【Udemy中英字幕】Computer Vision with OpenCV and Python: Beginner to Advanced

使用 OpenCV 和 Python 进行计算机视觉：从初学者到高级

使用 Python 学习 OpenCV：图像处理、人脸识别和情绪检测的实践项目

讲师：Geeta Patwal

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您将学到什么

• OpenCV 基础知识：如何安装 OpenCV、设置 Python 环境以及执行基本图像操作，包括读取、写入、调整大小和旋转
• 图像处理：绘制形状、添加文本以及应用变换来修改和增强图像的技术。
• 实时人脸检测：使用 Haar 级联构建实时人脸检测系统，并将其与网络摄像头馈送集成以实时识别人脸。
• 使用 OpenCV 和 Python 进行面部情绪识别
• 更多的。

探索相关主题

• 计算机视觉
• IT 认证
• 信息技术与软件

要求

• 基本 Python 知识
• 计算机和互联网接入
• 软件安装
• 摄像头
• 学习热情

描述

您将学到什么：

初级水平：图像处理

• 基本操作：使用 OpenCV 深入研究基本图像处理技术。学习如何绘制形状、添加文本以及对图像应用各种变换。这些基础技能对于任何刚接触计算机视觉的人来说都是必不可少的。
• 实践技能：通过实践项目，您将获得修改和增强图像的经验，这将为您学习图像处理的更高级主题做好准备。

中级：实时人脸检测

• 人脸检测技术：学习使用 Haar 级联实现实时人脸检测。该项目将指导您检测图像和视频源中的人脸，这是许多实际应用的关键方面。
• 网络摄像头集成：了解如何处理网络摄像头信息以实时识别人脸。此技能对于创建交互式应用程序和监控系统非常有用，可让您的项目更具活力和吸引力。

高级水平：面部情绪检测

• 情绪检测技术：探索从面部表情检测情绪的高级技术。了解如何使用预先训练的模型识别各种情绪，如快乐、悲伤、愤怒等。
• 实际应用：将情绪检测应用于实时视频源，以分析和解释情绪状态，增强交互和响应系统。

通过逐步学习这些级别，您将全面了解 OpenCV 的计算机视觉，从基本的图像处理开始，到人脸检测和情绪识别的高级应用。本课程非常适合希望从基础开始并提高计算机视觉技能的学习者。

本课程适合哪些人：

• Python 初学者希望学习计算机视觉。
• 任何对实际动手项目感兴趣的人。
• 想要探索 OpenCV 的技术爱好者。
• 寻求提高图像处理和人工智能技能的学生和专业人士。

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