Python OpenCV 365天超长学习计划

Python OpenCV 365天超长学习计划
第1天：安装Python和OpenCV

• 安装Python（建议使用Python 3.x版本）
• 安装OpenCV库（使用pip install opencv-python命令）
  第2天：了解OpenCV简介和基础
• OpenCV的用途和功能
• 了解OpenCV的模块和库
• 掌握OpenCV的基本数据类型和图像处理基础
  第3-7天：图像读取、显示和保存
• 使用OpenCV读取不同格式的图像文件
• 在窗口中显示图像
• 保存处理后的图像
  第8-14天：图像变换和图像处理
• 图像缩放
• 图像旋转
• 图像裁剪和拼接
• 图像滤波（模糊、锐化、边缘检测等）
  第15-30天：特征检测与匹配
• 掌握特征检测算法（如SIFT、SURF、ORB等）
• 使用特征检测算法进行特征点检测和描述符提取
• 学习特征匹配算法（如Brute-Force匹配、FLANN匹配等）
• 实现图像之间的特征匹配和拼接
  第31-60天：计算机视觉应用实践
• 人脸识别：使用Haar Cascade或深度学习模型进行人脸检测和识别
• 物体检测：使用OpenCV实现目标检测（如行人检测、人脸检测等）
• 图像追踪：使用OpenCV实现目标跟踪，如光流法、特征匹配法等
• 深度学习应用：了解OpenCV的深度学习模块，实现简单的物体识别任务
  第61-90天：视频处理与流媒体
• 读取视频文件和捕获实时视频流
• 对视频进行帧处理和操作
• 学习视频编解码器和流媒体技术（如H.264/H.265）
• 实现视频的录制、保存和流媒体传输功能
  第91-120天：摄像头标定与3D重建
• 学习摄像头的标定原理和方法
• 使用OpenCV进行摄像头标定，获取内参和畸变系数
• 进行图像的校正和去畸变处理
• 掌握3D重建技术（如立体视觉、多视图几何等），实现三维场景的重建和可视化
  第121-180天：机器学习与目标识别
• 学习机器学习的基本概念和分类算法（如SVM、随机森林等）
• 使用OpenCV的机器学习模块进行分类器训练和应用
• 学习目标识别的流程和方法，实现简单的目标识别任务（如分类、定位等）
• 了解深度学习的原理和常用模型（如CNN、RNN等），实现更高级的目标识别功能（如物体识别、行为分析等）
  第181-240天：高级计算机视觉技术
• 学习光流法、运动分割、动态分析等高级计算机视觉技术原理和应用场景
• 使用OpenCV实现这些技术，解决实际问题（如行为分析、运动追踪等）
• 了解计算机视觉在机器人、无人驾驶等领域的应用和实践经验分享计算机视觉领域的最新研究成果和技术动态，提高自己的技术视野和竞争力。