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AI时代 | 开发者必备技能怎么学习？

OpenCV学堂 · 公众号 · · 2024-07-02 23:36

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人工智能应用开发（ Py QT5 + OpenCV4.8 ）从入门到实战

课程学习前提与基础

学习这个课程的前提跟基础是已经掌握了Python基本知识跟OpenCV的基本知识，OpenCV-Python 推荐大家看我录制的B站视频课程：

https://www.bilibili.com/video/BV1hM4y1M7vQ/

这个课程看完，可以教会大家很多OpenCV跟Python语言的基础知识，帮助大家掌握OpenCV基础知识。

课程内容

系统化掌握PyQT5应用开发技能与相关软件工程知识，掌握QT桌面应用开发常用的UI组件、元数据系统、多线程、设计模式、学会基于OpenCV工作流引擎 SDK高效开发OpenCV算法与PyQT5界面集成，完成模板匹配、测量、Blob检测、圆检测、线段检测、轮廓查找、YOLOv8多线程推理、多路视频监控、OCR识别与语音播报、人流与车辆流量分析等多种PyQT5 + OpenCV4.8 应用开发。

课程目标

帮助Python开发者与OpenCV开发者提升应用开发能力，进一步学会使用深度学习与OpenCV算法集成应用软件开发，完成算法落地，实现从单纯的OpenCV算法开发到 OpenCV + PyQT5算法与应用开发的全栈开发能力，提升职场竞争力。

课程提纲与结构

课程完整的分为三个部分，分别是基础篇、高级篇、实战篇，每个部分都有大量代码与案例演示。扫描查看课程详情：

01 基础篇课时1～课时28

主要讲述各种PyQT5的组件应用与桌面开发基础知识与必备的设计模式相关知识，全程带你一步一步手写代码，完成全部代码实现，解析，运行。从而掌握PyQT5开发必备的组件、事件响应、信号与槽机制、布局管理、OpenCV基本函数知识、完成一系列的案例代码应用。

02 高级篇课时29～课时55

主要讲述桌面软件开发的的 MVC架构、Model-View机制、接口机制、多线程机制、文件存储与加载、读者者模式、观察者模型、算法与界面分离设计、图元系统 等各种桌面开发高级技巧与技能，同时提供了YOLOv8多模型部署、多线程多路视频推理、OpenCV算法工作流SDK 实现圆测量与圆圆距离测量、多角度多对象模型匹配、轮廓分析与数据统计、批量图像数据OpenCV工作流处理、等多线程OpenCV + PyQT5 实战案例，帮助 开发者能力暴涨十倍，达到工业级项目与桌面开发水准 。

03 应用实战篇课时56～最后

通过两个人工智能应用 - 实时车辆与行人流量分析系统与手势OCR英文单词跟读系统 实现复杂人工智能项目开发，完成了多线程模型推理、实时界面刷新、语音线程单独播报、线程数据交换与复杂界面刷新等功能，全面提升PyQT5 + OpenCV开发能力、融汇贯通所学各种知识，掌握基于PyQT5 的深度学习模型推理与OpenCV算法应用开发的核心技能与知识，做真正的人工智能应用软件开发者。

课程部分案例演示效果