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Java+OpenCV高效入門/電腦技術開發與應用叢書

  • 作者：編者:姚利民|責編:趙佳霓
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302629535
  • 出版日期：2023/06/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：326
人民幣：RMB 79 元      售價：元
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內容大鋼
    OpenCV作為一個應用廣泛的開源電腦視覺庫，正在受到越來越多的關注。目前OpenCV的各類教程基本上以Python和C++為主，基於Java的教程則少之又少，本書旨在彌補這一空白。
    本書共13章，第1?4章是基礎部分，包括OpenCV概述和安裝配置、數字圖像基礎及圖像基本操作等內容；第5?11章是進階內容，包括圖像的幾何變換、圖像平滑、圖像形態學、直方圖與匹配、邊緣與輪廓檢測、霍夫變換、特徵點檢測和匹配等；第12章和第13章屬於提高內容，主要介紹機器學習和視頻分析。本書通過通俗易懂的語言、圖文並茂的講解，力圖使初學者能夠快速高效入門。
    本書面向的讀者包括高校學生在內的各類初學者、研究電腦視覺的業餘愛好者及需要快速上手的專業人員。
作者介紹
編者:姚利民|責編:趙佳霓
    姚利民，畢業於東南大學，長期在外資企業從事管理工作，同時致力於A0及圖像處理的研究。2012年赴某知名跨國企業全球總部工作，回國后自主創業。目前主要從事A0研究，專攻棋類博弈和電腦視覺。有感於相關資源的匱乏，主講基於Java的OpenCV課程，短期內獲大量關注。
目錄
第1章  OpenCV概述
  1.1  OpenCV簡介
    1.1.1  什麼是OpenCV
    1.1.2  OpenCV簡史
    1.1.3  OpenCV的特色與應用
    1.1.4  OpenCV的主要模塊
  1.2  OpenCV的下載及安裝
    1.2.1  Java環境的配置
    1.2.2  Eclipse簡介及安裝
    l.2.3  OpenCV的下載和安裝
    1.2.4  Eclipse中OpenCV的配置
    1.2.5  第1個OpenCV程序
  1.3  Eclipse及Java基礎
    1.3.1  Eclipse的界面
    1.3.2  Eclipse的常用快捷鍵
    1.3.3  Eclipse中如何新建Java項目
    1.3.4  Eclipse中如何新建Java類
    1.3.5  Eclipse中如何調試程序
    1.3.6  Java語言基礎
  1.4  本章小結
第2章  圖像處理基礎
  2.1  數字圖像基礎
    2.1.1  數字圖像的基本概念
    2.1.2  像素的存儲
    2.1.3  數字圖像的分類
  2.2  矩陣與Mat類
    2.2.1  Mat類簡介
    2.2.2  矩陣數據的存儲
    2.2.3  創建矩陣的方法
    2.2.4  獲取矩陣信息
    2.2.5  矩陣相關操作
  2.3  OpenCV中常用數據結構
    2.3.1  點的表示：Point類
    2.3.2  矩形的表示：Rect類
    2.3.3  尺寸的表示：Size類
    2.3.4  顏色的表示：Scalar類
  2.4  顏色和通道
  2.5  本章小結
第3章  圖像基本操作(Ⅱ)
  3.1  圖像讀寫與顯示
    3.1.1  圖像的讀取
    3.1.2  圖像的保存
    3.1.3  圖像的顯示
  3.2  繪圖函數
    3.2.1  繪製直線
    3.2.2  繪製矩形
    3.2.3  繪製圓形
    3.2.4  繪製橢圓
    3.2.5  繪製多邊形
    3.2.6  繪製文字

    3.2.7  繪製箭頭
    3.2.8  繪製外框
  3.3  顏色空間操作
    3.3.1  顏色空間的轉換
    3.3.2  圖像通道的拆分與合併
  3.4  本章小結
第4章  圖像基本操作(2)
  4.1  圖像的算術運算
    4.1.1  加法運算
    4.1.2  減法運算
    4.1.3  點乘運算
    4.1.4  點除運算
  4.2  圖像的按位運算
    4.2.1  按位非運算
    4.2.2  按位與運算
    4.2.3  按位或運算
    4.2.4  按位異或運算
  4.3  圖像二值化
  4.4  查找表
  4.5  圖像的拼接
  4.6  子矩陣
  4.7  掩膜
  4.8  圖像金字塔
    4.8.1  圖像金字塔概述
    4.8.2  向下採樣與向上採樣
    4.8.3  高斯金字塔
    4.8.4  拉普拉斯金字塔
  4.9  本章小結
第5章  圖像的幾何變換
  5.1  仿射變換
  5.2  透視變換
  5.3  平移
  5.4  旋轉
  5.5  縮放
  5.6  圖像的翻轉
  5.7  本章小結
第6章  圖像平滑
  6.1  圖像的雜訊
  6.2  濾波器
  6.3  線性濾波
    6.3.1  均值濾波
    6.3.2  方框濾波
    6.3.3  高斯濾波
  6.4  非線性濾波
    6.4.1  中值濾波
    6.4.2  雙邊濾波
  6.5  本章小結
第7章  圖像形態學
  7.1  像素的距離
  7.2  像素的鄰域

  7.3  膨脹與腐蝕
    7.3.1  腐蝕
    7.3.2  膨脹
  7.4  形態學操作
    7.4.1  開運算和閉運算
    7.4.2  頂帽和黑帽
    7.4.3  形態學梯度
    7.4.4  擊中擊不中
  7.5  本章小結
第8章  直方圖與匹配
  8.1  直方圖簡介
  8.2  直方圖統計
  8.3  直方圖比較
  8.4  直方圖均衡化
  8.5  自適應的直方圖均衡化
  8.6  直方圖反向投影
  8.7  模板匹配
  8.8  本章小結
第9章  邊緣與輪廓
  9.1  邊緣檢測
  9.2  邊緣檢測運算元
    9.2.1  Sobel運算元
    9.2.2  Scharr運算元
    9.2.3  Laplacian運算元
  9.3  Canny邊緣檢測
    9.3.1  Canny邊緣檢測的步驟
    9.3.2  Canny演算法的實現
  9.4  輪廓
    9.4.1  輪廓檢測
    9.4.2  輪廓的層級
    9.4.3  輪廓的特徵
  9.5  本章小結
第10章  霍夫變換
  10.1  霍夫變換的原理
  10.2  霍夫線檢測
    10.2.1  標準霍夫變換
    10.2.2  概率霍夫變換
  10.3  霍夫圓檢測
    10.3.1  霍夫圓檢測的原理
    lO.3.2  霍夫梯度法
  10.4  本章小結
第11章  特徵點檢測和匹配
  11.1  角點檢測
    11.1.1  角點的概念
    11.1.2  Harris角點檢測演算法
    11.1.3  Shi-Tomasi角點檢測演算法
  11.2  特徵點檢測
    11.2.1  SIFT演算法
    11.2.2  SURF演算法
    11.2.3  FAST演算法

    11.2.4  ORB演算法
  11.3  特徵點匹配
    11.3.1  暴力匹配
    11.3.2  FLANN匹配
    11.3.3  RANSAC
  11.4  本章小結
第12章  機器學習
  12.1  K均值
  12.2  K近鄰
  12.3  決策樹
  12.4  隨機森林
  12.5  SVM
  12.6  人臉檢測
    12.6.1  Haar特徵
    12.6.2  AdaBoost
    12.6.3  級聯分類器
  12.7  本章小結
第13章  視頻分析
  13.1  視頻基礎操作
    13.1.1  視頻的讀取
    13.1.2  視頻的保存
    13.1.3  視頻屬性
  13.2  均值遷移法
    13.2.1  Meanshin演算法
    13.2.2  Camshifl演算法
  13.3  背景建模
    13.3.1  高斯混合模型
    13.3.2  K-NN模型
  13.4  光流分析
    13.4.1  稀疏光流法
    13.4.2  稠密光流法
  13.5  本章小結
參考文獻

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