📘 OpenCV + YOLO
实时目标检测·实战
🎯 30章 从入门到部署
1
课程导学与环境搭建
OpenCV简介
YOLO发展史
Anaconda配置
CUDA/cuDNN
2
OpenCV基础入门
图像读取显示
视频捕获
色彩空间
缩放裁剪
3
YOLO理论基础
目标检测定义
网格划分
边界框预测
损失函数
4
YOLOv8模型下载与配置
官方仓库
权重下载
配置文件解读
5
OpenCV调用YOLO核心API
cv2.dnn.readNet
blobFromImage
前向推理
结果解析
6
边界框绘制与置信度过滤
cv2.rectangle
置信度阈值
NMS原理
7
实时视频流目标检测
摄像头调用
逐帧推理
FPS计算
8
多类别目标检测
COCO 80类
类别筛选
颜色映射
9
模型性能优化
输入尺寸调整
推理后端
帧率提升
10
YOLO模型训练入门
LabelImg标注
训练脚本
过程监控
11
自定义数据集训练
数据增强
训练/验证划分
配置文件修改
12
模型评估与调优
mAP计算
混淆矩阵
过拟合处理
13
ONNX模型转换与部署
导出ONNX
ONNX Runtime
跨平台部署
14
TensorRT加速推理
TensorRT安装
FP16/INT8
速度对比
15
多目标跟踪入门
SORT算法
DeepSORT
跟踪ID分配
16
OpenCV+YOLO+DeepSORT实战
检测跟踪融合
目标重识别
计数应用
17
区域入侵检测
划定区域
位置判断
报警触发
18
人流统计与密度估计
人头检测
热力图
实时计数
19
车辆检测与车牌识别
YOLO检测车辆
车牌定位
PaddleOCR
20
安全帽检测实战
数据采集标注
模型微调
工地部署
21
火焰与烟雾检测
数据集构建
模型训练
实时预警
22
手势识别与控制
手部检测
关键点提取
手势分类
23
人脸检测与属性分析
YOLO-Face
年龄性别估计
表情识别
24
工业缺陷检测
表面缺陷数据集
模型训练
质检流水线
25
边缘端部署 (Jetson Nano)
环境配置
模型优化
功耗平衡
26
Web端实时检测 (Flask)
后端推理
视频流推送
WebSocket
27
Android端YOLO部署
NCNN集成
模型转换
APP开发
28
模型剪枝与量化
结构化剪枝
知识蒸馏
INT8量化
29
YOLO最新进展
YOLOv9/v10/v11
RT-DETR
未来趋势
30
综合项目实战：智能安防系统
检测+跟踪+报警
Web端
全流程部署