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课程培训
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Python 图像处理培训课程
Python 图像处理培训课程大纲 一、培训目标与收益 目标 1. 掌握Python图像处理核心库（OpenCV、Pillow、Scikit-image、Matplotlib）。 2. 理解图像处理基础理论（像素操作、滤波、变换、特征提取）。 3. 能够独立完成图像分类、目标检测、图像分割等实战项目。 4. 熟悉图像处理与深度学习（PyTorch/TensorFlow）的集成方法。 二、培训内容与案例 模块1：Python图像处理基础 · 内容 · Python环境配置（Anaconda、Jupyter Notebook）。 · 核心库安装：OpenCV、Pillow（PIL）、Scikit-image、Matplotlib。 · 图像读写（cv2.imread()、PIL.Image.open()）、显示与格式转换。 · 案例 · 案例1：图像批量重命名与格式转换 模块2：图像预处理与增强 · 内容 · 灰度化、二值化、直方图均衡化。 · 滤波去噪（高斯滤波、中值滤波、双边滤波）。 · 几何变换（旋转、缩放、仿射变换、透视变换）。 · 案例 · 案例2：文档图像去噪与校正 模块3：图像特征提取与分析 · 内容 · 边缘检测（Canny、Sobel、Laplacian）。 · 轮廓检测与形状分析（cv2.findContours()）。 · 关键点检测（SIFT、SURF、ORB）。 · 纹理特征提取（GLCM、LBP）。 · 案例 · 案例3：工业零件形状匹配 模块4：图像分割与区域处理 · 内容 · 阈值分割（全局/局部阈值）。 · 基于区域的分割（分水岭算法、区域生长）。 · 语义分割（U-Net模型集成）。 · 案例 · 案例4：医学细胞图像分割 模块5：视频处理与运动分析 · 内容 · 视频读写与帧处理（cv2.VideoCapture()）。 · 背景建模（MOG2、KNN）。 · 光流法（Lucas-Kanade、Farneback）。 · 目标跟踪（CamShift、KCF、DeepSORT）。 · 案例 · 案例5：实时交通流量统计 模块6：深度学习与图像处理集成 · 内容 · 使用PyTorch/TensorFlow加载预训练模型（YOLO、ResNet、U-Net）。 · 自定义模型训练（数据增强、迁移学习）。 · 模型部署（ONNX导出、OpenVINO加速）。 · 案例 · 案例6：垃圾分类图像识别 模块7：3D图像处理与可视化 · 内容 · 3D点云处理（Open3D、PyVista）。 · 立体视觉（双目摄像头深度估计）。 · 3D重建（多视角几何、SLAM基础）。 · 案例 · 案例7：双目摄像头测距
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