1. 简介 OpenCV-Python教程简介 在Ubuntu系统中安装OpenCV—Python 2. GUI功能 图像入门 视频入门 绘图功能 鼠标作为画笔 作为调色板的跟踪栏 3. 核心操作 图像基本操作 图像的算术运算 性能测量和改进技术 4. 图像处理 更改颜色空间 图像的几何变换 图像阈值 平滑图像 形态转换 图像梯度 Canny边缘检测 图像金字塔 OpenCV中的轮廓 OpenCV中的直方图 OpenCV中的图像转换 模板匹配 霍夫线变换 霍夫圆变换 基于分水岭算法的图像分割 基于GrabCut算法的交互式前景提取 5. 特征检测和描述 理解特征 哈里斯角点检测 Shi-Tomasi角落探测器＆amp;跟踪的好功能 SIFT简介（尺度不变特征变换） SURF简介（加速鲁棒特性） 角点检测的FAST算法 简介（二进制鲁棒独立基本特征） ORB（定向快速和轮换简介） 特征匹配 特征匹配+ Homography查找对象 6. 视频分析 Meanshift和Camshift 光流 背景减法 7. 相机校准和3D重建 相机校准 姿势估计 线性几何 立体图像的深度图 8. 机器学习 K-最近邻算法 理解 K-最近邻算法 使用 kNN 进行手写识别 支持向量机（Support Vector Machine, SVM） 理解SVM 使用SVM进行手写数据识别 K-Means聚类 理解K-Means聚类 OpenCV中的K-Means聚类 9. 计算摄影 图像去噪 图像修复 高动态范围（HDR） 10. 目标检测 使用Haar Cascades进行人脸检测 11. OpenCV-Python绑定 如何生成OpenCV-Python绑定？