OpenCV4系统化学习路线图与教程

知识点与课程提纲

1.IO模块
2.图像读写
3.视频读写
4.Mat与Numpy操作
5.像素遍历与访问
6.图像算术与几何操作
7.图像查找表LUT
8.伪彩色与颜色表
9.图像通道合并与分离
10.色彩空间转换
11.像素统计
12.像素归一化
13.图像几何操作(翻转、旋转、放缩)
14.图形绘制(线、矩形、圆、椭圆)
15.图像规则ROI与不规则ROI
16.图像直方图(均衡化、相似性、反向投影)
17.卷积基本原理
18.图像卷积(高斯、中值、均值)
19.图像噪声与去噪
20.边缘保留滤波(高斯双边、非局部均值、均值迁移)
21.自定义滤波器与快速滤波
22.图像梯度(sobel,scharr,robot,prewitt)
23.拉普拉斯与USM
24.Canny边缘检测
25.图像金字塔(高斯与拉普拉斯)
26.金字塔重建
27.模板匹配
28.图像二值化(全局阈值与自适应)
29.图像连通组件分析（中心位置、外接矩形）
30.图像轮廓发现（树形层次、编码方式、最小外接矩形、面积与周长）
31.轮廓逼近与编码
32.图像距(几何矩、中心矩、hu矩)
33.轮廓拟合(直线/圆与椭圆)
34.手势凸包检测
35.霍夫变换(直线与圆)
36.形态学基础(腐蚀、膨胀、开闭操作)
37.形态学操作(梯度、击中击不中、顶帽与黑帽)
38.二值图像分析案例(工业刀片缺陷检测)
39.图像去水印与修复
40.透视变换与几何变换
41.视频分析-基于颜色的对象跟踪
42.视频分析-移动对象前景与背景分析
43.视频分析-背景消除与前景ROI提取
44.视频分析-对象角点检测
45.视频分析-KLT光流分析
46.视频分析-帧差与三帧差法
47.视频分析-FB稠密光流分析
48.视频分析-均值迁移的移动对象跟踪
49.视频分析-连续自适应的对象跟踪与轨迹绘制
50.特征提取-LBP与HAAR特征
51.特征提取-ORB Fast特征
52.特征提取-BRIEF特征
53.特征提取-特征描述子与匹配
54.特征提取-SIFT特征
55.特征提取-HOG特征与行人检测
56.特征提取-AKAZE特征
57.特征提取-Brisk特征
58.特征提取-GFTTDetector特征
59.特征分析-BLOB特征分析
60.案例-基于HOG+SVM的自定义对象检测
61.机器学习-KMeans数据分析
62.机器学习-KMeans图像分割
63.机器学习-KMeans主色彩提取
64.案例-基于KMeans的背景替换
65.机器学习-KNN算法与手写数字识别
66.机器学习-决策树算法与手写数字识别
67.机器学习-SVM算法与手写数字识别
68.图像分割-均值迁移分割
69.图像分割-Grabcut分割
70.案例-基于Grabcut交互式分割的图像背景虚化
71.对象检测-人脸检测
72.对象检测-二维码检测
73.深度神经网络-获取网络各层信息
74.深度神经网络-使用图像分类模型实现图像分类
75.深度神经网络-DNN模块计算后台设置
76.深度神经网络-使用SSD对象检测模型实现对象检测
77.深度神经网络-基于SSD的实时对象检测
78.深度神经网络-基于残差网络的人脸检测
79.深度神经网络-视频实时人脸检测
80.深度神经网络-如何调用导出的tensorflow模型
81.深度神经网络-调用openpose姿态与手势评估模型
82.深度神经网络-YOLOv3对象检测网络运行
83.深度神经网络- YOLOv3-tiny版本对象检测网络运行
84.深度神经网络- 单张与多张图像推断
85.深度神经网络- 图像颜色化模型使用
86.深度神经网络- ENet图像分割
87.深度神经网络- 图像快速风格化
88.深度神经网络- 解析模型网络输出的各种结果
89.案例-基于预训练模型的人脸检测与性别年龄预测
90.案例-基于二值图像分析的数字识别

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色彩空间转换

ROI操作

不规则ROI提取：

椒盐与高斯噪声

图像边缘保留滤波

图像梯度与边缘

图像锐化增强

模板匹配

二值图像分析

视频分析与跟踪

自定义对象检测

背景替换与虚化

特征提取与对象检测

DNN模块