- 1. 学习如何在你的电脑上配置OpenCV-Python环境！
- 1.1 开始了解OpenCV-Python
- 1.2 在 Windows 下安装 OpenCV-Python
- 1.3 在 Fedora 环境下安装 OpenCV-Python
- 1.4 在 Debian（Ubuntu）中配置 OpenCV-Python
- 1.5 在Docker中安装OpenCV-Python
- 1.6 在树莓派配置OpenCV-Python
- 2. OpenCV中的GUI功能
- 2.1 开始使用图像
- 2.2 开始使用视频
- 2.3 OpenCV 中的绘图函数
- 2.4 以鼠标为画笔
- 2.5 用滑块控制条做调色板
- 3. OpenCV中的GUI功能
- 3.1 图片基本操作
- 3.2 图像算术操作
- 3.3 性能评估与改进技巧
- 4. OpenCV中的图像处理
- 4.1 更换颜色空间
- 4.2 对图像进行几何变换
- 4.3 图像二值化处理
- 4.4 平滑图像
- 4.5 形态学转换
- 4.6 图像梯度
- 4.7 Canny边缘检测
- 4.8 图像金字塔
- 4.9.1 直方图：查找，绘制，分析
- 4.9.2 直方图均衡化
- 4.9.3 二维直方图
- 4.9.4 直方图反投影
- 4.10 OpenCV中的图像变换
- 4.10.1 傅立叶变换
- 4.11 模板匹配
- 4.12 霍夫直线变换
- 4.13 霍夫圆变换
- 4.14 基于分水岭算法的图像分割
- 4.14 使用 GrabCut 算法交互式前景提取
- 5. 特征检测和描述符
- 5.1 理解特征
- 5.2 Harris 角点检测
- 5.3 Shi-Tomasi 角点检测 & 适合用来跟踪的特征
- 5.4 介绍SIFT（尺度不变特征转换）
- 5.5 介绍SURF（加速稳健特征）
- 5.6 角点检测的FAST算法
- 5.7 BRIEF特征点描述算法
- 5.8 ORB 特征描述符（Oriented FAST and Rotated BRIEF）
- 5.9 特征匹配
- 5.10 特征匹配和使用单应性匹配来搜索物体
- 6. 视频分析
- 6.1 Meanshift和Camshift
- 6.2 光流
- 6.3 背景分割
- 7. 相机校准和3D重建
- 7.1 相机校准
- 7.2 姿势估计
- 7.3 极线几何
- 7.4 来自立体图像的深度图
- 8. 机器学习
- 8.1 K-最近邻算法
- 8.1.1 了解k-最近邻算法
- 8.1.2 使用kNN进行手写字符的OCR
- 8.2 支持向量机（SVM）
- 8.2.1 理解SVM
- 8.2.2 使用SVM的手写数据的OCR
- 8.3 K-Means聚类
- 8.3.1 理解 K-Means 聚类
- 8.3.2 OpenCV中的K-Means聚类
- 9. 计算摄影学
- 9.1 图像去噪
- 9.2 图像修复
- 9.3 高动态范围（HDR）
- 10. 目标检测
- 10.1 使用 Haar Cascades 的面部识别
- 11. OpenCV-Python 绑定
- 11.1 OpenCV-Python绑定如何工作？
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1. 学习如何在你的电脑上配置OpenCV-Python环境！
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开始了解OpenCV-Python
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在Windows环境下配置OpenCV-Python开发环境
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在Fedora环境下配置OpenCV-Python开发环境
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在Debian（或Ubuntu）环境下配置OpenCV-Python开发环境
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创建一个配置了OpenCV-Python开发环境的Docker容器
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在树莓派上配置OpenCV-Python开发环境
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