零基礎入門計算機視覺Python培訓

1.圖像處理（包括相關庫安裝與基本圖像處理操作）

2.過濾處理與特征提取（包括圖像過濾，高斯模糊，邊緣檢測等）

3.高級圖像特征檢測（oFAST檢測,rBRIEF方法）

4.圖像分割（輪廓檢測,分水嶺算法）

5.機器學習與神經網絡的運用（邏輯回歸，支持向量機，K近鄰，MNIST分類等）

6.計算機視覺進階（OpenCV,Haar Cascade,SIFT,KCF,LK追蹤）

章節1:

章節2:圖像處理試看
2從圖像處理開始談起
3生物信息識別的運用
4醫療行業的運用
5人像識別的運用
6從零開始從簡易的Python庫入手
7運用PIL打開文件并顯示
8運用PIL處理并儲存圖片
9ROI概念介紹
10圖像坐標軸與普通坐標軸區別
11創建
12Crop剪裁出ROI
13像素點RGB與三原色
14像素點提取與返回RGB信息
15greyscale與黑白轉換
16黑白與灰度辨析
17黑白與灰度像素信息對比
18圖像縮小與數據損失的思考
19圖像增大與就會有更多信息嗎
20圖像旋轉的實現
21圖片亮度的調整
22亮度調整背后發生了什么
23對比度調整與原理
24像素級別改變與對比示例
25科學計算當然要用科學庫
26科學圖形計算配置.
27scikit圖像模塊與IO
28圖像儲存于后綴
29 GIF和PNG與JPEG三種格式對比
30 自帶圖片數據的調用與對比