这门课讲的是用 Python 调 OpenCV 处理图像和视频。如果你手上已经有一点 Python 基础，能看懂 for 循环、会装第三方库，那就可以开始。如果完全没有写过代码，建议先在别处把变量、列表、函数过一遍，否则前几讲会卡得比较难受——这不是劝退，只是省得你一边查语法一边看图像操作，两条线同时烧脑。

先搞清楚这门课的重心在哪

OpenCV 本身很大，从图像读写、颜色空间、滤波、边缘检测，到特征匹配、光流、目标跟踪，能讲的东西非常多。这门课的重心落在「图像和视频的分析」上，也就是说，读进来、看清楚、提取出你要的信息，这条线是主线。至于深度学习模型训练那一块，不是它的重点，别指望学完就能自己训一个检测网络。

所以更实际的期待是：学完之后你能自己写脚本，把一批图片批处理掉，或者从一段视频里把想要的帧、区域、运动信息拿出来。这个目标不高，但对自学者来说足够用了。

建议的观看顺序

基础部分不要跳。图像在程序里就是一个数组，通道顺序、数据类型、坐标是先行概念，这几讲看懂了，后面几乎所有函数你都能猜出参数该怎么传。颜色空间转换、灰度、二值化这些也属于「不学就处处别扭」的内容。

到了滤波和边缘检测，可以按需看。如果你只是想批量裁剪、缩放、加水印，那高通低通那几讲可以先放着，用到再回来。形态学操作倒是建议看一眼，处理二值图时很好用。

视频部分单独拎出来看。视频本质是连续的帧，理解了这一点，剩下的就是循环加时间控制。帧率、读写对象释放这类细节，第一遍容易忽略，踩一次坑就记住了。

哪些章节可以放缓或跳过

  • 特征点匹配：概念偏多，短期用不上可以先略过，需要做图像拼接时再回看。
  • 光流与运动分析：如果你不做视频监控类的东西，优先级可以往后放。
  • 相机标定：只在做测距、去畸变时才需要，没有硬件的话看了也难验证。
  • GUI 交互那些窗口函数：调试时能用上，但不是必须，用 matplotlib 显示也能凑合。

跳过不丢人。自学最怕的是每一讲都想啃透，结果卡在第三章再也不打开。先跑通主线，回头补细节，这样更容易坚持。

资料和练习怎么配合

配套的笔记适合课后快速复盘，但不适合当第一遍的学习材料——先跟着讲把代码敲一遍，跑出结果，再回头看笔记梳理。每学完两三节，别急着往下，自己找一张图或一小段视频，把刚学的函数换个参数再跑一次。参数改了结果怎么变，这个体感比看十遍讲解都有用。

练习素材不用另找，手机拍的照片、随手录的几秒视频都行。关键是让代码跑在你自己的数据上，这样出错时你才有动力去查。

最后一句实话：这门课不会让你变成计算机视觉专家，它更像是一套能上手的工具说明。慢慢来，一次搞懂一两个函数，比囫囵吞下一整章更划算。


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视频目录（31 节）

*   1 概述.mp4

*   2 认识二值图像.mp4

*   3 图像二值化.mp4

*   4 全局阈值.mp4

*   5 自适应阈值.mp4

*   6 去噪声对二值化影响.mp4

*   7 联通组件扫描-01.mp4

*   8 联通组件扫描-02.mp4

*   9 联通组件扫描-03.mp4

*   10 轮廓发现.mp4

*   11 图像测量.mp4

*   12 几何分析.mp4

*   13 距离变换.mp4

*   14 点多边形测试.mp4

*   15 图像投影.mp4

*   16 轮廓匹配.mp4

*   17 直线检测.mp4

*   18 圆检测.mp4

*   19 直线，曲线，圆拟合检测.mp4

*   20 图像形态学介绍.mp4

*   21 开闭操作-01.mp4

*   22 开闭操作-02.mp4

*   23 形态学梯度.mp4

*   24 更多形态学操作.mp4

*   25 视频读写.mp4

*   26 视频帧处理.mp4

*   27 实时人脸检测.mp4

*   28 视频背景分析.mp4

*   29 颜色对象跟踪.mp4

*   30 案例 - 几何形状识别.mp4

*   31 案例 – 车道线识别.mp4