视觉探索：OpenCV 基础入门教程
- 一、OpenCV 介绍和安装
- 二、图像读取和显示
- 三、像素操作和颜色空间
- 四、图像平滑和滤波
- 五、图像边缘检测
- 六、图像形态学操作
- 七、图像阈值处理
- 八、图像轮廓检测与分析
- 九、图像特征检测与描述
- 十、物体检测与跟踪基础
- 十一、人脸检测与识别基础
- 十二、实战项目：图像处理与分析应用
一、OpenCV 介绍和安装
了解 OpenCV 的概述和应用领域，以及安装和配置 OpenCV 库的步骤。
1.1 OpenCV 的概述和应用领域
文章链接：OpenCV 概述和应用领域：图像处理的万能利器
1.2 安装和配置 OpenCV 库
文章链接：OpenCV 的安装与配置指南（Windows环境，Python语言）
二、图像读取和显示
学习如何读取和显示图像文件，以及对图像进行基本的操作和处理。
2.1 读取和显示图像文件
文章链接：OpenCV 入门教程：图像读取和显示
2.2 图像的基本操作和处理
文章链接：OpenCV 入门教程：图像的基本操作和处理
三、像素操作和颜色空间
掌握像素的访问和修改方法，学习颜色空间转换的技巧和应用。
3.1 像素访问和修改
文章链接：OpenCV 入门教程：像素访问和修改
3.2 颜色空间转换
文章链接：OpenCV 入门教程：颜色空间转换
四、图像平滑和滤波
深入了解图像平滑和滤波的概念，掌握均值滤波、高斯滤波、中值滤波和双边滤波等常用技术。
4.1 均值滤波和高斯滤波
文章链接：OpenCV 入门教程：均值滤波和高斯滤波
4.2 中值滤波和双边滤波
文章链接：OpenCV 入门教程：中值滤波和双边滤波
五、图像边缘检测
学习边缘检测的基本原理，探索 Sobel 算子、 Scharr 算子、 Laplacian 算子和 Canny 边缘检测等方法。
5.1 Sobel 算子和 Scharr 算子
文章链接：OpenCV 入门教程： Sobel 算子和 Scharr 算子
5.2 Laplacian 算子和 Canny 边缘检测
文章链接：OpenCV 入门教程：Laplacian 算子和 Canny 边缘检测
六、图像形态学操作
理解图像形态学操作的概念和原理，学习膨胀、腐蚀、开运算和闭运算等形态学处理方法。
6.1 膨胀和腐蚀操作
文章链接：OpenCV 入门教程：膨胀和腐蚀操作
6.2 开运算和闭运算
文章链接：OpenCV 入门教程：开运算和闭运算
七、图像阈值处理
掌握图像阈值处理的技术和方法，包括全局阈值处理和自适应阈值处理。
7.1 全局阈值处理
文章链接：OpenCV 入门教程：全局阈值处理
7.2 自适应阈值处理
文章链接：OpenCV 入门教程：自适应阈值处理
八、图像轮廓检测与分析
学习如何寻找和绘制图像的轮廓，探索轮廓特征和轮廓匹配的应用。
8.1 寻找和绘制轮廓
文章链接：OpenCV 入门教程：寻找和绘制轮廓
8.2 轮廓特征和轮廓匹配
文章链接：OpenCV 入门教程：轮廓特征和轮廓匹配
九、图像特征检测与描述
深入了解 Harris 角点检测，以及 SIFT 和 SURF 等特征描述方法。
9.1 Harris 角点检测
文章链接：OpenCV 入门教程： Harris 角点检测
9.2 SIFT 和 SURF 特征描述
文章链接：OpenCV 入门教程：SIFT 和 SURF 特征描述
十、物体检测与跟踪基础
学习使用 Haar 特征分类器进行物体检测和跟踪的基本概念和技术。
10.1 Haar 特征分类器
文章链接：OpenCV 入门教程：Haar特征分类器
10.2 目标检测与跟踪概念
文章链接：OpenCV 入门教程：目标检测与跟踪概念
十一、人脸检测与识别基础
探索人脸检测和关键点定位的方法，学习人脸识别和特征提取的基本原理。
11.1 人脸检测和关键点定位
文章链接：OpenCV 入门教程：人脸检测和关键点定位
11.2 人脸识别和特征提取
文章链接：OpenCV 入门教程：人脸识别和特征提取
十二、实战项目：图像处理与分析应用
设计和实现一个基于 OpenCV 的图像处理和分析应用，优化和改进应用功能，应用图像处理算法和技术。
12.1 设计和实现一个基于 OpenCV 的图像处理和分析应用
文章链接：基于 OpenCV 的图像处理与分析应用的设计与实现
12.2 图像处理算法和技术的应用实践
文章链接：OpenCV 图像处理算法和技术的应用实践
12.3 优化和改进应用功能
文章链接：OpenCV 优化和改进图像处理应用功能的方法与实践
