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OpenCV 3計(jì)算機(jī)視覺(jué):Python語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)(原書第2版)

OpenCV 3計(jì)算機(jī)視覺(jué):Python語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)(原書第2版)中文pdf完整版[52MB]附實(shí)例代碼

  • 大小:365.5M
  • 語(yǔ)言:中文
  • 平臺(tái):WinAll
  • 更新:2017-09-06 16:40
  • 等級(jí):
  • 類型:編程相關(guān)
  • 網(wǎng)站:暫無(wú)
  • 授權(quán):免費(fèi)軟件
  • 廠商:
  • 產(chǎn)地:國(guó)產(chǎn)軟件
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OpenCV 3計(jì)算機(jī)視覺(jué):Python語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)(原書第2版),OpenCV 3是一種先進(jìn)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù),作為一本定位為快速入門新版OpenCV標(biāo)準(zhǔn)的編程教程,如果你已經(jīng)有了一些C/C++編程基礎(chǔ),并對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)感興趣,那么本書正是為你準(zhǔn)備的。

OpenCV 3計(jì)算機(jī)視覺(jué)前言

計(jì)算機(jī)視覺(jué)是一個(gè)近幾年日臻成熟的領(lǐng)域。隨著運(yùn)算性能強(qiáng)勁而又實(shí)惠的計(jì)算設(shè)備的不斷問(wèn)世,創(chuàng)建復(fù)雜的圖像應(yīng)用從未像今天這般容易。OpenCV在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域扮演者重要的角色,它是一個(gè)基于開源發(fā)行的跨平臺(tái)計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù),實(shí)現(xiàn)了圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)方面的很多通用算法。自1999年問(wèn)世以來(lái),OpenCV已經(jīng)被計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的學(xué)者和開發(fā)者視為首選的工具,成為了計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域最有力的研究工具之一。

OpenCV最初由Intel的一個(gè)小組進(jìn)行開發(fā)。在發(fā)布一系列的beta版本后,OpenCV 1.0正式版終于在2006年10月19日發(fā)布。

2009年10月1日,OpenCV2.0問(wèn)世,它帶來(lái)了全新的C++接口,將OpenCV的能力無(wú)限放大。在2.0的時(shí)代,OpenCV增加了全新的平臺(tái)支持,包括iOS和Andriod,通過(guò)CUDA和OpenCL實(shí)現(xiàn)了GPU加速,為Python和java用戶提供了接口,基于Github和Buildbot構(gòu)建了充滿藝術(shù)感的持續(xù)集成的系統(tǒng),所以才有了被全世界的很多公司和學(xué)校所采用的穩(wěn)定易用的OpenCV 2.4.x。

2014年8月21日,OpenCV3.0Alpha發(fā)布,帶來(lái)了全新的項(xiàng)目架構(gòu)的改變,宣告計(jì)算機(jī)視覺(jué)新時(shí)代的來(lái)臨。和其他大型項(xiàng)目一樣,OpenCV3拋棄整體統(tǒng)一架構(gòu),使用內(nèi)核+插件的架構(gòu)形式,讓自身主體更加穩(wěn)定,而附加的庫(kù)可以更加靈活多變、保持高速的發(fā)展與迭代。

本書源自CSDN上連載的一個(gè)名為“【OpenCV】入門教程“的系列博客文章,自2014年2月24日發(fā)表第一篇以來(lái),得到了廣大OpenCV愛好者的廣泛關(guān)注與支持,累計(jì)閱讀量突破了40多萬(wàn)人次。不少讀者強(qiáng)烈希望將這些內(nèi)容集結(jié)成書,并加入更多新的內(nèi)容。于是,經(jīng)過(guò)半年的筆耕不輟,便有了現(xiàn)在你手中的這本書的誕生。

作為一本入門級(jí)的OpenCV編程教材,本書以詳細(xì)注釋的程序代碼為主線,以新版OpenCV最核心的core、highgui、improc和feature2d這四個(gè)組件的相關(guān)函數(shù)、類和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)為出發(fā)點(diǎn),詳細(xì)講解了學(xué)習(xí)新版本OpenCV中會(huì)遇到了各種問(wèn)題,并提供詳盡的實(shí)戰(zhàn)代碼參考。本書的寫作初衷是讓更多的使用者能熟練使用采用新版C++接口的OpenCV2或OpenCV3,了解OpenCV2和OpenCV3的諸多細(xì)節(jié)上的區(qū)別,以推動(dòng)新版OpenCV在世界范圍內(nèi)的普及。

OpenCV 3計(jì)算機(jī)視覺(jué)介紹

本書將從圖像處理的基本操作出發(fā),帶你開啟先進(jìn)計(jì)算機(jī)視覺(jué)概念的探索之旅。計(jì)算機(jī)視覺(jué)是一個(gè)快速發(fā)展的學(xué)科,在現(xiàn)實(shí)生活中,它的應(yīng)用增長(zhǎng)得非?,因此寫作本書的目的是為了幫助計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的新手和想要了解全新的OpenCV 3.0.0的計(jì)算機(jī)視覺(jué)專家。

通過(guò)閱讀本書,你將學(xué)到:

安裝和熟練使用基于Python的OpenCV 3的API

掌握?qǐng)D像處理和視頻分析的基礎(chǔ)知識(shí)

在圖像和視頻中檢測(cè)和識(shí)別目標(biāo)

使用OpenCV檢測(cè)和識(shí)別人臉

訓(xùn)練和使用自己的對(duì)象分類器

了解計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的機(jī)器學(xué)習(xí)概念

使用OpenCV的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)解決實(shí)際問(wèn)題

開發(fā)現(xiàn)實(shí)生活中的計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用

OpenCV 3計(jì)算機(jī)視覺(jué)內(nèi)容安排

本書分為四個(gè)部分、11個(gè)章節(jié),內(nèi)容梗概列舉如下:

第1章邂逅OpenCV:介紹OpenCV的周邊概念,分析OpenCV的基本架構(gòu)。講解OpenCV3的新特性。重點(diǎn)講解了OpenCV的下載、安裝與配置過(guò)程。配置完成后,帶領(lǐng)大家正式開始領(lǐng)略O(shè)penCV的魅力,接觸了四個(gè)OpenCV圖像處理小程序并學(xué)習(xí)如何使用OpenCV操作視頻和調(diào)用攝像頭。

第2章啟程前的認(rèn)知準(zhǔn)備:進(jìn)行OpenCV官方例程的引導(dǎo)學(xué)習(xí)與賞析,講解如何編譯OpenCV的源代碼,以及對(duì)一些周邊概念的認(rèn)知。

第3章HighGui圖形用戶界面初步:    對(duì)圖像的載入、顯示和輸出到文件進(jìn)行詳細(xì)的分析,講解OpenCV中滑動(dòng)條的創(chuàng)建和使用,以及如何用鼠標(biāo)進(jìn)行交互操作。

第4章 OpenCV數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與基本繪圖: 講解OpenCV中常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)以及基本繪圖操作。

第5章 core組件進(jìn)階:講解core模塊的一些進(jìn)階知識(shí)點(diǎn),如操作圖像中的像素、圖像混合、分離顏色通道、調(diào)節(jié)圖像的對(duì)比度和亮度、進(jìn)行離散傅里葉變換,以及輸入輸出XML和YAML文件。

第6章圖像處理:學(xué)習(xí)各種利用OpenCV進(jìn)行圖像處理的方法。包括屬于線性濾波的方框?yàn)V波、均值濾波與高斯濾波,屬于非線性濾波的中值濾波、雙邊濾波;兩種基本形態(tài)學(xué)操作——膨脹與腐蝕;5種高級(jí)形態(tài)學(xué)濾波操作——開運(yùn)算、閉運(yùn)算、形態(tài)學(xué)梯度、頂帽以及黑帽;以及漫水填充算法、圖像金字塔、圖像縮放、閾值化。

第7章圖像變換:講解多種類型的圖像變換方法。包括利用OpenCV進(jìn)行邊緣檢測(cè)所用到的canny算子、sobel算子,Laplace算子以及scharr濾波器;進(jìn)行圖像特征提取的霍夫線變換、霍夫圓變換,重映射和仿射變換以及直方圖均衡化。

第8章圖像輪廓與圖像分割修復(fù): 講解如何查找輪并繪制輪廓,了如何尋找到物體的凸包,使用多邊形來(lái)包圍輪廓,以及計(jì)算一個(gè)圖像的矩。還介紹了分水嶺算法和圖像修補(bǔ)操作的實(shí)現(xiàn)方法。

第9章直方圖與匹配:講解圖像直方圖相關(guān)的編程技巧,以及直方圖對(duì)比、反向投影和模板匹配技術(shù)。

第10章 角點(diǎn)檢測(cè): 講解Harris角點(diǎn)檢測(cè)和Shi-Tomasi角點(diǎn)檢測(cè),以及一種亞像素角點(diǎn)檢測(cè)方法。

第11章 特征檢測(cè)與匹配:使用OpenCV2講解和實(shí)現(xiàn)了SURF、SIFT和ORB特征檢測(cè)方法,并在FLANN特征匹配的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)了利用Homography映射來(lái)找出已知物體。

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