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OpenCV计算机视觉编程攻略第3版人工智能OpenCV3编程入门教程计算机视觉图像处理基础
出版社:墨马图书旗舰店
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上架时间:2024-06-30 09:08:33
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内容介绍

商品基本信息,请以下列介绍为准
商品名称：	OpenCV计算机视觉编程攻略第3版
作者：	[加] 罗伯特·拉戈尼尔（Robert Laganière）
市场价：	79.00元
ISBN号：	9787115480934
出版社：	人民邮电出版社
商品类型：	图书

其他参考信息（以实物为准）
装帧：平装	开本： 16	语种：中文
印刷时间：2018-05-01	版次：1	页数：

编辑推荐

作为人工智能的“眼睛”，计算机视觉技术一直备受关注，辅助驾驶、视频监控等相关应用也越来越多。流行的开源程序库OpenCV无疑是开发智能计算机视觉程序的不二选择。它包含500多个用于图像和视频分析的优化算法，2013年升级的OpenCV 3版本在易用性上也有了极大提升。本书系统介绍OpenCV 3，带领读者由浅入深地了解如何开发计算机视觉程序。作者从构建可以读取并显示图像的简单应用开始，解释和探讨了图形和图像识别的具体方法，对机器学习和目标识别等当前流行的主题也有介绍。本书主要内容包括： OpenCV库基本结构通过操作像素处理图像用直方图分析图像将图像分割成同质区域，并提取有意义的物体使用图像滤波技术提高图像品质利用图像几何学，建立同一场景不同视角的对应关系根据图像的不同视角标定相机使用机器学习技术检测图像中的行人和物体根据多个图像重构三维场景

内容简介

本书结合C 和OpenCV全面讲解计算机视觉编程，不仅涵盖计算机视觉和图像处理的基础知识，而且通过完整示例讲解OpenCV的重要类和函数。主要内容包括OpenCV库的安装和部署、图像增强、像素操作、图形分析等各种技术，并且详细介绍了如何处理来自文件或摄像机的视频，以及如何检测和跟踪移动对象。第3版针对OpenCV新版本进行了修改，调整了很多函数和算法说明，还增加了立体图像深度检测、运动目标跟踪、人脸识别、人脸定位、行人检测等内容，适合计算机视觉新手、专业软件开发人员、学生，以及所有想要了解图像处理和计算机视觉技术的人员学习参考。

第 1章图像编程入门 1

1.1 简介 1

1.2 安装OpenCV库 1

1.2.1 准备工作 1

1.2.2 如何实现 2

1.2.3 实现原理 4

1.2.4 扩展阅读 5

1.2.5 参阅 6

1.3 装载、显示和存储图像 6

1.3.1 准备工作 6

1.3.2 如何实现 6

1.3.3 实现原理 8

1.3.4 扩展阅读 9

1.3.5 参阅 11

1.4 深入了解cv::Mat 11

1.4.1 如何实现 11

1.4.2 实现原理 13

1.4.3 扩展阅读 16

1.4.4 参阅 17

1.5 定义感兴趣区域 17

1.5.1 准备工作 17

1.5.2 如何实现 17

1.5.3 实现原理 18

1.5.4 扩展阅读 18

1.5.5 参阅 19

第 2 章操作像素 20

2.1 简介 20

2.2 访问像素值 21

2.2.1 准备工作 21

2.2.2 如何实现 21

2.2.3 实现原理 23

2.2.4 扩展阅读 24

2.2.5 参阅 24

2.3 用指针扫描图像 24

2.3.1 准备工作 25

2.3.2 如何实现 25

2.3.3 实现原理 26

2.3.4 扩展阅读 27

2.3.5 参阅 31

2.4 用迭代器扫描图像 31

2.4.1 准备工作 31

2.4.2 如何实现 31

2.4.3 实现原理 32

2.4.4 扩展阅读 33

2.4.5 参阅 33

2.5 编写高效的图像扫描循环 33

2.5.1 如何实现 34

2.5.2 实现原理 34

2.5.3 扩展阅读 36

2.5.4 参阅 36

2.6 扫描图像并访问相邻像素 36

2.6.1 准备工作 36

2.6.2 如何实现 36

2.6.3 实现原理 38

2.6.4 扩展阅读 38

2.6.5 参阅 39

2.7 实现简单的图像运算 39

2.7.1 准备工作 39

2.7.2 如何实现 40

2.7.3 实现原理 40

2.7.4 扩展阅读 41

2.8 图像重映射 42

2.8.1 如何实现 42

2.8.2 实现原理 43

2.8.3 参阅 44

第3 章处理图像的颜色 45

3.1 简介 45

3.2 用策略设计模式比较颜色 45

3.2.1 如何实现 46

3.2.2 实现原理 47

3.2.3 扩展阅读 50

3.2.4 参阅 53

3.3 用GrabCut 算法分割图像 53

3.3.1 如何实现 54

3.3.2 实现原理 56

3.3.3 参阅 56

3.4 转换颜色表示法 56

3.4.1 如何实现 57

3.4.2 实现原理 58

3.4.3 参阅 59

3.5 用色调、饱和度和亮度表示颜色 59

3.5.1 如何实现 59

3.5.2 实现原理 61

3.5.3 拓展阅读 64

3.5.4 参阅 66

第4 章用直方图统计像素 67

4.1 简介 67

4.2 计算图像直方图 67

4.2.1 准备工作 68

4.2.2 如何实现 68

4.2.3 实现原理 72

4.2.4 扩展阅读 72

4.2.5 参阅 74

4.3 利用查找表修改图像外观 74

4.3.1 如何实现 74

4.3.2 实现原理 75

4.3.3 扩展阅读 76

4.3.4 参阅 78

4.4 直方图均衡化 78

4.4.1 如何实现 78

4.4.2 实现原理 79

4.5 反向投影直方图检测特定图像内容 79

4.5.1 如何实现 80

4.5.2 实现原理 81

4.5.3 扩展阅读 82

4.5.4 参阅 84

4.6 用均值平移算法查找目标 85

4.6.1 如何实现 85

4.6.2 实现原理 87

4.6.3 参阅 88

4.7 比较直方图搜索相似图像 88

4.7.1 如何实现 88

4.7.2 实现原理 90

4.7.3 参阅 90

4.8 用积分图像统计像素 91

4.8.1 如何实现 91

4.8.2 实现原理 92

4.8.3 扩展阅读 93

4.8.4 参阅 99

第5 章用形态学运算变换图像 100

5.1 简介 100

5.2 用形态学滤波器腐蚀和膨胀图像 100

5.2.1 准备工作 101

5.2.2 如何实现 101

5.2.3 实现原理 102

5.2.4 扩展阅读 103

5.2.5 参阅 104

5.3 用形态学滤波器开启和闭合图像 104

5.3.1 如何实现 104

5.3.2 实现原理 105

5.3.3 参阅 106

5.4 在灰度图像中应用形态学运算 106

5.4.1 如何实现 106

5.4.2 实现原理 107

5.4.3 参阅 108

5.5 用分水岭算法实现图像分割 108

5.5.1 如何实现 109

5.5.2 实现原理 111

5.5.3 扩展阅读 112

5.5.4 参阅 114

5.6 用MSER 算法提取特征区域 114

5.6.1 如何实现 114

5.6.2 实现原理 116

5.6.3 参阅 118

第6 章图像滤波 119

第7 章提取直线、轮廓和区域 143

第8 章检测兴趣点 166

第9 章描述和匹配兴趣点 187

第 10 章估算图像之间的投影关系 203

第 11 章三维重建 225

第 12 章处理视频序列 248第 13 章跟踪运动目标 269

第 14 章实用案例 285

作者简介
Robert Laganière，加拿大渥太华大学电气工程与计算机科学学院教授，并在VIVA实验室执教。曾获得基于内容的视频分析、视觉监控、驾驶辅助、目标识别与跟踪等领域的多项专利。Visual Cortek公司创始人，Cognivue、iWatchlife、Tempo Analytics等多家初创公司的科学家。

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