一个月速成python+OpenCV图像处理

OpenCV是一个广受欢迎且极为流行的计算机视觉库，它因其强大的功能、灵活性和开源特性而在开发者和研究者中备受青睐。

学习OpenCV主要就是学习里面的计算机视觉算法。要学习这些算法的原理，知道它们适用于哪些场景，然后通过Python编写代码来实现这些算法，并应用于实际项目中，实现图像的检测、识别、分类、定位、测量等目标。

本文将介绍一个高效学习Python+OpenCV的方法，助力你快速上手机器视觉。

01 体系学习

从Python的基础语法、数据类型到条件与循环结构等核心概念入手，深入浅出地讲解Python语言的精髓。还将介绍Python与Anaconda、PyCharm等开发环境的关系，搭建高效的编程平台。

系统学习图像处理技术，使用OpenCV进行图像的预处理，包括计算灰度化、二值化、自适应二值化、形态学变换、图片颜色识别、图像颜色替换、ROI切割、图像旋转、图像镜像旋转、图像缩放、图像矫正、图像添加水印以及图像噪点消除等操作。聚焦于特征检测与提取，包括图像梯度处理、图像边缘检测、凸包特征检测、绘制图像轮廓、直方图均衡化、模板匹配、霍夫变换以及图像亮度变换等操作。每一项技术都会结合原理讲解、算法应用和代码实现，帮助学员从理论到实践深入掌握图像特征检测与提取的相关技术。

最后，还会实践一个完整的综合性项目——《图像处理与车牌识别项目》，亲手将所学知识应用于真实场景，全面提升你的实战能力和问题解决能力。

02 项目演示

课程中包含“颜色识别、形状识别、大型综合项目车牌定位和识别”三大实践项目，由易到难，并都结合原理讲解、算法应用和代码实现。

下面是一个简单的“颜色识别小实验”演示，其他的“形状识别”、“车牌定位和识别”实验在课程中会详细讲解。

【颜色识别实验】

注意：在开始之前，请确保系统上安装了“华清远见人工智能虚拟仿真本地服务管理平台”。

步骤一

使用“华清远见人工智能虚拟仿真本地服务管理平台”启动服务。服务启动一次之后就不需要再次启动了。

步骤二

单击“颜色识别”进入。

步骤三

拖出组件并连线，根据实验原理，将我们的逻辑抽象成组件之后，连线如下图所示。

步骤四

点击右上角“验证”按钮，如显示校验成功，即代表逻辑无误，验证按钮与校验成功界面如下：

步骤五

点击右上方运行，显示结果输出，点击结果即可放大查看。

（实验结果：黄色色块被识别出来）

步骤六

与3D视觉场景交互进入到“人工智能虚拟仿真3D视觉场景”中，走到交互区，从第三人称转到第一人称后，第三人称视角按WASD进行前后走和左右旋转，第一人称视角按WASD进行前后走和左右旋转，也可以按下鼠标右键进行左右旋转。转到第一人称后点击右下角的设置，进行MQTT设置。

步骤七

“人工智能虚拟仿真3D视觉场景”MQTT设置。

按照下图将MQTT进行设置后点击连接，Topic默认有一个生成的内容，点击订阅，弹出订阅成功的提示框即为MQTT连接成功。

步骤八

在“人工智能虚拟仿真”中，修改数据输入组件的数据来源，勾选3D应用场景后，点击配置mqtt。

步骤九

从背包里拿出相应的物体，本实验是颜色识别，所以可以在“人工智能虚拟仿真3D视觉场景”从背包里拿出颜色块放在平台上，操作为：单击蓝色块，就可以拿出来，再次鼠标单击就放下，由于这是个3D的，所以可能导致放不好，就需要配合前后移动放在平台上。

步骤十

可以在人工智能虚拟仿真看到实时的“人工智能虚拟仿真 3D 视觉场景”的图像。点击运行，可以实现功能运行，并显示结果输出，如下图所示：

点击后可以查看该实验代码，代码会根据界面所选参数进行适配，点击复制可以将其复制，并粘贴在其它地方。

03 软件平台

初学者们可以通过元宇宙人工智能在线实验平台来教python+OpenCV

算法原理讲解

平台将算法进行拆分与可视化，把算法拆分成多个组件，复杂的东西一旦进行拆分(分而治之)就会变得简单多了，然后通过平台仿真动画深入浅出的讲解原理，理解算法每一环节的原理及运行结果，而且我们可以交互式的动态调整算法参数，实时看算法运行结果变化，更好的去理解算法的原理，让算法学习更加直观和有趣。

代码编程实现

人工智能在线实验平台可以将人工智能算法，快速生成Python代码，而且当算法组件动态调参时，也可以看到Pvthon代码的实时变化，算法和代码一一对应，这个功能可以帮助初学者快速的去应用算法，跑起来，看到效果，产生学习的兴趣。然后在算法应用学习中，去理解代码，去加深Python编程学习，这样边学边用编程学习更高效。

项目案例实战

最后还有一个综合项目《图像处理与车牌识别项目》，让你将所学知识应用于一个真实的图像处理任务中，全面提升你的实战能力。

除此之外，还有很多其余系统子模块，如：机器视觉、NLP循环神经网络、CV-NLP-Transformer、机器学习等，将理论知识变得直观生动，同时为理论知识的应用提供了项目开发与实践的环境。

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