📷OpenCV 教程
最近更新:
分类: OpenCV 教程
AI 教程网络
相关教程
专题导读
OpenCV 教程教程列表
文章分组
按三段查看
基础、实践、扩展三个阶段，按文章顺序排列。
扩展篇
第 19 - 24 篇 · 6 个小节
问题边界、替代方案和后续练习。
图文教程
图文文章
1 OpenCV简介之OpenCV的历史与发展
第 1 篇6 张图1.6k 字OpenCV 学习要把图像输入、处理步骤、检测结果和工程性能放在一起验证。阅读时可以按「OpenCV的历史 -> 发展历程 -> OpenCV的主要功能 -> 如何安装OpenCV」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
AIOpencv教程
2 OpenCV简介之Opencv的应用领域
第 2 篇6 张图1.2k 字OpenCV 学习要把图像输入、处理步骤、检测结果和工程性能放在一起验证。阅读时可以按「计算机视觉与图像处理 -> 物体检测与识别 -> 视频分析 -> 机器人视觉」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
AIOpencv教程
3 安装Opencv
第 3 篇6 张图1.6k 字OpenCV 学习要把图像输入、处理步骤、检测结果和工程性能放在一起验证。阅读时可以按「环境准备 -> Windows环境 -> Linux环境 -> macOS环境」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
AIOpencv教程
4 配置开发环境
第 4 篇6 张图1.5k 字OpenCV 学习要把图像输入、处理步骤、检测结果和工程性能放在一起验证。阅读时可以按「选择开发工具 -> 在 Visual Studio 中配置 OpenCV -> 简单案例：加载和显示图像 -> 结束语」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
AIOpencv教程
5 安装与配置之安装依赖库
第 5 篇6 张图1.3k 字OpenCV 学习要把图像输入、处理步骤、检测结果和工程性能放在一起验证。阅读时可以按「依赖库介绍 -> 在不同操作系统上安装依赖库 -> Windows -> macOS」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
AIOpencv教程
6 图像处理基础之读取与显示图像
第 6 篇6 张图1.3k 字OpenCV 学习要把图像输入、处理步骤、检测结果和工程性能放在一起验证。阅读时可以按「读取图像 -> 注意事项 -> 显示图像 -> 关键函数解释」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
AIOpencv教程
7 图像处理基础之图像的基本操作
第 7 篇6 张图1.3k 字OpenCV 学习要把图像输入、处理步骤、检测结果和工程性能放在一起验证。阅读时可以按「图像裁剪 -> 图像缩放 -> 图像翻转 -> 颜色空间转换」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
AIOpencv教程
8 图像处理基础之图像变换与滤波
第 8 篇6 张图1.3k 字OpenCV 学习要把图像输入、处理步骤、检测结果和工程性能放在一起验证。阅读时可以按「图像变换 -> 图像缩放 -> 图像旋转 -> 图像裁剪」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
AIOpencv教程
9 特征检测与描述之特征点检测算法介绍
第 9 篇6 张图1.5k 字OpenCV 学习要把图像输入、处理步骤、检测结果和工程性能放在一起验证。阅读时可以按「特征点的定义 -> 常用的特征点检测算法 -> Harris角点检测 -> SIFT」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
AIOpencv教程
10 特征检测与描述之特征描述子
第 10 篇6 张图1.5k 字OpenCV 学习要把图像输入、处理步骤、检测结果和工程性能放在一起验证。阅读时可以按「特征描述子的基本概念 -> 特征描述子的实现 -> 使用SIFT描述子 -> 使用ORB描述子」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
AIOpencv教程
11 特征检测与描述之匹配特征点
第 11 篇6 张图1.3k 字OpenCV 学习要把图像输入、处理步骤、检测结果和工程性能放在一起验证。阅读时可以按「特征点匹配的意义 -> 主要步骤 -> 过滤匹配结果 -> 代码示例」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
AIOpencv教程
12 目标检测之目标检测概述
第 12 篇6 张图1.8k 字OpenCV 学习要把图像输入、处理步骤、检测结果和工程性能放在一起验证。阅读时可以按「目标检测的应用场景 -> 目标检测的基本流程 -> 目标检测算法概述 -> 传统算法」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
AIOpencv教程
13 目标检测之Haar特征分类器
第 13 篇6 张图1.6k 字OpenCV 学习要把图像输入、处理步骤、检测结果和工程性能放在一起验证。阅读时可以按「什么是Haar特征分类器？ -> Haar特征的种类 -> Haar特征提取与分类器训练 -> OpenCV中的Haar特征分类器用法」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
AIOpencv教程
14 目标检测之HOG特征与SVM
第 14 篇6 张图1.4k 字OpenCV 学习要把图像输入、处理步骤、检测结果和工程性能放在一起验证。阅读时可以按「HOG特征简介 -> SVM介绍 -> HOG特征与SVM结合的步骤 -> 数据准备」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
AIOpencv教程
15 目标检测之YOLO与SSD
第 15 篇6 张图2.1k 字OpenCV 学习要把图像输入、处理步骤、检测结果和工程性能放在一起验证。阅读时可以按「YOLO -> YOLO 的工作原理 -> 在 OpenCV 中实现 YOLO -> SSD」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
AIOpencv教程
16 OpenCV使用教程：视频处理之读取与处理视频流
第 16 篇6 张图1.3k 字OpenCV 学习要把图像输入、处理步骤、检测结果和工程性能放在一起验证。阅读时可以按「一、读取视频流 -> 从摄像头读取视频流 -> 从视频文件读取 -> 获取视频属性」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
AIOpencv教程
17 视频处理之视频对象跟踪
第 17 篇6 张图1.3k 字OpenCV 学习要把图像输入、处理步骤、检测结果和工程性能放在一起验证。阅读时可以按「对象跟踪的基本原理 -> 使用 OpenCV 实现对象跟踪 -> 环境准备 -> 案例代码」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
AIOpencv教程
18 视频处理之视频分析与处理
第 18 篇6 张图1.2k 字OpenCV 学习要把图像输入、处理步骤、检测结果和工程性能放在一起验证。阅读时可以按「视频分析概述 -> 常见的视频分析任务 -> OpenCV中的视频分析工具 -> 背景减除」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
AIOpencv教程
19 深度学习与OpenCV之深度学习框架集成
第 19 篇6 张图1.4k 字OpenCV 学习要把图像输入、处理步骤、检测结果和工程性能放在一起验证。阅读时可以按「深度学习框架简介 -> 神经网络的基本概念 -> OpenCV中的深度学习模块 -> 安装OpenCV」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
AIOpencv教程
20 深度学习与OpenCV之使用深度学习模型进行推断
第 20 篇6 张图1.5k 字OpenCV 学习要把图像输入、处理步骤、检测结果和工程性能放在一起验证。阅读时可以按「知识准备 -> 加载深度学习模型 -> 输入数据的预处理 -> 进行推断」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
AIOpencv教程
21 深度学习与 OpenCV 之训练自定义模型
第 21 篇6 张图1.4k 字OpenCV 学习要把图像输入、处理步骤、检测结果和工程性能放在一起验证。阅读时可以按「准备工作 -> 数据集收集与预处理 -> 创建模型 -> 训练模型」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
AIOpencv教程
22 实践项目之项目1：人脸识别
第 22 篇6 张图1.5k 字OpenCV 学习要把图像输入、处理步骤、检测结果和工程性能放在一起验证。阅读时可以按「项目背景 -> 准备工作 -> 数据准备 -> 代码实现」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
AIOpencv教程
23 实践项目之项目2：车牌识别
第 23 篇6 张图1.2k 字OpenCV 学习要把图像输入、处理步骤、检测结果和工程性能放在一起验证。阅读时可以按「项目目标 -> 项目准备 -> 步骤一：图像预处理 -> 步骤二：车牌区域检测」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
AIOpencv教程
24 实践项目之实时物体检测
第 24 篇6 张图1.2k 字OpenCV 学习要把图像输入、处理步骤、检测结果和工程性能放在一起验证。阅读时可以按「项目概述 -> 环境准备 -> 实现步骤 -> 图像读取」建立结构，再回到正文里的代码、案例或指标做验证。
AIOpencv教程