Python 图像处理培训课程

适用人群：Python开发者、数据分析师、AI初学者、科研人员、自动化测试工程师

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。

收益

1. 完成8个以上实战案例（含代码与文档），覆盖医疗、安防、工业检测等领域。

2. 获得可复用的Python图像处理工具库（如自定义滤波器、数据增强脚本）。

3. 掌握性能优化技巧（多线程处理、GPU加速、内存管理）。

4. 理解工业级图像处理项目开发流程（数据采集→预处理→模型部署）。

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 

三、综合项目实战

项目1：智能安防监控系统

· 功能：

· 实时检测入侵目标（人/动物），触发报警并记录事件。

· 技术栈：

· 背景建模 + 轮廓检测 + 邮件报警（SMTP） + 视频存储。

项目2：工业产品缺陷检测

· 功能：

· 检测产品表面划痕、裂纹等缺陷，生成缺陷报告。

· 技术栈：

· 图像增强 + 阈值分割 + 深度学习分类 + Excel报表导出。

项目3：医学影像分析（X光片肺炎检测）

· 功能：

· 加载胸部X光片，使用预训练CNN模型检测肺炎区域。

· 技术栈：

· OpenCV DNN + PyTorch模型集成 + 热力图可视化。

项目4：AR尺子（手机摄像头测距）

· 功能：

· 通过单目摄像头测量物体长度（如家具尺寸）。

· 技术栈：

· 特征点匹配 + 相机标定 + 几何计算。

 

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