Python版OpenCV计算机视觉项目实战

 1. 为什么选择这门计算机视觉实战课程   
OpenCV作为计算机视觉领域的标准库，在图像处理、目标检测等领域应用广泛。本课程通过Python语言实现20章系统教学，涵盖图像处理基础、特征提取算法，并完成信用卡识别、文档OCR、疲劳检测等7个企业级项目。课程提供全套源码与课件，帮助学习者快速掌握OpenCV核心技术与工程实践能力。   

 2. 课程核心内容解析   
课程采用"基础理论+实战项目"双轨模式：   

- 基础模块：图像阈值处理、形态学操作、边缘检测等9大核心技术，包含Sobel算子、Canny检测等经典算法详解   

- 进阶实战：SIFT特征匹配实现全景拼接、DNN模块完成多目标追踪、卷积原理应用于疲劳检测等   

- 特色项目：停车场车位智能识别系统开发、答题卡自动判卷工具构建   

 3. 六大技术亮点深度剖析   
1. 工业级项目教学：从信用卡数字识别到文档扫描OCR，覆盖金融、教育等真实场景   

2. 算法原理可视化：通过Notebook演示高斯滤波、傅里叶变换等抽象概念的实现过程   

3. 双环境配置指南：详细讲解Python+OpenCV环境搭建与PyCharm/VS Code开发工具配置   

4. 性能优化技巧：视频处理中的帧差法、光流估计等实时计算方案   

5. 深度学习融合：结合SSD模型实现高精度目标检测与追踪   

6. 完整工程思维：每个项目包含数据预处理、模型构建、效果评估全流程   

 4. 适合哪些学习者   
- 希望转型计算机视觉开发的Python初学者   

- 需要掌握OpenCV工业应用的在职工程师   

- 对图像处理、人工智能感兴趣的高校学生   

- 准备参加相关领域竞赛或项目答辩的研究人员   

 5. 课程资源与学习路径   
课程提供7.5GB配套资源，包含：   

- 所有章节的Jupyter Notebook源码   

- 项目数据集（停车场坐标数据、信用卡模板等）   

- 扩展阅读资料（SIFT论文解读、OpenCV官方文档精选）   

学习建议按"环境配置→基础操作→形态处理→项目实战"顺序推进，重点章节如边缘检测、图像金字塔建议反复实践。   

通过本课程，学习者不仅能系统掌握OpenCV技术栈，更能获得解决复杂视觉问题的工程能力。从图像处理基础到深度学习整合，构建完整的计算机视觉知识体系。

资源目录列表：

├─计算机视觉-Opencv项目实战(Python版) - 带源码课件
│  ├─第01章课程简介与环境配置
│  │  ├─1-1 课程简介.mp4
│  │  ├─1-2 Python与Opencv的配置.mp4
│  │  ├─1-3 Notebook与IDE环境配置.mp4
│  ├─第02章图像基本操作
│  │  ├─2-1 计算机眼中的图像.mp4
│  │  ├─2-2 视频的读取与处理.mp4
│  │  ├─2-3 ROI区域.mp4
│  │  ├─2-4 边界填充.mp4
│  │  ├─2-5 数值计算.mp4
│  ├─第03章阈值与平滑处理
│  │  ├─3-1 图像阈值.mp4
│  │  ├─3-2 图像平滑处理.mp4
│  │  ├─3-3 高斯与中值滤波.mp4
│  ├─第04章图像形态学操作
│  │  ├─4-1 腐蚀操作.mp4
│  │  ├─4-2 膨胀操作.mp4
│  │  ├─4-3 开运算与闭运算.mp4
│  │  ├─4-4 梯度计算.mp4
│  │  ├─4-5 礼帽与黑帽.mp4
│  ├─第05章图像梯度计算
│  │  ├─5-1 Sobel算子.mp4
│  │  ├─5-2 梯度计算方法.mp4
│  │  ├─5-3 scharr与Laplace算子.mp4
│  ├─第06章边缘检测
│  │  ├─6-1 Canny边缘检测流程.mp4
│  │  ├─6-2 非极大值抑制.mp4
│  │  ├─6-3 边缘检测效果.mp4
│  ├─第07章图像金字塔与轮廓检测
│  │  ├─7-1 图像金字塔定义.mp4
│  │  ├─7-2 金字塔制作方法.mp4
│  │  ├─7-3 轮廓检测方法.mp4
│  │  ├─7-4 轮廓检测结果.mp4
│  │  ├─7-5 轮廓特征与近似.mp4
│  │  ├─7-6 模板匹配方法.mp4
│  │  ├─7-7 匹配效果展示.mp4
│  ├─第08章直方图与傅里叶变换
│  │  ├─8-1 直方图定义.mp4
│  │  ├─8-2 均衡化原理.mp4
│  │  ├─8-3 均衡化效果.mp4
│  │  ├─8-4 傅里叶概述.mp4
│  │  ├─8-5 频域变换结果.mp4
│  │  ├─8-6 低通与高通滤波.mp4
│  ├─第09章项目实战-信用卡数字识别
│  │  ├─9-1 总体流程与方法讲解.mp4
│  │  ├─9-2 环境配置与预处理.mp4
│  │  ├─9-3 模板处理方法.mp4
│  │  ├─9-4 输入数据处理方法.mp4
│  │  ├─9-5 模板匹配得出识别结果.mp4
│  ├─第10章项目实战-文档扫描OCR识别
│  │  ├─10-1 整体流程演示.mp4
│  │  ├─10-2 文档轮廓提取.mp4
│  │  ├─10-3 坐标变换计算.mp4
│  │  ├─10-4 透视变换结果.mp4
│  │  ├─10-5 tesseract-ocr安装配置.mp4
│  │  ├─10-6 文档扫描识别结果.mp4
│  ├─第11章图像特征-harris
│  │  ├─11-1 角点检测基本原理.mp4
│  │  ├─11-2 基本数学原理.mp4
│  │  ├─11-3 求解化简.mp4
│  │  ├─11-4 特征归属划分.mp4
│  │  ├─11-5 opencv角点检测.mp4
│  ├─第12章图像特征-sift
│  │  ├─12-1 尺度空间定义.mp4
│  │  ├─12-2 高斯差分金字塔.mp4
│  │  ├─12-3 特征关键点定位.mp4
│  │  ├─12-4 生成特征描述.mp4
│  │  ├─12-5 特征向量生成.mp4
│  │  ├─12-6 opencv中的sift函数.mp4
│  ├─第13章案例实战-全景图像拼接
│  │  ├─13-1 特征匹配方法.mp4
│  │  ├─13-2 RANSAC算法.mp4
│  │  ├─13-3 图像拼接方法.mp4
│  │  ├─13-4 流程解读.mp4
│  ├─第14章项目实战-停车场车位识别
│  │  ├─14-1 任务整体流程.mp4
│  │  ├─14-2 所需数据介绍.mp4
│  │  ├─14-3 图像数据预处理.mp4
│  │  ├─14-4 车位直线检测.mp4
│  │  ├─14-5 按列划分区域.mp4
│  │  ├─14-6 车位区域划分.mp4
│  │  ├─14-7 识别模型构建.mp4
│  │  ├─14-8 基于视频的车位检测.mp4
│  ├─第15章项目实战-答题卡识别判卷
│  │  ├─15-1 整体流程与效果概述.mp4
│  │  ├─15-2 预处理操作.mp4
│  │  ├─15-3 填涂轮廓检测.mp4
│  │  ├─15-4 选项判断识别.mp4
│  ├─第16章背景建模
│  │  ├─16-1 背景消除-帧差法.mp4
│  │  ├─16-2 混合高斯模型.mp4
│  │  ├─16-3 学习步骤.mp4
│  │  ├─16-4 背景建模实战.mp4
│  ├─第17章光流估计
│  │  ├─17-1 基本概念.mp4
│  │  ├─17-2 Lucas-Kanade算法.mp4
│  │  ├─17-3 推导求解.mp4
│  │  ├─17-4 光流估计实战.mp4
│  ├─第18章Opencv的DNN模块
│  │  ├─18-1 DNN模块.mp4
│  │  ├─18-2 模型加载与输出结果.mp4
│  ├─第19章项目实战-目标追踪
│  │  ├─19-1 目标追踪概述.mp4
│  │  ├─19-2 多目标追踪实战.mp4
│  │  ├─19-3 深度学习检测框架加载.mp4
│  │  ├─19-4 基于dlib和ssd的追踪.mp4
│  │  ├─19-5 多进程目标追踪.mp4
│  │  ├─19-6 效率提升对比.mp4
│  ├─第20章卷积原理与操作
│  │  ├─20-1 卷积网络的应用.mp4
│  │  ├─20-2 卷积层解释.mp4
│  │  ├─20-3 卷积计算过程.mp4
│  │  ├─20-4 padding与stride.mp4
│  │  ├─20-5 卷积参数共享.mp4
│  │  ├─20-6 池化层原理.mp4
│  │  ├─20-7 卷积效果演示.mp4
│  │  ├─20-8 卷积操作流程.mp4
│  ├─第21章项目实战-疲劳检测
│  │  ├─21-1 关键点定位概述.mp4
│  │  ├─21-2 获取人脸关键点.mp4
│  │  ├─21-3 定位效果演示.mp4
│  │  ├─21-4 闭眼检测.mp4
│  │  ├─21-5 检测效果.mp4
│  ├─全部数据代码下载
│  │  ├─数据代码.7z