前期准备：

Windows PC (如果电脑没有自动的需要买个USB摄像头) + VS2015专业版 + Android Studio开发环境 + OpenCV3.2

学员要求：

1. 有Java/C++面向对象语言基础、有实际项目经验。

2. 对计算机视觉与人工智能感兴趣

贾志刚 讲师简介：

个人独立开发者 、图书作者、CSDN博客专家、51CTO学院高级讲师、专注图像处理与计算机视觉领域研究与开发多年、精通OpenCV、ImageJ开源框架、图像对象检测与识别等应用开发技术。在对象检测、OCR、文本处理、图像搜索、人脸美化算法方面有深入研究、开发过多个图像处理算法模块并成功应用在医学检测与工业领域。

总体课程规划：

计算机视觉案例教学课程共分为6次，每次一个案例

教学时长：3h

六次案例教学大纲：

1. 基于颜色的对象跟踪（C++）已结束

对于颜色显著的对象，通过摄像头捕获、标定跟踪对象移动、绘制运动轨迹与记录位置信息。

2. 图像分析 - 计数与计算（C++）报名进行中！

基于二值图像分析与分水岭分割算法实现对象统计与相关几何数据分析，计算中心位置、角度、长轴与端轴等参数。

3. 手写体数字与字母识别（Android Java/C++）

基于Android/IOS手机摄像头，实现手写体数字与英文字符识别。如何训练数据集、介绍OpenCV机器学习与图像处理在移动端的应用。 

4. 实时人脸检测与识别(C++)

基于摄像头实现人脸检测与识别，介绍OpenCV中人脸检测与识别的方法、使用注意点，数据训练与实时人脸识别演示。

5. 模板匹配应用(Android Java/C++)

Android移动端AR应用，基于特征检测与模板匹配算法，实现对象检测识别，实现AR相关功能。

6. 图像去水印、修复与重建(C++)

基于OpenCV photo模块，讲述OpenCV中常见各种图像滤镜、图像去水印、图像修复、基于高斯金字塔实现图像重建与融合。

日常企业应用：

上面课程基本涵盖、主要是身份证号码识别(OCR)、工业缺陷检测(对象分析)、图像修复与美化、安防监控人脸识别、对象跟踪、AR技术。

课程收益：

学习使用OpenCV框架与相关API、解决项目中相关或者类似问题，降低企业二次购买与人员聘用成本。基于现有人员掌握新技术。