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课程目标
帮助OpenCV开发人员理解与掌握图像分割的相关原理与函数API使用、理论联系实际，基于真实案例学习，用代码实现多个演示程序激发学习热情，提升解决问题能力，认真学完课程，有能力更好完成图像与视频背景抠图项目任务、提升个人能力与口碑。
适用人群
对图像处理感兴趣的，在学本科生与研究生，中高级开发人员。计算机视觉开发人员、使用OpenCV开发者
课程简介
基于
最新版本
3.2讲述，详细解释了KMeans、高斯混合模型(GMM)、分水岭变换、Grabcut等算法基本原理与在图像分割中的应用，基于OpenCV相关API演示每种图像分割方法，通过证件照背景融合替换与视频背景融合替换两个真实案例，讲述了图像分割在实际应用场景中的实现与演示。
目录：
课程介绍课程大纲学习资料学员评价
1概述[免费试看]10:20
2KMeans方法-原理24:11
3KMeans方法-数据聚类18:43
4KMeans方法-图像分割23:58
5高斯混合模型(GMM)方法-原理与数据聚类35:50
6高斯混合模型(GMM)方法-图像分割30:10
7分水岭分割方法-原理22:16
8分水岭分割方法-对象分离与计数0127:23
9分水岭分割方法-对象分离与计数0225:15
10分水岭分割方法-图像分割26:56
11Grabcut原理与演示应用-原理27:46
12Grabcut原理与演示应用-代码演示26:40
13案例实战一证件照背景替换-0120:03
14案例实战一证件照背景替换29:44
15案例实战一绿幕背景视频抠图-01开始学习
16案例实战一绿幕背景视频抠图20:36

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