作品简介

OpenCV是一个跨平台计算机视觉和机器学习软件库,也是计算机视觉领域的开发人员必须掌握的技术。本书基于Python3.8全面、系统地介绍OpenCV4.5的使用,并配套示例源代码、开发环境与答疑服务。

本书共分15章,主要内容包括计算机视觉概述、OpenCV的Python开发环境搭建、OpenCV基本作、数组矩阵、图像处理模块、灰度变换和直方图修正、图像平滑、几何变换、图像边缘检测、图像分割、图像金字塔、图像形态学、视频处理,以及停车场车牌识别、物体识别、运动跟踪、人脸检测等案例。

本书既适合计算机视觉与图像处理、人工智能算法的开发人员阅读,也适合高等院校和培训机构计算机视觉与图像处理、人工智能等相关专业的师生教学参考。

朱文伟,名校计算机专业硕士,20年CC、Java开发经验。主导开发过密码、图形、人工智能等产品。精通Linux、Windows系统开发及数据库开发技术。著有图书《Visual C2013从入门到精通》《密码学原理与Java实现》《Linux C与C一线开发实践》《OpenCV4.5计算机视觉开发实战(基于VC)》。

作品目录

  • 内容简介
  • 前言
  • 关于本书
  • 源码下载、开发环境与答疑服务
  • 本书读者与鸣谢
  • 第1章 计算机视觉概述
  • 1.1 图像的基本概念
  • 1.2 图像噪声
  • 1.3 图像处理
  • 1.5 计算机视觉概述
  • 1.6 OpenCV概述
  • 第2章 OpenCV的Python开发环境搭建
  • 2.1 Python 3.8下载与安装
  • 2.2 在线安装与卸载opencv-python
  • 2.3 PyCharm 2021.2下载与安装
  • 2.4 测试一下NumPy的数学函数
  • 第3章 OpenCV基本操作
  • 3.1 OpenCV架构
  • 3.2 图像输入输出模块imgcodecs
  • 3.3 OpenCV界面编程
  • 3.4 单窗口显示多图片
  • 3.5 销毁窗口
  • 3.6 鼠标事件
  • 3.7 键盘事件
  • 3.8 滑动条事件
  • 第4章 数组矩阵
  • 4.1 NumPy概述
  • 4.2 ndarray对象
  • 4.3 NumPy的数据类型
  • 4.4 数组属性
  • 4.5 新建数组
  • 4.6 从已有的数组创建数组
  • 4.7 从数值范围创建数组
  • 4.8 切片和索引
  • 4.9 高级索引
  • 4.10 迭代数组
  • 4.11 数组操作
  • 第5章 图像处理模块
  • 5.1 颜色变换cvtColor
  • 5.2 画基本图形
  • 5.3 文字绘制
  • 5.4 为图像添加边框
  • 5.5 在图像中查找轮廓
  • 第6章 灰度变换和直方图修正
  • 6.1 点运算
  • 6.2 灰度变换
  • 6.3 直方图修正
  • 第7章 图像平滑
  • 7.1 图像平滑基础
  • 7.2 线性滤波
  • 7.3 非线性滤波
  • 第8章 几何变换
  • 8.1 几何变换基础
  • 8.2 图像平移
  • 8.3 图像旋转
  • 8.4 仿射变换
  • 8.5 图像缩放
  • 第9章 图像边缘检测
  • 9.1 概述
  • 9.2 边缘检测研究的历史现状
  • 9.3 边缘定义及类型分析
  • 9.4 梯度的概念
  • 9.5 图像边缘检测的应用
  • 9.6 目前边缘检测存在的问题
  • 9.7 边缘检测的基本思想
  • 9.8 图像边缘检测的步骤
  • 9.9 经典图像边缘检测算法
  • 第10章 图像分割
  • 10.1 图像分割概述
  • 10.2 图像分割技术现状
  • 10.3 图像分割的应用
  • 10.4 图像分割的数学定义
  • 10.5 图像分割方法的分类
  • 10.6 使用OpenCV进行图像分割
  • 10.7 彩色图像分割
  • 10.8 grabCut算法分割图像
  • 10.9 floodFill漫水填充分割
  • 10.10 分水岭分割法
  • 第11章 图像金字塔
  • 11.1 基本概念
  • 11.2 高斯金字塔
  • 11.3 拉普拉斯金字塔
  • 第12章 图像形态学
  • 12.1 图像形态学基本概念
  • 12.2 形态学的应用
  • 12.3 数学上的形态学
  • 12.4 结构元素
  • 12.5 膨胀
  • 12.6 腐蚀
  • 12.7 开运算
  • 12.8 闭运算
  • 12.9 实现腐蚀和膨胀
  • 12.10 开闭运算和顶帽/黑帽
  • 12.11 用形态学运算检测边缘
  • 12.12 击中击不中
  • 12.13 利用形态学运算提取水平线和垂直线
  • 第13章 视频处理
  • 13.1 OpenCV视频处理架构
  • 13.2 捕获视频类VideoCapture
  • 第14章 停车场车牌识别案例实战
  • 14.1 需求分析
  • 14.2 技术可行性分析
  • 14.3 车牌定位技术
  • 14.4 车牌字符分割技术
  • 14.5 车牌字符识别技术
  • 第15章 OpenCV目标检测
  • 15.1 目标检测概述
  • 15.2 目标检测的基本概念
  • 15.3 视频序列图像预处理
  • 15.4 基于深度学习的运动目标检测
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