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结合C++和OpenCV全面讲解计算机视觉编程，不仅涵盖计算机视觉和图像处理的基础知识，而且通过完整示例讲解OpenCV的重要类和函数。《OpenCV计算机视觉编程攻略（第2版）》主要内容包括OpenCV库的安装和部署、图像增强、像素操作、图形分析等各种技术，并且详细介绍了如何处理来自文件或摄像机的视频，以及如何检测和跟踪移动对象。
通过计算机或手机等机器观察周围环境的方法称为计算机视觉。模拟人眼的严峻工作可以追溯到50年代，我们已经在这个领域走了很长一段路。计算机视觉已经通过不同的电子商务或相机应用进入到了我们的手机。机器拥有像人一样的眼睛，机器将会做更多的事情。人眼有着复杂的结构，而通过眼睛观察来理解环境是一个更加复杂的现象。以类似的方式，使机器能够看到事物并使其具有足够的能力以理解它们所看到的内容并进一步对其进行分类，仍然是一项艰巨的工作。使用计算机视觉等效于眨眼间就可以进行数百万次计算，其准确性几乎与人眼相同。这不仅涉及将图片转换为像素，然后尝试通过这些像素了解图片中的内容，也将不得不首先了解如何从这些像素中提取信息并了解其代表的内容。立即预约课程
理解如何通过机器看
用数字表示颜色：在计算机科学中，每种颜色都由指定的十六进制值表示。这就是机器理解图像像素组成颜色的一种编码方式。而作为人类，我们拥有能力根据深浅来区分不同的颜色。
图像分割：计算机被用来识别相似的颜色组，然后分割图像，即将前景与背景区分开。颜色渐变技术用于查找不同对象的边缘。
查找角点：分割后，然后查找图像中的某些特定的特征，也可被称为角点。简而言之，算法会搜索以一定角度相交的线，并以一种颜色的阴影覆盖图像的特定部分。特征（也称为角点）像是积木，可帮助查找图像中包含的更详细的信息
找纹理：正确识别图像的另一个重要方面是区分图像中的纹理。两个对象之间的纹理差异使机器更容易正确地对对象进行分类
做出猜测：执行上述步骤后，机器需要做出大概率正确的猜测，并将图像与数据库中存在的图像进行匹配
，一台机器会看到更大，更清晰的画面，并根据所提供的算法说明检查是否正确识别了该画面。在过去的几年中准确性得到了很大的提高，但是当机器要求处理带有混合物体的图像时，机器仍然会犯错误。
课程简介
理解和感受工程师经常讲的“道”和“术”
道”：能知道一些基本、基础应知应会的原理，能在这个基础上，去阅读一些新的论文，提升学员的知识面
术”：能写代码，能将代码跑通，获得到精神上的快乐和满足，即使不明觉厉，也能解决问题。
通过案例和不断想到的Ideas，帮助学员真正理解，企业为什么需要员工，为什么特别需要有创新思维的员工，让学员能在职场上更好的表现。
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课程大纲
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