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OpenCV4快速入門

  • 作者：馮振//郭延寧//呂躍勇|責編:張濤
  • 出版社：人民郵電
  • ISBN：9787115534781
  • 出版日期：2020/07/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：408
人民幣：RMB 89 元      售價：元
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內容大鋼
    本書共12章，主要內容包括OpenCV4基礎知識，OpenCV的模塊架構，圖像存儲容器，圖像的讀取與顯示，視頻載入與攝像頭調用，圖像變換，圖像金字塔，圖像直方圖的繪製，圖像的模板匹配，圖像卷積，圖像的邊緣檢測，腐蝕與膨脹，形狀檢測，圖像分割，特徵點檢測與匹配，單目和雙目視覺，光流法目標跟蹤，以及OpenCV在機器學習方面的應用等。
    本書面向的讀者是電腦視覺與圖像處理等相關專業的高校師生、企業內轉行電腦視覺與圖像處理的工作人員、已有圖像處理基礎並想了解OpenCV4新特性的人員。
作者介紹
馮振//郭延寧//呂躍勇|責編:張濤
目錄
基礎篇
第1章  初識OpenCV
  1.1  什麼是OpenCV
    1.1.1  OpenCV與電腦視覺
    1.1.2  OpenCV的發展
    1.1.3  OpenCV 4帶來了什麼
  1.2  安裝OpenCV
    1.2.1  在Windows系統中安裝OpenCV
    1.2.2  Image Watch插件的使用
    1.2.3  在Ubuntu系統中安裝
  OpenCV
    1.2.4  opencv_contrib擴展模塊的
  安裝
    1.2.5  安裝過程中常見問題的解決方案
  1.3  了解OpenCV的模塊架構
  1.4  源碼示常式序展示
    1.4.1  配置示常式序運行環境
    1.4.2  邊緣檢測edge
    1.4.3  K聚類kmeans
    1.4.4  二維碼識別qrcode
    1.4.5  相機使用video_capture_starter
    1.4.6  視頻物體跟蹤camshiftdemo
  1.5  本章小結
第2章  數據載入、顯示與保存
  2.1  圖像存儲容器
    2.1.1  Mat類介紹
    2.1.2  Mat類構造與賦值
    2.1.3  Mat類支持的運算
    2.1.4  Mat類元素的讀取
  2.2  圖像的讀取與顯示
    2.2.1  圖像讀取函數imread
    2.2.2  圖像窗口函數namedWindow
    2.2.3  圖像顯示函數imshow
  2.3  視頻載入與攝像頭調用
    2.3.1  視頻數據的讀取
    2.3.2  攝像頭的直接調用
  2.4  數據保存
    2.4.1  圖像的保存
    2.4.2  視頻的保存
    2.4.3  保存和讀取XML和YMAL文件
  2.5  本章小結
進階篇
第3章  圖像基本操作
  3.1  圖像顏色空間
    3.1.1  顏色模型與轉換
    3.1.2  多通道分離與合併
  3.2  圖像像素操作處理
    3.2.1  圖像像素統計
    3.2.2  兩圖像間的像素操作
    3.2.3  圖像二值化

    3.2.4  LUT
  3.3  圖像變換
    3.3.1  圖像連接
    3.3.2  圖像尺寸變換
    3.3.3  圖像翻轉變換
    3.3.4  圖像仿射變換
    3.3.5  圖像透視變換
    3.3.6  極坐標變換
  3.4  在圖像上繪製幾何圖形
    3.4.1  繪製圓形
    3.4.2  繪製直線
    3.4.3  繪製橢圓
    3.4.4  繪製多邊形
    3.4.5  文字生成
  3.5  感興趣區域
  3.6  圖像「金字塔」
    3.6.1  高斯「金字塔」
    3.6.2  拉普拉斯「金字塔」
  3.7  窗口交互操作
    3.7.1  圖像窗口滑動條
    3.7.2  滑鼠響應
  3.8  本章小結
第4章  圖像直方圖與模板匹配
  4.1  圖像直方圖的繪製
  4.2  直方圖操作
    4.2.1  直方圖歸一化
    4.2.2  直方圖比較
  4.3  直方圖應用
    4.3.1  直方圖均衡化
    4.3.2  直方圖匹配
    4.3.3  直方圖反向投影
  4.4  圖像的模板匹配
  4.5  本章小結
第5章  圖像濾波
  5.1  圖像卷積
  5.2  雜訊的種類與生成
    5.2.1  椒鹽雜訊
    5.2.2  高斯雜訊
  5.3  線性濾波
    5.3.1  均值濾波
    5.3.2  方框濾波
    5.3.3  高斯濾波
    5.3.4  可分離濾波
  5.4  非線性濾波
    5.4.1  中值濾波
    5.4.2  雙邊濾波
  5.5  圖像的邊緣檢測
    5.5.1  邊緣檢測原理
    5.5.2  Sobel運算元
    5.5.3  Scharr運算元

    5.5.4  生成邊緣檢測濾波器
    5.5.5  Laplacian運算元
    5.5.6  Canny演算法
  5.6  本章小結
第6章  圖像形態學操作
  6.1  像素距離與連通域
    6.1.1  圖像像素距離變換
    6.1.2  圖像連通域分析
  6.2  腐蝕和膨脹
    6.2.1  圖像腐蝕
    6.2.2  圖像膨脹
  6.3  形態學應用
    6.3.1  開運算
    6.3.2  閉運算
    6.3.3  形態學梯度
    6.3.4  頂帽運算
    6.3.5  黑帽運算
    6.3.6  擊中擊不中變換
    6.3.7  圖像細化
  6.4  本章小結
應用篇
第7章  目標檢測
  7.1  形狀檢測
    7.1.1  直線檢測
    7.1.2  直線擬合
    7.1.3  圓形檢測
  7.2  輪廓檢測
    7.2.1  輪廓發現與繪製
    7.2.2  輪廓面積
    7.2.3  輪廓長度（周長）
    7.2.4  輪廓外接多邊形
    7.2.5  點到輪廓距離
    7.2.6  凸包檢測
  7.3  矩的計算
    7.3.1  幾何矩與中心矩
    7.3.2  Hu矩
    7.3.3  基於Hu矩的輪廓匹配
  7.4  點集擬合
  7.5  QR二維碼檢測
  7.6  本章小結
第8章  圖像分析與修復
  8.1  傅里葉變換
    8.1.1  離散傅里葉變換
    8.1.2  傅里葉變換進行卷積
    8.1.3  離散餘弦變換
  8.2  積分圖像
  8.3  圖像分割
    8.3.1  漫水填充法
    8.3.2  分水嶺法
    8.3.3  Grabcut法

    8.3.4  Mean-Shift法
  8.4  圖像修復
  8.5  本章小結
第9章  特徵點檢測與匹配
  9.1  角點檢測
    9.1.1  顯示關鍵點
    9.1.2  Harris角點檢測
    9.1.3  Shi-Tomas角點檢測
    9.1.4  亞像素級別角點檢測
  9.2  特徵點檢測
    9.2.1  關鍵點
    9.2.2  描述子
    9.2.3  SIFT特徵點檢測
    9.2.4  SURF特徵點檢測
    9.2.5  ORB特徵點檢測
  9.3  特徵點匹配
    9.3.1  DescriptorMatcher類介紹
    9.3.2  暴力匹配
    9.3.3  顯示特徵點匹配結果
    9.3.4  FLANN匹配
    9.3.5  RANSAC優化特徵點匹配
  9.4  本章小結
第10章  立體視覺
  10.1  單目視覺
    10.1.1  單目相機模型
    10.1.2  標定板角點提取
    10.1.3  單目相機標定
    10.1.4  單目相機校正
    10.1.5  單目投影
    10.1.6  單目位姿估計
  10.2  雙目視覺
    10.2.1  雙目相機模型
    10.2.2  雙目相機標定
    10.2.3  雙目相機校正
  10.3  本章小結
第11章  視頻分析
  11.1  差值法檢測移動物體
  11.2  均值遷移法目標跟蹤
    11.2.1  均值遷移法實現的目標跟蹤
    11.2.2  自適應均值遷移法實現的目標跟蹤
  11.3  光流法目標跟蹤
    11.3.1  Farneback多項式擴展演算法
    11.3.2  基於LK稀疏光流法的跟蹤
  11.4  本章小結
提高篇
第12章  OpenCV與機器學習
  12.1  OpenCV與傳統機器學習
    12.1.1  K均值
    12.1.2  K近鄰
    12.1.4  隨機森林

    12.1.5  支持向量機
  12.2  OpenCV與深度神經網路應用
  實例
    12.2.1  載入深度學習模型
    12.2.2  圖像識別
    12.2.3  風格遷移
    12.2.4  性別檢測
  12.3  本章小結

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