OpenCV4入门到进阶

第1章 介绍与学习指南
第2章 OpenCV开发环境搭建
第3章 图像&视频的加载与展示
第4章 OpenCV必知必会基础
第5章 OpenCV实现图形的绘制
第6章 OpenCV的算术与位运算
第7章 图像基本变换
第8章 OpenCV中的滤波器
第9章 OpenCV中的形态学
第10章 目标识别-车辆统计项目
第11章 特征点检测与匹配–图像拼接项目
第12章 图像的分割与修复
第13章 机器学习-人脸识别项目
第14章 课程总结

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前言

提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：

例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。

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提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一、什么是OpenCV，为甚学习OpenCV？

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目标识别

比如目标识别，是一个很大的分类，又可以细分为多个分支。
如：人脸识别，可以解决信誉等问题，现在金融系统基本都加入人脸识别模块。

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车辆追踪

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动物分类、物体分类；

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自动驾驶

自动驾驶：百度、google、特斯拉等都大力发展；

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自动驾驶，之前没有这么多视觉算法应用的时候，自动驾驶采用激光雷达采集道路信息，需要对路测信息进行大量改造，

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车距检测：

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在这里插入图片描述

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二、使用步骤

1.引入库

代码如下（示例）：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
import  ssl
ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context

2.读入数据

代码如下（示例）：

data = pd.read_csv(
    'https://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/1283/adult.data.csv')
print(data.head())

该处使用的url网络请求的数据。

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总结

提示：这里对文章进行总结：

例如：以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了pandas的使用，而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。