OpenCV Python Tutorials
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1. OpenCV简介
1.1. OpenCV-Python教程介绍
2. OpenCV中的 Gui特性
2.1. 图像入门
2.2. 视频入门
2.3. OpenCV中的绘图功能
2.4. 把鼠标作为画笔
2.5. 用滑动条做调色板
3. 核心操作
3.1. 图像的基本操作
3.2. 图像的算术运算
3.3. 绩效评估和改进技术
4. OpenCV中的图像处理
4.1. 改变颜色空间
4.2. 图像的几何变换
4.3. 图像阈值
4.4. 图像滤波
4.5. 形态变换
4.6. 图形梯度
4.7. Canny边缘检测
4.8. 图像金字塔
4.9.1. 轮廓:入门
4.9.2. 轮廓特征
4.9.3. 轮廓属性
4.9.4. 轮廓:更多函数
4.9.5. 轮廓:层次结构
4.10.1 直方图1:查找,绘画,分析
4.10.2 直方图2:均衡直方图
4.10.3. 直方图3:2D直方图
4.10.4. 反投影直方图
4.11.1 傅里叶变换
4.12. 模板匹配
4.13. 霍夫线变换
4.14. 霍夫圆变换
4.15. 基于分水岭算法的图像分割
4.16. 基于GrabCut算法的交互式前景提取
5. 特征检测和描述
5.1. 了解特征
5.2. Harris角点检测
5.3. Shi-Tomasi角点检测和特征追踪
5.4. SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)简介
5.5. SURF (Speeded-Up Robust Features)简介
5.6. 用于角点检测的FAST算法
5.7. BRIEF (Binary Robust Independent Elementary Features)
5.8. ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF)
5.9. 特征匹配
5.10. 特征匹配结合单应性去查找对象
6. 视频分析
6.1. Meanshift和Camshift
6.2. 光流
6.3. 背景差分法
7. 相机校准和3D重建
7.1. 相机校准
7.2. 姿势估计
7.3. 对极几何
7.4. 立体图像的深度图
8. 机器学习
8.1. K近邻
8.2.1 理解支持向量机
8.2.2. 在手写数据集上使用支持向量机进行OCR
8.3. K均值聚类
9. 计算摄影
9.1. 图像去噪
9.2. 图像修复
9.3. 高动态范围(HDR)
10. 目标检测
10.1. 采用Haar Cascades进行人脸检测
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