这不是一次简单的机器视觉项目课程，课程中把很多理论性极强的知识点进行了应用，让本身很晦涩的知识点变得简单易用，这才是课程的精华之处。因为在时下也有很多智能识别的项目，而本次的项目的不同之处就在于它将这些很多关联技术都应用在其中，适合从事深度学习和机器视觉的同学们，加深理解。
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课程目录
1-1 课程简介
1-2 Python与Opencv的配置
1-3 Notebook与IDE环境配置
2-1 计算机眼中的图像
2-2 视频的读取与处理
2-3 ROI区域
2-4 边界填充
2-5 数值计算
3-1 图像阈值
3-2 图像平滑处理
3-3 高斯与中值滤波
4-1 腐蚀操作
4-2 膨胀操作
4-3 开运算与闭运算
4-4 梯度计算
4-5 礼帽与黑帽
5-1 Sobel算子
5-2 梯度计算方法
5-3 scharr与Laplace算子
6-1 Canny边缘检测流程
6-2 非极大值抑制
6-3 边缘检测效果
7-1 图像金字塔定义
7-2 金字塔制作方法
7-3 轮廓检测方法
7-4 轮廓检测结果
7-5 轮廓特征与近似
7-6 模板匹配方法
7-7 匹配效果展示
8-1 直方图定义
8-2 均衡化原理
8-3 均衡化效果
8-4 傅里叶概述
8-5 频域变换结果
8-6 低通与高通滤波
9-1 总体流程与方法讲解
9-2 环境配置与预处理
9-3 模板处理方法
9-4 输入数据处理方法
9-5 模板匹配得出识别结果
10-1 整体流程演示
10-2 文档轮廓提取
10-3 坐标变换计算
10-4 透视变换结果
10-5 tesseract-ocr安装配置
10-6 文档扫描识别结果
11-1 角点检测基本原理
11-2 基本数学原理
11-3 求解化简
11-4 特征归属划分
11-5 opencv角点检测
12-1 尺度空间定义
12-2 高斯差分金字塔
12-3 特征关键点定位
12-4 生成特征描述
12-5 特征向量生成
12-6 opencv中的sift函数
13-1 特征匹配方法
13-2 RANSAC算法
13-3 图像拼接方法
13-4 流程解读
14-1 任务整体流程
14-2 所需数据介绍
14-3 图像数据预处理
14-4 车位直线检测
14-5 按列划分区域
14-6 车位区域划分
14-7 识别模型构建
14-8 基于视频的车位检测
15-1 整体流程与效果概述
15-2 预处理操作
15-3 填涂轮廓检测
15-4 选项判断识别
16-1 背景消除-帧差法
16-2 混合高斯模型
16-3 学习步骤
16-4 背景建模实战
17-1 基本概念
17-2 Lucas-Kanade算法
17-3 推导求解
17-4 光流估计实战
18-1 DNN模块
18-2 模型加载与输出结果
19-1 目标追踪概述
19-2 多目标追踪实战
19-3 深度学习检测框架加载
19-4 基于dlib和ssd的追踪
19-5 多进程目标追踪
19-6 效率提升对比
20-1 卷积网络的应用
20-2 卷积层解释
21-3 定位效果演示
20-4 padding与stride
20-5 卷积参数共享
20-6 池化层原理
20-7 卷积效果演示
20-8 卷积操作流程
21-1 关键点定位概述
21-2 获取人脸关键点
21-4 闭眼检测
21-5 检测效果
转载请注明：拈花古佛 » Python打造停车场车位智能识别 视频教程
