cto - 基于OpenCV的钢管计数项目实战
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7,338 领取 · 9,461 收藏更新于 2026年9月20日
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课程介绍
提升解决图像处理问题的思维层次 知其然~知其所以然；熟练掌握基于轮廓(contour) 团块（blob)和HoughCircle解决图像问题的细节；关于pythoncsharp调用Opencv算法的实现 商用级别，并且教授部署方式；初步接触深度学习（DL)技术对图像处理的加持，拓展思维层次
课程目录
- 1 L1_课程综述和需求分析_ok (2)
- 2 L2_环境配置和裁剪编译_ok (2)
- 3 L3_自然环境下钢管计数算法的设计实现_ok (2)
- 4 L4_Blob Detection团块分析原理和实践_ok (2)
- 5 L5_HoughCircles 原理和实践_ok (2)
- 6 L6_FindContours 轮廓分析原理和实践_ok (2)
- 7 L7_三种主要识别方法的比较和融合_ok (2)
- 8 L8_算法在Csharp上的移植_ok (2)
- 9 L9_算法在Python上的移植_ok (2)
- 10 L10_结合Django配置成为web服务&课程总结_ok (2)
- 资料
- L10-01
- L1_课程综述和需求分析-01.pptx
- L2_环境配置和裁剪编译-01.pptx
- L3_自然环境下钢管计数算法的设计实现-01.pptx
- L4_Blob Detection 团块分析原理和实践-01.pptx
- L5-01
- L6-01
- L7_三种主要识别方法的比较和融合-01.pptx
- L8-01
- L9-01
包含内容
- · 1 L1_课程综述和需求分析_ok (2)
- · 2 L2_环境配置和裁剪编译_ok (2)
- · 3 L3_自然环境下钢管计数算法的设计实现_ok (2)
- · 4 L4_Blob Detection团块分析原理和实践_ok (2)
- · 5 L5_HoughCircles 原理和实践_ok (2)
- · 6 L6_FindContours 轮廓分析原理和实践_ok (2)
- · 7 L7_三种主要识别方法的比较和融合_ok (2)
- · 8 L8_算法在Csharp上的移植_ok (2)
贡献者
小宇
白银
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