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深入理解OpenCV(實用電腦視覺項目解析原書第3版)/智能系統與技術叢書

  • 作者：(美)羅伊·希爾克羅特//(西班牙)大衛·米蘭·埃斯克里瓦|責編:馮秀泳|譯者:唐燦
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111645771
  • 出版日期：2020/03/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：236
人民幣：RMB 79 元      售價：元
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內容大鋼
    OpenCV是一個開源的電腦視覺庫，在電腦視覺的開發中扮演著重要的角色。它為電腦視覺應用開發提供了靈活、功能強大的開發介面，使其成為電腦視覺專業人員所依賴的重要開發工具。本書系統地介紹如何使用OpenCV來構建與電腦視覺相關的應用，如增強現實、車牌識別、人臉檢測等。每章都會介紹一個典型的電腦視覺應用問題，並提供相關的背景介紹及全部源代碼，為快速解決實際電腦視覺項目遇到的問題提供系統實用指南。
    全書共10章：第1章介紹如何在台式機和小型嵌入式系統（如Raspberry Pi）上編寫圖像處理濾波器；第2章講解如何使用SfM模塊將場景重建為稀疏點雲（包括相機姿態），以及如何使用多視圖立體幾何來獲得稠密點雲；第3章講解使用人臉模塊進行人臉特徵點（也稱為人臉標誌）檢測的過程；第4章介紹圖像分割和特徵提取、模式識別基礎以及兩種重要的模式識別演算法；第5章講解用於檢測人臉圖像的不同技術；第6章展示一種使用OpenCV.js為Web開發電腦視覺演算法的新方法；第7章展示如何使用OpenCV的ArUco模塊、Android的Camera2 API和JMonkeyEngine 3D遊戲引擎在Android系統中實現增強現實（AR）應用程序；第8章介紹如何使用OpenCV的iOS預編譯庫在iPhone上構建全景圖像拼接程序；第9章討論在考慮OpenCV中的演算法選擇時應遵循的許多方法；第10章介紹如何避免OpenCV中的常見陷阱。
作者介紹
(美)羅伊·希爾克羅特//(西班牙)大衛·米蘭·埃斯克里瓦|責編:馮秀泳|譯者:唐燦
目錄
譯者序
前言
作者簡介
審閱者簡介
第1章  樹莓派上的卡通化和皮膚顏色分析
  1.1  訪問攝像頭
  1.2  桌面應用程序的相機處理主循環
    1.2.1  生成黑白素描
    1.2.2  生成彩色繪畫和卡通
    1.2.3  用邊緣濾波器來生成邪惡模式
    1.2.4  用皮膚檢測來生成外星人造型
  1.3  皮膚變色器的實現
  1.4  從桌面移植到嵌入式設備
    1.4.1  用於開發嵌入式設備代碼的設備配置
    1.4.2  在嵌入式設備上安裝OpenCV
  1.5  小結
第2章  使用SfM模塊從運動中恢復結構
  2.1  技術要求
  2.2  SfM的核心概念
    2.2.1  相機標定和對極幾何
    2.2.2  立體重建和SfM
  2.3  在OpenCV中實現SfM
    2.3.1  圖像特徵匹配
    2.3.2  找到特徵軌跡
    2.3.33  D重建和可視化
    2.3.4  用於稠密重建的MVS
  2.4  小結
第3章  使用人臉模塊進行人臉特徵點及姿態檢測
  3.1  技術要求
  3.2  背景和理論
    3.2.1  主動外觀模型與受約束的局部模型
    3.2.2  回歸方法
  3.3  OpenCV中的人臉特徵點檢測
  3.4  基於特徵點的人臉方向估計
    3.4.1  估計姿態計算
    3.4.2  將姿態投影到圖像上
  3.5  小結
第4章  基於深度卷積網路的車牌識別
  4.1  ANPR簡介
  4.2  ANPR演算法
  4.3  車牌檢測
    4.3.1  分割
    4.3.2  分類
  4.4  車牌識別
    4.4.1  OCR分割
    4.4.2  基於卷積神經網路的字元分類
  4.5  小結
第5章  通過DNN模塊進行人臉檢測和識別
  5.1  介紹人臉檢測和人臉識別
    5.1.1  人臉檢測

    5.1.2  人臉預處理
    5.1.3  收集人臉並從中學習
    5.1.4  人臉識別
    5.1.5  收尾工作——保存和載入文件
    5.1.6  收尾工作——製作一個漂亮的、交互體驗好的GUI
  5.2  小結
  5.3  參考文獻
第6章  Web電腦視覺之初識OpenCV.js
  6.1  什麼是OpenCV.js
  6.2  編譯OpenCV.js
  6.3  OpenCV.js開發基礎
  6.4  訪問攝像頭流
  6.5  圖像處理和基本用戶界面
    6.5.1  閾值濾波器
    6.5.2  高斯濾波器
    6.5.3  canny濾波器
  6.6  瀏覽器中的光流
  6.7  在瀏覽器中使用Haar級聯分類器進行人臉檢測
  6.8  小結
第7章  使用ArUco模塊的Android相機校準和AR
  7.1  技術要求
  7.2  增強現實和姿態估計
    7.2.1  相機校準
    7.2.2  用於平面重建的增強現實標記
  7.3  Android系統中的相機訪問
  7.4  使用ArUco進行相機校準
  7.5  使用jMonkeyEngine實現增強現實
  7.6  小結
第8章  帶有拼接模塊的iOS全景圖
  8.1  技術要求
  8.2  全景圖像拼接方法
    8.2.1  全景圖的特徵提取和魯棒匹配
    8.2.2  變形圖像，以便全景創建
  8.3  項目概況
  8.4  用CocoaPods設置iOS OpenCV項目
  8.5  用於全景捕捉的iOS UI
  8.6  Objective-C++包裝器中的OpenCV拼接
  8.7  小結
  8.8  進一步閱讀
第9章  為項目找到最佳OpenCV演算法
  9.1  技術要求
  9.2  方案是否包含在OpenCV中
  9.3  OpenCV中的演算法選項
  9.4  哪種演算法最好
  9.5  演算法性能比較的示例
  9.6  小結
第10章  避免OpenCV中的常見陷阱
  10.1  OpenCV從v1到v4的歷史
  10.2  OpenCV中的歷史演算法
  10.3  常見陷阱和建議解決方案

  10.4  小結
  10.5  進一步閱讀

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