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上位機開發(fā)的技術延申
機器視覺上位機開發(fā)有很多C#上位機開發(fā)者特別想學習OpenCV的機器視覺領域應用，但是苦于沒有合適的學習資料，所以本人今年花了幾個月的時間規(guī)劃錄制好了《OpenCV C#開發(fā)從入門到實戰(zhàn)》這門課程，幫助廣大上位機開發(fā)者學好用好OpenCV無需跨語言學習OpenCV！
內容涵蓋機器視覺的 圖像預處理、圖像分析、卡尺測量、模板匹配、缺陷檢測、AI代碼生成、OpenCV低代碼工作流引擎SDK應用、YOLO11系列模型推理，全面提升C#開發(fā)者與上位機開發(fā)者的視覺算法應用能力與解決問題能力。
課程介紹
基于C#語言及.Net框架，系統(tǒng)化學習OpenCV4最新版本核心模塊功能，幫助C#開發(fā)者提升機器視覺算法開發(fā)能力，掌握OpenCV圖像處理、二值分析、特征提取與匹配、深度學習推理、OpenCV算法設計與AI代碼生成、OpenCV低代碼開發(fā)工作流引擎SDK集成、缺陷檢測等核心能力。課程分為三個部分，分別為 初級篇、進階篇、高級與實戰(zhàn)篇，課程目錄如下：
第1章 OpenCV介紹與安裝1.1 課程介紹與學習前提1.2 OpenCV介紹與環(huán)境搭建1.3 圖像加載與保存1.4 讀取攝像頭與加載視頻文件第2章 Mat與像素操作2.1 Mat創(chuàng)建方法與基礎操作2.2 像素訪問遍歷2.3 圖像算術運算2.4 圖像位運算2.5 通道與數(shù)據(jù)類型操作第3章 色彩空間3.1 色彩空間轉換3.2 色彩空間應用3.3 顏色表LUT第4章 圖像直方圖4.1像素統(tǒng)計信息4.2 直方圖繪制4.3 直方圖均衡化4.4 直方圖比較4.5 直方圖反向投影4.6 圖像模板匹配4.7 圖像幾何變換第5章 卷積操作5.1 圖像卷積原理與代碼實現(xiàn)5.2 均值與高斯模糊5.3 自定義卷積核濾波5.4 梯度提取5.5銳化增強5.6二階導數(shù)算子5.7 噪聲與去噪聲5.8 邊緣保留濾波5.9 邊緣發(fā)現(xiàn)第6章 二值圖像6.1 圖像閾值化操作6.2 全局閾值分割6.3 自適應閾值分割第7章 二值分析7.1 連通組件標記算法原理7.2 連通組件標記算法應用7.3 輪廓發(fā)現(xiàn)7.4 輪廓測量7.5 擬合與逼近7.6 直線檢測與擬合7.7 圓檢測7.8 輪廓矩與匹配7.9 案例 – 提取最大輪廓與編碼點第8章 形態(tài)學分析8.1腐蝕與膨脹8.2 開閉操作8.3 形態(tài)學梯度8.4 頂帽與黑帽第9章 特征提取9.1 圖像金字塔9.2 Harris角點檢測9.3 shi-tomas角點檢測9.4亞像素級別角點檢測9.5 ORB關鍵點9.6 ORB特征描述子9.7 ORB特征匹配9.8 SIFT特征匹配9.9 圖像透視變換9.10 基于特征的對象檢測第10章 深度神經(jīng)網(wǎng)絡10.1 DNN模塊與推理SDK10.2 ResNet圖像分類10.3 SSD人臉檢測10.4 YOLOv5對象檢測10.5 YOLOv8對象檢測10.6 YOLO12對象檢測10.7 YOLO11實例分割缺陷檢測10.8 YOLO11關鍵點檢測第11章 OpenCV低代碼開發(fā)11.1 OpenCV工作流與AI編程工具安裝演示11.2 使用OpenCV工作流引擎C11.3 輪廓分析的低代碼實現(xiàn)11.4多角度多目標NCC模板匹配11.5多角度多目標邊緣模板匹配11.6線段測量卡尺開發(fā)11.7圓測量卡尺開發(fā)第十二章 缺陷檢測案例開發(fā)案例一：陣列缺陷檢測案例二：SOP缺陷檢測
課程包含數(shù)十個OpenCV實現(xiàn)的機器視覺常見案例，代碼行數(shù)超過3000+，課件、代碼、資料均可下載。支持答疑！現(xiàn)在購買還可以獲取團購優(yōu)惠：
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