视剧《辛普森一家》中的角色 (3:11:57)

致谢

Photos 和 Videos 文件夹中的图片来自 Unsplash 和 Pixabay，除非另有说明。

Faces 文件夹中的图片来自Kaggle上的一个仓库。

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