計算機(jī)視覺與OpenCV算法學(xué)習(xí)內(nèi)容總結(jié)
計算機(jī)視覺是一項基于數(shù)字圖像和視頻處理的前沿技術(shù)，在人工智能領(lǐng)域中得到了廣泛應(yīng)用。而OpenCV（開源計算機(jī)視覺庫）是一款以C++語言為主的跨平臺計算機(jī)視覺庫，被廣泛認(rèn)可為業(yè)界最優(yōu)秀的計算機(jī)視覺庫之一。
相比于傳統(tǒng)的圖像處理技術(shù)，計算機(jī)視覺和OpenCV算法極大地提高了圖像和視頻的處理效率和準(zhǔn)確性，同時也帶來了更多的應(yīng)用場景和商業(yè)價值，具有重要的實際意義：
自動化視覺檢測：比如在生產(chǎn)制造行業(yè)、醫(yī)療行業(yè)中，計算機(jī)視覺可以識別和分析產(chǎn)品缺陷、醫(yī)學(xué)影像等數(shù)據(jù)，大大提高了生產(chǎn)效率和醫(yī)療精度。
智能安防監(jiān)控：比如計算機(jī)視覺可以對監(jiān)控攝像頭拍攝到的人員進(jìn)行監(jiān)測與識別，有效杜絕犯罪活動，保障社會安全。
智能駕駛和無人機(jī)導(dǎo)航：計算機(jī)視覺也被廣泛應(yīng)用于智能駕駛和無人機(jī)導(dǎo)航領(lǐng)域，大大提高了車輛駕駛和無人機(jī)飛行的自動化程度，增強(qiáng)了系統(tǒng)的智能性、穩(wěn)定性以及安全性。
人工智能與大數(shù)據(jù)應(yīng)用：計算機(jī)視覺的技術(shù)也被廣泛應(yīng)用于人工智能領(lǐng)域，從圖像標(biāo)注和識別到智能算法優(yōu)化等各方面發(fā)揮重要作用。
因此，計算機(jī)視覺與OpenCV算法是一項具有重要意義且快速發(fā)展的技術(shù)，在各個行業(yè)和應(yīng)用場景中均發(fā)揮著越來越關(guān)鍵的作用。未來這項技術(shù)還將持續(xù)進(jìn)化和創(chuàng)新，為人們生活、工作甚至社會的發(fā)展帶來更多的可能性和機(jī)遇。
但是計算機(jī)視覺與OpenCV算法需要學(xué)習(xí)哪些內(nèi)容，該如何學(xué)習(xí)呢，今天我們就在這里做一個詳細(xì)的總結(jié)：
1、OpenCV算法開發(fā)學(xué)習(xí)
OpenCV4是一款跨平臺計算機(jī)視覺庫，包含了眾多的模塊，每個模塊都有其獨特的用途和特點。以下是OpenCV4中主要模塊的介紹：
OpenCV的 core 模塊是整個庫的核心模塊，它提供了大量的函數(shù)和類來支持圖像處理、計算機(jī)視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域中的幾乎所有操作。該模塊的主要功能包括：
core模塊
數(shù)組結(jié)構(gòu)： core 模塊中最重要的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是Mat，它是一個多維數(shù)組，用于存儲圖像和其他數(shù)據(jù)。除此之外，它還定義了一些向量對象，如Point, Size和Rect等。
數(shù)學(xué)運算與矩陣處理： core 模塊提供了大量的數(shù)學(xué)函數(shù)和線性代數(shù)工具，如矩陣運算、特征值分解、SVD分解、線性方程組求解等。
imgcodecs模塊
OpenCV的imgcodecs模塊是一個用于加載和保存圖像的模塊，它提供了廣泛的圖像編解碼器，包括JPEG、PNG、BMP、GIF、TIFF等格式。同時，它支持使用多種壓縮方式存儲和讀取圖像數(shù)據(jù)，比如無損壓縮、區(qū)域壓縮等。
imgproc模塊
OpenCV的 imgproc 模塊是計算機(jī)視覺領(lǐng)域中最重要的模塊之一，在圖像處理方面提供了豐富的功能和強(qiáng)大的性能。該模塊主要提供以下功能：
圖像變換：包括縮放、旋轉(zhuǎn)、仿射和透視變換等多種變換方式，同時也提供了極線約束變換函數(shù)。
圖像濾波：提供了各種類型的圖像濾波器，如高斯濾波器、中值濾波器、雙邊濾波器等，以及形態(tài)學(xué)濾波器，如腐蝕、膨脹、開運算和閉運算等，用于處理圖像中的噪聲和錯誤感知情況。
圖像分割：包括閾值分割、自適應(yīng)閾值分割、區(qū)域生長和分水嶺分割等方法，常見應(yīng)用領(lǐng)域是目標(biāo)檢測和識別。
形狀分析： core模塊通過重心、輪廓分析、凸包、圖形逼近等技術(shù)，針對二維或三維對象進(jìn)行特征分析方法，如檢測圖像中的圓、直線，測量物體大小、形狀，等等。
highgui模塊
OpenCV的 highgui 模塊是專門用于窗口顯示和事件處理的模塊。該模塊提供了一些可用于創(chuàng)建GUI界面，并與圖像或視頻進(jìn)行交互的函數(shù)和工具。下面是highgui模塊的主要功能：
窗口管理：提供了可以用來創(chuàng)建、命名、移動、重置和關(guān)閉窗口等函數(shù)。比較常見的窗口包括原始圖像窗口、鼠標(biāo)交互窗口、控制條窗口等。
鼠標(biāo)和鍵盤事件響應(yīng)：通過注冊回調(diào)函數(shù)，用戶可以快速定義在窗口中的鼠標(biāo)點擊和按鍵等事件。這種特性支持了交互式程序開發(fā)。
videoio模塊
OpenCV 的 videoio 模塊提供了一系列用于視頻輸入輸出的類和函數(shù)，其主要功能包括：
視頻捕獲：該模塊提供了 VideoCapture 類，它可以打開本地攝像頭或者讀取一個視頻文件，并可以讀取視頻幀并進(jìn)行處理。
碼流壓縮和解碼：videoio 模塊提供了 VideoWriter 和 VideoCapture 兩個類，既可以進(jìn)行視頻幀編碼為指定格式的編碼器調(diào)用，同時也可以配合VideoCapture類進(jìn)行視頻幀解碼。常見的視頻編解碼器包括MPEG, H.264, VP8/VP9等。
視頻輸出：可以通過 VideoWriter 類將視頻存儲到本地文件中，并采用相應(yīng)編解碼器傳輸，以替換簡單的 FileStorage等接口方法。
video模塊
OpenCV 的 video模塊提供了視頻分析功能，主要包含運動估計、背景分離、對象跟蹤等視頻處理相關(guān)內(nèi)容。
photo模塊
OpenCV 的 photo模塊提供了圖像修復(fù)和圖像去噪相關(guān)內(nèi)容。
feature2d模塊
OpenCV 的 feature2d 模塊是用于圖像特征提取和描述的模塊，提供了多種關(guān)鍵點檢測和特征描述算法。
其中常見的關(guān)鍵點檢測算法有 Harris 角點檢測、Shi-Tomasi 角點檢測、SIFT 關(guān)鍵點檢測、SURF 關(guān)鍵點檢測等；特征描述算法包括 SIFT 描述符、SURF 描述符、ORB 描述符等。
?calib3d 模塊
OpenCV 的 calib3d 模塊是用于攝像機(jī)標(biāo)定和三維重構(gòu)的模塊，提供了多種相機(jī)標(biāo)定和姿態(tài)估計算法。
其中常見的攝像機(jī)標(biāo)定算法有 Zhang's 方法、Tsai's 方法、OpenCV 自帶的基于棋盤格和圓點的標(biāo)定方法等，通過對標(biāo)定板拍攝的多張圖像進(jìn)行處理，可以得到相機(jī)內(nèi)參矩陣、畸變參數(shù)等信息。而姿態(tài)估計算法可以從相機(jī)拍攝的多個視角下獲取對象的三維位置姿態(tài)信息，包括了 PnP（Perspective-n-Point）問題求解、立體匹配求解等。
除此之外，calib3d 模塊中還提供了立體攝像頭標(biāo)定、雙目匹配、三角化等功能，以及針孔相機(jī)模型轉(zhuǎn)換為魚眼相機(jī)模型的工具。
objdetect 模塊
OpenCV 的 objdetect 模塊是用于目標(biāo)檢測的模塊，提供了多種目標(biāo)檢測算法和訓(xùn)練工具。
其中常見的目標(biāo)檢測算法有 Haar 特征分類器（Cascade Classifier）、HOG+SVM等。Haar 特征分類器是一種基于 Adaboost 算法的分類器，應(yīng)用廣泛且易于理解；而 HOG+SVM 是基于 Histogram of Oriented Gradients 和 SVM 的方法，可以在復(fù)雜背景下實現(xiàn)比較好的目標(biāo)檢測效果。
ml模塊
OpenCV 的 ml 模塊是用于機(jī)器學(xué)習(xí)的模塊，提供了多種經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)算法和流程，包括分類（Classification）、回歸（Regression）、聚類（Clustering）、降維（Dimensionality Reduction）等任務(wù)。
其中常見的機(jī)器學(xué)習(xí)算法有 KNN、SVM、決策樹（Decision Tree）、隨機(jī)森林（Random Forest）等。這些算法通過對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，得到一個模型，再利用該模型對新的輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測或分類。
除了提供各種機(jī)器學(xué)習(xí)算法外，ml 模塊還提供了特征選擇（Feature Selection）、交叉驗證（Cross-validation）等工具，可以幫助數(shù)據(jù)科學(xué)家更好地構(gòu)建和評估機(jī)器學(xué)習(xí)模型。
dnn模塊
OpenCV 的 dnn 模塊是一個深度學(xué)習(xí)模塊，提供了用于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）的工具和算法，使用戶可以使用訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來進(jìn)行圖像和視頻分析。
dnn 模塊支持各種常見的深度學(xué)習(xí)框架，如 Caffe、TensorFlow、MXNet 等，并提供了一些預(yù)訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型，例如 SSD、YOLO、MobileNet 和 ResNet 等。在 OpenCV 中，用戶可以通過構(gòu)建 DNN 模型并加載預(yù)訓(xùn)練權(quán)重文件來實現(xiàn)目標(biāo)檢測、人臉識別、語義分割等任務(wù)。
除了加載預(yù)訓(xùn)練模型以外，dnn 模塊也提供了一些工具函數(shù)，例如 BlobFromImage 函數(shù)，可以將圖像轉(zhuǎn)換為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入的 blob 對象；還提供了一些優(yōu)化算法，例如邊界框回歸和非極大值抑制（NMS）算法，以提高目標(biāo)檢測的準(zhǔn)確性。
我們的視頻課程
是的，你沒猜錯，這么詳細(xì)認(rèn)真精美完整的內(nèi)容，就是我們的視頻課程的內(nèi)容，但是這個還不是課程的全部：
《計算機(jī)視覺與OpenCV算法實戰(zhàn)》課程還包括很多OpenCV的實戰(zhàn)案例。
還包括pytorch、TensorFlow兩種非常常見的深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練框架的學(xué)習(xí)講解，還有TensorFlow lite和tensorrt的模型部署實戰(zhàn)案例講解。
不用擔(dān)心環(huán)境搭建的問題，不用擔(dān)心代碼運行的問題，因為這些我們都考慮到了。
什么，你不會C++/Python開發(fā)？？
這些我們也考慮到了，我們的課程還包括C++/Python的開發(fā)，一個系列的內(nèi)容都包含了，你可以花一門課程的價錢學(xué)習(xí)到所有相關(guān)的內(nèi)容。
你以為這就夠了嗎？
我們的這個課程其實是自動駕駛?cè)腴T到實戰(zhàn)的一個綜合課程，而計算機(jī)視覺與OpenCV算法只是這個知識的一角，所以我們的課程是這樣的：
課程優(yōu)勢
1、持續(xù)更新，永久有效，課程因為內(nèi)容的增加會向上調(diào)整價格，所以現(xiàn)在購買具有“升值”功能；
2、課程內(nèi)容很精細(xì)，有入門和進(jìn)階；
3、購買課程后會收到信息，可以添加老師的vx，交流溝通遇到的問題；
4、課程完善后會有直播授課安排，現(xiàn)場答疑交流。
