OpenCV实战：深度学习项目集 - 文档扫描OCR、停车车位识别、目标追踪等

本套OpenCV计算机视觉实战教程涵盖了丰富的实践项目，旨在帮助读者深入了解计算机视觉在实际场景中的应用。教程内容涉及多个关键领域： 1. 图像处理基础：章节2-7详细讲解了OpenCV的基本操作，包括图像读取、显示、预处理等，这是后续项目的基础。 2. 深度学习入门：第八章提供了一个初步接触深度学习的起点，通过notebook课件介绍了OpenCV的DNN模块，该模块支持深度学习模型在图像处理中的集成。 3. OCR（光学字符识别）实战：第十章的文档扫描OCR识别项目，让学习者掌握如何利用OpenCV对文本进行自动识别，这对于数字化文档管理有重要意义。 4. 答题卡识别：第十五章的答题卡判卷项目，不仅涉及到图像识别技术，还有可能涉及模板匹配和逻辑分析，展示了在特定应用场景中的复杂任务处理。 5. 停车场车位识别：第十四章项目着重于实时监控环境下的车位查找，这涉及到目标检测和机器学习算法的应用。 6. 全景图像拼接：第十三章的案例实战，教会用户如何将多张图片拼接成完整的全景图，提升图像处理的高级技巧。 7. 目标追踪：第十九章的项目实战，涉及实时视频中的目标跟踪，这对于安防、体育赛事分析等领域非常实用。 8. 疲劳检测：第二十一章探讨如何通过计算机视觉技术来检测驾驶员的疲劳程度，是驾驶辅助系统的重要组成部分。 9. 人脸关键点定位：同样在第二十一章，通过深度学习技术定位人脸的关键点，有助于表情识别、人像编辑等应用。 10. 卷积原理与操作：第二十章深入解析卷积神经网络的原理，并通过实践操作来巩固理解，这对于深度学习的进一步学习至关重要。 11. 其他笔记与课件：额外提供的课件涵盖了其他重要章节，如信用卡数字识别和更早的一些章节，为学习者提供了完整的学习路径和额外的支持材料。 这套教程通过实际项目的形式，全面展示了OpenCV在计算机视觉领域的强大功能，从初级到进阶，无论是图像处理还是深度学习，都有深入且实用的内容供读者探索和学习。