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       坚持小班授课,为保证培训效果,增加互动环节,每期人数限3到5人。
   上课时间和地点
上课地点:【深圳分部】:电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院 【上海】:同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站) 【北京分部】:北京中山学院/福鑫大楼 【南京分部】:金港大厦(和燕路) 【武汉分部】:佳源大厦(高新二路) 【成都分部】:领馆区1号(中和大道) 【沈阳分部】:沈阳理工大学/六宅臻品 【郑州分部】:郑州大学/锦华大厦 【广州分部】:广粮大厦 【西安分部】:协同大厦 【石家庄分部】:河北科技大学/瑞景大厦
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   质量保障

        1、培训过程中,如有部分内容理解不透或消化不好,可免费在以后培训班中重听;
        2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供课后答疑。
        3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。

课程大纲
 
  1. 教学环境:
    Windows VS2013
    Uubuntu 14.04或者16.04 最好虚拟机
    第1节:
    1.1 图像处理软件概要介绍(OpenCV、Halcon、Matlib)
    1.2 OpenCV简介(发展历程和功能特性)
    1.3 OpenCV环境搭建与资源获取
    1.4 OpenCV架构(软件架构、开发规范和编程思路与技巧)
    1.5 OpenCV实例剖析(图片读取、显示)
    第2节:(边写代码边讲解)
    2.1 OpenCV基本数据结构
    重点是 Mat,包括构造,拷贝,ROI等。
    其他 Rect Point 等等
    2.2 HighGUI学习(静态图像、视频相关)
    读图/视频 写图/视频
    button mouse处理
  2. 第3节:图像处理基本算法学习
    3.1 图像增强与平滑
    3.2 图像滤波
    3.3 直方图与均衡化
    3.4 阈值分割、腐蚀、膨胀算法
    3.5 ROI详解与应用
    3.6 投影、仿射变换和透视变换
    3.7 OpenCV实例剖析(Canny边缘提取、阈值分割)
    3.8 简单介绍各种角点以及匹配算法
    4、机器学习及算法介绍
    4.1 环境搭建 python sklearn
    4.2 简单的回归演示
    5、OCR小项目
    基于mnist数据集的小项目(SVM算法)
    6、人脸相关项目
    人脸识别算法介绍(Haar分类器人脸检测)
    人脸项目(性别检测)
    7、四位数字的验证码识别项目(选讲)
    通过一个验证码数字识别例子,把整个内容穿插一遍,并且全部代码写一遍。
    若能够提前提供 车牌数据集 可以做一部分车牌识别




 
 


 




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