欢迎来到关于Python用于计算机视觉的终极在线课程！

本课程是您学习如何使用 Python 编程语言进行计算机视觉的最佳资源。

我们将探索如何使用 Python 和 OpenCV（开放计算机视觉）库来分析图像和视频数据。

世界上最受欢迎的平台正在生成前所未有的图像和视频数据量。每 60 秒，用户就会向 Youtube 上传超过 300 小时的视频，Netflix 订阅者会流式传输超过 80,000 小时的视频，Instagram 用户会喜欢超过 200 万张照片！现在，开发人员比以往任何时候都更需要获得使用计算机视觉处理图像和视频数据所需的技能。

计算机视觉使我们能够分析和利用图像和视频数据，在各种行业中都有应用，包括自动驾驶汽车、社交网络应用程序、医疗诊断等等。

作为普及速度最快的语言，Python 非常适合利用现有计算机视觉库的强大功能来从所有这些图像和视频数据中学习。

在本课程中，我们将教您成为计算机视觉专家所需了解的一切！这个价值200亿美元的行业将成为未来几年最重要的就业市场之一。

我们将从学习使用 NumPy 库进行数值处理以及如何使用 NumPy 打开和操作图像来开始本课程。然后将继续使用 OpenCV 库来打开和处理图像基础知识。然后，我们将开始了解如何处理图像并应用各种效果，包括颜色映射、混合、阈值、渐变等。

然后，我们将继续了解 OpenCV 的视频基础知识，包括处理来自网络摄像头的流媒体视频。 之后，我们将了解直接视频主题，例如光流和物体检测。包括人脸检测和物体追踪。

然后，我们将继续学习课程的整个部分，专门介绍最新的深度学习主题，包括图像识别和自定义图像分类。我们甚至将介绍最新的深度学习网络，包括 YOLO（您只看一次）深度学习网络。

本课程涵盖所有这些以及更多内容，包括以下主题：

• NumPy

•  使用 NumPy 的图像

• 使用 NumPy 的图像和视频基础知识

•  颜色映射

• 混合和粘贴图像

•  图像阈值

•  模糊和平滑

•  形态学运算符

•  梯度

•  直方图

• 使用 OpenCV 流式传输视频

•  目标检测

•  模板匹配

• 角、边和网格检测

•  轮廓检测

•  特征匹配

•  WaterShed 算法

•  人脸检测

•  对象跟踪

•  光流

•  使用 Keras 进行深度学习

• Keras 和卷积网络

• 定制的深度学习网络

• 最先进的YOLO网络

•  以及更多！

如果您对课程有任何疑问，请随时在 Udemy 上给我留言！

感谢您查看课程页面，我希望在里面见到您！

 何塞