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    基于OpenCV的精度测量项目实战

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    通过案例实战演示tensorflow+opencv实现行人检测模型训练\导出\使用的技术解决路径
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    使用OpenCV解决实际问题,提升其各个??楹嵯蜃酆显擞媚芰?,学会解决数字识别类问题思路方法!
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    学会使用tensorflow object detection框架、理解迁移学习的基本概念与用法。使用预训练模型作为检查点进行模型迁移学习实现宠物识别与手势识别,学会如何从原始图像数据实现VOC2012数据集制作、生成tf.record数据、模型迁移学习config文件修改、网络fine-tunin
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    在掌握基本原理与理论的基础上,掌握图像阈值化分割方法与二值化方法、掌握二值图像的连通组件查找,轮廓查找,横纵比与面积过滤,对象面积与周长测量,中心位置寻找,角度测量,几何形状识别与外形轮廓不变性匹配技术,对视频进行分析处理,学会背景建模,前景对象提取,颜色对象跟踪,人脸实时检测,视频车道线实时检测。
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    通过本课程的学习,不仅能掌握fasterRCNN训练原理,而且能极大提高深度学习的代码能力。
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    一步一步,手把手地介绍包括环境搭建,算法分析,基于QT的视频采集和图像处理软件框架的实现,如何加速现有算法,并且最终实现基于嵌入式平台的特征点识别项目。目能够使开发者能够形成开发一个完整嵌入式图像处理项目开发能力;并且培养分析问题、解决问题的意识。
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    在掌握突出处理基本概念的前提下,掌握图像卷积模糊、边缘梯度计算,一阶导数算子与二阶导数算子的运算,自定义滤波、高斯与椒盐噪声图像生成与图像去噪声增强,掌握直方图对比与反向投影技术,利用它们解决实际问题,掌握模板匹配与图像金字塔,利用金字塔实现多尺度模板匹配,理论与实操API知识学习。
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    帮助Java应用开发人员学习图像处理与计算机视觉框架OpenCV、用浅显易懂的比喻教学讲授主要API相关算法原理、通过OpenCV学习掌握相关图像处理知识,做一个快速的图像处理应用开发者,在工业4.0时代增加自身价值,掌握图像处理相关知识与Java语言使用OpenCV开发图像处理功能与应用技能。
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    帮助应用开发人员避开学习图像处理时大量繁琐数学公式、用浅显易懂的比喻教学讲授主要API相关算法原理、帮助大家通过OpenCV学习掌握相关图像处理知识,做一个快速的图像处理应用开发者,在工业4.0时代增加自身价值,掌握图像处理相关知识与OpenCV开发技能。
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    帮助应用开发人员在掌握图像处理基本知识的基础上,灵活运用所学知识解决日常工作中遇到常见图像处理类相关问题,同时加深对图像处理知识的理解与领悟,锻造与培养使用 OpenCV图像处理相关API解决实际问题的能力。
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