零基础入门计算机视觉Python培训

1.图像处理（包括相关库安装与基本图像处理操作）

2.过滤处理与特征提取（包括图像过滤，高斯模糊，边缘检测等）

3.高级图像特征检测（oFAST检测,rBRIEF方法）

4.图像分割（轮廓检测,分水岭算法）

5.机器学习与神经网络的运用（逻辑回归，支持向量机，K近邻，MNIST分类等）

6.计算机视觉进阶（OpenCV,Haar Cascade,SIFT,KCF,LK追踪）

章节1:

章节2:图像处理试看
2从图像处理开始谈起
3生物信息识别的运用
4医疗行业的运用
5人像识别的运用
6从零开始从最简易的Python库入手
7运用PIL打开文件并显示
8运用PIL处理并储存图片
9ROI概念介绍
10图像坐标轴与普通坐标轴区别
11创建
12Crop剪裁出ROI
13像素点RGB与三原色
14像素点提取与返回RGB信息
15greyscale与黑白转换
16黑白与灰度辨析
17黑白与灰度像素信息对比
18图像缩小与数据损失的思考
19图像增大与就会有更多信息吗
20图像旋转的实现
21图片亮度的调整
22亮度调整背后发生了什么
23对比度调整与原理
24像素级别改变与对比示例
25科学计算当然要用科学库
26科学图形计算配置.
27scikit图像模块与IO
28图像储存于后缀
29 GIF和PNG与JPEG三种格式对比
30 自带图片数据的调用与对比