关于计算机视觉实战案例，这可真是个挺让人兴奋的事数字图像处理那可是一门很厉害、前沿又交叉的学科它的应用那真是广得很，啥领域都能涉及，而就是超流行、广泛使用的机器视觉库
对这东西，基本概念来讲，它主要就是用来帮咱们编写程序处理图像问题的库！很多做图像处理的就常用它。像在实际运用中，大家可以用它搞好多事，比如弄点啥图像滤镜或者识别图像里面的东西。咱们搞实战，就是要利用这库的功能来真正解决问题
下面详细说说那些实战案例的模块
第一模块：课程学习准备类案例
1. 课程综述以及环境下（带）编译和使用。这个就是相当于是个入门第一关了。咱们刚接触的时候得先在环境好好把环境弄好。得跟着教程一步步配，配好了环境之后才能开始后面其他的项目哩。有些零基础的小伙伴先别怕好好按照步骤走，把环境配好，学起来后面就顺一点
第二模块：图像特效案例
2. 自己动手，实现“你的名字”滤镜。想想《你的名字》里那浪漫的故事之前在微信上看那滤镜效果好看得不行。现在呢咱们用里的等函数，也可以做出类似特牛的效果。首先，得明白这个滤镜具体想要啥样子的效果，比如说颜色的感觉、层次感。然后根据这些要求来找对应的函数和方法进行代码编写。咱也变成自己的特效魔法师了！对了，如果有问题可以多去官网或者相关论坛上找找资料。官网一般是人家开发团队更新说明信息的地方。
第三模块：图像去除与修补案例
3. 结合和，实现人像去除。提供了可多函数，就能把人抠出来，呢又可以修补。把它们俩结合起来，咱框选一个人后，就能用周围的景象把这人像的地方补上。虽没PS那么厉害，但咱以学算法为主！具体操作时先得弄清楚抠图的参数设置方法和范围，不同图的参数可能有差异，所以要根据图像情况进行调节。之后，再通过调用合适的算法来用周围景象弥补原图中因抠像留下的空洞。感觉就像变魔术似的。
第四模块：特征识别类案例
4. 压板识别项目分析。这可是个从具体项目来的，很有普遍意义。咱们先要用阈值处理、投影分析这些经典的方法把特征区域定好位。之后通过颜色变换和形式上学变化来得到能进一步识别的区域，之后就能进行精准识别
在阈值处理的时候，阈值怎么选是个关键，要根据压板的图像亮度、颜色等情况来综合确定合适的阈值范围，太大会让一些特征漏掉，太小又会框进很多多余的区域。 投影分析的时候，要想办法把投影特征和压板特征对应起来进行逻辑判断。
5. 寻找酒瓶瓶口缺陷。这也是来自具体项目。咱可以靠着经典方法先去找到有缺陷的瓶口特征。然后根据圆的基本特性，编个专门的算法就能评判缺陷咋样。在检测瓶口的图像中提取圆周的参数得准确，检测瓶口周围环形区域内的像素灰度变化得用心比对，有不寻常的变化可能就意味着那地方有缺陷。如果缺陷比较复杂的情况下，可能还得进行多次检测。
6. 钢管识别项目，自然也是从实际中来的普遍案例。先得分析钢管的特征，从数字图像处理的角度讲比如边缘信息、纹理特征那肯定不能少，基于这些特征制定一系列准确的分析框架，以便用合适框架匹配对应图像，有了匹配准确的图像才能实现准确的钢管识别。对图像的质量要求也很高，有时候可能还得对模糊、灰暗的图像做个预处理，像去噪、增强操作。
下面，答点问答
问：没有基础能学 去实战这些项目不？
答：能！本身课程就注重实操，就算没基础知识，跟着一步步来，也能快速入门然后建立起知识框架别害怕，慢慢来。
问：实战里的这些项目除了这里学习，别处有用不？
答：可有大用处这些算法、方法都很通用的，在其他同类图像处理的地方好多都能套用。你好好学好了，去别的地方处理也不在话下。
按我的想法搞计算机视觉实战案例可太必要了，咱们学习不能只学书本知识，就得在实战里多多应用，这样知识记得牢，还能提升实际操作和解决问题的能力。以后遇到啥图像方面问题就能自己尝试攻克！
