培训对象：

对图像处理、计算机视觉感兴趣，熟悉掌握C/C++编程语言，较好有一定的数学基础和机器学习算法基础。

培训目标：

学习完该课程，基本可以对任何图像和视频进行变换处理和设计基于图像或视频的算法并且把算法通过程序实现出来。能完成基本的人脸识别、目标识别等常用计算机视觉识别任务。可为后续做基于图像的深度学习打好基础。

培训大纲：

一. OpenCV源码使用与介绍

1. OpenCV入门介绍，使用和安装环境的配置

2. OpenCV源码架构讲解，图像的基础知识，图像的输入输出，视频的基础知识，视频的输入输出与参数控制方法

3. OpenCV中常用数据结构和函数(Point类，Size类，Rect类，Scalar类和cvtColor函数)，core组件，imgproc组件

二. 图像变换的数学原理和函数使用

4. 图像处理，使用OpenCV实现线性滤波器、非线性滤波器和5种高级形态学滤波操作，图形缩放，图像金字塔和阈值化

5. 图像变换，讲解各种类型的图形变换方法，包括使用OpenCV做边缘检测用到的canny算子、sobel算子、Laplace算子，进行图像特征提取的霍夫线变换、霍夫圆变换，重映射，仿射变换和直方图均衡化

6.图像分割，使用OpenCV实现常用前景检测方法，寻找物体的凸包，使用多边形包围轮廓，角点检测方法

三. 图像处理中的机器学习

 7.OpenCV中的机器学习ML组件，贝叶斯分类器、K近邻分类器的使用

8.支持向量机SVM，期望较大化EM和决策树在OpenCV中的使用

9.随机森林，boost分类器和人工神经网络在OpenCV中的使用

四. 开发案例

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