Python版OpenCV计算机视觉实战：21章项目全解析（附源码课件）

本课程是一套面向计算机视觉爱好者的Python版OpenCV实战教程，从环境配置到项目落地，共21个章节，理论与实践并重。每个章节均配有视频讲解与源码课件，帮助学员系统掌握计算机视觉核心技术，提升项目实战能力。

课程亮点：

• 零基础友好：从Python与OpenCV环境配置讲起，逐步过渡到图像基本操作，适合初学者入门。
• 体系完整：涵盖图像阈值、平滑处理、形态学操作、梯度计算、边缘检测、图像金字塔、轮廓检测、直方图与傅里叶变换等核心知识点。
• 项目驱动：包含信用卡数字识别、文档扫描OCR识别、全景图像拼接、停车场车位识别、答题卡识别判卷、目标追踪、疲劳检测等多个实战项目，所学即所用。
• 源码课件齐全：全部数据与代码打包提供，方便对照学习与复现。

课程大纲：

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

课程内容由浅入深，既适合计算机视觉初学者系统学习，也适合有一定基础的开发者通过项目实战提升技术水平。全部数据代码已打包，方便随时查阅与练习。