基于OpenCV的钢管计数项目实战 | 完结

提升解决图像处理问题的思维层次 知其然~知其所以然；熟练掌握基于轮廓(contour) 团块（blob)和HoughCircle解决图像问题的细节；关于python\csharp调用Opencv算法的实现 商用级别，并且教授部署方式；初步接触深度学习（DL)技术对图像处理的加持，拓展思维层次。

〖资源截图〗:

基于OpenCV的钢管计数项目实战

〖资源目录〗:

• ├──课程资料
• | └──基于OpenCV的钢管计数项目实战 课程资料.zip 250.85M
• ├──1 L1_课程综述和需求分析_ok (2).mp4 123.69M
• ├──10 L10_结合Django配置成为web服务&课程总结_ok (2).mp4 49.77M
• ├──2 L2_环境配置和裁剪编译_ok (2).mp4 108.02M
• ├──3 L3_自然环境下钢管计数算法的设计实现_ok (2).mp4 145.96M
• ├──4 L4_Blob Detection团块分析原理和实践_ok (2).mp4 113.55M
• ├──5 L5_HoughCircles 原理和实践_ok (2).mp4 106.92M
• ├──6 L6_FindContours 轮廓分析原理和实践_ok (2).mp4 107.26M
• ├──7 L7_三种主要识别方法的比较和融合_ok (2).mp4 76.13M
• ├──8 L8_算法在Csharp上的移植_ok (2).mp4 87.08M
• └──9 L9_算法在Python上的移植_ok (2).mp4 95.94M