劉薇:300天萬詞計劃
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Python打造停車場車位智能識別2021年
Python打造停車場車位智能識別2021年資源簡介:
?課程目錄
數(shù)據(jù)代碼
1-1 課程簡介.mp4
1-2 Python與Opencv的配置.mp4
1-3 Notebook與IDE環(huán)境配置.mp4
10-1 整體流程演示.mp4
10-2 文檔輪廓提取.mp4
10-3 坐標變換計算.mp4
10-4 透視變換結(jié)果.mp4
10-5 tesseract-ocr安裝配置.mp4
10-6 文檔掃描識別結(jié)果.mp4
11-1 角點檢測基本原理.mp4
11-2 基本數(shù)學原理.mp4
11-3 求解化簡.mp4
11-4 特征歸屬劃分.mp4
11-5 opencv角點檢測.mp4
12-1 尺度空間定義.mp4
12-2 高斯差分金字塔.mp4
12-3 特征關(guān)鍵點定位.mp4
12-4 生成特征描述.mp4
12-5 特征向量生成.mp4
12-6 opencv中的sift函數(shù).mp4
13-1 特征匹配方法.mp4
13-2 RANSAC算法.mp4
13-3 圖像拼接方法.mp4
13-4 流程解讀.mp4
14-1 任務(wù)整體流程.mp4
14-2 所需數(shù)據(jù)介紹.mp4
14-3 圖像數(shù)據(jù)預處理.mp4
14-4 車位直線檢測.mp4
14-5 按列劃分區(qū)域.mp4
14-6 車位區(qū)域劃分.mp4
14-7 識別模型構(gòu)建.mp4
14-8 基于視頻的車位檢測.mp4
15-1 整體流程與效果概述.mp4
15-2 預處理操作.mp4
15-3 填涂輪廓檢測.mp4
15-4 選項判斷識別.mp4
16-1 背景消除-幀差法.mp4
16-2 混合高斯模型.mp4
16-3 學習步驟.mp4
16-4 背景建模實戰(zhàn).mp4
17-1 基本概念.mp4
17-2 Lucas-Kanade算法.mp4
17-3 推導求解.mp4
17-4 光流估計實戰(zhàn).mp4
18-1 DNN模塊.mp4
18-2 模型加載與輸出結(jié)果.mp4
19-1 目標追蹤概述.mp4
19-2 多目標追蹤實戰(zhàn).mp4
19-3 深度學習檢測框架加載.mp4
19-4 基于dlib和ssd的追蹤.mp4
19-5 多進程目標追蹤.mp4
19-6 效率提升對比.mp4
2-1 計算機眼中的圖像.mp4
2-2 視頻的讀取與處理.mp4
2-3 ROI區(qū)域.mp4
2-4 邊界填充.mp4
2-5 數(shù)值計算.mp4
20-1 卷積網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用.mp4
20-2 卷積層解釋.mp4
20-3 卷積計算過程.mp4
20-4 padding與stride.mp4
20-5 卷積參數(shù)共享.mp4
20-6 池化層原理.mp4
20-7 卷積效果演示.mp4
20-8 卷積操作流程.mp4
21-1 關(guān)鍵點定位概述.mp4
21-2 獲取人臉關(guān)鍵點.mp4
21-3 定位效果演示.mp4
21-4 閉眼檢測.mp4
21-5 檢測效果.mp4
3-1 圖像閾值.mp4
3-2 圖像平滑處理.mp4
3-3 高斯與中值濾波.mp4
4-1 腐蝕操作.mp4
4-2 膨脹操作.mp4
4-3 開運算與閉運算.mp4
4-4 梯度計算.mp4
4-5 禮帽與黑帽.mp4
5-1 Sobel算子.mp4
5-2 梯度計算方法.mp4
5-3 scharr與Laplace算子.mp4
6-1 Canny邊緣檢測流程.mp4
6-2 非極大值抑制.mp4
6-3 邊緣檢測效果.mp4
7-1 圖像金字塔定義.mp4
7-2 金字塔制作方法.mp4
7-3 輪廓檢測方法.mp4
7-4 輪廓檢測結(jié)果.mp4
7-5 輪廓特征與近似.mp4
7-6 模板匹配方法.mp4
7-7 匹配效果展示.mp4
8-1 直方圖定義.mp4
8-2 均衡化原理.mp4
8-3 均衡化效果.mp4
8-4 傅里葉概述.mp4
8-5 頻域變換結(jié)果.mp4
8-6 低通與高通濾波.mp4
9-1 總體流程與方法講解.mp4
9-2 環(huán)境配置與預處理.mp4
9-3 模板處理方法.mp4
9-4 輸入數(shù)據(jù)處理方法.mp4
9-5 模板匹配得出識別結(jié)果.mp4
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