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起因-OpenCV4发布
OpenCV4.x发布以来，其依靠良好的接口代码、系统级别的优化、更加通用易学的函数调用，集成OpenVINO与tensorflow、caffe等模型加速推断、实现了从传统的图像处理到基于深度学习的视觉处理路线图的完整拓展。OpenCV4 毫无疑问是一个OpenCV发展历史的一个重要里程碑之作。官方的宣传口号是 OpenCV4 is more than OpenCV 充分说明OpenCV4 是整合深度学习的新一代计算机视觉开发框架！
学习路线图
作者长期从事OpenCV与深度学习技术开发与研发！根据自己近十年图像处理OpenCV开发相关工作经验，花了七个月的时间，针对OpenCV4最新版本、精心选择OpenCV中常用模块与知识点，构建了一套系统化的课程，这套课程对每个课时的代码演示都是基于C++与Python两种语言，充分考虑了初学者对各种语言的上手问题，由浅入深、层次递进的讲述OpenCV各个模块关键知识点与相关API函数，零基础 开始学习OpenCV中最常用的八个模块内容
01
图像与视频I/O模块
02
HGUI模块(窗口与图形绘制与显示)
03
图像处理基础知识
04
图像卷积操作相关
05
二值图像分析与处理
06
视频分析与对象跟踪
07
特征提取与对象检测
08
深度神经网络DNN模块
同时在各个关键节点通过案例教学与代码分析，帮助厘清相关知识点的运用，达到学以致用，培养编程能力，提升个人竞争力！
课程提纲
001. 图像读取与显示
002. 图像色彩空间转换
003. 图像对象的创建与赋值
004. 图像像素的读写操作
005. 图像像素的算术操作
006. LUT的作用与用法
007. 图像像素的逻辑操作
008. 通道分离与合并
009. 图像色彩空间转换
010. 图像像素值统计
011. 像素归一化
012. 视频文件的读写
013. 图像翻转
014. 图像插值
015. 几何形状绘制
016. 图像ROI与ROI操作
017. 图像直方图
018. 图像直方图均衡化
019. 图像直方图比较
020. 图像直方图反向投影
021. 图像卷积操作
022. 图像均值与高斯模糊
023. 中值模糊
024. 图像噪声
025. 图像去噪声
026. 高斯双边模糊
027. 均值迁移模糊
028. 图像积分图算法
029. 快速的图像边缘滤波算法
030. OpenCV自定义的滤波器
031. 图像梯度–Sobel算子
032. 图像梯度–更多梯度算子
033. 图像梯度–拉普拉斯算子
034. 图像锐化
035. USM锐化增强算法
036. Canny边缘检测器
037. 图像金字塔
038. 拉普拉斯金字塔
039. 图像模板匹配
040. 二值图像介绍
041. OpenCV中的基本阈值操作
042. OTSU二值寻找算法
043. TRIANGLE二值寻找算法
044. 自适应阈值算法
045. 图像二值化与去噪
046. 二值图像联通组件寻找
047. 二值图像连通组件状态统计
048. 二值图像分析—轮廓发现
049. 二值图像分析—轮廓外接矩形
050. 二值图像分析 – 矩形面积与弧长
051. 二值图像分析—使用轮廓逼近
052. 二值图像分析—用几何矩计算轮廓中心与横纵比过滤
053. 二值图像分析—Hu矩实现轮廓匹配
054. 二值图像分析—对轮廓圆与椭圆拟合
055. 二值图像分析—凸包检测]
056. 二值图像分析–直线拟合与极值点寻找
057. 二值图像分析—点多边形测试
058. 二值图像分析—寻找最大内接圆
059. 二值图像分析—霍夫直线检测
060. 二值图像分析—霍夫直线检测二
061. 二值图像分析—霍夫圆检测
062. 图像形态学—膨胀与腐蚀
063. 图像形态学—膨胀与腐蚀
064. 图像形态学—开操作
065. 图像形态学—闭操作
066. 图像形态学—开闭操作时候结构元素应用演示
067. 图像形态学—顶帽操作
068. 图像形态学—黑帽操作
069. 图像形态学—图像梯度
070. 形态学应用—用基本梯度实现轮廓分析
071. 形态学操作—击中击不中
072. 二值图像分析—缺陷检测一
073. 二值图像分析—缺陷检测二
074. 二值图像分析—提取最大轮廓与编码关键点
075. 图像去水印/修复
076. 图像透视变换应用
077. 视频读写与处理
078. 识别与跟踪视频中的特定颜色对象
079. 视频分析—背景/前景提取
080. 视频分析—背景消除与前景ROI提取
081. 角点检测—Harris角点检测
082. 角点检测—shi-tomas角点检测
083. 角点检测—亚像素级别角点检测
084. 视频分析—移动对象的KLT光流跟踪算法
085. 视频分析—KLT光流跟踪 02
086. 视频分析—稠密光流分析
087. 视频分析—基于帧差法实现移动对象分析
088. 视频分析—基于均值迁移的对象移动分析
089. 视频分析—基于连续自适应均值迁移的对象移动分析
090. 视频分析—对象移动轨迹绘制
091. 对象检测—HAAR级联检测器使用
092. 对象检测—HAAR特征介绍
093. 对象检测—LBP特征介绍
094. ORB FAST特征关键点检测
095. BRIEF特征描述子 匹配
096. 描述子匹配
097. 基于描述子匹配的已知对象定位
098. SIFT特征提取—关键点提取
099. SIFT特征提取—描述子生成
100. HOG特征与行人检测
101. HOG特征描述子—多尺度检测
102. HOG特征描述子—提取描述子
103. HOG特征描述子—使用描述子特征生成样本数据
104. SVM线性分类器
105. HOG特征描述子—使用HOG进行对象检测
106. AKAZE特征与描述子
107. Brisk特征提取与描述子匹配
108. 特征提取之关键点检测—GFTTDetector
109. BLOB特征分析—simpleblobdetector使用
110. KMeans 数据分类
111. KMeans图像分割
112. KMeans图像分割—背景替换
113. KMeans图像分割—主色彩提取
114. KNN算法介绍
115. KNN算法应用
116. 决策树算法 介绍与使用
117. 图像均值漂移分割
118. Grabcut图像分割
119. Grabcut图像分割—背景替换
120. 二维码检测与识别
121. OpenCV DNN 获取导入模型各层信息
122. OpenCV DNN 实现图像分类
123. OpenCV DNN 为模型运行设置目标设备与计算后台
124. OpenCV DNN 基于SSD实现对象检测
125. OpenCV DNN 基于SSD实现实时视频检测
126. OpenCV DNN 基于残差网络的人脸检测
127. OpenCV DNN 基于残差网络的视频人脸检测
128. OpenCV DNN 直接调用tensorflow的导出模型
129. OpenCV DNN 调用openpose模型实现姿态评估
130. OpenCV DNN 支持YOLO对象检测网络运行
131. OpenCV DNN 支持YOLOv3-tiny版本实时对象检测
132. OpenCV DNN单张与多张图像的推断
133. OpenCV DNN 图像颜色化模型使用
134. OpenCV DNN ENet实现图像分割
135. OpenCV DNN 实时快速的图像风格迁移
136. OpenCV DNN解析网络输出结果
137. OpenCV DNN 实现性别与年龄预测
138. OpenCV DNN 使用OpenVINO加速
139. 案例：识别0～9印刷体数字 —Part1
140. 案例：识别0～9印刷体数字 —Part2
OpenCV + PyQT + 大模型 学习视频专栏：
OpenCV4 Python课程
001-认知计算机视觉002-计算机视觉框架003-OpenCV框架004-图像读取与显示005-图像色彩空间转换006-图像对象创建与赋值007-图像像素的读写操作008-图像算术操作009-滚动条操作010-键盘相应操作011-自带颜色表操作012-通道分离与合并013-图像统计信息014-图像几何形状绘制015-随机数与随机颜色016-多边形填充与绘制017-鼠标操作与响应018-图像像素类型转换与归一化019-图像几何变换020-视频读写处理021图像直方图022-图像直方图均衡化023-图像卷积操作024-高斯模糊025-像素重映射026-二值图像027-全局与自适应二值化方法028-实时人脸检测029 - 初级部分代码资料下载
OpenCV Python高级课
ch1_001-联通组件分析ch1_002-轮廓发现ch1_003-轮廓分析ch1_004-轮廓关键点提取ch1_005-轮廓拟合ch1_006-膨胀与腐蚀操作ch1_007-开闭操作ch1_008-形态学梯度与顶帽黑帽ch1_009-轮廓关键编码点提取ch1_011 - 动手实验 工业阵列图像缺陷检测ch2_001-角点检测ch2_002-关键点检测ch2_003-描述子提取生成ch2_004-特征描述子匹配ch2_005-OpenCV DNN概述ch2_006-ResNet18图像分类ch2_007-YOLOv5对象检测ch2_008-UNet道路裂纹检测ch2_009-人脸landmark检测ch2_010-SSD对象检测ch2_011-场景文字检测与识别 OCRch3_001-YOLOv5对象检测框架介绍与安装ch3_002-YOLOv5模型导出与推理ch3_003-数据采集与标注转换ch3_004-迁移学习与曲线查看ch3_005-模型导出与命令行部署测试ch3_006-案例 OpenCV DNN部署YOLOv5自定义对象检测代码演示ch4 总结与源码
PyQT5+OpenCV开发课程
001 - PyQT5 + OpenCV 开发环境搭建与代码测试002 - PyQT5 + OpenCV 开发 QLabel上显示文本与风格设置003 - PyQT5 + OpenCV 开发 之 QLabel显示QPixmap图像与OpenCV图像004 - PyQT5 + OpenCV 开发 QLabel显示OpenCV读入图像005- PyQT5 + OpenCV开发 之 垂直布局管理器006- PyQT5 + OpenCV开发 之 水平布局管理器007- PyQT5 + OpenCV 开发之按钮与信号与槽详解与演示008- PyQT5 + OpenCV 开发之第一个界面组件类构建009- PyQT5+OpenCV开发之 从文件对话框中选择图像显示010- PyQT5 + OpenCV 开发之简易批量图像浏览器011- PyQT5 + OpenCV 开发之网格布局显示多张图像012- PyQT5 + OpenCV 开发之 文本输入与显示控件013- PyQT5 + OpenCV 单选按钮与图像处理014 - PyQT5+OpenCV开发之复选框与显示操作015 - PyQT5+OpenCV开发之 计数调节器与下拉列表框016 - PyQT5+OpenCV开发之 人脸检测界面设计与开发017 - PyQT5+ OpenCV开发之人脸检测界面参数化运行018 - PyQT5+OpenCV开发之 信息提示确认框提升用户体验019 - PyQT5+OpenCV开发之 颜色字体输入本地资源对话框演示020 - PyQT5+OpenCV开发之 MVVM设计模式与TableView演示021 - PyQT5+OpenCV开发之 图形与文本绘制022 - PyQT5+OpenCV开发之 鼠标事件响应与绘制023 - PyQT5+OpenCV开发之 按选择类型的鼠标绘制024 - PyQT5+OpenCV开发之 鼠标右键弹出菜单演示025 - PyQT5+OpenCV开发之 菜单栏添加与功能实现026 - PyQT5+OpenCV开发之 工具栏添加与功能实现027 - OpenCV实验大师安装与SDK支持配置028 - OpenCV实验大师深度学习模型部署SDK调用029 - PyQT5 + OpenCV 开发之基础篇总结030 - PyQT5+OpenCV架构概述031 - PyQT5+OpenCV高级课程之MVC架构设计详解032 - PyQT5+OpenCV高级课程之MVC架构实现之View类033 - PyQT5+OpenCV高级课程之MVC架构实现之Controller类
【AI编程系列】-大模型与应用开发
001-AI编程，五分钟搭建好本地AI编程助手002-AI编程，使用多轮对话与精准提示优化代码003-专业提示词加持精准实现OpenCV案例代码生成004-COT指令微调大模型实现工业级案例代码生成005-结构化思维链实现图像算法代码生成006-什么样的技术人员会越来越难007-SDK方式打造自己DeepSeek代码生成客户端008-DeepSeek SDK打造自己的编程助手客户端009-DeepSeek+OpenCV实验大师快速界面应用开发010-视觉大模型应用 轻松秒杀OCR识别011-视觉大模型应用 图像分类，对象检测与计数
划重点
100课时视频系统化学习OpenCV教程
140课时的图文OpenCV C++与Python教程
3
超2000条OpenCV技术咨询与回复
4
三位行业技术专家负责答疑解惑
5
3600+OpenCV开发者聚集
部分课程代码运行截图
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
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