欢迎来到自学宝库网 - 全方位软件学习,名师讲座视频,企业培训资料,中小学同步课程
登录   |    免费注册   |   

自学宝库网 - 全方位软件学习,名师讲座视频,企业培训资料,中小学同步课程

热门搜索: 英语   作业帮   抖音   学而思   猿辅导   高途课堂   短视频   数学   引流   电商   编程   设计   
基于python打造停车场车位智能识别项目 全新Opencv机器视觉技术融合 计算机视觉案例[百度网盘]

基于python打造停车场车位智能识别项目 全新Opencv机器视觉技术融合 计算机视觉案例[百度网盘]

本站优惠价
5.9VIP¥0
  • 库存
  • 销量
  • 充足
  • 0
  • 服务
  • 官方自营店发货,并提供售后服务。
担保交易,安全保证,有问题不解决可申请退款。
  • 分享
  • 0

官方自营店

  • 信誉:
  • 掌柜:
  • 官方卖家
  • 宝贝:
  • 2676件
  • 创店:
  • 2022-09-22
  • 描述
    5.00
  • 发货
    5.00
  • 售后
    5.00
这不是一次简单的机器视觉项目课程,课程中把很多理论性极强的知识点进行了应用,让本身很晦涩的知识点变得简单易用,这才是课程的精华之处。因为在时下也有很多智能识别的项目,而本次的项目的不同之处就在于它将这些很多关联技术都应用在其中,适合从事深度学习和机器视觉的同学们,加深理解。

===============课程目录===============


├─1-1 课程简介.mp4
├─1-2 Python与Opencv的配置.mp4
├─1-3 Notebook与IDE环境配置.mp4
├─10-1 整体流程演示.mp4
├─10-2 文档轮廓提取.mp4
├─10-3 坐标变换计算.mp4
├─10-4 透视变换结果.mp4
├─10-5 tesseract-ocr安装配置.mp4
├─10-6 文档扫描识别结果.mp4
├─11-1 角点检测基本原理.mp4
├─11-2 基本数学原理.mp4
├─11-3 求解化简.mp4
├─11-4 特征归属划分.mp4
├─11-5 opencv角点检测.mp4
├─12-1 尺度空间定义.mp4
├─12-2 高斯差分金字塔.mp4
├─12-3 特征关键点定位.mp4
├─12-4 生成特征描述.mp4
├─12-5 特征向量生成.mp4
├─12-6 opencv中的sift函数.mp4
├─13-1 特征匹配方法.mp4
├─13-2 RANSAC算法.mp4
├─13-3 图像拼接方法.mp4
├─13-4 流程解读.mp4
├─14-1 任务整体流程.mp4
├─14-2 所需数据介绍.mp4
├─14-3 图像数据预处理.mp4
├─14-4 车位直线检测.mp4
├─14-5 按列划分区域.mp4
├─14-6 车位区域划分.mp4
├─14-7 识别模型构建.mp4
├─14-8 基于视频的车位检测.mp4
├─15-1 整体流程与效果概述.mp4
├─15-2 预处理操作.mp4
├─15-3 填涂轮廓检测.mp4
├─15-4 选项判断识别.mp4
├─16-1 背景消除-帧差法.mp4
├─16-2 混合高斯模型.mp4
├─16-3 学习步骤.mp4
├─16-4 背景建模实战.mp4
├─17-1 基本概念.mp4
├─17-2 Lucas-Kanade算法.mp4
├─17-3 推导求解.mp4
├─17-4 光流估计实战.mp4
├─18-1 DNN模块.mp4
├─18-2 模型加载与输出结果.mp4
├─19-1 目标追踪概述.mp4
├─19-2 多目标追踪实战.mp4
├─19-3 深度学习检测框架加载.mp4
├─19-4 基于dlib和ssd的追踪.mp4
├─19-5 多进程目标追踪.mp4
├─19-6 效率提升对比.mp4
├─2-1 计算机眼中的图像.mp4
├─2-2 视频的读取与处理.mp4
├─2-3 ROI区域.mp4
├─2-4 边界填充.mp4
├─2-5 数值计算.mp4
├─20-1 卷积网络的应用.mp4
├─20-2 卷积层解释.mp4
├─20-3 卷积计算过程.mp4
├─20-4 padding与stride.mp4
├─20-5 卷积参数共享.mp4
├─20-6 池化层原理.mp4
├─20-7 卷积效果演示.mp4
├─20-8 卷积操作流程.mp4
├─21-1 关键点定位概述.mp4
├─21-2 获取人脸关键点.mp4
├─21-3 定位效果演示.mp4
├─21-4 闭眼检测.mp4
├─21-5 检测效果.mp4
├─3-1 图像阈值.mp4
├─3-2 图像平滑处理.mp4
├─3-3 高斯与中值滤波.mp4
├─4-1 腐蚀操作.mp4
├─4-2 膨胀操作.mp4
├─4-3 开运算与闭运算.mp4
├─4-4 梯度计算.mp4
├─4-5 礼帽与黑帽.mp4
├─5-1 Sobel算子.mp4
├─5-2 梯度计算方法.mp4
├─5-3 scharr与Laplace算子.mp4
├─6-1 Canny边缘检测流程.mp4
├─6-2 非极大值抑制.mp4
├─6-3 边缘检测效果.mp4
├─7-1 图像金字塔定义.mp4
├─7-2 金字塔制作方法.mp4
├─7-3 轮廓检测方法.mp4
├─7-4 轮廓检测结果.mp4
├─7-5 轮廓特征与近似.mp4
├─7-6 模板匹配方法.mp4
├─7-7 匹配效果展示.mp4
├─8-1 直方图定义.mp4
├─8-2 均衡化原理.mp4
├─8-3 均衡化效果.mp4
├─8-4 傅里叶概述.mp4
├─8-5 频域变换结果.mp4
├─8-6 低通与高通滤波.mp4
├─9-1 总体流程与方法讲解.mp4
├─9-2 环境配置与预处理.mp4
├─9-3 模板处理方法.mp4
├─9-4 输入数据处理方法.mp4
├─9-5 模板匹配得出识别结果.mp4
├─全部数据代码下载.zip
├─第11-12章notebook课件.zip
├─第16-17章notebook课件.zip
├─第2-7章notebook课件.zip
├─第九章:项目实战-信用卡数字识别.zip
├─第二十一章:人脸关键点定位.zip
├─第二十一章:项目实战-疲劳检测.zip
├─第二十章:卷积原理与操作.zip
├─第八章notebook课件.zip
├─第十三章:案例实战-全景图像拼接.zip
├─第十九章:项目实战-目标追踪.zip
├─第十五章:项目实战-答题卡识别判卷.zip
├─第十八章:Opencv的DNN模块.zip
├─第十四章:项目实战-停车场车位识别.zip
├─第十章:项目实战-文档扫描OCR识别.zip
(1)\全部数据代码下载;目录中文件数:13个
├─第11-12章notebook课件.txt
├─第16-17章notebook课件.txt
├─第2-7章notebook课件.txt
├─第九章:项目实战-信用卡数字识别.txt
├─第二十一章:项目实战-疲劳检测.txt
├─第二十章:卷积原理与操作.txt
├─第八章notebook课件.txt
├─第十三章:案例实战-全景图像拼接.txt
├─第十九章:项目实战-目标追踪.txt
├─第十五章:项目实战-答题卡识别判卷.txt
├─第十八章:Opencv的DNN模块.txt
├─第十四章:项目实战-停车场车位识别.txt
├─第十章:项目实战-文档扫描OCR识别.txt
  • 商品评价
暂无商品评价
  • 购买记录
暂无购买记录
  • 交易规则



1、自动:在上方保障服务中标有自动发货的商品,拍下后,将会自动收到来自卖家的商品获取(下载)链接;

2、手动:未标有自动发货的的商品,拍下后,卖家会收到邮件、短信提醒,也可通过QQ或订单中的电话联系对方。


1、描述:源码描述(含标题)与实际源码不一致的(例:描述PHP实际为ASP、描述的功能实际缺少、版本不符等);

2、演示:有演示站时,与实际源码小于95%一致的(但描述中有"不保证完全一样、有变化的可能性"类似显著声明的除外);

3、发货:手动发货源码,在卖家未发货前,已申请退款的;

4、服务:卖家不提供安装服务或需额外收费的(但描述中有显著声明的除外);

5、其他:如质量方面的硬性常规问题等。

注:经核实符合上述任一,均支持退款,但卖家予以积极解决问题则除外。交易中的商品,卖家无法对描述进行修改!


1、在未拍下前,双方在QQ上所商定的内容,亦可成为纠纷评判依据(商定与描述冲突时,商定为准);

2、在商品同时有网站演示与图片演示,且站演与图演不一致时,默认按图演作为纠纷评判依据(特别声明或有商定除外);

3、在没有"无任何正当退款依据"的前提下,写有"一旦售出,概不支持退款"等类似的声明,视为无效声明;

4、虽然交易产生纠纷的几率很小,但请尽量保留如聊天记录这样的重要信息,以防产生纠纷时便于网站工作人员介入快速处理。


1、本站所发布的一切学习教程、软件等仅限用于学习体验和研究目的;请自觉下载后24小时内删除,严禁用于其他用途,如果你喜欢教程,请支持正版教程软件,得到更好的正版服务,本站内容全部来自网络,版权争议与本站无关,如果您认为侵犯了您的合法权益,请联系我们删除。发送邮件到邮箱:1160717335@qq.com。

2、对于不当转载或引用本网站内容而引起的民事纷争、行政处理或其他损失,本网站不承担责任。

3、对不遵守本声明或其他违法、恶意使用本网站内容者,本网站保留追究其法律责任的权利。


联系我们
QQ:1160717335
网址:www.zxbaoku.com

二维码