这门课值不值得学
很多上班族和转行者想学计算机视觉，但一上来就啃深度学习理论，很容易半途而废。这门基于 Python 的 OpenCV 体系课切入口很务实：它不空谈算法原理，而是直接解决日常工作里的图像处理需求。课程聚焦图像加密解密、数字水印嵌入与提取、物体计数等具体场景。如果你平时工作要处理批量图片、做基础视觉检测，或者需要为后续进阶算法打地基，这门课能帮你把 OpenCV 的核心 API 真正跑通，而不是只停留在装好库的层面。
适合什么基础与学习顺序建议
课程默认你已经掌握 Python 基础语法，能独立写循环和函数，但不需要有任何计算机视觉背景。建议拿到资料后，优先看图像位平面分解和数字水印部分。这两块把底层图像像素操作和位运算讲得很透，是理解后续复杂视觉处理的基础。其次重点看掩模与 ROI 区域提取相关的内容，这是 OpenCV 处理局部图像最核心的思路，脸部打码和可视化水印都依赖这套逻辑。物体计数部分涉及形态学操作和轮廓查找，建议放在最后看，用来串联前面的图像处理流程。不要按顺序从头刷，按场景模块去啃，遇到不懂的 API 现查现用效率最高。
学完能独立做什么与资料练习建议
跟着练完后，你应该能独立完成几件事：给敏感图片做局部马赛克或加密打码，把特定标识作为半透明水印嵌入图片并在需要时提取，以及统计简单场景下的目标数量。资料配合练习时，建议不要只看视频，每看完一个场景模块，立刻找几张自己的照片作为素材跑一遍代码。比如学数字水印时，自己拍张图，把一段文字或另一张图嵌进去，再写代码提取验证。课程里的代码片段要自己动手改参数，比如调整水印融合的权重比例，观察不同位平面对水印可见性的影响，这样才算真正把视觉处理逻辑吃透。
学习用OpenCV Python的各种API开发项目，如数字水印、指纹识别等
课程目录
* 01 图像加密和解密/
* 01 对整个图像进行加密与解密.mp4 18:57
* 02 用掩模方式实现脸部打码和解码.mp4 33:08
* 03 用ROI方式实现脸部打码和解码.mp4 19:35
* 02 数字水印/
* 01 数字水印与位平面.mp4 20:10
* 02 提取灰度图像的位平面.mp4 16:10
* 03 将数字水印嵌入图像，并从图像中提取数字.mp4 23:34
* 04 用ROI构造可视化水印.mp4 08:57
* 05 通过加法融合图像与数字水印（半透明效果）.mp4 15:26
* 06 通过ROI方式嵌入水印和提取水印.mp4 18:26
* 07 将图像印在水印上.mp4 08:56
* 03 物体计数/
* 01 图像中心点的计算原理.mp4 23:17
* 02 在图像的质点处绘制文字.mp4 12:02
* 03 计算轮廓的面积.mp4 09:22
* 04 用轮廓勾勒出图像中的对象.mp4 02:55
* 05 产生不同形态的核.mp4 10:55
* 06 不同核的膨胀效果.mp4 05:05
* 07 zip函数.mp4 03:54
* 08 统计细胞的个数.mp4 18:17
* 04 缺陷检测/
* 01 用开运算去除图像中的噪声.mp4 10:53
* 02 用距离变换函数识别出连在一起的物体.mp4 25:53
* 03 构建最小包围圆形.mp4 10:13
* 04 利用面积比值进行缺陷检测.mp4 27:00
* 05 手势识别/
* 01 绘制手势的凸包.mp4 21:45
* 02 计算凸缺陷.mp4 13:59
* 03 利用面积比识别手势0和手势1.mp4 20:11
* 04 识别数字手势的完整代码.mp4 27:06
* 05 计算图像的匹配度.mp4 10:24
* 06 识别石头、剪刀、布.mp4 12:09
* 06 答题卡识别/
* 01 答题卡识别的基础理论和步骤.mp4 16:27
* 02 识别单选题目（方法1）.mp4 31:06
* 03 识别单选题目（方法2）.mp4 06:10
* 04 检索答题卡的外轮廓.mp4 17:56
* 05 处理答题卡.mp4 15:07
* 06 对答题卡进行倾斜校正与裁边处理.mp4 47:16
* 07 对答题卡进行反二值化处理.mp4 04:30
* 08 找到答题卡内所有的轮廓.mp4 06:24
* 09 找到答题卡内所有选项的轮廓.mp4 09:02
* 10 筛选出每一道题的选项.mp4 22:47
* 11 识别整张答题卡.mp4 36:13
* 07 抠图与隐身/
* 01 获取红色斗篷掩模.mp4 19:28
* 02 掩模图像反二值化的多种方式.mp4 05:04
* 03 用背景填充掩模图像.mp4 04:10
* 04 抠出隐身区域.mp4 03:17
* 05 使用两种方式求像素值之和.mp4 10:21
* 06 使用addWeighted函数求两个.mp4 08:11
* 07 隐身术的完整代码.mp4 14:17
* 08 视频隐身.mp4 10:20
* 08 按图搜索/
* 01 实现原理.mp4 18:55
* 02 缩小图像尺寸.mp4 03:22
* 03 简化色彩（转换为灰度图像）.mp4 02:44
* 04 计算像素点均值.mp4 01:55
* 05 计算感知哈希数据.mp4 03:32
* 06 构造一维感知哈希表的3种方式.mp4 05:58
* 07 ravel函数与flatten函数的区.mp4 03:02
* 08 计算哈希值距离.mp4 03:55
* 09 计算图像库内所有图像的哈希值.mp4 07:20
* 10 按图搜索的完整代码.mp4 09:37
* 09 识别手写数字/
* 01 实现原理.mp4 05:45
* 02 识别手写数字完整实现.mp4 12:42
* 10 识别车牌/
* 01 提取图像中的车牌.mp4 17:50
* 02 分隔车牌内的各个字符.mp4 05:05
* 03 识别车牌中的字符.mp4 06:05
* 11 指纹识别/
* 01 指纹识别概述.mp4 09:34
* 02 确定关键点类型和关键点角度.mp4 17:22
* 03 获取图像的向下采样.mp4 12:12
* 04 使用多种核实现高斯滤波.mp4 05:53
* 05 获取并绘制关键点.mp4 12:46
* 06 使用暴力匹配的方式绘制两幅图像的匹配点.mp4 09:21
* 07 使用FLANN匹配的方式绘制两幅图像的.mp4 02:32
* 08 指纹验证的完整代码.mp4 03:44
* 09 搜索指纹库.mp4 02:12
