•  課程目標

  本課程采用逐步深入的方法，帶領學員一步步掌握OpenCV的用法，包括環境搭建介紹、數據結構Mat的各種操作、像素算術與幾何操作、濾波函數詳細介紹、邊緣提取、高斯金子塔與拉普拉斯、直方圖與反向投影以及圖像二值化、圖像形態學操作等多種圖形處理方法,最后圖像處理項目實戰。

•  師資團隊

• 華清創客企業內訓講師，均是來自各個領域的資深專家，均擁有6年以上大型項目經驗。

•  培養對象

  學員學習本課程應具備下列基礎知識：
  ①具備Python/Java語言編程的基本知識和初步技能；
  ②了解基本的數據挖掘知識；

•  培訓方式

第一種：華清創客講師面授
課時：共4天，每天6學時，總計24學時
◆費用：3200元
◆外地學員：代理安排食宿（需提前預定）

第二種：線上直播授課
直播課時：共8天，每天3學時，總計24學時；
輔導：授課期間，輔導老師每天有1小時的輔導直播
◆費用：3200元

第三種：企業訂制培訓
課時：根據定制的大綱確定課時
費用：根據課程難度，每課時2000~3500元

• •  質量保證

    1、培訓過程中，如有部分內容理解不透或消化不好，可免費在下期培訓班中重聽；

    2、培訓結束后免費提供一個月的技術支持，充分保證培訓后出效果；

    3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。

  •  課程大綱

    
    

    第一課：認識OpenCV 

             OpenCV介紹

             環境搭建

             圖像加載、顯示、保存

             讀取視頻文件與攝像頭視頻流讀取與保存

     

    第二課：神奇的數據結構Mat    

             OpenCV3.x中最重要的數據結構Mat

             如何使用Mat

             各種基于Mat的操作技巧

             指針方式訪問與遍歷像素

             實例詳解Mat的妙用

     

    第三課：像素算術與幾何操作    

             講解如何計算圖像最大最小值、均值與標準方差、加、減、乘、除算術操作，以及與或非的邏輯運算、重點演示這些簡單操作，在實際圖像處理中的使用技巧與應用場景

     

    第四課：濾波函數-改變圖像的神奇手段  

             講OpenCV3.x中最常用的基于卷積原理的濾波函數、包括均值、中值、高斯、盒子模糊、自定義濾波器器等技術與使用技巧

     

    第五課：邊緣提取        

             講解OpenCV中梯度與邊緣提取的方法與函數調用、以及使用技巧，如何正確的使用這些方法獲得正確處理結果，如何避免人為輸入參數行為。

     

    第六課：高斯金子塔與拉普拉斯        

             講述什么是圖像金字塔、什么圖像的高斯不同、拉普拉斯不同、圖像金字塔融合技術

     

    第七課：直方圖與反向投影        

             詳細講述圖像直方圖的定義、應用場合與場景、直方圖反向投影技術在圖像處理與視頻處理用的應用

     

    第八課：圖像二值化    

             講述圖像二值化的各種方法與技巧、如何對超大圖像進行準確二值化

     

    第九課：圖像形態學操作    

             講述二值圖像的各種形態學操作與使用技巧

     

    第十課：霍夫變換與Blob分析   

             直線檢測、圓檢測\待定幾何形狀分析

     

    第十一課：二值圖像分析-對象提取與測量       

             基于輪廓分析、幾何矩分析講解二值圖像中對象分析與對象測量技術

     

    第十二課：HAAR與LBP特征與人臉檢測 

             講述基于統計特征的HAAR與LBP方式與AdaBoost一起工作實現人臉檢測的原理、OpenCV相關API參數解釋、以及其他開源的與商用的人臉檢測SDK的使用。在圖像與視頻中實現人臉檢測。

    圖像處理項目實戰        

             1.AR技術應用

    直播視頻中經常會出現的技術、基于OpenCV實現對視頻中人臉實時跟蹤，實現一些虛擬旁白與裝飾圖片與場景融合。

             2. 二維碼檢測與定位

    二維碼的圖像掃碼解析已經成為很多APP的標準配置與使用方式，但是檢測與定位二維碼位置一直是技術難點，本案例通過直播課程所學知識，帶領大家一步一步剖析知識點、整理思路、實現代碼、實現圖像中二維碼位置檢測與定位

             3.車牌提取與預處理

    詳細分析如何利用所學知識，綜合分析解決車牌識別中最難技術問題之一，車牌定位與提取、以及前期預處理