Python 计算机视觉教程 掌握图像处理、计算机视觉和机器学习 从基础知识到高级应用 掌握计算机视觉的强大功能
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这份资源探讨了如何使用Python编程语言实现计算机视觉算法和应用。
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高清完整版，极力推荐。第1章基本的图像操作和处理.....1 1.1　PIL：Python图像处理类库....1 1.1.1转换图像格式....2 1.1.2创建缩略图.....3 1.1.3复制和粘贴图像区域....3 1.1.4调整尺寸和旋转...3 1.2　Matplotlib ...4 1.
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Python实现OpenCV计算机视觉的方法简单易懂，能够轻松进行图像处理和分析。使用Python和OpenCV库，可以快速实现图像识别、目标跟踪等功能。不仅如此，Python还提供了丰富的机器学习和深度学习库，与OpenCV结合使用，可以实现更加复杂的计算机视觉任务。
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图像领域的老牌神器《Learning OpenCV》，你要是搞视觉方向的，这本书不太没听过。作者 Gary Bradski 是 OpenCV 的老大哥，内容写得系统，从基本图像操作讲到三维视觉，还有不少实际代码案例。OpenCV本身就是个超强的工具库，Python 和 C++都能玩，跨平台也没问题。
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书籍《计算机视觉编程手册》的配套代码可用于辅助理解内容，也可作为编程参考。
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计算机视觉的实验，Python写的代码，萌新代码，勿喷，仅仅只是方便没时间写实验的朋友，直接用python打开就能运行
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研究目的1.由多张平面图像恢复物体和场景的三维信息，了解从特征点（边缘）检测，标定，立体匹配的实现算法和最新研究态势，初步明确三维重构的实现流程。 2.利用实验室现有的硬件器材，在OpenCV的环境下，利用自主拍摄的多组图像对摄像机进行标定，获得摄像机内外参数，并进行校正和立体匹配，最终进行三维重构
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