简介

本课程是一套全面系统的图像处理与计算机视觉实战教程，以OpenCV为核心工具，系统讲解图像处理七大核心算法：图像分割、图像拼接、车辆检测、人脸识别、图像增强、图像修复和边缘检测。课程采用“三天入门到进阶”的高效学习路径，从最基础的OpenCV环境搭建、图像读写、颜色空间转换、绘图操作开始，逐步深入图像运算、几何变换、滤波降噪、边缘检测、形态学操作、轮廓分析、图像金字塔、直方图处理等核心技术。

课程特别注重实战应用，通过多个完整项目案例（如车辆检测与计数系统、虚拟计算器、信用卡数字识别、图像分割与抠图等）将理论知识转化为实际技能。同时详细讲解了特征检测与匹配的关键算法，包括Harris角点检测、SIFT、SURF、ORB等，并深入解析图像拼接、模板匹配、分水岭算法、GrabCut交互式分割等高级应用。

本教程适合计算机视觉初学者、图像处理爱好者、Python/OpenCV开发者以及需要快速掌握图像处理核心技能的学生和工程师。通过系统学习，学员将能够独立完成从图像预处理到高级视觉任务的全流程开发，建立扎实的图像处理知识体系与工程实践能力。

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各集标题与链接

0.1OpenCV入门项目推荐

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1. 2.OpenCV介绍

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2. 3.安装opencv环境

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3. 4，创建和显示窗口

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4. 5.显示图像

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5. 6.保存图片

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6. 7.读取摄像头和视频数据

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7. 8.录制视频

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8. 9.控制鼠标

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9. 10.trackbar用法

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10. 11.RGB和BGR颜色空间

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11. 12.HSV和HSL和YUV

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12. 13.颜色空间的转化

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13. 14.mat的深浅拷贝

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14. 15.颜色通道的分离与合并

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15. 16.画直线

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16. 17.绘制矩形和圆

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17. 18.绘制椭圆

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18. 19.绘制多边形和填充多边形

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19. 20.绘制文本及中文文本

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20. 21.作业讲解

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21. 22.图像运算之加减乘除

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22. 23.图片的融合

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23. 24.OpenCV的位运算

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24. 25.resize用法

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25. 26.作业讲解

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26. 27.图像的翻转和旋转

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27. 28.仿射变换之平移

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28. 29.仿射变换之获取变换矩阵

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29. 30.仿射变换之透视变换

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30. 31.卷积操作

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31. 32.均值滤波和方盒滤波

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32. 33.高斯滤波

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33. 34.中值滤波

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34. 35.双边滤波

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35. 36.sobel算子

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36. 37.scharr算子

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37. 38.拉普拉斯算子

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39. 40.Canny边缘检测

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40. 41.全局二值化

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41. 42.自适应阈值二值化

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42. 43.腐蚀操作

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43. 44.获取形态学卷积核

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44. 46.膨胀操作

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45. 47.闭运算

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46. 47.开运算

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47. 48.形态学梯度

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48. 49.顶帽操作

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49. 50.黑帽操作

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50. 51.查找轮廓

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51. 52.绘制轮廓

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52. 53.计算轮廓面积和周长

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53. 54.多边形逼近

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54. 55.凸包

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55. 56.最小外接矩形和最大外接矩形

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56. 57.高斯金字塔

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57. 58.拉普拉斯金字塔

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58. 59.图像直方图介绍

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59. 60.使用OpenCV统计直方图

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60. 61.拉普拉斯金字塔（复）

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61. 62.直方图均衡化

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62. 63.图像直方图介绍（复）

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63. 64.使用OpenCV统计直方图（复）

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64. 65.直方图均衡化（复）

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65. 66.绘制直方图

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66. 67.使用掩膜的直方图

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67. 68.车辆统计项目(一)

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68. 69.判断是否是车辆

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69. 70.车辆计数逻辑

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70. 71.显示车辆计数信息

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71. 72.特征检测基本概念

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72. 73.harris角点检测数学原理1

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73. 74.harris角点检测数学原理2

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74. 75.harris角点检测应用

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75. 76.sift算法原理

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76. 77.sift算法使用

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77. 78.shi-tomasi角点检测

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78. 79.SURF算法

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79. 80.ORB算法

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80. 81.暴力特征匹配

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81. 82.FLANN特征匹配

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82. 83.图片查找

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83. 84.图像拼接

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84. 85.虚拟计算器项目介绍

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85. 86.打开摄像头和创建Button类

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86. 87.点击操作

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87. 88.虚拟计算器bug修复和重复点击问题解决

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88. 89.模板匹配

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89. 90.匹配多个对象

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90. 91.处理模板图片

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91. 92.数字模板处理和信用卡图片形态学操作

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92. 93.数字轮廓获取和匹配

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93. 94.使用argparse接收用户输入

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94. 95.分水岭算法理论讲解

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95. 96.分水岭算法实战

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96. 97.分水岭实战、二

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97. 98.分水岭算法抠图以及和Canny, findContourns的对比

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98. 99.grabcut原理和使用

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99. 100.交互式grabcut程序

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