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OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，可以用于图像和视频处理、特征提取、对象识别、跟踪、人脸检测、图像分割、立体视觉等任务。本课程以OpenCV为主，介绍各种传统计算机视觉、图像处理算法，并使用OpenCV实现。

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一、课程简介
OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，可以用于图像和视频处理、特征提取、对象识别、跟踪、人脸检测、图像分割、立体视觉等任务。本课程以OpenCV为主，介绍各种传统计算机视觉、图像处理算法，并使用OpenCV实现。

二、课程目标

掌握数字图像相关概念
掌握计算机视觉相关概念
掌握OpenCV基本图像处理方法
掌握OpenCV图像滤波算法
掌握OpenCV图像边缘检测算法

三、主要内容
1. OpenCV入门
2. 灰度变化
3. 几何变换
4. 图像滤波
5. 阈值处理
6. 边缘检测

授课讲师

魏志伟

腾讯云社区年度最佳作者，csdn博客专家。参与iVX低代码平台网站海外版编写重构，编写小型开源Web框架。熟练掌握C、Python、Java等语言；PythonWeb、Android开发、计算机视觉、自然语言处理。熟悉js、kotlin等语言；熟悉vue、react等前端框架。熟悉OpenCV、Sklearn、Pytorch等框架和模块。熟悉各种神经网络，如DNN、CNN、RNN、word2vec，熟悉attention机制以及bert预训练模型。上课理论实践结合，例子新颖，案例贴近生活，把技术带入生活。循循善诱，平易近人;注意启发和调动学生的积极性，课堂气氛较为活跃;例题丰富，不厌其烦，细心讲解，虚心并广泛听取学生的意见和反馈信息，做到及时修正和调整自己的知识的传授方式。

课程大纲

第1章OpenCV入门
第1节如何使用
第2节基本操作

第2章图像处理基础
第1节图像表示方法
第2节像素处理
第3节使用numpy.array访问像素
第4节通道操作

第3章图像运算
第1节图像加法运算
第2节图像加权和
第3节按位逻辑运算
第4节图像与数值运算
第5节位平面分解

第4章色彩空间类型转换
第1节色彩空间基础
第2节色彩空间转换
第3节HSV色彩空间

第5章几何变换
第1节缩放
第2节翻转
第3节仿射

第6章阈值处理
第1节threshold函数
第2节自适应阈值处理
第3节OTSU

第7章图像平滑
第1节均值滤波
第2节高斯滤波
第3节中值滤波
第4节2D卷积

第8章图像梯度
第1节Sobel理论基础
第2节Scharr算子
第3节Laplacian算子
第4节Canny算法

节数	上课时间	星期一	星期二	星期三	星期四	星期五	星期六	星期天
第1节	08:00 - 08:40
第2节	09:00 - 09:40
第3节	10:00 - 10:40
第4节	11:00 - 11:40
第5节	14:00 - 14:40
第6节	15:00 - 15:40
第7节	16:00 - 16:40
第8节	17:00 - 17:40

天数	上课日期	上课时间	内容

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