主要内容
手册中目前包含52个实战项目,具体内容如下:
第一部分(源码在文章种):
- 基于OpenCV的图像融合
- 基于OpenCV的显著图绘制
- 基于OpenCV的图像翻转和镜像
- 基于OpenCV的条形码区域分割
- 基于OpenCV的实用图像处理操作
- 基于OpenCV的路面质量检测
- 基于OpenCV修复表格缺失的轮廓
- 基于OpenCV和Tensorflow的深蹲检测器
- 利用OpenCV实现基于深度学习的超分辨率处理
- 使用OpenCV在Python中访问IP摄像头
- 使用OpenCV检测坑洼
- 使用OpenCV进行图像全景拼接
- 使用OpenCV进行颜色分割
- 使用OpenCV实现图像覆盖
- 使用OpenCV实现图像增强
- 使用OpenCV自动去除背景色
- 使用OpenCV构建运动检测器(Translate)
第二部分(源码在Github上):
- 基于OpenCV的图像阴影去除
- 基于OpenCV的车辆变道检测
- 基于OpenCV的多位数检测器
- 基于OpenCV的焊件缺陷检测
- 基于OpenCV的人脸追踪
- 基于OpenCV的人员剔除
- 基于OpenCV的实时睡意检测系统
- 基于OpenCV的实时停车地点查找
- 基于OpenCV的图像强度操作
- 基于OpenCV的网络实时视频流传输
- 基于OpenCV的位姿估计
- 基于OpenCV的直方图匹配
- 基于OpenCV的阈值车道标记
- 基于OpenCV建立视差图像
- 使用OpenCV预处理神经网络中的面部图像
- 使用OpenCV实现车道线检测
- 基于Python进行相机校准
- 基于OpenCV 的车牌识别
- 基于OpenCV的情绪检测
- 基于OpenCV的表格文本内容提取
- 基于OpenCV的实时面部识别
- 基于OpenCV的图像卡通化
- 基于python和OpenCV构建智能停车系统
- 基于深度学习OpenCV与python进行字符识别
- 基于自适应显着性的图像分割
- 使用OpenCV对运动员的姿势进行检测
- 使用OpenCV实现道路车辆计数
- 使用OpenCV实现哈哈镜效果
- 使用OpenCV为视频中美女加上眼线
- 使用Python,Keras和OpenCV进行实时面部检测
- 使用TensorFlow和OpenCV实现口罩检测
- 使用TensorFlow+OpenCV的社交距离检测器
- 使用深度学习和OpenCV的早期火灾检测系统
- 用OpenCV实现猜词游戏
- 基于OpenCV的图像分割
部分项目结果
手册中目前包含52个实战项目,具体内容如下:
图像拼接结果
条形码区域检测
车道线检测
车道线检测结果
图像增强
车牌识别
情绪检测
显著性分割结果
视频添加眼线
深蹲检测结果