OpenCV Python图像处理与视频分析教程

课程简介：
基于OpEnCV Python框架，本教程详细讲述了图像处理与视频分析的核心技术。课程涵盖了图像二值化的各种方法、二值图像分析、轮廓发现与轮廓分析、几何分析与距离变换等基础知识，并深入探讨了视频读写、视频帧处理、实时人脸检测、视频背景分析、颜色物体对象跟踪以及车道线实时检测等高级应用。本课程强调理论与应用相结合，旨在分享在图像处理、计算机视觉领域的长期工作经验。

课程内容：

1. 概述：介绍OpenCV Python在图像处理与视频分析中的应用。
2. 认识二值图像：了解二值图像的基本概念。
3. 图像二值化：学习图像二值化的方法。
4. 全局阈值与自适应阈值：探讨不同的阈值技术。
5. 去噪声对二值化影响：了解噪声对二值化过程的影响。
6. 联通组件扫描：学习二值图像中的连通组件查找。
7. 轮廓发现与分析：学习轮廓查找、横纵比与面积过滤等技术。
8. 图像测量：掌握对象面积与周长测量、中心位置寻找等方法。
9. 几何分析：进行距离变换、点多边形测试等几何分析。
10. 图像形态学：介绍图像形态学的基本原理与操作。
11. 视频处理：学习视频读写、视频帧处理技巧。
12. 实时检测：掌握实时人脸检测、车道线实时检测的方法。
13. 视频背景分析：深入了解视频背景分析的技术。
14. 颜色对象跟踪：学习颜色对象跟踪的原理与应用。
15. 案例研究：通过几何形状识别、车道线识别等案例，应用所学知识。

课程目录包含了一系列详细的教学视频，以及一个包含课程资料的zIp文件，供学习者参考与实践。希望广大OpenCV研发者与Python语言研发者通过学习本教程，能够有所收获，提升图像处理与视频分析的技能。