opencv算精解 网络技术 张 新华正版
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作者张
出版社电子工业出版社
ISBN9787121324956
出版时间2017-10
版次1
装帧其他
开本其他
页数412页
字数571千字
定价79元
货号xhwx_1201601597
上书时间2023-12-17
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1 opencv入门
1.1 初识opencv
1.1.1 opencv的模块简介
1.1.2 opencv 2.4.13与3.2版本的区别
1.2 部署opencv
1.2.1 在visual studio 2015中 配置opencv
1.2.2 opencv 2.x c++ api的个示例
1.2.3 opencv 3.x c++ api的个示例
1.2.4 在anaconda 2中配置opencv
1.2.5 opencv 2.x python api的个示例
1.2.6 opencv 3.x python api的个示例
2 图像数字化
2.1 认识numpy中的ndarray
2.1.1 构造ndarray对象
2.1.2 访问ndarray中的值
2.2 认识opencv中的mat类
2.2.1 初识mat
2.2.2 构造单通道mat对象
2.2.3 获得单通道mat的基本信息
2.2.4 访问单通道mat对象中的值
2.2.5 向量类vec
2.2.6 构造多通道mat对象
2.2.7 访问多通道mat对象中的值
2.2.8 获得mat中某一区域的值
2.3 矩阵的运算
2.3.1 加运算
2.3.2 减运算
2.3.3 点乘运算
2.3.4 点除运算
2.3.5 乘运算
2.3.6 其他运算
2.4 灰度图像数字化
2.4.1 概述
2.4.2 将灰度图像转换为mat
2.4.3 将灰度图转换为ndarray
2.5 彩图像数字化
2.5.1 将rgb彩图像转换为多通道mat
2.5.2 将rgb彩图转换为三维的ndarray
2.6 参文献
3 几何变换
3.1 仿变换
3.1.1 移
3.1.2 放大和缩小
3.1.3 旋转
3.1.4 计算仿矩阵
3.1.5 插值算
3.1.6 python实现
3.1.7 c++实现
3.1.8 旋转函数rotate（opencv3.x新特）
3.2 投影变换
3.2.1 详解
3.2.2 python实现
3.2.3 c++实现
3.3 极坐标变换
3.3.1 详解
3.3.2 python实现
3.3.3 c++实现
3.3.4 线极坐标函数linearpolar（opencv 3.x新特）
3.3.5 对数极坐标函数logpolar（opencv 3.x新特）
3.4 参文献
4 对比度增强
4.1 灰度直方图
4.1.1 什么是灰度直方图
4.1.2 python及c++实现
4.2 线变换
4.2.1 详解
4.2.2 python实现
4.2.3 c++实现
4.3 直方图正规化
4.3.1 详解
4.3.2 python实现
4.3.3 c++实现
4.3.4 正规化函数normalize
4.4 伽马变换
4.4.1 详解
4.4.2 python实现
4.4.3 c++实现
4.5 全局直方图均衡化
4.5.1 详解
4.5.2 python实现
4.5.3 c++实现
4.6 对比度的自适应直方图均衡化
4.6.1 详解
4.6.2 代码实现
4.7 参文献
5 图像滑
5.1 二维离散卷积
5.1.1 卷积定义及矩阵形式
5.1.2 可分离卷积核
5.1.3 离散卷积的质
5.2 高斯滑
5.2.1 高斯卷积核的构建及分离
5.2.2 高斯卷积核的二项式近似
5.2.3 python实现
5.2.4 c++实现
5.3 均值滑
5.3.1 均值卷积核的构建及分离
5.3.2 快速均值滑
5.3.3 python实现
5.3.4 c++实现
5.4 中值滑
5.4.1 详解
5.4.2 python实现
5.4.3 c++实现
5.5 双边滤波
5.5.1 详解
5.5.2 python实现
5.5.3 c++实现
5.6 联合双边滤波
5.6.1 详解
5.6.2 python实现
5.6.3 c++实现
5.7 导向滤波
5.7.1 详解
5.7.2 python实现
5.7.3 快速导向滤波
5.7.4 c++实现
5.8 参文献
6 阈值分割
6.1 方概述
6.1.1 全局阈值分割
6.1.2 阈值函数threshold（opencv3.x新特）
6.1.3 局部阈值分割
6.2 直方图技术
6.2.1 详解
6.2.2 python实现
6.2.3 c++实现
6.3 熵算
6.3.1 详解
6.3.2 代码实现
6.4 otsu阈值处理
6.4.1 详解
6.4.2 python实现
6.4.3 c++实现
6.5 自适应阈值
6.5.1 详解
6.5.2 python实现
6.5.3 c++实现
6.6 二值图的逻辑运算
6.6.1 “与”和“或”运算
6.6.2 python实现
6.6.3 c++实现
6.7 参文献
7 形态学处理
7.1 腐蚀
7.1.1 详解
7.1.2 实现代码及效果
7.2 膨胀
7.2.1 详解
7.2.2 python实现
7.2.3 c++实现
7.3 开运算和闭运算
7.3.1 详解
7.3.2 python实现
7.4 其他形态学处理作
7.4.1 顶帽变换和底帽变换
7.4.2 形态学梯度
7.4.3 c++实现
8 边缘检测
8.1 roberts算子
8.1.1 详解
8.1.2 python实现
8.1.3 c++实现
8.2 prewitt边缘检测
8.2.1 prewitt算子及分离
8.2.2 python实现
8.2.3 c++实现
8.3 sobel边缘检测
8.3.1 sobel算子及分离
8.3.2 构建高阶的sobel算子
8.3.3 python实现
8.3.4 c++实现
8.4 scharr算子
8.4.1 详解
8.4.2 python实现
8.4.3 c++实现
8.5 kirsch算子和robinson算子
8.5.1 详解
8.5.2 代码实现及效果
8.6 canny边缘检测
8.6.1 详解
8.6.2 python实现
8.6.3 c++实现
8.7 lacian算子
8.7.1 详解
8.7.2 python实现
8.7.3 c++实现
8.8 高斯拉普拉斯（log）边缘检测
8.8.1 详解
8.8.2 python实现
8.8.3 c++实现
8.9 高斯差分（dog）边缘检测
8.9.1 高斯拉普拉斯与高斯差分的关系
8.9.2 python实现
8.9.3 c++实现
8.10 marr-hildreth边缘检测
8.10.1 算步骤详解
8.10.2 pyton实现
8.10.3 c++实现
8.11 参文献
9 几何形状的检测和拟合
9.1 点集的小外包
9.1.1 小外包旋转矩形
9.1.2 旋转矩形的4个顶点（opencv 3.x新特）
9.1.3 小外包圆
9.1.4 小外包直立矩形（opencv 3.x新特）
9.1.5 小凸包
9.1.6 小外包三角形（ opencv 3.x新特）
9.2 霍夫直线检测
9.2.1 详解
9.2.2 python实现
9.2.3 c++实现
9.3 霍夫圆检测
9.3.1 标准霍夫圆检测
9.3.2 python实现
9.3.3 基于梯度的霍夫圆检测
9.3.4 基于梯度的霍夫圆检测函数houghcircles
9.4 轮廓
9.4.1 查找、绘制轮廓
9.4.2 外包、拟合轮廓
9.4.3 轮廓的周长和面积
9.4.4 点和轮廓的位置关系
9.4.5 轮廓的凸包缺陷
9.5 参文献
10 傅里叶变换
10.1 二维离散的傅里叶（逆）变换
10.1.1 数学理解篇
10.1.2 快速傅里叶变换
10.1.3 c++实现
10.1.4 python实现
10.2 傅里叶幅度谱与相位谱
10.2.1 基础知识
10.2.2 python实现
10.2.3 c++实现
10.3 谱残差显著检测
10.3.1 详解
10.3.2 python实现
10.3.3 c++实现
10.4 卷积与傅里叶变换的关系
10.4.1 卷积定理
10.4.2 python实现
10.5 通过快速傅里叶变换计算卷积
10.5.1 步骤详解
10.5.2 python实现
10.5.3 c++实现
10.6 参文献
11 频率域滤波
11.1 概述及详解
11.2 低通滤波和高通滤波
11.2.1 三种常用的低通滤波器
11.2.2 低通滤波的c++实现
11.2.3 低通滤波的python实现
11.2.4 三种常用的高通滤波器
11.3 带通和带阻滤波
11.3.1 三种常用的带通滤波器
11.3.2 三种常用的带阻滤波器
11.4 自定义滤波器
11.4.1 详解
11.4.2 c++实现
11.5 同态滤波
11.5.1 详解
11.5.2 python实现
11.6 参文献
12 彩空间
12.1 常见的彩空间
12.1.1 rgb彩空间
12.1.2 hsv彩空间
12.1.3 hls彩空间
12.2 调整彩图像的饱和度和亮度
12.2.1 python实现
12.2.2 c++实现
内容简介：
开篇先介绍如何在windows和ubuntu上部署opencv，然后过度到核心章节，从灰度图像、彩图像、图像滑、边缘检测、霍夫变换等几个维度入手讲解，尽量拆分算，代码实现用c和python代码。案例在每章很后分享，方便读者练。
作者简介：
张，于温州大学，数学与应用数学专业硕士，算工程师。致力于研究数字图像处理算及opencv的使用。csdn博主。
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