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0 OpenCV-Python 教程.ipynb		0 OpenCV-Python 教程.ipynb
1.1 OpenCV-Python教程简介.ipynb		1.1 OpenCV-Python教程简介.ipynb
1.2 在Windows中安装OpenCV-Python.ipynb		1.2 在Windows中安装OpenCV-Python.ipynb
1.3 在Fedora中安装OpenCV-Python.ipynb		1.3 在Fedora中安装OpenCV-Python.ipynb
1.4 在Ubuntu中安装OpenCV-Python.ipynb		1.4 在Ubuntu中安装OpenCV-Python.ipynb
10.1 级联分类器.ipynb		10.1 级联分类器.ipynb
10.2 级联分类器训练.ipynb		10.2 级联分类器训练.ipynb
11.1 OpenCV-Python Bindings.ipynb		11.1 OpenCV-Python Bindings.ipynb
2.1 图像入门.ipynb		2.1 图像入门.ipynb
2.2 视频入门.ipynb		2.2 视频入门.ipynb
2.3 OpenCV中的绘图功能.ipynb		2.3 OpenCV中的绘图功能.ipynb
2.4 鼠标作为画笔.ipynb		2.4 鼠标作为画笔.ipynb
2.5 轨迹栏作为调色板.ipynb		2.5 轨迹栏作为调色板.ipynb
3.1 图像的基本操作.ipynb		3.1 图像的基本操作.ipynb
3.2 图像上的算法运算.ipynb		3.2 图像上的算法运算.ipynb
3.3 性能衡量和提升技术.ipynb		3.3 性能衡量和提升技术.ipynb
4.1 改变颜色空间.ipynb		4.1 改变颜色空间.ipynb
4.10.1 直方图-1：查找，绘制，分析.ipynb		4.10.1 直方图-1：查找，绘制，分析.ipynb
4.10.2 直方图-2：直方图均衡.ipynb		4.10.2 直方图-2：直方图均衡.ipynb
4.10.3 直方图-3：二维直方图.ipynb		4.10.3 直方图-3：二维直方图.ipynb
4.10.4 直方图-4：直方图反投影.ipynb		4.10.4 直方图-4：直方图反投影.ipynb
4.11 傅里叶变换.ipynb		4.11 傅里叶变换.ipynb
4.12 模板匹配.ipynb		4.12 模板匹配.ipynb
4.13 霍夫线变换.ipynb		4.13 霍夫线变换.ipynb
4.14 霍夫圈变换.ipynb		4.14 霍夫圈变换.ipynb
4.15 图像分割与分水岭算法.ipynb		4.15 图像分割与分水岭算法.ipynb
4.16 交互式前景提取使用GrabCut算法.ipynb		4.16 交互式前景提取使用GrabCut算法.ipynb
4.2 图像几何变换.ipynb		4.2 图像几何变换.ipynb
4.3 图像阈值.ipynb		4.3 图像阈值.ipynb
4.4 图像平滑.ipynb		4.4 图像平滑.ipynb
4.5 形态转换.ipynb		4.5 形态转换.ipynb
4.6 图像梯度.ipynb		4.6 图像梯度.ipynb
4.7 Canny边缘检测.ipynb		4.7 Canny边缘检测.ipynb
4.8 图像金字塔.ipynb		4.8 图像金字塔.ipynb
4.9.1 OpenCV中的轮廓.ipynb		4.9.1 OpenCV中的轮廓.ipynb
4.9.2 轮廓特征.ipynb		4.9.2 轮廓特征.ipynb
4.9.3 轮廓属性.ipynb		4.9.3 轮廓属性.ipynb
4.9.4 轮廓：更多属性.ipynb		4.9.4 轮廓：更多属性.ipynb
4.9.5 轮廓分层.ipynb		4.9.5 轮廓分层.ipynb
5.1 理解特征.ipynb		5.1 理解特征.ipynb
5.10 特征匹配+单应性查找对象.ipynb		5.10 特征匹配+单应性查找对象.ipynb
5.2 哈里斯角检测.ipynb		5.2 哈里斯角检测.ipynb
5.3 Shi-Tomasi拐角探测器和良好的跟踪功能.ipynb		5.3 Shi-Tomasi拐角探测器和良好的跟踪功能.ipynb
5.4 SIFT（尺度不变特征变换）简介.ipynb		5.4 SIFT（尺度不变特征变换）简介.ipynb
5.5 SURF简介（加速的强大功能）.ipynb		5.5 SURF简介（加速的强大功能）.ipynb
5.6 用于角点检测的FAST算法.ipynb		5.6 用于角点检测的FAST算法.ipynb
5.7 BRIEF（二进制的鲁棒独立基本特征）.ipynb		5.7 BRIEF（二进制的鲁棒独立基本特征）.ipynb
5.8 ORB（定向快速和旋转简要）.ipynb		5.8 ORB（定向快速和旋转简要）.ipynb
5.9 特征匹配.ipynb		5.9 特征匹配.ipynb
6.1 如何使用背景分离方法.ipynb		6.1 如何使用背景分离方法.ipynb
6.2 Meanshift和Camshift.ipynb		6.2 Meanshift和Camshift.ipynb
6.3 光流.ipynb		6.3 光流.ipynb
7.1 相机校准.ipynb		7.1 相机校准.ipynb
7.2 姿态估计.ipynb		7.2 姿态估计.ipynb
7.3 对极几何.ipynb		7.3 对极几何.ipynb
7.4 立体图像的深度图.ipynb		7.4 立体图像的深度图.ipynb
8.1 理解KNN.ipynb		8.1 理解KNN.ipynb
8.2 使用OCR手写数据集运行KNN.ipynb		8.2 使用OCR手写数据集运行KNN.ipynb
8.3 理解SVM.ipynb		8.3 理解SVM.ipynb
8.4 使用OCR手写数据集运行SVM.ipynb		8.4 使用OCR手写数据集运行SVM.ipynb
8.5 理解K均值聚类.ipynb		8.5 理解K均值聚类.ipynb
8.6 OpenCV中的K均值.ipynb		8.6 OpenCV中的K均值.ipynb
9.1 图像去噪.ipynb		9.1 图像去噪.ipynb
9.2 图像修补.ipynb		9.2 图像修补.ipynb
9.3 高动态范围.ipynb		9.3 高动态范围.ipynb
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OpenCV 中文教程 - Notebook版

基于计算机视觉版本修改而成，将显示改为Jupyter Notebook，并通过Wiki等网站补全例子图片及视频（个别找不到源图的进行了替换）。

同时参考了OpenCV 的官方教程网站（英文版）

基础依赖包： numpy opencv-python opencv-contrib-python matplotlib

我自己的运行环境: Windows, Python 3. 8, OpenCV 4.4, VSCode + MS Jupyter插件包

第一章安装部分没有验证，只做搬运。

其中 5.5 SURF简介章节中由于OpenCV 4.4 专利问题通过Conda创建了一个 python 3.6 + OpenCV 3.4.2.16 环境运行

而 9.3 高动态范围章节也由于OpenCV 4.4 中 createCalibrateRobertson 存在的bug而改用上面的 OpenCV 3.4 环境运行

最后软广：本系列教程是学习CV技术的必备佳品。

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