欢迎学习《OpenCV算法学习和计算机视频与深度学习项目开发视频教程》课程，你将学习 Python 编码语言和 OpenCV 算法以构建您自己的计算机视觉和深度学习解决方案。
课程介绍
这是快速掌握 Python 和 OpenCV 知识并精通设计计算机视觉和深度学习解决方案的最佳课程。
随着 AI 驱动的组织趋势越来越流行，该行业急需精通 Python 和 OpenCV 的计算机视觉专家。本课程旨在从 Python 编码语言的基础知识开始，包括数据类型、运算符、循环、函数、模块、文件处理、异常处理以及流行的编码实践，然后慢慢带您了解高级 Python 概念，例如 Lambda , Map, Filter, Object Oriented Programming, Decorator, Generator, DateTime, Math, Random, Statistics, Sys, OS, Numpy, Pandas, Matplotlib 和 OpenPyXL。
不仅如此，本课程更进一步，全面涵盖了 OpenCV 主题，包括图像阈值处理、图像噪声去除、图像裁剪和旋转、图像注释、图像检测以及视频的 OpenCV，提供 35 多个支持笔记本可供下载包含练习的例子。每个关键主题末尾的测验可帮助您评估自己的知识并确定需要改进的领域。除此之外，课程结束时的 5 个 LIVE 项目是目前业界最受欢迎的计算机视觉解决方案，您可以获得详细的代码演练以及可下载的源代码。
以下是我们将要学习的几个主题：
· Python 和 OpenCV 设置
· Python 数据类型和运算符
· Python 循环 – For、While、If-Else
· Python – 函数、模块和文件处理
· 流行的编码实践和异常处理
· 高级函数 – Lambda、Map、过滤器、重用
· 面向对象编程、装饰器和生成器
· 内置模块 – DateTime、Math、Random、Statistics、Sys、OS
· 外部库 – Numpy、Pandas、Matplotlib、OpenPyXL
· 图像阈值化——简单、自适应和 Otsu 的二值化
· 去噪技术——形态学操作、小点和噪声、图像模糊、膨胀、侵蚀和图像处理的内核
· 图像裁剪和旋转
· 图像标注——在图像上绘制文本、矩形、圆形和线条
· 图像检测——斑点、边缘和轮廓检测
· OpenCV – 从录制的视频中读取
· OpenCV – 从实时摄像头读取和写入
· Python Web Scraping 使用 BeautifulSoup 和 RegEx 解决方案
· 用 Python (Flask) 解决方案发送邮件
· 使用 Python 解决方案从 PDF 中提取文本
· 使用OpenCV解决方案进行模板匹配
· 使用 OpenCV 解决方案通过在实时摄像机中进行标记来跟踪对象
注册本课程并成为计算机视觉专家！！
本课程面向的对象：
对计算机视觉和深度学习感兴趣的 Python 初学者开发人员
计算机视觉开发人员
机器学习工程师
任何想学习 Python 和 OpenCV 以提高其职业前景的
人 任何希望成为计算机视觉专家的人
你会学到什么
- 了解Python的实际用途，以构建解决方案并成为专家
- 了解Python的数据类型、运算符、循环、函数、模块、文件处理以及最佳编码实践
- 使用高级Python概念-Lambda、面向对象编程、装饰器和生成器
- 学习使用Python的内置库-日期时间、数学、随机、统计、系统、操作系统
- 在Numpy、Pandas、Matplotlib和OpenPyXL方面建立专业知识
- 了解OpenCV处理图像和视频的基础知识
- 使用OpenCV应用简单阈值、自适应阈值和Otsu的二值化
- 使用噪声去除技术，包括形态学操作、小点和噪声、图像模糊、膨胀和腐蚀
- 精通图像裁剪和旋转、图像注释和图像检测
- 了解如何将OpenCV用于实时网络摄像头和录制的视频
- 构建用于Web抓取、使用Flask应用程序发送电子邮件以及从PDF文档中提取文本的Python解决方案
- 构建OpenCV解决方案，通过在LIVE Camera中标记模板匹配和跟踪对象
Genre: eLearning | MP4 | Video: h264, 1280×720 | Audio: AAC, 44.1 KHz
Language: English | Size: 1.81 GB | Duration: 6h 40m