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內容簡介??·?·?·?·?·?·

計算機視覺是機器準確識別、理解和表示信息，從而感知并與世界交互的媒介，在人臉識別、智能駕駛、手勢游戲、圖像搜索、自動定位等各領域都發揮著極為重要的作用。OpenCV作為開源程序庫，提供了500多個用于圖像和視頻分析的優化算法，是相關領域研發人員的主要開發工具。

本書不僅基于OpenCV庫介紹了計算機視覺編程，讓零基礎用戶能全面掌握各種開發方法，更可貴的是注重實用性。作者不單純羅列各種功能，而是逐一講解了如何使用各種功能完成特定任務。你將在學習概念、原理、示例的過程中了解50多個實例的具體應用，學會快速構建真正滿足需要的視覺應用。作為升級版，本書全面修訂、升級了所有實例，也增加了對OpenCV功能的介紹，覆蓋的知識點更加全面。

本書不僅適合有C++背景的計算機視覺新手學習，也是專業開發人員必備的參考，還可作為相關專業學生的輔助教材。

本書內容：

? OpenCV庫安裝和程序開發；

? 通過操作像素來處理圖像；

? 用直方圖分析圖像；

? 分割圖像為同質區域，并提取有意義的目標；

? 用濾波器增強圖像內容；

? 利用圖像幾何關聯同一場景不同視角的圖像；

? 利用不同角度的圖像校準相機。

作者簡介??·?·?·?·?·?·

作者簡介:

Robert Laganière

渥太華大學電氣工程與計算機科學學院教授，同時任教于學院成立的VIVA實驗室（主要研究圖像與視頻處理、計算機視覺、自治系統），還是基于云的家庭監控服務公司iWatchLife和嵌入式視覺解決方案行業引領者Cognivue公司的首席科學家。他與人共同發表過多篇科學論文，并獲得了基于內容的視頻分析、視覺監控、目標識別和三維重建等領域的多項專利。

2006年，他在渥太華與人共同創立了從事視頻分析的Visual Cortek公司（2009年被iWatchLife收購）。個人網站：www.laganiere.name。

譯者簡介：

相銀初

1996年畢業于復旦大學，長期從事軟件開發和項目管理工作，涉及C++、C#、Oracle、Linux等技術，也從事軟件類圖書的翻譯工作。

目錄??·?·?·?·?·?·

第1章　圖像編程入門　　1
1.1　簡介　　1
1.2　安裝OpenCV庫　　1
1.2.1　準備工作　　1
1.2.2　安裝　　2
1.2.3　實現原理　　3
1.2.4　擴展閱讀　　4
1.2.5　參閱　　6
1.3　裝載、顯示和存儲圖像　　6
1.3.1　準備工作　　6
1.3.2　如何實現　　6
1.3.3　實現原理　　8
1.3.4　擴展閱讀　　9
1.3.5　參閱　　12
1.4　深入了解cv::Mat　　12
1.4.1　如何實現　　12
1.4.2　實現原理　　14
1.4.3　擴展閱讀　　16
1.4.4　參閱　　17
1.5　定義興趣區域　　18
1.5.1　準備工作　　18
1.5.2　如何實現　　18
1.5.3　實現原理　　19
1.5.4　擴展閱讀　　19
1.5.5　參閱　　20
第2章　操作像素　　21
2.1　簡介　　21
2.2　訪問像素值　　22
2.2.1　準備工作　　22
2.2.2　如何實現　　22
2.2.3　實現原理　　24
2.2.4　擴展閱讀　　24
2.2.5　參閱　　25
2.3　用指針掃描圖像　　25
2.3.1　準備工作　　25
2.3.2　如何實現　　26
2.3.3　實現原理　　27
2.3.4　擴展閱讀　　28
2.3.5　參閱　　31
2.4　用迭代器掃描圖像　　31
2.4.1　準備工作　　32
2.4.2　如何實現　　32
2.4.3　實現原理　　32
2.4.4　擴展閱讀　　33
2.4.5　參閱　　34
2.5　編寫高效的圖像掃描循環　　34
2.5.1　如何實現　　34
2.5.2　實現原理　　34
2.5.3　擴展閱讀　　36
2.5.4　參閱　　36
2.6　掃描圖像并訪問相鄰像素　　36
2.6.1　準備工作　　36
2.6.2　如何實現　　37
2.6.3　實現原理　　38
2.6.4　擴展閱讀　　39
2.6.5　參閱　　39
2.7　實現簡單的圖像運算　　40
2.7.1　準備工作　　40
2.7.2　如何實現　　40
2.7.3　實現原理　　41
2.7.4　擴展閱讀　　41
2.8　圖像重映射　　42
2.8.1　如何實現　　43
2.8.2　實現原理　　43
2.8.3　參閱　　44
第3章　用類處理彩色圖像　　45
3.1　簡介　　45
3.2　在算法設計中使用策略模式　　45
3.2.1　準備工作　　46
3.2.2　如何實現　　46
3.2.3　實現原理　　47
3.2.4　擴展閱讀　　50
3.2.5　參閱　　52
3.3　用控制器設計模式實現功能模塊間通信　　52
3.3.1　準備工作　　53
3.3.2　如何實現　　53
3.3.3　實現原理　　55
3.3.4　擴展閱讀　　56
3.4　轉換顏色表示法　　57
3.4.1　準備工作　　57
3.4.2　如何實現　　57
3.4.3　實現原理　　58
3.4.4　參閱　　59
3.5　用色調、飽和度、亮度表示顏色.59
3.5.1　如何實現　　60
3.5.2　實現原理　　61
3.5.3　擴展閱讀　　63
第4章　用直方圖統計像素　　66
4.1　簡介　　66
4.2　計算圖像直方圖　　66
4.2.1　準備工作　　67
4.2.2　如何實現　　67
4.2.3　實現原理　　71
4.2.4　擴展閱讀　　71
4.2.5　參閱　　73
4.3　利用查找表修改圖像外觀　　73
4.3.1　如何實現　　74
4.3.2　實現原理　　74
4.3.3　擴展閱讀　　75
4.3.4　參閱　　77
4.4　直方圖均衡化　　78
4.4.1　如何實現　　78
4.4.2　實現原理　　79
4.5　反向投影直方圖檢測特定圖像內容　　 79
4.5.1　如何實現　　79
4.5.2　實現原理　　81
4.5.3　擴展閱讀　　81
4.5.4　參閱　　84
4.6　均值平移算法查找目標　　84
4.6.1　如何實現　　85
4.6.2　實現原理　　87
4.6.3　參閱　　88
4.7　比較直方圖搜索相似圖像　　88
4.7.1　如何實現　　88
4.7.2　實現原理　　90
4.7.3　參閱　　90
4.8　用積分圖像統計像素　　91
4.8.1　如何實現　　91
4.8.2　實現原理　　92
4.8.3　擴展閱讀　　93
4.8.4　參閱　　99
第5章　用形態學運算變換圖像　　100
5.1　簡介　　100
5.2　形態學濾波器腐蝕和膨脹圖像　　100
5.2.1　準備工作　　101
5.2.2　如何實現　　101
5.2.3　實現原理　　102
5.2.4　擴展閱讀　　104
5.2.5　參閱　　104
5.3　用形態學濾波器開啟和閉合圖像　　 104
5.3.1　如何實現　　104
5.3.2　實現原理　　105
5.3.3　參閱　　106
5.4　用形態學濾波器檢測邊緣和角點　　 106
5.4.1　準備工作　　106
5.4.2　如何實現　　107
5.4.3　實現原理　　109
5.4.4　參閱　　110
5.5　用分水嶺算法實現圖像分割　　110
5.5.1　如何實現　　111
5.5.2　實現原理　　114
5.5.3　擴展閱讀　　115
5.5.4　參閱　　116
5.6　用MSER算法提取特征區域　　116
5.6.1　如何實現　　117
5.6.2　實現原理　　118
5.6.3　參閱　　121
5.7　用GrabCut算法提取前景物體　　121
5.7.1　如何實現　　121
5.7.2　實現原理　　123
5.7.3　參閱　　124
第6章　圖像濾波　　125
6.1　簡介　　125
6.2　低通濾波器　　126
6.2.1　如何實現　　126
6.2.2　實現原理　　127
6.2.3　擴展閱讀　　129
6.2.4　參閱　　132
6.3　中值濾波器　　133
6.3.1　如何實現　　133
6.3.2　實現原理　　134
6.4　用定向濾波器檢測邊緣　　134
6.4.1　如何實現　　135
6.4.2　實現原理　　137
6.4.3　擴展閱讀　　139
6.4.4　參閱　　141
6.5　計算拉普拉斯算子　　141
6.5.1　如何實現　　141
6.5.2　實現原理　　143
6.5.3　擴展閱讀　　145
6.5.4　參閱　　146
第7章　提取直線、輪廓和區域　　147
7.1　簡介　　147
7.2　用Canny算子檢測圖像輪廓　　147
7.2.1　如何實現　　147
7.2.2　實現原理　　148
7.2.3　參閱　　150
7.3　用霍夫變換檢測直線　　150
7.3.1　準備工作　　150
7.3.2　如何實現　　150
7.3.3　實現原理　　154
7.3.4　擴展閱讀　　157
7.3.5　參閱　　158
7.4　點集的直線擬合　　158
7.4.1　如何實現　　159
7.4.2　實現原理　　161
7.4.3　擴展閱讀　　161
7.5　提取區域的輪廓　　161
7.5.1　如何實現　　162
7.5.2　實現原理　　163
7.5.3　擴展閱讀　　164
7.6　計算區域的形狀描述子　　164
7.6.1　如何實現　　165
7.6.2　實現原理　　166
7.6.3　擴展閱讀　　167
第8章　檢測興趣點　　169
8.1　簡介　　169
8.2　檢測圖像中的角點　　169
8.2.1　如何實現　　170
8.2.2　實現原理　　174
8.2.3　擴展閱讀　　176
8.2.4　參閱　　177
8.3　快速檢測特征　　178
8.3.1　如何實現　　178
8.3.2　實現原理　　179
8.3.3　擴展閱讀　　180
8.3.4　參閱　　182
8.4　尺度不變特征的檢測　　182
8.4.1　如何實現　　183
8.4.2　實現原理　　184
8.4.3　擴展閱讀　　185
8.4.4　參閱　　186
8.5　多尺度FAST 特征的檢測　　187
8.5.1　如何實現　　187
8.5.2　實現原理　　188
8.5.3　擴展閱讀　　188
8.5.4　參閱　　190
第9章　描述和匹配興趣點　　191
9.1　簡介　　191
9.2　局部模板匹配　　191
9.2.1　如何實現　　192
9.2.2　實現原理　　194
9.2.3　擴展閱讀　　195
9.2.4　參閱　　196
9.3　描述局部強度值模式　　196
9.3.1　如何實現　　197
9.3.2　實現原理　　198
9.3.3　擴展閱讀　　200
9.3.4　參閱　　203
9.4　用二值特征描述關鍵點　　203
9.4.1　如何實現　　203
9.4.2　實現原理　　204
9.4.3　擴展閱讀　　205
9.4.4　參閱　　206
第10章　估算圖像之間的投影關系　　207
10.1　簡介　　207
10.2　相機校準　　209
10.2.1　如何實現　　209
10.2.2　實現原理　　213
10.2.3　擴展閱讀　　216
10.2.4　參閱　　216
10.3　計算圖像對的基礎矩陣　　216
10.3.1　準備工作　　217
10.3.2　如何實現　　218
10.3.3　實現原理　　219
10.3.4　參閱　　220
10.4　用RANSAC（隨機抽樣一致性）算法匹配圖像　　220
10.4.1　如何實現　　221
10.4.2　實現原理　　224
10.4.3　擴展閱讀　　225
10.5　計算兩幅圖像之間的單應矩陣.226
10.5.1　準備工作　　226
10.5.2　如何實現　　227
10.5.3　實現原理　　229
10.5.4　擴展閱讀　　230
10.5.5　參閱　　232
第11章　處理視頻序列　　233
11.1　簡介　　233
11.2　讀取視頻序列　　233
11.2.1　如何實現　　233
11.2.2　實現原理　　235
11.2.3　擴展閱讀　　236
11.2.4　參閱　　236
11.3　處理視頻幀　　236
11.3.1　如何實現　　236
11.3.2　實現原理　　237
11.3.3　擴展閱讀　　241
11.3.4　參閱　　244
11.4　寫入視頻幀　　244
11.4.1　如何實現　　244
11.4.2　實現原理　　245
11.4.3　擴展閱讀　　247
11.4.4　參閱　　249
11.5　跟蹤視頻中的特征點　　249
11.5.1　如何實現　　249
11.5.2　實現原理　　253
11.5.3　參閱　　254
11.6　提取視頻中的前景物體　　254
11.6.1　如何實現　　255
11.6.2　實現原理　　257
11.6.3　擴展閱讀　　257
11.6.4　參閱　　259

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的OpenCV计算机视觉编程攻略第2版pdf的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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