苏州OpenCV4深度神经网络DNN实战教程 2024-12-10 14:44:43

  一、适用对象

  具有一定编程基础，如熟悉 C++ 或 Python 编程语言，对计算机视觉领域感兴趣，希望深入学习 OpenCV4 中特征提取与 DNN 对象检测技术的在校学生、毕业生和自学者。

  从事图像处理、计算机视觉、人工智能等相关领域工作的工程师和技术人员，希望提升自己在特征提取和对象检测方面的专业技能，以更好地应对工作中的实际项目需求。 

  二、课程目标

  培养专业人才：通过系统的课程学习，使学员成为具备机器视觉专业技能和实践经验的人才。

  提升项目能力：重点培养学员在OpenCV4平台上进行深度学习模型部署和加速的能力，满足工业控制领域对高效模型推理的需求。

  促进技术创新：鼓励学员在学习过程中探索新的技术方法和应用场景，推动机器视觉技术的创新与发展。 

  三、服务体系

  提供课后答疑服务，帮助学员解决学习过程中遇到的问题。

  定期举办技术交流活动，促进学员之间的交流和合作。

  提供项目实践机会，让学员在实践中深化对所学知识的理解和应用。 

  四、课程内容

  OpenCV4 特征提取基础：介绍 OpenCV4 中各种特征提取算法的原理和基本概念，有角点检测、边缘检测、区域特征提取等方法，如 Harris 角点检测、Shi-Tomasi 角点检测等算法的原理和实现方式。

  常用特征描述子：深入讲解 SIFT、SURF、ORB、BRIEF 等常用特征描述子的生成方法和匹配策略，以及如何评估特征描述子的性能和优劣，通过实际案例让学员掌握如何选择和使用合适的特征描述子进行图像特征匹配。

  DNN 对象检测基础：阐述深度神经网络的基本概念和在对象检测中的应用原理，介绍常见的 DNN 对象检测架构，如 SSD、YOLO 等的网络结构和工作流程，使学员对 DNN 对象检测有初步的了解。

  OpenCV4 DNN 模块应用：详细讲解 OpenCV4 中 DNN 模块的使用方法，有模型的加载、预处理、推理和后处理等步骤，以及如何将 DNN 对象检测模型与 OpenCV4 的其他功能相结合，实现完整的对象检测应用。

  模型优化与部署：探讨如何对 DNN 对象检测模型进行优化，以提高检测速度和准确性，有模型压缩、量化、剪枝等技术，以及如何将优化后的模型部署到不同的硬件平台上，如 CPU、GPU 等，满足实际应用中的性能需求。

  项目实践：通过多个实际项目案例，如基于特征提取的图像拼接、基于 DNN 对象检测的视频监控系统等，让学员将所学知识应用到实际项目中，锻炼学员的项目开发能力和解决问题的能力，培养学员的创新思维和实践经验。