〖课程介绍〗:
人脸识别、自动驾驶、物体检测……想进军未来高科技行业，OpenCV是基石。本课程带你系统掌握计算机视觉核心知识体系，突破OpenCV重难点，真实落地“车辆检测汇聚大咖多年实战经验，让你的成长少走弯路。文字识别、图像拼接” 三大典型项目,高效积累计算机视觉实战经验与能力。
〖课程目录〗:
第1章 课程介绍与学习指南3 节 | 31分钟
本章作为课程内容引入，主要介绍课程实战项目，课程的学习方法以及课程内容具体安排，希望大家都能通过这门课程，学有所成，学有所归。
第2章 OpenCV开发环境搭建6 节 | 80分钟
视频：2-5 Windows下C++使用OpenCV库 (14:29)
第3章 图像&视频的加载与展示12 节 | 131分钟
本章先带你了解“车辆检测”贯穿项目，带你掌握如何加载音视频文件，并将音视频文件展示出来，最后还将带你实践OpenCV控制鼠标，TrackBar控件的使用。
第4章 OpenCV必知必会基础12 节 | 106分钟
本章带你掌握OpenCV必知必会的基础知识，包括色彩空间的变换、ROI、OpenCV中最重要的结构体Mat以及获取图像的属性等。
第5章 OpenCV实现图形的绘制8 节 | 72分钟
本章带你掌握OpenCV中最基本的图形绘制，包括线、矩形、圆等，最后还将前面课程中鼠标的控制与图形的基本绘制结合，手把手带你实现一个经典绘制的作业。
视频：5-1 OpenCV绘制直线 (13:17)
视频：5-2 OpenCV绘制矩形和圆 (09:17)
视频：5-3 OpenCV椭圆的绘制 (11:57)
视频：5-4 OpenCV绘制多边形 (08:19)
第6章 OpenCV的算术与位运算7 节 | 51分钟
第7章 图像基本变换7 节 | 67分钟
视频：7-2 图像的翻转 (05:39)
视频：7-3 图像的旋转 (04:51)
视频：7-4 仿射变换之图像平移 (13:10)
视频：7-6 仿射变换之变换矩阵之二 (07:12)
视频：7-7 OpenCV透视变换 (12:30)
第8章 OpenCV中的滤波器11 节 | 82分钟
本章带你了解OpenCV中的滤波器，包括低通滤波与高通滤波，其中低通滤波用于降噪，而高通滤波用于边缘检测，这些方法都是后面实现物体识别的基础。
视频：8-1 图像滤波 (04:56)
视频：8-2 卷积相关概念 (07:52)
视频：8-4 方盒滤波与均值滤波 (07:40)
视频：8-5 高斯滤波 (09:31)
视频：8-6 中值滤波 (04:39)
视频：8-7 双边滤波 (07:19)
视频：8-8 高通滤波-索贝尔算子 (12:21)
视频：8-9 高通滤波-沙尔算子 (04:00)
视频：8-10 高通滤波-拉普拉斯算子 (04:27)
视频：8-11 边缘检测Canny (08:09)
第9章 OpenCV中的形态学12 节 | 80分钟
形态学是OpenCV中的核心内容，通过它可以将小块区域连成一片，也可以将大块区域分割成多个小块，还可以通过它去除噪音，后面高阶知识的学习几乎都是以本章内容为基础的，因此本章内容你一定要牢牢掌握。
视频：9-1 形态学概述 (06:10)
视频：9-2 图像全局二值化 (09:34)
视频：9-3 阈值类型 (04:14)
视频：9-4 自适应阈值二值化 (10:40)
视频：9-5 OpenCV腐蚀 (09:30)
视频：9-6 获取形态学卷积核 (06:34)
视频：9-7 OpenCV膨胀 (05:57)
视频：9-8 开运算 (06:54)
视频：9-9 闭运算 (05:58)
视频：9-10 形态学梯度 (04:37)
视频：9-11 顶帽运算 (04:07)
视频：9-12 黑帽操作 (05:19)
第10章 目标识别12 节 | 122分钟
目标识别是计算机视觉最重要的应用之一，如人脸识别，车辆检测等都属于目标识别的范畴。本章将以车辆识别为例，结合前面所学系统掌握如何对路上的车辆进行检测。
视频：10-1 什么是图像轮廓 (14:10)
视频：10-2 查找轮廓 (08:57)
视频：10-3 绘制轮廓 (06:23)
视频：10-4 轮廓的面积与周长 (06:49)
视频：10-5 多边形逼近与凸包 (13:04)
视频：10-6 外接矩形 (10:16)
视频：10-9 去背景【车辆统计】 (12:27)
第11章 特征点检测与匹配17 节 | 190分钟
特征点检测与匹配是计算机视觉中非常重要的内容。不是所有图像操作都是对每个像素进行处理，有些只需使用4个顶点即可，如图像的拼接、二维码定位等。本章先来掌握什么是角点，知道什么是特征点以及检测特征点的方法，最后以图像的拼接为例，带你掌握如何使用这些技术实现图像拼接。…
视频：11-1 特征检测的基本概念 (11:26)
视频：11-2 Harris角点检测 (10:25)
视频：11-3 Shi-Tomasi角点检测 (09:45)
视频：11-4 SIFT关键点检测 (09:46)
视频：11-5 SIFT计算描述子 (06:20)
视频：11-6 SURF特征检测 (06:03)
视频：11-7 OBR特征检测 (09:37)
视频：11-8 暴力特征匹配 (15:24)
视频：11-9 FLANN特征匹配 (07:10)
视频：11-10 实战flann特征匹配 (10:06)
视频：11-11 图像查找 (12:57)
第12章 图像的分割与修复11 节 | 118分钟
本章将学习图像分割与修复。图像分割是计算机视觉中的一个重要领域，通过它我们可以做物体的统计，背景的变换等许多操作，而图像的修复可以说是它的逆运算。
第13章 机器学习5 节 | 75分钟
机器学习是当今非常热门的技术，它是解决计算机视觉问题的一个重要方法。它包括两部分：传统的机器学习方法以及新的基于深度学习方法。本章将基于深度学习的方法实践人脸识别&AMp;车辆识别，传统方法只做简要了解。
第14章 课程总结1 节 | 13分钟
课程总结
视频：14-1 课程总结 (12:27)
