全部数据代码下载

| 第11-12章notebook课件.txt 0.07kb

| 第16-17章notebook课件.txt 0.07kb

| 第2-7章notebook课件.txt 0.07kb

| 第八章notebook课件.txt 0.07kb

| 第二十一章：项目实战-疲劳检测.txt 0.14kb

| 第二十章：卷积原理与操作.txt 0.07kb

| 第九章：项目实战-信用卡数字识别.txt 0.07kb

| 第十八章：Opencv的DNN模块.txt 0.07kb

| 第十九章：项目实战-目标追踪.txt 0.07kb

| 第十三章：案例实战-全景图像拼接.txt 0.07kb

| 第十四章：项目实战-停车场车位识别.txt 0.07kb

| 第十五章：项目实战-答题卡识别判卷.txt 0.07kb

| 第十章：项目实战-文档扫描OCR识别.txt 0.07kb

1-1 课程简介.mp4 5.05M

1-2 Python与Opencv的配置.mp4 33.48M

1-3 Notebook与IDE环境配置.mp4 54.39M

10-1 整体流程演示.mp4 21.13M

10-2 文档轮廓提取.mp4 25.84M

10-3 坐标变换计算.mp4 25.33M

10-4 透视变换结果.mp4 30.51M

10-5 tesseract-ocr安装配置.mp4 26.83M

10-6 文档扫描识别结果.mp4 22.81M

11-1 角点检测基本原理.mp4 16.48M

11-2 基本数学原理.mp4 28.00M

11-3 求解化简.mp4 28.74M

11-4 特征归属划分.mp4 34.83M

11-5 opencv角点检测.mp4 21.34M

12-1 尺度空间定义.mp4 19.82M

12-2 高斯差分金字塔.mp4 21.17M

12-3 特征关键点定位.mp4 43.82M

12-4 生成特征描述.mp4 20.93M

12-5 特征向量生成.mp4 32.64M

12-6 opencv中的sift函数.mp4 25.25M

13-1 特征匹配方法.mp4 26.96M

13-2 RANSAC算法.mp4 29.81M

13-3 图像拼接方法.mp4 20.03M

13-4 流程解读.mp4 19.51M

14-1 任务整体流程.mp4 47.80M

14-2 所需数据介绍.mp4 26.91M

14-3 图像数据预处理.mp4 44.10M

14-4 车位直线检测.mp4 55.12M

14-5 按列划分区域.mp4 51.81M

14-6 车位区域划分.mp4 50.13M

14-7 识别模型构建.mp4 32.79M

14-8 基于视频的车位检测.mp4 53.05M

15-1 整体流程与效果概述.mp4 25.81M

15-2 预处理操作.mp4 23.38M

15-3 填涂轮廓检测.mp4 24.44M

15-4 选项判断识别.mp4 47.98M

16-1 背景消除-帧差法.mp4 20.92M

16-2 混合高斯模型.mp4 23.97M

16-3 学习步骤.mp4 26.69M

16-4 背景建模实战.mp4 31.92M

17-1 基本概念.mp4 20.88M

17-2 Lucas-Kanade算法.mp4 17.53M

17-3 推导求解.mp4 22.36M

17-4 光流估计实战.mp4 48.67M

18-1 DNN模块.mp4 29.40M

18-2 模型加载与输出结果.mp4 38.13M

19-1 目标追踪概述.mp4 51.49M

19-2 多目标追踪实战.mp4 27.66M

19-3 深度学习检测框架加载.mp4 39.33M

19-4 基于dlib和ssd的追踪.mp4 47.37M

19-5 多进程目标追踪.mp4 23.35M

19-6 效率提升对比.mp4 39.31M

2-1 计算机眼中的图像.mp4 28.15M

2-2 视频的读取与处理.mp4 20.55M

2-3 ROI区域.mp4 13.46M

2-4 边界填充.mp4 21.27M

2-5 数值计算.mp4 18.61M

20-1 卷积网络的应用.mp4 45.12M

20-2 卷积层解释.mp4 22.55M

20-3 卷积计算过程.mp4 30.22M

20-4 padding与stride.mp4 26.91M

20-5 卷积参数共享.mp4 18.82M

20-6 池化层原理.mp4 17.30M

20-7 卷积效果演示.mp4 22.70M

20-8 卷积操作流程.mp4 34.07M

21-1 关键点定位概述.mp4 25.71M

21-2 获取人脸关键点.mp4 29.77M

21-3 定位效果演示.mp4 37.60M

21-4 闭眼检测.mp4 33.52M

21-5 检测效果.mp4 36.36M

3-1 图像阈值.mp4 15.06M

3-2 图像平滑处理.mp4 22.99M

3-3 高斯与中值滤波.mp4 18.79M

4-1 腐蚀操作.mp4 18.53M

4-2 膨胀操作.mp4 9.69M

4-3 开运算与闭运算.mp4 8.01M

4-4 梯度计算.mp4 7.05M

4-5 礼帽与黑帽.mp4 11.04M

5-1 Sobel算子.mp4 25.60M

5-2 梯度计算方法.mp4 15.87M

5-3 scharr与Laplace算子.mp4 22.23M

6-1 Canny边缘检测流程.mp4 17.11M

6-2 非极大值抑制.mp4 15.95M

6-3 边缘检测效果.mp4 26.73M

7-1 图像金字塔定义.mp4 18.65M

7-2 金字塔制作方法.mp4 22.14M

7-3 轮廓检测方法.mp4 17.09M

7-4 轮廓检测结果.mp4 26.46M

7-5 轮廓特征与近似.mp4 34.26M

7-6 模板匹配方法.mp4 39.45M

7-7 匹配效果展示.mp4 18.34M

8-1 直方图定义.mp4 22.47M

8-2 均衡化原理.mp4 29.71M

8-3 均衡化效果.mp4 24.29M

8-4 傅里叶概述.mp4 25.71M

8-5 频域变换结果.mp4 25.95M

8-6 低通与高通滤波.mp4 24.15M

9-1 总体流程与方法讲解.mp4 20.98M

9-2 环境配置与预处理.mp4 16.68M

9-3 模板处理方法.mp4 22.82M

9-4 输入数据处理方法.mp4 28.89M

9-5 模板匹配得出识别结果.mp4 22.86M

第11-12章notebook课件.zip 52.05M

第16-17章notebook课件.zip 9.37M

第2-7章notebook课件.zip 7.28M

第八章notebook课件.zip 1.29M

第二十一章：人脸关键点定位.zip 69.75M

第二十一章：项目实战-疲劳检测.zip 74.15M

第二十章：卷积原理与操作.zip 24.47kb

第九章：项目实战-信用卡数字识别.zip 548.10kb

第十八章：Opencv的DNN模块.zip 49.62M

第十九章：项目实战-目标追踪.zip 125.33M

第十三章：案例实战-全景图像拼接.zip 829.49kb

第十四章：项目实战-停车场车位识别.zip 111.34M

第十五章：项目实战-答题卡识别判卷.zip 3.07M

第十章：项目实战-文档扫描OCR识别.zip 44.94M

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这里有个歧义,输入的等待时间是计算出来时速低于12km/h的等待时间,还是行程花费时间?

如果是后者,那么仅仅通过路程/时间得出的是平均时间,并不能得出实际慢速行驶的等待时间.

如果是前者,根本不需要计算.

代码供参考