本课程更注重运用而非理论,因此即使你不具备基础知识,但是在一步一步的讲解中,按图索骥,也能够快速入门,并且建立起知识框架;
对于具备一定基础的开发者来说,学习本门课程能够加速对图像处理程序的理解,并且逐渐积累起自己的开发框架。
内容包括:
1、综述。课程的核心是开发一个基于Opencv的“答题卡”识别系统。不仅包括算法,而且包括软件框架,而且包括硬件选配。
2、OpenCV图像处理的环境配置。运行第一个测试程序验证运行环境的正确。我介绍的环境配置方法是最简单的;
3、答题卡识别的算法分析1:算法效果预览,知识框架梳理。首先将实现的效果和实现效果的步骤展示出来,让同学获得整体认知,并且去自主查阅相关资料;
4、答题卡识别的算法分析2:算法精讲。解决实际问题需要能够灵活运用各种算法工具;
5、答题卡识别的算法分析3:算法精讲的继续和答题卡算法的小结;
6、图像处理的硬件选配1:摄像头、光源的基本知识;
7、图像处理的硬件选配2:如何以合适的价格获得能够进行图像处理实验的硬件环境?
8、图像处理的硬件选配3:如何调整硬件,获得最好的采集效果?
9、图像处理的软件框架1:为什么需要软件框架?目前实现了怎样的最简软件框架?
10、图像处理的软件框架2:软件框架的基础构造。手把手搭建基础框架;
11、图像处理的软件框架3:手把手搭建基础框架的继续。测试框架的效果。
12、系统融合。如何将算法和软件融合?如何将软件和硬件融合?
13、系统融合。如何采集实际的视频数据,获得最终的数据结果。
14、OpenCV图像处理程序的发布,如何将图像处理程序交付给客户?加密狗选配的建议
15:通过课程我们学到了什么?如何继续扩展应用于实际?
1综述
2OpenCV图像处理的环境配置。
3答题卡识别的算法分析1
4答题卡识别的算法分析2
5答题卡识别的算法分析3
6图像处理的硬件选配1
7图像处理的硬件选配2
8图像处理的硬件选配3
9图像处理的软件框架1
10图像处理的软件框架2
11图像处理的软件框架3
12系统融合1
13系统融合2
14OpenCV图像处理程序的发布
15通过课程我们学到了什么? |