课时1：课程介绍

课时2：图像处理简介

课时3：opencv简介及其安装方法

课时4：opencv模块

课时5：opencv基本操作内容介绍

课时6：图像的IO操作

课时7：在图像上绘制图形

课时8：图像基础操作的其他内容

课时9：图像基础处理总结

课时10：图像的加法

课时11：图像的混合

课时12：图像缩放

课时13：图像平移

课时14：图像旋转

课时15：图像的仿射变换

课时16：图像的透射变换

课时17：图像金字塔

课时18：几何变换总结

课时19：连通性

课时20：膨胀与腐蚀

课时21：开闭运算

课时22：黑帽和礼帽

课时23：形态学操作总结

课时24：图像噪声

课时25：均值滤波

课时26：高斯滤波

课时27：中值滤波

课时28：图像平滑总结

课时29：直方图的原理与显示

课时30：掩膜的应用

课时31：直方图均衡化

课时32：自适应均衡化

课时33：直方图总结

课时34：边缘检测原理

课时35：sobel算子

课时36：laplacian算子

课时37：Canny边缘检测

课时38：边缘检测总结

课时39：模板匹配

课时40：霍夫线变换原理

课时41：霍夫线检测

课时42：霍夫圆检测

课时43：模板匹配和霍夫检测总结

课时44：角点特征

课时45：Harris检测原理

课时46：harris检测演示

课时47：shi-tomas检点检测

课时48：Harris和Shi-tomas总结

课时49：SIFT算法简介

课时50：SIFT算法-尺度空间极值点搜索和极值点定位

课时51：SIFT算法-关键点方向及描述符

课时52：SIFT算法总结及与SURF算法简介

课时53：SIFT算法实现

课时54：FAST算法原理

课时55：FAST算法实现

课时56：ORB算法原理

课时57：ORB算法实现

课时58：FAST和ORB算法总结

课时59：视频读取与显示

课时60：视频文件保存

课时61：视频读写总结

课时62：meanshift原理

课时63：meanshift实现

课时64：camshift算法及总结

课时65：人脸检测基础

课时66：人脸检测实现

课时67：人脸检测总结