??一、適用對象

??具有一定 C++ 編程基礎，對計算機視覺領域感興趣，希望學習和掌握 OpenCV4 庫在 C++ 中的應用，進而進入計算機視覺開發(fā)領域的在校學生、畢業(yè)生和自學者。

??從事圖像處理、軟件開發(fā)等相關，需要提升自己在計算機視覺方面的技能，以更好地應對中的實際需求的工程師和技術人員。?

??二、課程收獲

??熟練掌握 OpenCV4 C++ 的基本編程技能，能夠獨立使用 OpenCV4 庫進行圖像數(shù)據(jù)處理、特征提取、目標檢測等常見的計算機視覺任務開發(fā)。

??深入理解計算機視覺領域的基本概念和常用算法，提高對計算機視覺問題的分析和解決能力，為進一步學習和研究更復雜的計算機視覺技術奠定基礎。

??通過實際項目的實踐操作，積累項目開發(fā)經驗，培養(yǎng)良好的編程習慣和代碼規(guī)范意識，提升自己在實際中的競爭力。

??了解計算機視覺技術在不同領域的應用現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢，拓寬技術視野，為未來的職業(yè)發(fā)展和技術創(chuàng)新提供更多的思路和方向。?

??三、服務體系

??提供在線學習平臺，支持視頻回放和資料下載。

??配備專業(yè)助教團隊，為學員解答疑問。

??定期舉辦線上答疑和直播課程，加強師生互動。?

??四、課程內容

??OpenCV4 與 C++ 基礎：介紹 OpenCV4 的基本概念、架構和功能，以及 C++ 語言在 OpenCV4 開發(fā)中的基礎應用，有環(huán)境搭建、數(shù)據(jù)類型、基本語法等。

??圖像數(shù)據(jù)處理：講解如何使用 OpenCV4 C++ 讀取、顯示、存儲和基本處理圖像數(shù)據(jù)，如圖像的灰度化、濾波、幾何變換等，使學員掌握圖像數(shù)據(jù)的基本操作方法。

??特征提取與描述：深入探討圖像特征的概念和常見的特征提取算法，如 Harris 角點檢測、SIFT、SURF、ORB 等，以及如何使用 OpenCV4 C++ 實現(xiàn)這些算法，并對特征進行描述和匹配。

??目標檢測與識別：教授學員如何使用 OpenCV4 C++ 進行目標檢測和識別，有基于 Haar 特征的級聯(lián)分類器、HOG 特征結合 SVM 等傳統(tǒng)方法，以及一些基于深度學習的目標檢測框架的簡單應用介紹。

??項目實踐：通過實際的計算機視覺項目案例，如簡單的圖像分類系統(tǒng)、目標跟蹤器等，讓學員將所學知識應用到實際項目中，培養(yǎng)學員的項目開發(fā)能力和解決問題的能力。