- 1.什么是计算机视觉
- 2.OpenCV环境搭建
- 2-2 Windows下搭建OpenCV开发环境
- 2-3 Ubuntu下搭建OpenCV开发环境
- 2-4 Windows下源码方式编译OpenCV
- 2-5 Windows下C++使用OpenCV库
- 2-6 如何利用工具高效开发OpenCV
- 3-1 明晰课程项目
- 3-2 如何通过OpenCV创建显示窗口
- 3-3 如何通过OpenCV加载显示图片
- 3-4 两招解决OpenCV加载图片问题
- 3-5 如何通过OpenCV保存文件
- 3-6 如何利用OpenCV从摄像头采集视频
- 3-7 如何从多媒体文件中读取视频帧
- 3-8 如何将视频数据录制成多媒体文件
- 3-9 代码优化
- 3-10 OpenCV控制鼠标
- 3-11 OpenCV中的TrackBar控件
- 3-12 实战TrackBar的使用
- 4-1 RGB与BGR【OpenCV的色彩空间】
- 4-2 HSV与HSL【OpenCV的色彩空间】
- 4-3 实战OpenCV色彩空间转换
- 4-4 图像操作的基石Numpy【基础操作】
- 4-5 Numpy基本操作之矩阵的检索与赋值
- 4-6 Numpy基本操作三-ROI
- 4-8 OpenCV的重要结构体Mat
- 4-9 Mat的深拷贝与浅拷贝
- 4-11 图像的多种属性
- 4-12 通道的分割与合并
- 5-1 OpenCV绘制直线
- 5-2 OpenCV椭圆的绘制
- 5-3 OpenCV椭圆的绘制
- 5-4 OpenCV绘制多边形
- 5-5 OpenCV绘制文本
- 5-6 OpenCV大作业-实现鼠标绘制基本图形
- 5-7 OpenCV基本图形绘制小结
- 6-1 图像的加法运算
- 6-2 图像的减法运算
- 6-3 图像的溶合
- 6-4 OpenCV位运算-非操作
- 6-5 OpenCV位操作-与运算
- 6-6 OpenCV位操作-或与异或
- 7-1 图像的放大与缩小
- 7-2 图像的翻转
- 7-3 图像的旋转
- 7-4 仿射变换之图像平移
- 7-5 仿射变换之获取变换矩阵
- 7-6 仿射变换之变换矩阵之二
- 7-7 OpenCV透视变换
- 8-1 图像滤波
- 8-2 卷积相关概念
- 8-3 实战图像卷积
- 8-4 方盒滤波与均值滤波
- 8-5 高斯滤波
- 8-6 中值滤波
- 8-7 双边滤波
- 8-8 高通滤波-索贝尔算子
- 8-9 高通滤波-沙尔算子
- 8-10 高通滤波-拉普拉斯算子
- 8-11 边缘检测Canny
- 9-1 形态学概述
- 9-2 图像全局二值化
- 9-3 阈值类型
- 9-4 自适应阈值二值化
- 9-5 OpenCV腐蚀
- 9-6 获取形态学卷积核
- 9-7 OpenCV膨胀
- 9-8 开运算
- 9-9 闭运算
- 9-10 形态学梯度
- 9-11 顶帽运算
- 9-12 黑帽操作
- 10-1 什么是图像轮廓
- 10-2 查找轮廓
- 10-3 绘制轮廓
2025 最新 OpenCV 图像处理入门到实战课程简介
2025 最新 OpenCV 图像处理入门到实战课程是一套专为计算机视觉爱好者、开发者打造的全面且实用的课程体系。无论你是零基础的入门者,还是有一定编程基础想深耕图像处理领域的学习者,都能通过本课程系统掌握 OpenCV 这一强大的计算机视觉库,从理论基础到实战应用实现全面提升。
课程开篇从计算机视觉的基本概念讲起,让你对这一领域有初步认知。紧接着聚焦 OpenCV 环境搭建这一关键环节,针对不同操作系统提供详细指导,包括 Windows 和 Ubuntu 下的开发环境搭建,以及 Windows 下源码编译 OpenCV 的方法。同时讲解了 C++ 使用 OpenCV 库的技巧和高效开发工具的利用,帮助你快速搭建起稳定的开发环境,为后续学习扫清障碍。
在基础操作部分,课程通过明晰课程项目引领你进入实战环节。从创建显示窗口、加载显示图片,到解决图片加载问题和保存文件,每一个操作都有细致讲解。针对视频处理,课程涵盖了从摄像头采集视频、从多媒体文件读取视频帧到将视频数据录制成文件的完整流程,还包括代码优化技巧。此外,对 OpenCV 中鼠标控制和 TrackBar 控件的使用也进行了详细教学,并通过实战案例巩固相关知识,让你熟练掌握人机交互的基本方法。
色彩空间是图像处理的基础,课程深入讲解了 RGB 与 BGR、HSV 与 HSL 等 OpenCV 常用色彩空间,以及色彩空间转换的实战操作。同时,围绕 Numpy 这一图像操作的基石,讲解其基础操作、矩阵检索与赋值、ROI(感兴趣区域)提取等内容。对 OpenCV 的重要结构体 Mat 进行了全面解析,包括深拷贝与浅拷贝的区别、图像的多种属性以及通道的分割与合并,让你扎实掌握图像数据的处理原理。
图形绘制是图像处理的基础技能,课程详细讲解了直线、椭圆、多边形和文本的绘制方法,还设置了大作业让你通过鼠标绘制基本图形,在实践中巩固所学知识。图像运算部分涵盖了加法、减法、融合运算,以及位运算中的非、与、或、异或操作,通过实例演示帮助你理解各种运算的应用场景和效果。
在图像变换方面,课程系统讲解了图像的放大缩小、翻转、旋转等基本变换,以及仿射变换和透视变换的原理与实现。从图像平移到变换矩阵的获取与应用,再到透视变换的操作方法,每一个知识点都有清晰的步骤讲解和效果展示,让你能够灵活对图像进行几何变换处理。
滤波与边缘检测是图像处理的核心技术,课程详细介绍了图像滤波的基本概念和卷积相关知识,实战讲解了方盒滤波、均值滤波、高斯滤波、中值滤波、双边滤波等多种滤波方法的应用。高通滤波部分则讲解了索贝尔算子、沙尔算子、拉普拉斯算子的原理和使用,以及 Canny 边缘检测算法,帮助你掌握图像特征提取的关键技能。
形态学操作部分从概述入手,讲解了图像全局二值化和自适应阈值二值化的方法,以及不同阈值类型的应用。深入解析了腐蚀、膨胀等基本形态学操作,以及开运算、闭运算、形态学梯度、顶帽运算和黑帽操作的原理与效果,让你能够通过形态学方法实现图像分割、噪声去除等目标。
图像轮廓检测是图像处理的重要应用,课程讲解了图像轮廓的基本概念、查找轮廓的方法和绘制轮廓的技巧,为后续目标识别与追踪打下基础。整套课程注重理论与实践结合,通过丰富的案例和实战项目,让你在掌握知识的同时提升解决实际问题的能力,逐步成长为能够独立完成图像处理项目的专业人才。
