OpenCV计算机视觉

其中core、highgui、imgproc是最基础的模块，该课程主要是围绕这几个模块展开的，分别介绍如下：

• core模块实现了最核心的数据结构及其基本运算，如绘图函数、数组操作相关函数等。
• highgui模块实现了视频与图像的读取、显示、存储等接口。
• imgproc模块实现了图像处理的基础方法，包括图像滤波、图像的几何变换、平滑、阈值分割、形态学处理、边缘检测、目标检测、运动分析和对象跟踪等。

对于图像处理其他更高层次的方向及应用，OpenCV也有相关的模块实现

• features2d模块用于提取图像特征以及特征匹配，nonfree模块实现了一些专利算法，如sift特征。
• objdetect模块实现了一些目标检测的功能，经典的基于Haar、LBP特征的人脸检测，基于HOG的行人、汽车等目标检测，分类器使用Cascade Classification（级联分类）和Latent SVM等。
• stitching模块实现了图像拼接功能。
• FLANN模块（Fast Library for Approximate Nearest Neighbors），包含快速近似最近邻搜索FLANN 和聚类Clustering算法。
• ml模块机器学习模块（SVM，决策树，Boosting等等）。
• photo模块包含图像修复和图像去噪两部分。
• video模块针对视频处理，如背景分离，前景检测、对象跟踪等。
• calib3d模块即Calibration（校准）3D，这个模块主要是相机校准和三维重建相关的内容。包含了基本的多视角几何算法，单个立体摄像头标定，物体姿态估计，立体相似性算法，3D信息的重建等等。
• G-API模块包含超高效的图像处理pipeline引擎

# Windows下安装OpenCV，指定版本号
pip install -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com opencv-python==3.4.2.17
    
# OpenCV贡献库安装（社区维护库）
pip install opencv-contrib-python==3.4.2.17    

# Pycharm安装opencv失败的解决方案：
在依赖包仓库中添加镜像：
https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/   清华大学镜像库
http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/      阿里云镜像库
http://pypi.douban.com/simple/              豆瓣镜像库
    
# 验证opencv
import cv2
cv2.__version__
# 能正常显示版本号即认为安装成功

# 安装多个第三方库
pip install numpy pandas wheel jupyter notebook

• img[0,0]：访问图像 img 第0行第0列像素点的 BGR 值。图像是 BGR 格式的，得到的数值为[0,0,255]。
• img[0,0,0]：访问图像 img 第0行第0列第0个通道的像素值。图像是BGR格式的，所以第0个通道是B通道，会得到B通道内第0行第0列的位置所对应的值0。
• img[0,0,1]：访问图像 img 第0行第0列第1个通道的像素值。图像是BGR格式的，所以第1个通道是G通道，会得到G通道内第0行第0列的位置所对应的值0。
• img[0,0,2]：访问图像img第0行第0列第2个通道的像素值。图像是BGR格式的，所以第2个通道是R通道，会得到R通道内第0行第0列的位置所对应的值255。

• 目标分类：整个图像，输入图像，输出类别。
• 目标定位：单框框出来，不做分类。
• 目标检测：画框分类
• 目标分割
  • 语义分割：对每个像素进行分类，同类别会被分到一起。
  • 实例分割：不同的物体分别分类

深度学习三驾马车

• 算力：CPU、GPU、FPGA
• 海量数据
• 算法

• 目标检测

  • 两阶段方法：提取候选框——>筛选目标，例：R-CNN、SPP-Net、Fast R-CNN、Faster R-CNN
  • 单阶段方法：直接检测目标，例：YOLO、SSD、R-FCN

• CS231n：李飞飞人工智能入门课

  http://cs231n.stanford.edu/

• CS229：机器学习公开课

• CS224：自然语言处理公开课

• 人体姿态检测经典模型

  • OpenPose 卡内基梅隆大学/卷积神经网络
  • DeepCut
  • RMPE（AlphaPose）
  • Mask RCNN

• 边缘计算（Edge Computing）

  • 与云计算相比，实时，不需要先上传云再进行计算，本地计算。

Cut

• RMPE（AlphaPose）

• Mask RCNN

• 边缘计算（Edge Computing）

  • 与云计算相比，实时，不需要先上传云再进行计算，本地计算。