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OpenCV算法精解-代码 评分:

OpenCV算法精解:基于Python与C++教材源代码,很不错的资料

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2019-03-25 上传 大小:165KB
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OpenCV算法精解:基于Python与C

OpenCV算法精解:基于Python与C 带目录,深入讲解图像算法原理,入门OpenCV的好书。

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OpenCV实例精解 PDF 文字版

本书为PDF文字版,非扫描版。本书共分为11章。第1章涵盖各种操作系统的安装步骤,介绍了人类视觉系统,以及计算机视觉中的各种主要内容;第2章讨论如何在OpenCV中读/写图像和视频,并且介绍如何使用CMake建立一个项目;第3章介绍如何通过创建一个图形化用户界面和鼠标事件检测器来实现交互式应用程序;第4章探索直方图和过滤器,也演示了如何卡通化图像;第5章描述了各种图像的预处理技术,如去除噪声、阈值,以及轮廓分析;第6章处理目标识别和机器学习,并学习如何使用支持向量机建立一个目标分类系统;第7章讨论了人脸检测和Haar级联,并解释如何使用这些方法来检测人脸的各个部分;第8章探索背景差分、视频监控

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OpenCV算法精解资源

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OpenCV算法精解代码

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OpenCV算法精解基于Python与C ++ 张平著2017年版(无水印无红字可直接打印)

资料无水印无红字,为2017年版,可直接打印。 开篇先介绍如何在Windows和ubuntu上部署OpenCV,然后过度到核心章节,从灰度图像、彩色图像、图像平滑、边缘检测、霍夫变换等几个维度入手讲解,尽量拆分算法,代码实现用C++和Python代码。案例在每章最后分享,方便读者练习。 作者简介: 张平,毕业于温州大学,数学与应用数学专业硕士,算法工程师。致力于研究数字图像处理算法及OpenCV的使用。CSDN博主。

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OpenCV算法精解-代码.rar

《OpenCV算法精解:基于Python与C++》是以OpenCV 为工具学习数字图像处理的入门书。内容由浅入深,每一章都采用阐述基本概念、数学原理、C++ 实现、Python 实现相结合的方法,使初学者循序渐进地掌握数字图像处理技术。本书既注重基本的概念理论及数学原理,也注重其代码实现及实际应用,力求帮助读者全面系统地掌握图像算法的基本技术,同时为掌握OpenCV 打下良好的基础。

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opencv优质资源:OpenCV算法精解:基于Python与C

OpenCV算法精解:基于Python与C(优秀教材,值得一看),需要请自行下载

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OpenCV算法精解基于Python与C++

《OpenCV算法精解:基于Python与C++》是以OpenCV 为工具学习数字图像处理的入门书。内容由浅入深,每一章都采用阐述基本概念、数学原理、C++ 实现、Python 实现相结合的方法,使初学者循序渐进地掌握数字图像处理技术。本书既注重基本的概念理论及数学原理,也注重其代码实现及实际应用,力求帮助读者全面系统地掌握图像算法的基本技术,同时为掌握OpenCV 打下良好的基础。 《OpenCV算法精解:基于Python与C++》适合入门图像处理和计算机视觉领域的初学者阅读,要求读者具备一定的C++ 或Python 编程基础。

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OpenCV算法精解——源码和测试图片

这是OpenCV算法精解教材里面的源码和代码所测试的图片,学习机器视觉的朋友可以参照代码边学习效果还是挺不错的。

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openCV实例精解--

openCV入门必备!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!

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OpenCV实例精解 普拉蒂克·乔希(高清PDF)

经典的学习OpenCV的教材,能够让读者快速掌握计算机视觉的相关知识,尽快掌握图像处理的相关算法和系统构建,让图像处理的零基础入门开发者能够尽快成为一名从业人员。

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c语言:算法精解(高清PDF)

《C语言算法精解》是数据结构和算法领域的经典之作,十余年来,畅销不衰!《C语言算法精解》共分为三部分:第一部分首先介绍了数据结构和算法的概念,以及使用它们的原因和意义,然后讲解了数据结构和算法中最常用的技术——指针和递归,最后还介绍了算法的分析方法,旨在为读者学习《算法精解:C语言描述》打下坚实的基础;第二部分对链表、栈、队列、集合、哈希表、堆、图等常用数据结构进行了深入阐述;第三部分对排序、搜索数值计算、数据压缩、数据加密、图算法、几何算法等经典算法进行了精辟的分析和讲解。 《算法精解:C语言描述》的众多特色使得它在同类书中独树一帜:具体实现都采用正式的C语言代码而不是伪代码,在很多数据结构

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OpenCV实例精解中文版(高清PDF和Mobi版本及源代码)

本书共分为11章。第1章涵盖各种操作系统的安装步骤,介绍了人类视觉系统,以及计算机视觉中的各种主要内容;第2章讨论如何在OpenCV中读/写图像和视频,并且介绍如何使用CMake建立一个项目;第3章介绍如何通过创建一个图形化用户界面和鼠标事件检测器来实现交互式应用程序;第4章探索直方图和过滤器,也演示了如何卡通化图像;第5章描述了各种图像的预处理技术,如去除噪声、阈值,以及轮廓分析;第6章处理目标识别和机器学习,并学习如何使用支持向量机建立一个目标分类系统;第7章讨论了人脸检测和Haar级联,并解释如何使用这些方法来检测人脸的各个部分;第8章探索背景差分、视频监控和形态学图像操作,并描述了它们

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