本课程《机器视觉技术与应用》系统介绍机器视觉的核心理论与实用技术。课程从基础概念与OpenCV环境配置入手，逐步深入讲解图像处理的关键环节，包括二值化、形态学、空间滤波、几何变换、特征提取、频率域处理等。同时涵盖图像识别基础与视频处理，并结合丰富的编程练习与综合大作业，帮助学习者掌握从理论到实践的完整技能，为在工业检测、智能识别等领域的应用打下坚实基础。

视频课程目录：
1. 机器视觉技术导论
2. 基础知识
3. 图像的二值化
4. 图像形态学
5. 空间滤波
6. 几何变换
7. 图像特征
8. 图像频率域处理
9. 直方图增强
10. 视频图像处理
11. 图像识别
12. 编程练习
13. 工程大作业




课程详细目录：
├─{01}--机器视觉技术导论
│ ├─{01}--机器视觉导论
│ │ (1.1.1)--视频ppt.pdf
│ │ [1.1.1]--机器视觉导论.mp4
│ │ [1.1.2]--历史.mp4
│ │ [1.1.3]--研究内容.mp4
│ │ [1.1.4]--应用实例.mp4
│ │ [1.1.5]--学习建议.mp4
│ │
│ ├─{02}--编程工具及OpenCV介绍
│ │ (1.2.1)--视频ppt.pdf
│ │ [1.2.1]--OpenCV介绍.mp4
│ │ [1.2.2]--编译过程.mp4
│ │ [1.2.3]--Mat类型介绍.mp4
│ │ [1.2.4]--Mat类的基本操作.mp4
│ │ [1.2.5]--Mat的复制.mp4
│ │ [1.2.6]--Mat像素操作.mp4
│ │
│ └─{03}--OpenCV环境配置
│ (1.3.1)--VS2015下的OpenCV配置.pdf
│ (1.3.2)--Opencv扩展库编译方法.pdf
│ (1.3.3)--Mac环境下的Xcode+OpenCV环境配置.pdf
│
├─{02}--基础知识
│ ├─{01}--机器视觉的硬件系统
│ │ [2.1.1]--硬件介绍.mp4
│ │
│ ├─{02}--数字图像的几个基本概念
│ │ [2.2.1]--光学模型.mp4
│ │ [2.2.2]--采样与量化.mp4
│ │ [2.2.3]--图像坐标系.mp4
│ │ [2.2.4]--像素的邻接关系.mp4
│ │ [2.2.5]--图像的类型.mp4
│ │ [2.2.6]--图像的色彩模型.mp4
│ │ [2.2.7]--图像直方图.mp4
│ │ [2.2.8]--直方图的作用.mp4
│ │
│ ├─{03}--视频PPT在这里下载
│ │ (2.3.1)--基础知识-ppt.pdf
│ │
│ └─{04}--编程练习1-OpenCV的基本使用
│ #2.4.1#--参考源码.pdf
│ (2.4.1)--OpenCV的Mat的基本用法讲解.pdf
│ [2.4.1]--OpenCV的Mat的基本用法讲解.mp4
│
├─{03}--图像的二值化
│ ├─{01}--二值图像的连通域标记
│ │ [3.1.1]--连通域标记.mp4
│ │
│ ├─{02}--二值化的基本算法
│ │ [3.2.1]--图像二值化的目的.mp4
│ │ [3.2.2]--p-tile法.mp4
│ │ [3.2.3]--最小概率误判法.mp4
│ │ [3.2.4]--大津法.mp4
│ │ [3.2.5]--局部二值化法.mp4
│ │
│ ├─{03}--编程练习2-太阳能板的颜色分离等
│ │ #3.3.1#--练习1用到的太阳能板图像.pdf
│ │ #3.3.2#--参考源码-OpenCV的基本绘图功能.pdf
│ │ #3.3.3#--参考源码-直方图绘制.pdf
│ │ (3.3.1)--太阳能板的颜色分离及OpenCV几个基本功能的练习.pdf
│ │ [3.3.1]--视频讲解：太阳能板的颜色分离及OpenCV几个基本功能的练习.mp4
│ │
│ └─{04}--视频PPT在这里下载
│ (3.4.1)--图像二值化视频ppt.pdf
│
├─{04}--图像形态学
│ ├─{01}--二值图像的形态学处理
│ │ [4.1.1]--腐蚀运算.mp4
│ │ [4.1.2]--膨胀运算.mp4
│ │ [4.1.3]--开运算.mp4
│ │ [4.1.4]--闭运算.mp4
│ │ [4.1.5]--顶帽运算和底帽运算.mp4
│ │
│ ├─{02}--灰度图的形态学处理
│ │ [4.2.1]--灰度图的腐蚀和膨胀.mp4
│ │
│ ├─{03}--编程练习3-肤色检测和二值化
│ │ #4.3.1#--参考源码.pdf
│ │ (4.3.1)--肤色检测和图像二值化练习文档.pdf
│ │ [4.3.1]--练习1-肤色检测讲解.mp4
│ │ [4.3.2]--练习2-二值化函数调用讲解.mp4
│ │ [4.3.3]--练习3-利用回调函数调用二值化函数讲解.mp4
│ │
│ └─{04}--视频PPT在这里下载
│ (4.4.1)--图像形态学PPT.pdf
│
├─{05}--空间滤波
│ ├─{01}--图像降噪
│ │ [5.1.1]--卷积的基本概念.mp4
│ │ [5.1.2]--平滑卷积.mp4
│ │ [5.1.3]--中值滤波.mp4
│ │
│ ├─{02}--边缘检测
│ │ [5.2.1]--图像边缘.mp4
│ │ [5.2.2]--基于微分的边缘检测.mp4
│ │ [5.2.3]--canny边缘检测算子.mp4
│ │
│ ├─{03}--编程练习4-形态学的基本使用
│ │ #5.3.1#--编程练习中用到的图片.pdf
│ │ #5.3.2#--参考源码.pdf
│ │ (5.3.1)--视频对应文档.pdf
│ │ (5.3.2)--图片.zip
│ │ [5.3.1]--练习1-基本形态学函数调用讲解.mp4
│ │ [5.3.2]--练习2-连通域标记函数调用讲解.mp4
│ │ [5.3.3]--练习3-焊点自动技术功能实现讲解.mp4
│ │ [5.3.4]--练习4-回形针计数讲解.mp4
│ │
│ └─{04}--视频PPT在这里下载
│ (5.4.1)--空间滤波视频ppt.pdf
│
├─{06}--几何变换
│ ├─{01}--图像的几何变换
│ │ [6.1.1]--几何变换的基本概念.mp4
│ │ [6.1.2]--平移和缩放.mp4
│ │ [6.1.3]--旋转和镜像.mp4
│ │ [6.1.4]--错切和复合变换.mp4
│ │ [6.1.5]--投影变换.mp4
│ │
│ ├─{02}--图像插值
│ │ [6.2.1]--图像插值.mp4
│ │ [6.2.2]--最近邻插值.mp4
│ │ [6.2.3]--线性插值.mp4
│ │ [6.2.4]--3次插值.mp4
│ │
│ ├─{03}--编程练习5-空间滤波器
│ │ #6.3.1#--编程练习5-参考代码.pdf
│ │ (6.3.1)--编程练习5-文档.pdf
│ │ [6.3.1]--讨论题1-筛选策略.mp4
│ │ [6.3.2]--讨论题2-卷积和特征响应.mp4
│ │ [6.3.3]--练习1-3-基本滤波器函数的使用.mp4
│ │ [6.3.4]--练习4-Sobel边缘提取函数的使用.mp4
│ │ [6.3.5]--练习5-一个简单的磨皮程序的实现.mp4
│ │
│ └─{04}--视频PPT在这里下载
│ (6.4.1)--几何变换ppt.pdf
│
├─{07}--图像特征
│ ├─{01}--图像霍夫变换
│ │ (7.1.1)--霍夫变换课件.pdf
│ │ [7.1.1]--霍夫变换1.mp4
│ │ [7.1.2]--霍夫变换2.mp4
│ │ [7.1.3]--霍夫变换3.mp4
│ │
│ ├─{02}--图像的全局特征
│ │ [7.2.1]--图像特征.mp4
│ │ [7.2.2]--颜色特征.mp4
│ │ [7.2.3]--连通域形状特征.mp4
│ │ [7.2.4]--ShapeContex形状特征.mp4
│ │
│ ├─{03}--图像的局部特征
│ │ [7.3.1]--局部特征和角点.mp4
│ │ [7.3.2]--Harris角点.mp4
│ │ [7.3.3]--SIFT特征描述算子.mp4
│ │ [7.3.4]--SIFT中的候选点选取.mp4
│ │ [7.3.5]--SIFT中的候选点描述.mp4
│ │ [7.3.6]--HOG算法.mp4
│ │
│ ├─{04}--编程练习6-仿射变换和投影变换
│ │ #7.4.1#--练习1-源码.pdf
│ │ #7.4.2#--练习2-4源码.pdf
│ │ (7.4.1)--文档.pdf
│ │ [7.4.1]--练习1-canny算子的调用方法.mp4
│ │ [7.4.2]--练习2-图像的旋转和缩放.mp4
│ │ [7.4.3]--练习3-仿射变换.mp4
│ │ [7.4.4]--练习4-投影变换.mp4
│ │ [7.4.5]--思考题.mp4
│ │
│ └─{05}--视频PPT在这里下载
│ (7.5.1)--图像特征ppt.pdf
│
├─{08}--图像频率域处理
│ ├─{01}--傅里叶变换及应用
│ │ [8.1.1]--傅里叶变换.mp4
│ │ [8.1.2]--数字图像的傅里叶变换.mp4
│ │
│ ├─{02}--图像压缩
│ │ [8.2.1]--图像压缩原理.mp4
│ │ [8.2.2]--Jpeg压缩原理介绍.mp4
│ │ [8.2.3]--霍夫曼编码-1.mp4
│ │ [8.2.4]--霍夫曼编码-2.mp4
│ │
│ ├─{03}--视频PPT在这里下载
│ │ (8.3.1)--频率域处理ppt.pdf
│ │ (8.3.2)--图像压缩ppt.pdf
│ │
│ └─{04}--编程练习7文档
│ (8.4.1)--编程练习7-1-文档.pdf
│ (8.4.2)--编程练习7-2-文档.pdf
│
├─{09}--直方图增强
│ ├─{01}--直方图增强
│ │ [9.1.1]--图像的直方图增强.mp4
│ │ [9.1.2]--直方图线性变换.mp4
│ │ [9.1.3]--Gamma矫正.mp4
│ │ [9.1.4]--直方图均衡.mp4
│ │
│ ├─{02}--编程练习8-手动实现HOG
│ │ #9.2.1#--测试用图片.pdf
│ │ #9.2.2#--参考源码.pdf
│ │ (9.2.1)--文档.pdf
│ │ (9.2.2)--测试图片.zip
│ │ [9.2.1]--讨论1-SIFT的应用案例.mp4
│ │ [9.2.2]--讨论2-HOG.mp4
│ │
│ └─{03}--视频PPT在这里下载
│ (9.3.1)--直方图增强ppt.pdf
│
├─{10}--视频图像处理
│ ├─{03}--视频PPT在这里下载
│ │ (10.3.1)--背景差分法ppt.pdf
│ │ (10.3.2)--非固定背景目标检测ppt.pdf
│ │
│ └─{04}--编程练习9-图像的傅里叶变换
│ #10.4.1#--参考代码.pdf
│ [10.4.1]--OpenCV中的鼠标响应功能-1.mp4
│ [10.4.2]--OpenCV中的鼠标响应功能-2.mp4
│ [10.4.3]--图像的傅里叶变换编程实现讲解.mp4
│ [10.4.4]--傅里叶变换的两个应用.mp4
│
├─{11}--图像识别
│ ├─{01}--SVM体系算法
│ │ [11.1.1]--监督学习.mp4
│ │ [11.1.2]--无监督学习.mp4
│ │ [11.1.3]--支持向量机.mp4
│ │
│ ├─{02}--神经网络
│ │ [11.2.1]--神经网络1.mp4
│ │ [11.2.2]--神经网络2.mp4
│ │ [11.2.3]--反向传输算法.mp4
│ │
│ ├─{03}--编程练习10-直方图增强
│ │ #11.3.1#--参考源码.pdf
│ │ [11.3.1]--直方图增强的本质.mp4
│ │ [11.3.2]--Gamma矫正手动实现与查表法.mp4
│ │ [11.3.3]--OpenCV中的直方图均衡函数.mp4
│ │
│ └─{04}--视频PPT在这里下载
│ (11.4.1)--图像识别.pdf
│
├─{13}--编程练习11-14
│ ├─{01}--编程练习11
│ │ #13.1.1#--参考源码.pdf
│ │ [13.1.1]--视频中像素亮度的高斯分布演示.mp4
│ │ [13.1.2]--练习1-背景差分的实现.mp4
│ │ [13.1.3]--练习2-背景差分中的高斯建模实现.mp4
│ │
│ └─{02}--编程练习12
│ #13.2.1#--参考源码.pdf
│ (13.2.1)--归档.zip
│ [13.2.1]--练习1-手写模板匹配功能.mp4
│ [13.2.2]--练习2-OpenCV中模板匹配函数的调用方法.mp4
│
└─{14}--工程大作业
└─{01}--大作业内容
#14.1.1#--工程大作业，知识掌握情况综合应用.pdf
(14.1.1)--大作业分发文档.rar