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课程目标 帮助OpenCV开发人员理解与掌握图像分割的相关原理与函数API使用、理论联系实际,基于真实案例学习,用代码实现多个演示程序激发学习热情,提升解决问题能力,认真学完课程,有能力更好完成图像与视频背景抠图项目任务、提升个人能力与口碑。 适用人群 对图像处理感兴趣的,在学本科生与研究生,中高级开发人员。计算机视觉开发人员、使用OpenCV开发者 课程简介 基于 最新版本 3.2 讲述,详细解释了KMeans、高斯混合模型(GMM)、分水岭变换、Grabcut等算法基本原理与在图像分割中的应用,基于OpenCV相关API演示每种图像分割方法,通过证件照背景融合替换与视频背景融合替换两个真实案例,讲述了图像分割在实际应用场景中的实现与演示。 目录: 课程介绍课程大纲学习资料学员评价 1概述[免费试看]10:20 2KMeans方法-原理24:11 3KMeans方法-数据聚类18:43 4KMeans方法-图像分割23:58 5高斯混合模型(GMM)方法-原理与数据聚类35:50 6高斯混合模型(GMM)方法-图像分割30:10 7分水岭分割方法-原理22:16 8分水岭分割方法-对象分离与计数0127:23 9分水岭分割方法-对象分离与计数0225:15 10分水岭分割方法-图像分割26:56 11Grabcut原理与演示应用-原理27:46 12Grabcut原理与演示应用-代码演示26:40 13案例实战一证件照背景替换-0120:03 14案例实战一证件照背景替换29:44 15案例实战一绿幕背景视频抠图-01开始学习 16案例实战一绿幕背景视频抠图20:36
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