- 贡献人员：王程伟、任乔牧、张强、李芝翔
- 学习周期：12天，每天平均花费时间2小时-5小时不等，根据个人学习接受能力强弱有所浮动。
- 学习形式：理论学习 + 练习
- 人群定位：具备一定编程基础，了解OpenCV，有学习和梳理图像处理算法的需求。
- 先修内容：无
- 难度系数：中
理论部分
- 了解OpenCV的框架组成
- 掌握基本的图像插值算法
- 最近邻插值算法：掌握OpenCV的API、理解算法原理
- 双线性插值算法：掌握OpenCV的API、理解算法原理
练习部分
- 调用OpenCV插值算法的API，使用不同的插值算法完成图像的缩放
- 不调用OpenCV插值算法的API，基于OpenCV自己实现两种插值算法并完成图像的缩放（可选）
理论部分
- 掌握图像几何变换（平移、旋转）的原理
练习部分
- 利用OpenCV实现图像的几何变换（平移、旋转）
- 调用OpenCV对应的API
- 不调用OpenCV对应的API，利用OpenCV自己实现（可选）
理论部分
- 掌握RGB与灰度图互转的原理
- 掌握RGB与HSV空间互转的原理
练习部分
- 利用OpenCV实现图像的RGB与灰度图互转
- 调用OpenCV对应的API
- 不调用OpenCV对应的API，利用OpenCV自己实现（可选）
- 利用OpenCV实现图像的RGB与HSV空间互转
- 调用OpenCV对应的API
- 不调用OpenCV对应的API，利用OpenCV自己实现（可选）
理论部分
- 掌握均值滤波和方框滤波的原理
- 掌握高斯滤波的原理
练习部分
- 利用OpenCV对图像进行均值滤波和方框滤波
- 调用OpenCV对应的API
- 不调用OpenCV对应的API，利用OpenCV自己实现（可选）
- 利用OpenCV对图像进行高斯滤波
- 调用OpenCV对应的API
- 不调用OpenCV对应的API，利用OpenCV自己实现 （可选）
- 分析和理解不同滤波算法的适用场合和性能
理论部分
- 掌握大津法(最大类间方差法)的原理
- 掌握自适应阈值分割法（adaptiveThreshold）的原理
练习部分
- 利用OpenCV实现大津法(最大类间方差法)，对图像进行阈值分割
- 调用OpenCV对应的API
- 不调用OpenCV对应的API，利用OpenCV自己实现（可选）
- 利用OpenCV实现自适应阈值分割法，对图像进行阈值分割
- 调用OpenCV对应的API
- 不调用OpenCV对应的API，利用OpenCV自己实现（可选）
理论部分
- 掌握Sobel边缘检测的原理
- 掌握Canny边缘检测的原理
练习部分
- 利用OpenCV实现Sobel边缘检测
- 调用OpenCV对应的API
- 不调用OpenCV对应的API，利用OpenCV自己实现（可选）
- 利用OpenCV实现Canny边缘检测
- 调用OpenCV对应的API
- 不调用OpenCV对应的API，利用OpenCV自己实现（可选）
- 分析和理解不同边缘检测算法的适用场合和性能
- 根据个人需求和兴趣，可以结合项目进行实操，为该项目添加图像处理的功能：https://github.com/QiangZiBro/opencv-pyqt5
- 软件包及安装
- 相关文档
- 贡献人员：王程伟、张强、李芝翔
- 学习周期：15天，每天平均花费时间 2小时-5小时不等，根据个人学习接受能力强弱有所浮动。
- 学习形式：理论学习 + 练习
- 人群定位：具备一定编程基础，了解 OpenCV，有学习和梳理图像处理算法的需求，参与过图像处理（上）组队学习者优先。
- 先修内容：计算机视觉基础：图像处理（上）
- 难度系数：中
理论部分
- 掌握Harris特征点检测的原理
练习部分
- 使用OpenCV集成的Harris特征点检测器实现图像兴趣点检测
理论部分
- 掌握LBP特征描述算子原理
练习部分
- 使用OpenCV的LBP检测器完成人脸检测任务
理论部分
- 掌握Harr特征描述算子原理
练习部分
- 使用OpenCV的Harr检测器完成人脸检测任务
理论部分
- 掌握HOG特征描述算子的原理
练习部分
- 使用OpenCV预训练的HOG+SVM检测器完成行人检测任务