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有個粉絲前幾天問我：本人小白一枚，看了很多深度學(xué)習(xí)，機器學(xué)習(xí)以及圖像處理等視頻和書之后，理論有一些長進，但是實際運用能力不足，從反面也是由于理論認識不足所致，所以想問問有沒有好的項目，提升下自身能力。 我想這也是很多小伙伴都遇到的問題。 其實在去年，我就將一些經(jīng)典的項目進行了整理并集成手冊，便于小伙伴在日常的學(xué)習(xí)中使用。 這本手冊反饋還是比較不錯的，通俗易懂，老少皆宜，適合在校大學(xué)生、科研人員，在職從業(yè)者。 本手冊中主要涉及以下幾部分： 首先是對 OpenCV中自帶的基本函數(shù)進行介紹。 其次是OpenCV的實戰(zhàn)項目，一方面是基于實際項目利用OpenCV實現(xiàn)特定對象的檢測，例如車道線檢測、路面的坑洼檢測、等； 另一方面是基于OpenCV實現(xiàn)圖像增強，例如利用OpenCV消除運動所引起的圖像模糊、去除陰影影響等。最后是OpenCV與深度學(xué)習(xí)等其他相結(jié)合實現(xiàn)圖像分割、人臉檢測、人臉跟蹤、運動檢測等難度較大的問題。
所有的項目都是通過Python代碼實現(xiàn)，并且配有文字講解和源代碼，便于小伙伴們?nèi)腴T學(xué)習(xí)，通過實戰(zhàn)項目，更加了解到計算機視覺在日常生活中都能做什么，以點帶面點，融會貫通。 本手冊中的內(nèi)容由小白學(xué)視覺團隊進行維護，如果手冊中有問題，歡迎各位小伙伴們批評指正，這一年內(nèi)我們也在不斷豐富其中的內(nèi)容，推出更高級的版本。 手冊中目前包含52個實戰(zhàn)項目，具體內(nèi)容如下：基于OpenCV的圖像融合 基于OpenCV的顯著圖繪制 基于OpenCV的圖像翻轉(zhuǎn)和鏡像 基于OpenCV的條形碼區(qū)域分割 基于OpenCV的實用圖像處理操作 基于OpenCV的路面質(zhì)量檢測 基于OpenCV修復(fù)表格缺失的輪廓 基于OpenCV和Tensorflow的深蹲檢測器 利用OpenCV實現(xiàn)基于深度學(xué)習(xí)的超分辨率處理 使用OpenCV在Python中訪問IP攝像頭 使用OpenCV檢測坑洼 使用OpenCV進行圖像全景拼接 使用OpenCV進行顏色分割 使用OpenCV實現(xiàn)圖像覆蓋 使用OpenCV實現(xiàn)圖像增強 使用OpenCV自動去除背景色 使用OpenCV構(gòu)建運動檢測器(Translate)
基于OpenCV的圖像陰影去除 基于OpenCV的車輛變道檢測 基于OpenCV的多位數(shù)檢測器 基于OpenCV的焊件缺陷檢測 基于OpenCV的人臉追蹤 基于OpenCV的人員剔除 基于OpenCV的實時睡意檢測系統(tǒng) 基于OpenCV的實時停車地點查找 基于OpenCV的圖像強度操作 基于OpenCV的網(wǎng)絡(luò)實時視頻流傳輸 基于OpenCV的位姿估計 基于OpenCV的直方圖匹配 基于OpenCV的閾值車道標記 基于OpenCV建立視差圖像 使用OpenCV預(yù)處理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的面部圖像 使用OpenCV實現(xiàn)車道線檢測 基于Python進行相機校準 基于OpenCV 的車牌識別 基于OpenCV的情緒檢測 基于OpenCV的表格文本內(nèi)容提取 基于OpenCV的實時面部識別 基于OpenCV的圖像卡通化 基于python和OpenCV構(gòu)建智能停車系統(tǒng) 基于深度學(xué)習(xí)OpenCV與python進行字符識別 基于自適應(yīng)顯著性的圖像分割 使用OpenCV對運動員的姿勢進行檢測 使用OpenCV實現(xiàn)道路車輛計數(shù) 使用OpenCV實現(xiàn)哈哈鏡效果 使用OpenCV為視頻中美女加上眼線 使用Python，Keras和OpenCV進行實時面部檢測 使用TensorFlow和OpenCV實現(xiàn)口罩檢測 使用TensorFlow+OpenCV的社交距離檢測器 使用深度學(xué)習(xí)和OpenCV的早期火災(zāi)檢測系統(tǒng) 用OpenCV實現(xiàn)猜詞游戲 基于OpenCV的圖像分割
手冊中目前包含52個實戰(zhàn)項目，具體內(nèi)容如下：
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