├── 第1章 课程介绍与学习指南
│ ├── 1-2 OpenCV导学
│ ├── 1-3 计算机视觉到底是什么
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├── 第2章 OpenCV开发环境搭建
│ ├── 2-1 Mac下命令方式搭建OpenCV开发环境（加片头）
│ ├── 2-2 Windows下搭建OpenCV开发环境
│ ├── 2-3 Ubuntu下搭建OpenCV开发环境
│ ├── 2-4 Windows下源码方式编译OpenCV
│ ├── 2-5 Windows下C++使用OpenCV库
│ └── 2-6 如何利用工具高效开发OpenCV
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├── 第3章 图像&视频的加载与展示
│ ├── 3-1 明晰课程项目
│ ├── 3-2 如何通过OpenCV创建显示窗口
│ ├── 3-3 如何通过OpenCV加载显示图片
│ ├── 3-4 两招解决OpenCV加载图片问题
│ ├── 3-5 如何通过OpenCV保存文件
│ ├── 3-6 如何利用OpenCV从摄像头采集视频
│ ├── 3-7 如何从多媒体文件中读取视频帧
│ ├── 3-8 如何将视频数据录制成多媒体文件
│ ├── 3-9 代码优化
│ ├── 3-10 OpenCV控制鼠标
│ ├── 3-11 OpenCV中的TrackBar控件
│ └── 3-12 实战TrackBar的使用
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├── 第4章 OpenCV必知必会基础
│ ├── 4-1 RGB与BGR【OpenCV的色彩空间】
│ ├── 4-2 HSV与HSL【OpenCV的色彩空间】
│ ├── 4-3 实战OpenCV色彩空间转换
│ ├── 4-4 图像操作的基石Numpy【基础操作】
│ ├── 4-5 Numpy基本操作之矩阵的检索与赋值
│ ├── 4-6 Numpy基本操作三-ROI
│ ├── 4-8 OpenCV的重要结构体Mat
│ ├── 4-9 Mat的深拷贝与浅拷贝
│ ├── 4-11 图像的多种属性
│ └── 4-12 通道的分割与合并
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├── 第5章 OpenCV实现图形的绘制
│ ├── 5-1 OpenCV绘制直线
│ ├── 5-2 OpenCV椭圆的绘制
│ ├── 5-3 OpenCV椭圆的绘制
│ ├── 5-4 OpenCV绘制多边形
│ ├── 5-5 OpenCV绘制文本
│ ├── 5-6 OpenCV大作业-实现鼠标绘制基本图形
│ └── 5-7 OpenCV基本图形绘制小结
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├── 第6章 OpenCV的算术与位运算
│ ├── 6-1 图像的加法运算
│ ├── 6-2 图像的减法运算
│ ├── 6-3 图像的溶合
│ ├── 6-4 OpenCV位运算-非操作
│ ├── 6-5 OpenCV位操作-与运算
│ ├── 6-6 OpenCV位操作-或与异或
│ └── 6-7 大作业-为图像添加水印
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├── 第7章 图像基本变换
│ ├── 6-1 图像的放大与缩小
│ ├── 6-2 图像的翻转
│ ├── 6-3 图像的旋转
│ ├── 6-4 仿射变换之图像平移
│ ├── 6-5 仿射变换之获取变换矩阵
│ ├── 6-6 仿射变换之变换矩阵之二
│ └── 6-7 OpenCV透视变换
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├── 第8章 OpenCV中的滤波器
│ ├── 8-1 图像滤波
│ ├── 8-2 卷积相关概念
│ ├── 8-3 实战图像卷积
│ ├── 8-4 方盒滤波与均值滤波
│ ├── 8-5 高斯滤波
│ ├── 8-6 中值滤波
│ ├── 8-7 双边滤波
│ ├── 8-8 高通滤波-索贝尔算子
│ ├── 8-9 高通滤波-沙尔算子
│ ├── 8-10 高通滤波-拉普拉斯算子
│ └── 8-11 边缘检测Canny
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├── 第9章 OpenCV中的形态学
│ ├── 9-1 形态学概述
│ ├── 9-2 图像全局二值化
│ ├── 9-3 阈值类型
│ ├── 9-4 自适应阈值二值化
│ ├── 9-5 OpenCV腐蚀
│ ├── 9-6 获取形态学卷积核
│ ├── 9-7 OpenCV膨胀
│ ├── 9-8 开运算
│ ├── 9-9 闭运算
│ ├── 9-10 形态学梯度
│ ├── 9-11 顶帽运算
│ └── 9-12 黑帽操作
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├── 第10章 目标识别
│ ├── 10-1 什么是图像轮廓
│ ├── 10-2 查找轮廓
│ ├── 10-3 绘制轮廓
│ ├── 10-4 轮廓的面积与周长
│ ├── 10-5 多边形逼近与凸包
│ ├── 10-6 外接矩形
│ ├── 10-7 项目总览【车辆统计】
│ ├── 10-8 视频加载【车辆统计】
│ ├── 10-9 去背景【车辆统计】
│ ├── 10-10 形态学处理【车辆统计】
│ ├── 10-11 逻辑处理【车辆统计】
│ └── 10-12 显示信息【车辆统计】
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├── 第11章 特征点检测与匹配
│ ├── 11-1 特征检测的基本概念
│ ├── 11-2 Harris角点检测
│ ├── 11-3 Shi-Tomasi角点检测
│ ├── 11-4 SIFT关键点检测
│ ├── 11-5 SIFT计算描述子
│ ├── 11-6 SURF特征检测
│ ├── 11-7 OBR特征检测
│ ├── 11-8 暴力特征匹配
│ ├── 11-9 FLANN特征匹配
│ ├── 11-10 实战flann特征匹配
│ ├── 11-11 图像查找
│ ├── 11-12 大作业-图像拼接基础知识
│ ├── 11-13 大作业-图像拼接(一)
│ ├── 11-14 大作业-图像拼接(二)
│ └── …
│
├── 第12章 图像的分割与修复
│ ├── 12-1 图像分割的基本概念
│ ├── 12-2 实战-分水岭法(一)
│ ├── 12-3 实战-分水岭法(二)
│ ├── 12-4 GrabCut基本原理
│ ├── 12-5 实战-GrabCut主体程序的实现
│ ├── 12-6 实战-GrabCut鼠标事件的处理
│ ├── 12-7 实战-调用GrabCut实现图像分割
│ ├── 12-8 meanshift图像分割
│ ├── 12-9 视频前后景分离
│ ├── 12-10 其它对视频前后影分离的方法
│ └── 12-11 图像修复
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├── 第13章 机器学习
│ ├── 13-1 Haar人脸识别方法
│ ├── 13-2 Haar识别眼鼻口
│ ├── 13-3 Haar+Tesseract进行车牌识别
│ ├── 13-4 深度学习基础知识
│ └── 13-5 dnn实现图像分类
│
└── 第14章 课程总结
└── 14-1 课程总结
