Python中OpenCV计算机视觉人脸识别和图像处理实战视频教程

欢迎学习《Python中OpenCV计算机视觉人脸识别和图像处理实战视频教程》课程，你将在 Python 中使用 OpenCV 学习计算机视觉！通过在 Python 中实现人脸识别和图像处理来掌握 Python。 最后更新：8/2021 持续时间：10h 58m | 视频：.MP4，1280×720 30 fps | 音频：AAC，44.1 kHz，2ch | 大小：4.75 GB 类型：电子学习 | 英语语言 您将学到： 使用 OpenCV 处理图像文件 了解计算机视觉和图像处理的基础知识 使用 Python 和 OpenCV 在图像和视频上绘制形状 开始使用 OpenCV 进行图像处理，包括平滑、模糊、阈值处理和形态学操作。 使用 Python 的 OpenCV 图像处理基础。还包括 Python 基础知识复习课程。 使用 Python 和 OpenCV 打开和流式传输视频 使用 OpenCV 和 Python 检测对象，包括角、边缘和网格检测技术 使用 Haar 分类器创建人脸检测软件 拥有最强大的计算机视觉模型工具箱 了解计算机视觉背后的理论 创建强大的计算机视觉应用程序 要求： 基本的Python编程知识 描述： 计算机视觉是一个跨学科领域，涉及如何使计算机从数字图像或视频中获得高级别的理解。从工程的角度来看，它寻求自动化人类视觉系统可以完成的任务。计算机视觉涉及从单个图像或一系列图像中自动提取、分析和理解有用信息。它涉及开发实现自动视觉理解的理论和算法基础。作为一门科学学科，计算机视觉与从图像中提取信息的人工系统背后的理论有关。图像数据可以采用多种形式，例如视频序列、来自多个摄像头的视图或来自医疗扫描仪的多维数据。作为一门技术学科， 区别 与计算机视觉最密切相关的领域是图像处理、图像分析和机器视觉。这些涵盖的技术和应用范围存在显着重叠。这意味着在这些领域中使用和开发的基本技术是相似的，可以解释为只有一个领域具有不同的名称。另一方面，研究小组、科学期刊、会议和公司似乎有必要将自己展示或推销为专门属于这些领域之一，因此，将每个领域与其他领域区分开来的各种特征已经被提出了。 计算机图形从 3D 模型生成图像数据，计算机视觉通常从图像数据生成 3D 模型。还有一种趋势是将这两个学科结合起来，例如，在增强现实中进行了探索。 以下特征看似相关，但不应被普遍接受： 图像处理和图像分析倾向于关注 2D 图像，如何将一幅图像转换为另一幅图像，例如，通过像素级操作（如对比度增强）、局部操作（如边缘提取或噪声去除，或几何变换，如旋转图像。这种表征意味着图像处理/分析既不需要假设也不需要对图像内容进行解释。 计算机视觉包括对 2D 图像的 3D 分析。这会分析投影到一张或几张图像上的 3D 场景，例如，如何从一张或几张图像重建关于 3D 场景的结构或其他信息。计算机视觉通常依赖于对图像中描绘的场景或多或少的复杂假设。 机器视觉是应用一系列技术和方法在工业应用中提供基于成像的自动检测、过程控制和机器人引导的过程。机器视觉倾向于专注于应用，主要是在制造业，例如基于视觉的机器人和用于基于视觉的检查、测量或拣选（例如垃圾箱拣选）的系统。这意味着图像传感器技术和控制理论通常与图像数据处理相结合以控制机器人，并且通过硬件和软件的有效实现来强调实时处理。这也意味着外部条件（例如照明）在机器视觉中可以并且通常比在一般计算机视觉中受到更多控制，这可以支持使用不同的算法。 还有一个称为成像的领域，它主要关注生成图像的过程，但有时也涉及图像的处理和分析。例如，医学成像包括在医学应用中对图像数据进行分析的大量工作。 最后，模式识别是一个使用各种方法从一般的信号中提取信息的领域，主要基于统计方法和人工神经网络。该领域的很大一部分致力于将这些方法应用于图像数据。 应用 应用范围从工业机器视觉系统等任务，例如检查生产线上高速通过的瓶子，到研究人工智能和能够理解周围世界的计算机或机器人。计算机视觉和机器视觉领域有显着的重叠。计算机视觉涵盖了自动化图像分析的核心技术，应用于许多领域。机器视觉通常是指将自动化图像分析与其他方法和技术相结合，在工业应用中提供自动化检测和机器人引导的过程。在许多计算机视觉应用中，计算机被预先编程以解决特定任务，但基于学习的方法现在变得越来越普遍。计算机视觉的应用示例包括以下系统： 自动检测，例如在制造应用中； 协助人类进行识别任务，例如物种识别系统 控制过程，例如工业机器人； 检测事件，例如用于视觉监控或人数统计，例如在餐饮业； 交互，例如，作为计算机人机交互设备的输入； 对象或环境建模，例如医学图像分析或地形建模； 导航，例如，通过自动驾驶车辆或移动机器人；和 组织信息，例如，用于索引图像和图像序列的数据库。 医学 最突出的应用领域之一是医学计算机视觉或医学图像处理，其特点是从图像数据中提取信息以诊断患者。这方面的一个例子是检测肿瘤、动脉硬化或其他恶性变化；器官尺寸、血流等的测量是另一个例子。它还通过提供新信息来支持医学研究：例如，关于大脑结构或关于医疗质量的信息。计算机视觉在医学领域的应用还包括增强人类解读的图像——例如超声波图像或 X 射线图像——以减少噪声的影响。 机器视觉 计算机视觉 的第二个应用领域是工业，有时称为机器视觉，其中提取信息以支持制造过程。一个例子是质量控制，其中自动检查细节或最终产品以发现缺陷。另一个例子是测量机器人手臂要拾取的细节的位置和方向。机器视觉还大量用于农业过程，以从散装材料中去除不需要的食物，这一过程称为光学分选。 军事 军事应用可能是计算机视觉的最大领域之一。明显的例子是探测敌方士兵或车辆以及导弹制导。更先进的导弹制导系统将导弹发送到一个区域而不是特定目标，当导弹到达该区域时，根据本地获取的图像数据进行目标选择。现代军事概念，例如“战场意识”，意味着包括图像传感器在内的各种传感器提供了关于战斗场景的丰富信息集，可用于支持战略决策。在这种情况下，数据的自动处理用于降低复杂性并融合来自多个传感器的信息以提高可靠性。 自动驾驶汽车 较新的应用领域之一是自动驾驶汽车，包括潜水器、陆基车辆（带轮子的小型机器人、汽车或卡车）、飞行器和无人驾驶飞行器 (UAV)。自主级别范围从完全自主（无人驾驶）车辆到基于计算机视觉的系统在各种情况下支持驾驶员或飞行员的车辆。全自动驾驶汽车通常使用计算机视觉进行导航，例如了解其所在位置，或生成其环境地图 (SLAM) 和检测障碍物。它还可用于检测特定任务的特定事件，例如，寻找森林火灾的 UAV。支持系统的例子是汽车中的障碍物警告系统，以及飞机自主着陆的系统。几家汽车制造商已经展示了汽车自动驾驶系统，但这项技术还没有达到可以投放市场的水平。从先进的导弹到用于侦察任务或导弹制导的无人机，有很多军用自动驾驶车辆的例子。太空探索已经通过使用计算机视觉的自动驾驶车辆进行，例如 NASA 的 Curiosity 和 CNSA 的 Yutu-2 漫游车。 触觉反馈 橡胶和硅等材料被用于制造传感器，这些传感器可用于检测微起伏和校准机械手等应用。可以使用橡胶来制作一个可以放在手指上的模具，该模具内部将有多个应变仪。然后可以将手指模具和传感器放置在包含橡胶针阵列的小橡胶片的顶部。然后用户可以佩戴手指模具并描绘表面。然后计算机可以从应变计读取数据并测量一个或多个销钉是否被向上推。如果针被向上推，则计算机可以将其识别为表面缺陷。这种技术对于在非常大的表面上接收缺陷的准确数据很有用。这种手指模具传感器的另一个变体是包含悬挂在硅中的相机的传感器。硅在相机外部形成一个圆顶，嵌入在硅中的是等距的点标记。然后可以将这些摄像头放置在机械手等设备上，以便计算机接收高度准确的触觉数据。 其他应用领域包括： 支持电影和广播的视觉效果创建，例如摄像机跟踪（匹配移动）。 监视。 驾驶员困倦检测 在生物科学中跟踪和计数生物体 [参考：维基百科] 本课程面向的对象： 任何对数据科学、计算机视觉或人工智能感兴趣的 人 想要使用 OpenCV 开始使用 Python 计算机视觉的 任何人 对构建计算机视觉应用程序感兴趣的 任何人 任何想在今年提高编程水平的 人 任何想进阶的人他/她的 Python 编程生涯 猜你喜欢OpenCV图像处理技术从入门到精通Python项目实战视频教程Image Processing using OpenCV (0.947)Python+OpenCV带口罩人脸识别检测深度学习项目开发视频教程 (0.763)Python自动车牌识别系统和OCR Web应用系统实战开发视频教程 (0.738)基于Python的图像处理和计算机视觉OpenCV完整视频教程 (0.733)深度学习模型学习和Python计算机视觉&NLP项目实战视频教程Build Computer Vision & NLP Projects (0.728)