一個(gè)月速成python+OpenCV圖像處理

OpenCV是一個(gè)廣受歡迎且極為流行的計(jì)算機(jī)視覺庫，它因其強(qiáng)大的功能、靈活性和開源特性而在開發(fā)者和研究者中備受青睞。

學(xué)習(xí)OpenCV主要就是學(xué)習(xí)里面的計(jì)算機(jī)視覺算法。要學(xué)習(xí)這些算法的原理，知道它們適用于哪些場(chǎng)景，然后通過Python編寫代碼來實(shí)現(xiàn)這些算法，并應(yīng)用于實(shí)際項(xiàng)目中，實(shí)現(xiàn)圖像的檢測(cè)、識(shí)別、分類、定位、測(cè)量等目標(biāo)。

本文將介紹一個(gè)高效學(xué)習(xí)Python+OpenCV的方法，助力你快速上手機(jī)器視覺。

01 體系學(xué)習(xí)

從Python的基礎(chǔ)語法、數(shù)據(jù)類型到條件與循環(huán)結(jié)構(gòu)等核心概念入手，深入淺出地講解Python語言的精髓。還將介紹Python與Anaconda、PyCharm等開發(fā)環(huán)境的關(guān)系，搭建高效的編程平臺(tái)。

系統(tǒng)學(xué)習(xí)圖像處理技術(shù)，使用OpenCV進(jìn)行圖像的預(yù)處理，包括計(jì)算灰度化、二值化、自適應(yīng)二值化、形態(tài)學(xué)變換、圖片顏色識(shí)別、圖像顏色替換、ROI切割、圖像旋轉(zhuǎn)、圖像鏡像旋轉(zhuǎn)、圖像縮放、圖像矯正、圖像添加水印以及圖像噪點(diǎn)消除等操作。聚焦于特征檢測(cè)與提取，包括圖像梯度處理、圖像邊緣檢測(cè)、凸包特征檢測(cè)、繪制圖像輪廓、直方圖均衡化、模板匹配、霍夫變換以及圖像亮度變換等操作。每一項(xiàng)技術(shù)都會(huì)結(jié)合原理講解、算法應(yīng)用和代碼實(shí)現(xiàn)，幫助學(xué)員從理論到實(shí)踐深入掌握?qǐng)D像特征檢測(cè)與提取的相關(guān)技術(shù)。

最后，還會(huì)實(shí)踐一個(gè)完整的綜合性項(xiàng)目——《圖像處理與車牌識(shí)別項(xiàng)目》，親手將所學(xué)知識(shí)應(yīng)用于真實(shí)場(chǎng)景，全面提升你的實(shí)戰(zhàn)能力和問題解決能力。

02 項(xiàng)目演示

課程中包含“顏色識(shí)別、形狀識(shí)別、大型綜合項(xiàng)目車牌定位和識(shí)別”三大實(shí)踐項(xiàng)目，由易到難，并都結(jié)合原理講解、算法應(yīng)用和代碼實(shí)現(xiàn)。

下面是一個(gè)簡(jiǎn)單的“顏色識(shí)別小實(shí)驗(yàn)”演示，其他的“形狀識(shí)別”、“車牌定位和識(shí)別”實(shí)驗(yàn)在課程中會(huì)詳細(xì)講解。

【顏色識(shí)別實(shí)驗(yàn)】

注意：在開始之前，請(qǐng)確保系統(tǒng)上安裝了“華清遠(yuǎn)見人工智能虛擬仿真本地服務(wù)管理平臺(tái)”。

步驟一

使用“華清遠(yuǎn)見人工智能虛擬仿真本地服務(wù)管理平臺(tái)”啟動(dòng)服務(wù)。服務(wù)啟動(dòng)一次之后就不需要再次啟動(dòng)了。

步驟二

單擊“顏色識(shí)別”進(jìn)入。

步驟三

拖出組件并連線，根據(jù)實(shí)驗(yàn)原理，將我們的邏輯抽象成組件之后，連線如下圖所示。

步驟四

點(diǎn)擊右上角“驗(yàn)證”按鈕，如顯示校驗(yàn)成功，即代表邏輯無誤，驗(yàn)證按鈕與校驗(yàn)成功界面如下：

步驟五

點(diǎn)擊右上方運(yùn)行，顯示結(jié)果輸出，點(diǎn)擊結(jié)果即可放大查看。

（實(shí)驗(yàn)結(jié)果：黃色色塊被識(shí)別出來）

步驟六

與3D視覺場(chǎng)景交互進(jìn)入到“人工智能虛擬仿真3D視覺場(chǎng)景”中，走到交互區(qū)，從第三人稱轉(zhuǎn)到第一人稱后，第三人稱視角按WASD進(jìn)行前后走和左右旋轉(zhuǎn)，第一人稱視角按WASD進(jìn)行前后走和左右旋轉(zhuǎn)，也可以按下鼠標(biāo)右鍵進(jìn)行左右旋轉(zhuǎn)。轉(zhuǎn)到第一人稱后點(diǎn)擊右下角的設(shè)置，進(jìn)行MQTT設(shè)置。

步驟七

“人工智能虛擬仿真3D視覺場(chǎng)景”MQTT設(shè)置。

按照下圖將MQTT進(jìn)行設(shè)置后點(diǎn)擊連接，Topic默認(rèn)有一個(gè)生成的內(nèi)容，點(diǎn)擊訂閱，彈出訂閱成功的提示框即為MQTT連接成功。

步驟八

在“人工智能虛擬仿真”中，修改數(shù)據(jù)輸入組件的數(shù)據(jù)來源，勾選3D應(yīng)用場(chǎng)景后，點(diǎn)擊配置mqtt。

步驟九

從背包里拿出相應(yīng)的物體，本實(shí)驗(yàn)是顏色識(shí)別，所以可以在“人工智能虛擬仿真3D視覺場(chǎng)景”從背包里拿出顏色塊放在平臺(tái)上，操作為：?jiǎn)螕羲{(lán)色塊，就可以拿出來，再次鼠標(biāo)單擊就放下，由于這是個(gè)3D的，所以可能導(dǎo)致放不好，就需要配合前后移動(dòng)放在平臺(tái)上。

步驟十

可以在人工智能虛擬仿真看到實(shí)時(shí)的“人工智能虛擬仿真 3D 視覺場(chǎng)景”的圖像。點(diǎn)擊運(yùn)行，可以實(shí)現(xiàn)功能運(yùn)行，并顯示結(jié)果輸出，如下圖所示：

點(diǎn)擊后可以查看該實(shí)驗(yàn)代碼，代碼會(huì)根據(jù)界面所選參數(shù)進(jìn)行適配，點(diǎn)擊復(fù)制可以將其復(fù)制，并粘貼在其它地方。

03 軟件平臺(tái)

初學(xué)者們可以通過元宇宙人工智能在線實(shí)驗(yàn)平臺(tái)來教python+OpenCV

算法原理講解

平臺(tái)將算法進(jìn)行拆分與可視化，把算法拆分成多個(gè)組件，復(fù)雜的東西一旦進(jìn)行拆分(分而治之)就會(huì)變得簡(jiǎn)單多了，然后通過平臺(tái)仿真動(dòng)畫深入淺出的講解原理，理解算法每一環(huán)節(jié)的原理及運(yùn)行結(jié)果，而且我們可以交互式的動(dòng)態(tài)調(diào)整算法參數(shù)，實(shí)時(shí)看算法運(yùn)行結(jié)果變化，更好的去理解算法的原理，讓算法學(xué)習(xí)更加直觀和有趣。

代碼編程實(shí)現(xiàn)

人工智能在線實(shí)驗(yàn)平臺(tái)可以將人工智能算法，快速生成Python代碼，而且當(dāng)算法組件動(dòng)態(tài)調(diào)參時(shí)，也可以看到Pvthon代碼的實(shí)時(shí)變化，算法和代碼一一對(duì)應(yīng)，這個(gè)功能可以幫助初學(xué)者快速的去應(yīng)用算法，跑起來，看到效果，產(chǎn)生學(xué)習(xí)的興趣。然后在算法應(yīng)用學(xué)習(xí)中，去理解代碼，去加深Python編程學(xué)習(xí)，這樣邊學(xué)邊用編程學(xué)習(xí)更高效。

項(xiàng)目案例實(shí)戰(zhàn)

最后還有一個(gè)綜合項(xiàng)目《圖像處理與車牌識(shí)別項(xiàng)目》，讓你將所學(xué)知識(shí)應(yīng)用于一個(gè)真實(shí)的圖像處理任務(wù)中，全面提升你的實(shí)戰(zhàn)能力。

除此之外，還有很多其余系統(tǒng)子模塊，如：機(jī)器視覺、NLP循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、CV-NLP-Transformer、機(jī)器學(xué)習(xí)等，將理論知識(shí)變得直觀生動(dòng)，同時(shí)為理論知識(shí)的應(yīng)用提供了項(xiàng)目開發(fā)與實(shí)踐的環(huán)境。

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