通过深度学习、Opencv4和Python掌握计算机视觉

成为计算机视觉大师，使用OpenCV4、Dlib和深度学习实现对象检测、跟踪和识别，这门课程是你进入计算机视觉领域的终极指南。我们将从最基础的开始，即图像形成和特征，执行基本的图像处理(读/写图像和视频+图像操作)，使用跟踪条和鼠标事件使CV应用程序交互，在最终掌握高级计算机视觉主题，即对象检测、跟踪和识别之前，建立您的计算机视觉技术(分割、过滤和特征)技能集。最后，我们将开发一个完整的端到端视觉授权系统(安全访问)。Master Computer Vision With Deep Learning, Opencv4 & Python

本课程由以下几个主要标题组成。计算机视觉基础知识图像处理基础知识(编码)CV-101(理论+编码)高级[检测](理论+编码)高级[跟踪](理论+编码)项目:PeopleTrackr(人群监控系统)高级[识别](理论+编码)项目:EasyAttend(现场考勤系统)项目:安全访问(端到端项目开发&部署)再见从基础到高级，每个主题都将伴随着理论的编码会话。编程作业也可以用来测试你的知识。Python面向对象的编程实践将用于更好的开发。学习成果-计算机视觉读/写图像和视频+图像操作带跟踪条和鼠标事件的交互式CV应用学习CV技术，即(变换、过滤、分割和特征)了解、培训和部署高级主题，即(对象检测、跟踪和识别)通过完成每个主题的作业来测试您的知识。【项目-1】people trackr:人群监控系统【项目-2】easy attend:教室和办公室的现场考勤系统。[最终项目]安全访问:适用于您计算机的端到端视觉授权系统。-算法LBP和Dlib之类的面部识别算法-实现LBP(快速-不太准确)Dlib-实现(慢速-准确)单个对象跟踪器CSRT、kcf多个对象跟踪器深度分类(慢速-准确)对象检测哈尔级联(快速-不太准确)YoloV3(慢速-准确)计算机视觉技术Sift | Orb特征匹配Canny边缘检测二进制、Otsu和自适应阈值k均值分割凸包近似课程前要求软件basedopencv 4预测通过浏览我们所有可用的免费预览获得一个好主意，如果有任何困惑，请随时联系我们


你会学到什么
通过向领域专家学习，成为一名优秀的计算机视觉程序员。
从编码图像处理基础开始，即(图像访问和操作)
通过学习使用跟踪条和鼠标事件，使您的CV项目具有交互性
深入研究CV_101主题，即(转换、过滤、分割、轮廓和特征)
征服高级技术，如对象检测、对象跟踪、对象识别
了解、培训和部署Haar Cascade和YOLOv3用于目标检测
使用CSRT、KCF等执行单个对象跟踪。和使用深度排序的多对象跟踪。
实现并比较简单的人脸识别器，如LBP，FisherFaces和高度精确的dlib实现。
安全访问:创建一个python可执行文件，通过完整的端到端开发，只允许授权人员在您的pc上访问。

要求
Python基础编程

本课程适合对计算机视觉感兴趣的初级Python开发人员、想要研究/选择计算机视觉的本科生、想要增加计算机视觉技能的大学毕业生、想要温习一些基础知识的计算机视觉程序员

MP4 |视频:h264，1920×1080 （其中前四章为1280X720 共11大章节） |语言：英语+中英文字幕（云桥CG资源站 机译） |课程时长:12小时3分钟


课程目录：

第1部分:先决条件

第1讲GitHub资源和依赖项

第2讲环境设置

第二部分:导言

第三讲计算机视觉基础

第3部分:图像处理基础

第4讲在OpenCV中读/写图像和视频(编码)

第五讲图像处理(编码)

第六讲重要函数(编码)

第7讲让CV应用程序具有交互性#1:跟踪条

第8讲让CV应用程序具有交互性#2:鼠标事件

第四部分:CV-101

第九讲图像变换(理论)

第十讲图像变换(编码)

第十一讲图像滤波(理论)

第12讲图像滤波(编码)

第十三讲图像分割(理论)

第14讲图像分割(编码)

第十五讲图像轮廓(理论)

第16讲图像轮廓(编码)

第17讲图像特征-关键点(理论)

第18讲图像特征-关键点(编码)

第19讲图像特征——描述符(理论)

第20讲图像特征-描述符(编码)

第21讲特征匹配

第5部分:高级(检测)

第22讲物体探测(理论)

第23讲哈尔级联(理论)——物体探测

第24讲训练一个定制的Haar级联探测器(编码)-目标探测

第25讲使用哈尔级联(编码)的检测-目标检测

第26讲YOLO(理论)——物体探测

第27讲OpenCV(编码)中使用YOLO的检测-对象检测

第28讲在自定义数据集上训练YOLO(编码)-对象检测

第6部分:高级(跟踪)

第29讲什么是物体跟踪？

第30讲单个目标跟踪(理论)-比较

第31讲单个目标跟踪(编码)

第32讲多目标跟踪(T + C)

第33讲MOT:深度排序(理论)

第34讲MOT:深度排序(设置)-环境设置

第35讲MOT:深度排序(理论)-算法概述

第36讲MOT:深度排序(编码)

第7节:项目1: PeopleTrackr

第37讲特色1:真人计数器

第38讲特征2:显示轨迹

第39讲特征3:关注可疑的人

第8部分:高级(认可)

第40讲什么是图像识别？

第41讲人脸识别OpenCV(理论)-比较

第42讲人脸识别OpenCV(编码)

第9节:项目2:现场考勤系统

第43讲A部分:工作流和数据集采集

第44讲B部分:实施

第10部分:最终项目:安全访问

第45讲A部分:人脸检测

第46讲B部分:跟踪

第47讲C部分:对齐和表示

第48讲D部分:匹配

第49讲E部分:多重处理

第十一节:再见

第50讲给学生的信息