在我們生活中，常見的圖像處理軟件有Adobe Photoshop、Adobe Illustrator等。然而，并非只有軟件才能實現(xiàn)圖像處理，通過編程手段也是能實現(xiàn)的！通過編程手段實現(xiàn)圖像處理，也就是計算機視覺。

所謂計算機視覺，就是指用攝影機和電腦代替人眼對目標進行識別、跟蹤和測量等機器視覺，并進一步做圖像處理，用電腦處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測的圖像。

在近些年發(fā)展普及的“人臉識別”和“無人駕駛”，其實都屬于計算機視覺的范疇，圖像處理是一門借助計算機對圖像進行分析從而獲得所需結(jié)果的技術(shù)，一般包括圖像壓縮，增強和復(fù)原，匹配、描述和識別3個部分。

而OpenCV是計算機視覺應(yīng)用中使用最廣泛的庫之一。

實驗樓的新課《OpenCV 進階應(yīng)用實戰(zhàn)》以案例的方式帶大家深入圖像處理的世界，通過 OpenCV 來實現(xiàn)現(xiàn)實中常用的算法。

• 圖像輪廓分析

• 視頻前景提取

• 視頻運動物體軌跡繪制

本課程共有 8 節(jié)實驗，將帶領(lǐng)大家從各個方面去學(xué)習圖像處理操作，教會大家如何選取合適的算法對圖像進行二值化處理以及對二值圖像進行輪廓分析，從而實現(xiàn)形狀的匹配等操作。

運用圖像形態(tài)學(xué)的操作進行圖像噪聲的去除以及斷裂處的連接；運用角點檢測以及特征分析提取圖像中的相關(guān)特征；運用 OpenCV 視頻操作接口進行讀寫視頻，并且對視頻中的每一幀進行操作；運用視頻背景消除算法提取視頻中的前景目標，運用光流方法以及幀差法對移動物體進行軌跡繪制，還會會采用三個案例將所學(xué)習到的知識貫穿起來，從而完成不同的任務(wù)。

在課程《OpenCV 進階應(yīng)用實戰(zhàn)》中可以學(xué)到這些知識點：

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的globalmapper如何选取图像上的点_OpenCV 进阶应用，用编程手段搞定图像处理的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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