學習OpenCV4的系統化路線圖

起因-OpenCV4發布

OpenCV4.x發布以來，其依靠良好的接口代碼、系統級別的優化、更加通用易學的函數調用，集成OpenVINO與tensorflow、caffe等模型加速推斷、實現了從傳統的圖像處理到基于深度學習的視覺處理路線圖的完整拓展。OpenCV4毫無疑問是一個OpenCV發展歷史的一個重要里程碑之作。官方的宣傳口號是OpenCV4 is more thanOpenCV充分說明OpenCV4 是整合深度學習的新一代計算機視覺開發框架！

學習路線圖

從OpenCV4發布測試版本開始，作者就一直關注！根據自己近十年圖像處理OpenCV開發相關工作經驗，花了七個月的時間，針對OpenCV4、精心選擇OpenCV中常用模塊與知識點，構建了一套系統化的課程，這套課程對每個課時的代碼演示都是基于C++與Python兩種語言，充分考慮了初學者對各種語言的上手問題，由淺入深、層次遞進的講述OpenCV各個模塊關鍵知識點與相關API函數，零基礎開始學習OpenCV中最常用的八個模塊內容

01

圖像與視頻I/O模塊

02

HGUI模塊(窗口與圖形繪制與顯示)

03

圖像處理基礎知識

04

圖像卷積操作相關

05

二值圖像分析與處理

06

視頻分析與對象跟蹤

07

特征提取與對象檢測

08

深度神經網絡DNN模塊

同時在各個關鍵節點通過案例教學與代碼分析，幫助厘清相關知識點的運用，達到學以致用，培養編程能力，提升個人競爭力！

部分課程代碼運行截圖

色彩空間轉換

ROI操作

不規則ROI提?。?/p>

椒鹽與高斯噪聲

圖像邊緣保留濾波

圖像梯度與邊緣

圖像銳化增強

模板匹配

二值圖像分析

視頻分析與跟蹤

自定義對象檢測

背景替換與虛化

特征提取與對象檢測

DNN模塊