课程主页: https://www.udemy.com/course/deteccao-movimentos-python-opencv/
在当今科技飞速发展的时代，视觉计算已经成为一个备受关注的领域。今天，我想向大家推荐一门非常实用的Udemy课程：”Detecção de Movimentos com Python e OpenCV”（使用Python和OpenCV进行运动检测）。
这门课程的目标是教会你如何使用Python及OpenCV库来检测视频或实时画面中的运动。这项技能在许多实际应用中都是非常有用的，尤其是在安全监控领域，我们可以用它来识别可疑动作，例如入侵者试图闯入房屋。
课程涵盖了运动检测的多个应用场景，例如：交通分析、人员统计、动物追踪以及骑行者计数等。通过学习这门课程，你将能够利用背景减法算法来实现运动检测，课程内容非常丰富，以下是你将学习的主要内容：
1. 背景减法的基本理论及主要算法，包括MOG（高斯混合模型）、GMG（Godbehere, Matsukawa与Goldbert）、KNN（K近邻）和CNT（计数）。
2. 各算法的质量与性能比较。
3. 实践项目1：用于监控环境的运动检测器。
4. 实践项目2：社交距离检测器，用于识别可能的人群聚集。
5. 实践项目3：高速公路上车辆与卡车的计数器。
完成课程后，你将拥有创建自己运动检测项目的能力！无论你是初学者还是有一定基础的开发者，这门课程都能帮助你提升技能，掌握运动检测的核心技术。
总之，如果你对计算机视觉、运动检测或相关应用感兴趣，强烈推荐你参加这门课程。它不仅内容丰富，而且实用性强，能够帮助你在实际工作中大展身手！
课程主页: https://www.udemy.com/course/deteccao-movimentos-python-opencv/