Python & 图像处理 教程

• 计算机视觉概述
  • 【基础】基本概念和基本任务
    • 1. 基本概念
    • 2. 计算机视觉的基本任务
      • 2.1 图像分类（Classification）
      • 2.2 目标检测（Detection）
      • 2.3 语义分割（Segmentation）
      • 2.4 图像生成（Generation）
      • 2.5 关键点定位（KeyPoint）
      • 2.6 图像恢复（Restoration）
    • 3. 一些典型的垂直应用
  • 【基础】产业链和行业应用
    • 1.计算机视觉的产业链构成
    • 2. 计算机视觉的行业应用进展
      • 应用领域

Python编程语言

• 第1章：Python数据类型
  • 【基础】变量与常量
    • 1. 创建变量不需要事先声明类型
    • 2. 变量的赋值、比较
    • 3. 先创建变量再使用变量
    • 4. 变量赋值的四种方式
    • 5. 理解变量赋值的背后
    • 6. 什么是常量？
  • 【基础】字符串
    • 1. 在Python中如何定义字符串？
    • 2. 对字符串的常用操作
  • 【基础】整数 浮点数 复数
    • 1. 整数（Int）
    • 2. 浮点数(Float)
    • 3. 复数(Complex)
    • 4. 常用方法
  • 【基础】布尔值：真与假
    • 1. 什么是布尔值
    • 2. 布尔类型的转换
    • 3. 布尔运算
    • 4. 空值：None
  • 【基础】输入与输出
    • 1. input 输入函数
    • 2. print 输出函数
  • 【基础】格式化输出
    • 第一种方法：使用%
    • 第二种方法：使用 format()
    • 第三种方法：使用 f-string
  • 【基础】Python运算符
    • 1. 什么是运算符？
    • 2. Python算术运算符
    • 3. Python比较运算符
    • 4. Python赋值运算符
    • 5. Python位运算符
    • 6. Python逻辑运算符
    • 7. Python成员运算符
    • 8. Python身份运算符
    • 9. Python运算符优先级
• 第2章：Python数据结构
  • 【基础】列表
    • 1. 创建列表
    • 2. 增删改查
      • 查看元素
      • 新增元素
      • 修改元素
      • 删除元素
    • 3. 列表反转
    • 4. 列表排序
  • 【基础】元组
    • 1. 创建元组
    • 2. 增删改查
    • 3. 元组与列表的转换
  • 【基础】字典
    • 1. 创建字典
    • 2. 增删改查
      • 查看元素
      • 新增元素
      • 修改元素
      • 删除元素
    • 3. 常用方法
      • 判断 key 是否存在
  • 【基础】集合
    • 1. 创建集合
    • 2. 增删改查
      • 增加元素
      • 删除元素
      • 修改元素
      • 查询元素
    • 3. 集合运算
      • 求合集
      • 求差集
      • 求交集
      • 求不重合集
    • 4. 集合判断
      • 判断是否有某元素
      • 判断两集合是否有相同元素
      • 判断是否是子集
  • 【基础】迭代器
    • 1. 可迭代对象
    • 2. 是否可迭代？
    • 3. 可迭代协议
    • 4. 什么是迭代器
    • 5. 迭代器协议
  • 【基础】生成器
    • 1. 什么是生成器？
    • 2. 如何创建生成器？
      • 使用列表推导式
      • 使用 yield
    • 3. 生成器的使用
    • 4. 生成器的激活
    • 5. 生成器的状态
    • 6. 生成器的异常
  • 【基础】切片操作
    • 1. Python可切片对象的索引方式
    • 2. Python切片操作的一般方式
    • 3. 举例
      • 1. 切取单个值
      • 2. 切取完整对象
      • 3. start_index和end_index全为正（+）索引的情况
      • 4.start_index和end_index全为负（-）索引的情况
      • 5.start_index和end_index正（+）负（-）混合索引的情况
      • 6.连续切片操作
      • 7.切片操作的三个参数可以用表达式
      • 8.其他对象的切片操作
    • 5.Python常用切片操作
      • 1.取偶数位置
      • 2.取奇数位置
      • 3.拷贝整个对象
      • 4.修改单个元素
      • 5.在某个位置插入元素
      • 6.替换一部分元素
    • 5.总结
• 第3章：Python流程控制
  • 【基础】条件语句：if
    • 1. 基本定义
    • 2. 多条件语句
    • 3. 判断的条件
    • 4. 多个条件组合
  • 【基础】循环语句：for
    • 1. 普通循环
    • 2. 带索引循环
    • 3. break 中断
    • 4. continue 下一循环
    • 5. for - else 循环
  • 【基础】循环语句：while
    • 1. 普通的循环
    • 2. 无限的循环
    • 3. while - else 语句
  • 【进阶】五种推导式
    • 1. 列表推导式
    • 2. 字典推导式
    • 3. 集合推导式
    • 4. 生成器推导式
    • 5. 嵌套推导式
• 第4章：Python函数详解
  • 【基础】函数创建与调用
    • 1. 函数的创建
    • 2. 函数的调用
    • 4. 函数的返回
  • 【进阶】装饰器的六种写法
    • Hello，装饰器
    • 第一种：普通装饰器
    • 第二种：带参数的函数装饰器
    • 第三种：不带参数的类装饰器
    • 第四种：带参数的类装饰器
    • 第五种：使用偏函数与类实现装饰器
    • 第六种：能装饰类的装饰器
  • 【基础】11个案例讲解函数参数
    • 1. 参数分类
    • 2. 十一个案例
    • 3. 传参需要注意的一点
  • 【基础】匿名函数的使用
  • 【基础】高阶函数
    • 1. map 函数
    • 2. filter 函数
    • 3. reduce 函数
    • 4. 注意
  • 【基础】反射函数
    • 1. 学习 Python 模块的入口
      • help()
      • dir()
    • 2. 应用到实际开发中
      • type()
      • hasattr()
      • getattr()
      • id()
      • isinstance()
      • callable()
    • 3. 模块（Modules）
      • _doc_
      • _name_
      • _file_
      • _dict_
    • 4. 类（Class）
      • _doc_
      • _name_
      • dict
      • _module_
      • _bases_
  • 【基础】偏函数
  • 【进阶】泛型函数
  • 【基础】变量的作用域
    • 1. 作用域
    • 2. 闭包
    • 3. 改变作用域
    • 4. 变量集合
  • 【进阶】上下文管理器
    • 1. 什么是上下文管理器？
    • 2. 如何写上下文管理器？
    • 3. 为什么需要上下文管理器？
    • 4. 学会使用 contextlib
    • 5. 好处
• 第5章：Python面向对象
  • 【基础】类的理解与使用
    • 1. 通俗理解类
    • 2. 如何定义类？
    • 3. 如何实例化？
    • 4. 方法的调用
  • 【进阶】神奇的元类编程（metaclass）
    • 1. 类是如何产生的
    • 2. 如何使用type创建类
    • 3. 理解什么是元类
    • 4. 使用元类的意义
    • 5. 元类实战：ORM
    • 6. _new_ 有什么用？
    • 附录：参考文章
  • 【进阶】深藏不露的描述符（Descriptor）
    • 1. 为什么要使用描述符？
    • 2. 描述符的访问规则
    • 3. 基于描述符如何实现property
    • 4. 基于描述符如何实现staticmethod
    • 5. 基于描述符如何实现classmethod
    • 6. 所有实例共享描述符
    • 参考文档
  • 【基础】静态方法与类方法
    • 1. 写法上的差异
    • 2. 方法与函数区别
  • 【基础】私有变量与私有方法
    • 1. 下划线妙用
    • 2. 单前导下划线 _var
    • 3. 双前导下划线 __var
    • 4. 总结一下
  • 【基础】类的封装
  • 【基础】类的继承
    • 1. 单继承
    • 2. 多继承
    • 3. 继承顺序
    • 4. MRO 算法
      • 使用 mro 查询
      • 使用 merge 推导
    • 附录：参考文章
  • 【基础】类的多态
  • 【基础】类的 property 属性
  • 【进阶】类的 Mixin 设计模式
    • 1. 认识Mixin模式
    • 2. 不使用Mixin的弊端
  • 【进阶】类的魔术方法（超全整理）
    • 01. 构造方法
    • 02. 操作符
      • 2.1 比较操作符
      • 2.2 数值操作符
        • 一元操作符
        • 常见算数操作符
        • 反射算数运算符
        • 增强赋值运算符
        • 类型转换操作符
    • 03. 类的表示
    • 04. 访问控制
    • 05. 自定义序列
      • 5.1 容器背后的魔法方法
      • 5.2 一个例子
    • 06. 反射
    • 07. 抽象基类
    • 08. 可调用的对象
    • 09. 上下文管理器
    • 10. 创建描述符对象
    • 11. 拷贝
    • 12. Pickling
      • 12.1 小试牛刀
      • 12.2 Pickle你的对象
      • 12.3 一个例子
    • 13. 总结在最后
• 第6章：Python包与模块
  • 【基础】什么是包、模块和库？
    • 1. 模块
    • 2. 包
    • 3. 库
  • 【进阶】理解查找器与加载器
    • 1. 查找器是什么？
    • 2. 加载器是什么？
    • 3. 模块规格说明
    • 4. 导入器是什么？
  • 【进阶】实现远程导入模块
    • 1. 动手实现导入器
    • 2. 搭建远程服务端
  • 【基础】分发工具：distutils和setuptools
    • 1. 包分发的始祖：distutils
    • 2. 分发工具升级：setuptools
  • 【基础】源码包与二进制包有什么区别？
  • 【基础】eggs与wheels 有什么区别？
  • 【进阶】超详细讲解 setup.py 的编写
    • 1. setup.py 的编写
    • 2. 使用 setup.py 安装包
  • 【进阶】打包辅助神器 PBR 是什么？
  • 【进阶】开源自己的包到 PYPI 上
  • 【基础】安装第三方包的八种方法
    • 1. 使用 easy_install
    • 2. 使用 pip install
    • 3. 使用 pipx
    • 4. 使用 setup.py
    • 5. 使用 yum
    • 6. 使用 pipenv
    • 7. 使用 poetry
    • 8. 使用 curl + 管道
  • 【基础】导入单元的构成
  • 【基础】导入包的标准写法
  • 【进阶】常规包与空间命名包
    • 1. 常规包
    • 2. 命名空间包
    • 3. 空间命名包的好处
  • 【进阶】花式导包的八种方法
    • 1. 直接 import
    • 2. 使用 _import_
    • 3. 使用 importlib 模块
    • 4. 使用 imp 模块
    • 5. 使用 execfile
    • 6. 使用 exec 执行
    • 7. import_from_github_com
    • 8. 远程导入模块
  • 【进阶】包导入的三个冷门知识点
    • 1. 使用 _all_ 控制可被导入的变量
    • 2. 命名空间包的神奇之处
    • 3. 模块重载中的一个坑
  • 【基础】pip 的超全使用指南
    • 1. 查询软件包
    • 2. 下载软件包
    • 3. 安装软件包
      • 3.1 只从本地安装，而不从 pypi 安装
      • 3.2 限定版本进行软件包安装
      • 3.3 限制不使用二进制包安装
      • 3.4 指定代理服务器安装
      • 3.5 安装用户私有软件包
      • 3.6 延长超时时间
    • 4. 卸载软件包
    • 5. 升级软件包
    • 6. 配置文件
  • 【进阶】理解模块的缓存

图像处理教程

• 第1章：图像基本操作
  • 【基础】图像的读取与显示
  • 【基础】视频的读取与显示
  • 【基础】数字图像的概念和分类
    • 1. 什么是数字图像
    • 2. 什么是像素
    • 3. 图像的三种类型
    • 4. 什么是图像通道
  • 【基础】感兴趣区域ROI
  • 【基础】通道分离与合并
  • 【基础】numerical calculation
• 第2章：图像阈值处理
  • 【定义】什么是阈值处理
  • 【基础】基础的图像阈值处理
    • 1. 阈值处理函数
    • 2. 阈值二值化（Threshold Binary）
    • 3. 阈值反二值化（Threshold Binary Inverted）
    • 4. 截断（Truncate）
    • 5. 阈值取零（Threshold To Zero）
    • 6. 阈值反取零（Threshold To Zero Inverted）
    • 7. 程序演示
  • 【进阶】自适应阈值处理
    • 1. 引入
    • 2. 自适应阈值处理函数
    • 3. 程序演示
  • 【进阶】Otsu处理
    • 1. 引入
    • 2. Otsu阈值分割实现
• 第3章：图像平滑处理
  • 【定义】什么是平滑处理
    • 1. 定义
    • 2. 平滑处理的基本思想
  • 【基础】三种基础的滤波方式
    • 1. 均值滤波
      • 基本原理
      • 均值滤波函数
      • 程序演示
    • 2. 高斯滤波
      • 基本原理
      • 高斯滤波函数
      • 程序演示
    • 3. 中值滤波
      • 基本原理
      • 中值滤波函数
      • 程序演示
    • 4. 总结对比
  • 【基础】2D卷积
    • 1. 引入
    • 2. filter2D函数
    • 3. 程序演示
• 第4章：图像形态学处理
  • 【定义】形态学操作
  • 【基础】腐蚀与膨胀
    • 1. 腐蚀
      • 腐蚀操作
      • 程序演示
    • 2. 膨胀
      • 膨胀操作
      • 程序演示
  • 【基础】开运算与闭运算
    • 1. 开运算
    • 2. 闭运算
  • 【基础】形态学梯度运算
  • 【基础】礼帽运算与黑帽运算
    • 1. 礼帽运算
    • 2. 黑帽运算
• 第5章：图像边缘检测
  • 【基础】边缘检测概述
  • 【进阶】基于一阶导数的~
    • 1. Roberts 算法
    • 2. Prewitt算法
    • 3. Sobel算法
  • 【进阶】基于二阶导数的~
    • 1. Laplacian算法
  • 【进阶】Canny边缘检测
    • 1. Canny边缘检测的步骤
      • 1．高斯滤波降噪
      • 2．计算梯度
      • 3. 非极大值抑制
      • 4．双阈值确定边缘
    • 2.Canny函数及使用
      • 1. Canny函数
      • 2. 程序演示
• 第6章：图像轮廓提取
  • 【进阶】图像轮廓提取
    • 1. 什么是图像轮廓?
    • 2. 函数实现
  • 【进阶】外接矩形、面积和周长
    • 1. 轮廓外接矩形
      • 1.1 外接正矩形
      • 1.2 外接最小矩形
    • 2. 轮廓面积
    • 3. 轮廓周长
• 第7章：直方图及其均衡化
  • 【基础】直方图
    • 1. 什么是直方图
    • 2. 直方图的意义
    • 3. 直观理解
    • 4. 使用pyplot绘制直方图
    • 5. 使用OpenCV绘制直方图
      • 1. 使用cv2.calcHist()函数统计图像直方图信息
      • 2. plot()函数的使用
      • 3．绘制彩色图像直方图
  • 【基础】直方图均衡化
    • 1. 什么是直方图的均衡化?
    • 2. openCV实现直方图均衡化
    • 3. 直方图自适应均衡化
  • 【基础】pyplot模块
    • 1. subplot函数
    • 2. imshow函数
• 第8章：图像金字塔
  • 【基础】图像金字塔的概念
    • 1. 图像金字塔是什么？
    • 2. 理论基础
      • 下采样
      • 上采样
      • 小结
  • 【基础】图像金字塔操作
    • 1. pyrDown函数
      • 程序演示
    • 2. pyrUp函数
      • 程序演示
• 第9章：图像模板匹配
  • 【基础】模板匹配
    • 1. 什么是模板匹配
    • 2. 模板匹配原理
    • 3. 程序演示
• 第10章：霍夫变换
  • 【定义】霍夫变换
  • 【进阶】霍夫直线变换
    • 1.原理
    • 2.霍夫直线变换实现
    • 3. 概率霍夫变换实现
  • 【进阶】霍夫圆变换
• 第11章：绘图与交互
  • 【定义】绘图与交互概述
  • 【基础】绘图基础
    • 1. 绘制直线
    • 2. 绘制矩形
    • 3. 绘制圆形
    • 4. 绘制椭圆
    • 5. 绘制多边形
    • 6. 绘制文字
  • 【基础】鼠标交互
  • 【基础】滚动条
    • 案例一：用滚动条实现调色板
    • 案例二：用滚动条控制阈值处理参数
    • 案例三：用滚动条控制均值滤波滤波核大小
• 第12章：视频处理
  • 【基础】视频处理
  • 【基础】VideoCapture类
    • 1). 初始化
    • 2).cv2.VideoCapture.open()函数和cv2.VideoCapture.isOpened()函数
    • 3). 捕获帧
    • 4). 释放
    • 5). 属性设置
    • 6). cv2.VideoCapture.grab()函数和cv2.VideoCapture.retrieve()函数
    • 捕获摄像头视频
    • 播放视频文件
  • 【基础】 VideoWriter类
    • 1. 构造函数
    • 2. write函数
    • 3. 释放
• 第13章：背景建模
  • 【基础】背景建模基本原理
    • 1.帧差法
    • 2.混合高斯模型
      • 混合高斯模型学习方法
      • 混合高斯模型测试方法
  • 【进阶】程序展示
• 第14章：傅里叶变换
  • 【基础】
    • 1.什么是频域
    • 2.傅里叶变换原理
  • 【基础】openCV实现傅里叶变换
    • 1.傅里叶变换
    • 2.逆傅里叶变换
  • 【基础】低通滤波与高通滤波
    • 1.低通滤波
      • 程序演示
    • 2.高通滤波
      • 程序演示
• 第15章：光流估计
  • 【基础】介绍
  • 【基础】原理
    • Lucas-Kanade算法
  • 【基础】openCV实现光流估计
    • 1.Lucas-Kanade方法进行光流估计
      • cv2.calcOpticalFlowPyrLK(prevlmage, nextlmage, prevPts, None,winSize,maxLevel)
    • 2.角点检测方法
      • cv2.goodFeaturesToTrack(img, mask=None, maxCorners, qualityLevel, minDistance)
    • 3.程序演示
• 第16章：图像拼接
  • 【基础】图像拼接简介
    • 1.图像拼接的分类
    • 2.基于区域相关拼接算法
    • 3.基于特征相关拼接算法
  • 【基础】图像拼接的基本步骤
  • 【基础】图像拼接的原理
    • 1.特征匹配
    • 2.计算图像之间的变换结构
    • 3.图像配准
    • 4.图像变形
    • 5.图像融合
  • 【基础】程序展示
    • 结果展示
• 第17章：图像特征匹配
  • 【基础】角点检测
    • 1.角点检测算法基本思想
      • 例如
    • 2.OpenCV来实现Harris角点检测
    • 3.程序演示
  • 【基础】特征点检测
    • 1.什么是特征点
    • 2.SIFT特征点检测
    • 3.openCV实现SIFT
    • 4.程序演示
  • 【基础】特征匹配
    • 1.openCV实现Brute-Force 蛮力匹配
    • 2.程序演示

案例展示

• 案例展示
  • 【案例】基于透视变换的答题卡正确率识别
  • 【案例】基于模板匹配的银行卡识别

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