Введение.
Особенности обработки изображений с применением функций OpenCV.
Видеосистемы.
Архитектуры видеосистем.
Простая видеосистема.
Видеосистема с распределенными камерами.
Специализированная видеосистема.
Простые низкоуровневые алгоритмы обработки изображений.
Классификация алгоритмов.
Простые операции над изображением.
Пространственные методы.
Среднегеометрический фильтр.
Пространственный фильтр повышения резкости. Фильтр Лапласа.
Частотные методы. Фильтр Баттерворта.
Частотные методы. Фильтр Винера.
Сглаживание и повышение резкости.
Подмена пикселей.
Изменение палитры цветов, псевдо раскраска.
Определение HSV-кода пикселя в цветовом цилиндре.
Определение преобладающих цветов на изображении с использованием кластеризации методом k средних.
Определение преобладающих цветов на изображении с использованием HSV палитры.
Добавление водяного знака на видео.
Алгоритм Retinex.
Применение преобразования Хаара для подавления шумов на изображении.
Пороговая обработка.
Задача сопоставления изображений. Детекторы углов Харриса, LOG, DOG.
Сравнение изображений и генерация картинки отличий.
Фильтры в OpenCV.
Сегментация изображений.
Обзор методов сегментации изображений.
Сегментация на основе цвета.
Метод морфологического водораздела.
Отделение объектов от фона. Алгоритмы Distance Transform и Watershed.
Сегментация с использованием функции Canny.
Алгоритмы сегментации, включая QuickShift.
Алгоритм сегментации MeanShift.
Сегментация с помощью нахождения краев и контуров.
Суперпиксельная сегментация.
Применение нейронной сети Mask RCNN для сегментирования.
Алгоритмы высококоуровневой обработки изображений.
Стабилизация видео.
Стабилизация видео с помощью FFmpeg.
Отслеживание объекта. Трекер.
Отслеживание объекта, применение метода среднего сдвига.
Определение жеста.
Анализ частичного и полного оптического потока между кадрами изображения.
Обобщенное преобразование Хафа и его применение для поиска объектов.
Распознавание лиц с использованием каскадов Хаара.
Определение улыбки.
Распознавание и анимация глаз.
Детектирование оставленных предметов с использованием imutils и dnn.
Классификация изображений с использованием Inception V3.
Пирамиды изображений.
Поиск прямых и окружностей на изображении с помощью схемы голосования. Преобразование Хафа.
Создание панорамных снимков.
Скелетонизация.
Детекторы областей IBR, MSER.
Обратное преобразование перспективы.
Проекции и преобразование Радона.
Поиск совпадений между изображениями с помощью алгоритма полного перебора SIFT дескрипторов.
Примеры использования алгоритмов обработки видео.
Игра. Отслеживание объекта. Метод Гауссовой смеси.
Сканер документов.
Использование пирамиды изображений для уменьшения разрешения видео.
Наложение моделей на изображение с веб-камеры с использованием технологий OpenCV и нейронных сетей (фреймворк dnn.py).
Детектирование медицинской маски на лице.
Детектирование дорожных знаков на основе пороговой бинаризации.
Определение дорожного знака.
Распознавание автомобильных номеров.
Замена фона в потоковом видео.
Управление курсором мыши через жесты руки.
Игра аэрохоккей.
Заключение.
Список литературы.