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零基礎(chǔ)入門計算機視覺Python培訓

1.圖像處理（包括相關(guān)庫安裝與基本圖像處理操作）

2.過濾處理與特征提取（包括圖像過濾，高斯模糊，邊緣檢測等）

3.高級圖像特征檢測（oFAST檢測,rBRIEF方法）

4.圖像分割（輪廓檢測,分水嶺算法）

5.機器學習與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運用（邏輯回歸，支持向量機，K近鄰，MNIST分類等）

6.計算機視覺進階（OpenCV,Haar Cascade,SIFT,KCF,LK追蹤）

章節(jié)1:

章節(jié)2:圖像處理試看
2從圖像處理開始談起
3生物信息識別的運用
4醫(yī)療行業(yè)的運用
5人像識別的運用
6從零開始從簡易的Python庫入手
7運用PIL打開文件并顯示
8運用PIL處理并儲存圖片
9ROI概念介紹
10圖像坐標軸與普通坐標軸區(qū)別
11創(chuàng)建
12Crop剪裁出ROI
13像素點RGB與三原色
14像素點提取與返回RGB信息
15greyscale與黑白轉(zhuǎn)換
16黑白與灰度辨析
17黑白與灰度像素信息對比
18圖像縮小與數(shù)據(jù)損失的思考
19圖像增大與就會有更多信息嗎
20圖像旋轉(zhuǎn)的實現(xiàn)
21圖片亮度的調(diào)整
22亮度調(diào)整背后發(fā)生了什么
23對比度調(diào)整與原理
24像素級別改變與對比示例
25科學計算當然要用科學庫
26科學圖形計算配置.
27scikit圖像模塊與IO
28圖像儲存于后綴
29 GIF和PNG與JPEG三種格式對比
30 自帶圖片數(shù)據(jù)的調(diào)用與對比