重磅升级，52个Python+OpenCV实战项目教你掌握图像处理

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近期小白学视觉公众号推出了多篇Python+OpenCV实战项目的文章，深受小伙伴们的喜爱。最近有小伙伴推荐，希望可以讲经典的项目整理一下，集成手册，便于小伙伴在日常的学习中使用。于是小白挑选了#OpenCV的应用#专栏中的52篇经典内容，集结成册，便于小伙伴们阅读和学习。

本手册中主要涉及以下几部分，首先是对 OpenCV中自带的基本函数进行介绍。其次是OpenCV的实战项目，一方面是基于实际项目利用OpenCV实现特定对象的检测，例如车道线检测、路面的坑洼检测、等；另一方面是基于OpenCV实现图像增强，例如利用OpenCV消除运动所引起的图像模糊、去除阴影影响等。最后是OpenCV与深度学习等其他相结合实现图像分割、人脸检测、人脸跟踪、运动检测等难度较大的问题。

 

所有的项目都是通过Python代码实现，并且配有文字讲解和源代码，便于小伙伴们入门学习，通过实战项目，更加了解到计算机视觉在日常生活中都能做什么，一点带面，融会贯通。

 

因为本手册是处于实时更新和维护的状态，因此会有一些内容变动，为了使小伙伴们获取准确的信息，因此手册中项目的源码不在书中给出。小伙伴们关注“小白学视觉”微信公众号，回复【Python视觉实战项目源码】就可以获得最新的源码信息。

另外，本手册中的内容由小白学视觉团队进行维护，如果手册中有问题，欢迎各位小伙伴们批评指正，后续我们会不断丰富其中的内容，推出更高级的版本。

获取方式

关注作者的【小白学视觉】公众号，后台回复【Python视觉实战项目】，即可获取pdf电子版资源。

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主要内容

手册中目前包含52个实战项目，具体内容如下：

第一部分（源码在文章种）：

1. 基于OpenCV的图像融合

2. 基于OpenCV的显著图绘制

3. 基于OpenCV的图像翻转和镜像

4. 基于OpenCV的条形码区域分割

5. 基于OpenCV的实用图像处理操作

6. 基于OpenCV的路面质量检测

7. 基于OpenCV修复表格缺失的轮廓

8. 基于OpenCV和Tensorflow的深蹲检测器

9. 利用OpenCV实现基于深度学习的超分辨率处理

10. 使用OpenCV在Python中访问IP摄像头

11. 使用OpenCV检测坑洼

12. 使用OpenCV进行图像全景拼接

13. 使用OpenCV进行颜色分割

14. 使用OpenCV实现图像覆盖

15. 使用OpenCV实现图像增强

16. 使用OpenCV自动去除背景色

17. 使用OpenCV构建运动检测器(Translate)

 第二部分（源码在Github上）：

1. 基于OpenCV的图像阴影去除

2. 基于OpenCV的车辆变道检测

3. 基于OpenCV的多位数检测器

4. 基于OpenCV的焊件缺陷检测

5. 基于OpenCV的人脸追踪

6. 基于OpenCV的人员剔除

7. 基于OpenCV的实时睡意检测系统

8. 基于OpenCV的实时停车地点查找

9. 基于OpenCV的图像强度操作

10. 基于OpenCV的网络实时视频流传输

11. 基于OpenCV的位姿估计

12. 基于OpenCV的直方图匹配

13. 基于OpenCV的阈值车道标记

14. 基于OpenCV建立视差图像

15. 使用OpenCV预处理神经网络中的面部图像

16. 使用OpenCV实现车道线检测

17.  基于Python进行相机校准

18. 基于OpenCV 的车牌识别

19. 基于OpenCV的情绪检测

20. 基于OpenCV的表格文本内容提取

21. 基于OpenCV的实时面部识别

22.  基于OpenCV的图像卡通化

23.  基于python和OpenCV构建智能停车系统

24. 基于深度学习OpenCV与python进行字符识别

25.  基于自适应显着性的图像分割

26.  使用OpenCV对运动员的姿势进行检测

27.  使用OpenCV实现道路车辆计数

28. 使用OpenCV实现哈哈镜效果

29. 使用OpenCV为视频中美女加上眼线

30. 使用Python，Keras和OpenCV进行实时面部检测

31.  使用TensorFlow和OpenCV实现口罩检测

32.  使用TensorFlow+OpenCV的社交距离检测器

33.  使用深度学习和OpenCV的早期火灾检测系统

34. 用OpenCV实现猜词游戏

35. 基于OpenCV的图像分割

部分项目结果

手册中目前包含52个实战项目，具体内容如下：

图像拼接结果

条形码区域检测

车道线检测

车道线检测结果

图像增强

车牌识别

情绪检测

显著性分割结果

视频添加眼线

深蹲检测结果

获取方式

关注作者的【小白学视觉】公众号，后台回复【Python视觉实战项目】，即可获取pdf电子版资源。

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