你将对OpenCV4 for Python的核心API有一个全面深刻的理解
* 01 开端/
* 01 课程概述
* 02 安装OpenCV for Python
* 02 图像处理基础/
* 01 读取图像(彩色和灰度)
* 02 读取图像(将彩色图变成灰度图)
* 03 保存图像(图像格式转换)
* 04 获取图像属性
* 05 OpenCV中的坐标系
* 06 读取像素中的BGR值
* 07 修改像素的BGR值
* 08 将图像指定区域变成纯黑色
* 03 色彩空间/
* 01 从BGR色彩空间转换到GRAY色彩空间
* 02 适合图像处理的HSV色彩空间
* 03 BGR色彩空间与HSV色彩空间互相转换
* 04 通道/
* 01 拆分BGR图像中的通道
* 02 拆分HSV图像中的通道
* 03 合并B通道图像、G通道图像和R通道图像
* 04 合并H通道图像、S通道图像和V通道图像
* 05 通过改变通道的值让图像呈现不同的特效
* 06 调整图像的透明度(alpha通道)
* 05 Numpy与OpenCV/
* 01 产生纯黑和纯白的图像
* 02 在黑色图像内部绘制白色图像
* 03 在黑色图像内部绘制白色同心圆
* 04 创建彩色图像
* 05 创建彩色雪花点图像
* 06 水平拼接
* 07 垂直拼接
* 08 拼接图像
* 06 绘制图形/
* 01 绘制直线
* 02 绘制矩形
* 03 绘制实心和空心的同心正方形
* 04 绘制圆形交通信号灯
* 05 绘制随机颜色的同心圆
* 06 绘制随机颜色实心圆
* 07 绘制多边形
* 08 绘制文本UnityMarvel
* 09 绘制斜体文本UnityMarvel
* 10 绘制镜像文本UnityMarvel
* 11 在图像上绘制文本
* 12 跳动的随机颜色小球
* 07 阈值函数/
* 01 不同阈值的处理效果
* 02 对图像进行反二值化处理
* 03 低于阈值零处理
* 04 高于阈值零处理
* 05 截断处理
* 06 让图像拥有清晰的轮廓
* 07 自动技术阈值
* 08 (新增)用多阈值分别转换灰度图像和彩色图像
* 08 几何变换/
* 01 按指定尺寸缩放图像
* 02 按指定比例缩放图像
* 03 用三种方式翻转图像
* 04 向左下角和右下角平移图像
* 05 旋转图像
* 06 向左和向右倾斜图像
* 07 图像的透视效果
* 09 图像运算/
* 01 创建掩模图像
* 02 图像的加法运算
* 03 利用图像加法叠加三色光
* 04 使用掩模覆盖叠加颜色
* 05 十字掩模与风景画做与运算
* 06 十字掩模与风景画做或运算
* 07 对风景画做取反运算
* 08 对风景画做异或运算
* 09 加密图像和解密图像
* 10 利用加权和叠加多张图像
* 11 截图和贴图
* 12 透明图像的拼接
* 13 计算图像矩阵中的最大值和最小值
* 14 计算图像矩阵中的平均值和标准差
* 15 比较两个图像,并取最大值和最小值
* 16 比较两幅图像,并显示最大值图像和最小值图像
* 17 用min函数和max函数截图
* 18 显示红色图像(min函数的应用案例)
* 19 两幅图像的位操作
* 10 滤波器/
* 01 均值滤波器
* 02 中值滤波器
* 03 高斯滤波器
* 04 双边滤波器
* 11 形态学方法/
* 01 腐蚀
* 02 膨胀
* 03 开运算(先腐蚀,再膨胀)
* 04 闭运算(先膨胀,再腐蚀)
* 05 梯度运算(掏空图像)
* 06 顶帽运算(保留图像的外部细节)
* 07 黑帽运算(保留图像的内部细节)
* 12 图形检测/
* 01 检测和绘制图像的轮廓
* 02 不同轮廓的效果
* 03 为多个花朵绘制轮廓
* 04 为小蜘蛛绘制一个矩形的笼子
* 05 为小蜘蛛绘制一个圆形的笼子
* 06 为小蜘蛛绘制凸包
* 07 Canny边缘检测
* 08 检测图像中的钢笔
* 09 检测图像中的金币
* 13 匹配模板/
* 01 找出图像中的卡通图
* 02 搜索相同的图片
* 03 找出图像中所有相似的卡通图像
* 04 统计北京地铁站的站点数量
* 05 在图像上搜索多组相同的卡通图(多模板匹配)
* 14 视频处理/
* 01 打开摄像头,并显示影像
* 02 将摄像头视频转换为灰度视频
* 03 保存摄像头拍摄的图像
* 04 播放视频文件
* 05 用灰度效果播放视频文件
* 06 视频的暂停播放和继续播放
* 07 获取视频文件的属性
* 08 在视频播放窗口上显示播放进度
* 09 用摄像头录制视频
* 10 录制时长为5秒的视频
* 11 截取视频
* 15 人脸识别/
* 01 级联分类器
* 02 人类识别相关API
* 03 用红框标记人脸
* 04 给每一个小姐姐都带上眼镜
* 05 为眼睛做标记
* 06 识别猫脸
* 07 行人跟踪
* 08 识别车牌
* 09 使用Eigenfaces进行人脸分类
* 10 使用Fisherfaces进行人脸分类
* 11 使用LBPH进行人脸分类





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