全部试看小节
本章作为课程内容引入，主要介绍课程实战项目，课程的学习方法以及课程内容具体安排，希望大家都能通过这门课程，学有所成，学有所归。
工欲善其事必先利其器，无论何种系统，本章将带你手把手快速搭建起OpenCV开发环境。
本章先带你了解“车辆检测”贯穿项目，带你掌握如何加载音视频文件，并将音视频文件展示出来，最后还将带你实践OpenCV控制鼠标，TrackBar控件的使用。
本章带你掌握OpenCV必知必会的基础知识，包括色彩空间的变换、ROI、OpenCV中最重要的结构体Mat以及获取图像的属性等。
本章带你掌握OpenCV中最基本的图形绘制，包括线、矩形、圆等，最后还将前面课程中鼠标的控制与图形的基本绘制结合，手把手带你实现一个经典绘制的作业。
本章详细介绍了图像的算述运算和位运算，最后通过为图像添加水印的大作业使同学们可以知道如何运用课程中所讲的方法。
本章你将掌握几个图像变换的基本操作，如图像的放大、缩小、旋转等，这些操作都是我们日常生活和工作中经常用到的。
本章带你了解OpenCV中的滤波器，包括低通滤波与高通滤波，其中低通滤波用于降噪，而高通滤波用于边缘检测，这些方法都是后面实现物体识别的基础。
形态学是OpenCV中的核心内容，通过它可以将小块区域连成一片，也可以将大块区域分割成多个小块，还可以通过它去除噪音，后面高阶知识的学习几乎都是以本章内容为基础的，因此本章内容你一定要牢牢掌握。
目标识别是计算机视觉最重要的应用之一，如人脸识别，车辆检测等都属于目标识别的范畴。本章将以车辆识别为例，结合前面所学系统掌握如何对路上的车辆进行检测。
特征点检测与匹配是计算机视觉中非常重要的内容。不是所有图像操作都是对每个像素进行处理，有些只需使用4个顶点即可，如图像的拼接、二维码定位等。本章先来掌握什么是角点，知道什么是特征点以及检测特征点的方法，最后以图像的拼接为例，带你掌握如何使用这些技术实现图像拼接。...
本章将学习图像分割与修复。图像分割是计算机视觉中的一个重要领域，通过它我们可以做物体的统计，背景的变换等许多操作，而图像的修复可以说是它的逆运算。
机器学习是当今非常热门的技术，它是解决计算机视觉问题的一个重要方法。它包括两部分：传统的机器学习方法以及新的基于深度学习方法。本章将基于深度学习的方法实践人脸识别&车辆识别，传统方法只做简要了解。
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李超
全栈工程师
北京音视跳动首席架构师。拥有10多年的音视频实时互动直播研发经验，多年团队管理经验。参加并设计了多个高负载，大并发服务器架构。曾在全时云会议担任研发经理，带领团队研发同时进行10000场会议的音视频会议平台。曾在跟谁学团队担任直播研发高级经理，带领团队研发在线教育直播平台，同一教室内可支持上万人。
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