• Java+OpenCV案例佳作选
  • Java+OpenCV案例佳作选
  • Java+OpenCV案例佳作选
  • Java+OpenCV案例佳作选
  • Java+OpenCV案例佳作选
  • Java+OpenCV案例佳作选
  • Java+OpenCV案例佳作选
  • Java+OpenCV案例佳作选
21年品牌 40万+商家 超1.5亿件商品

Java+OpenCV案例佳作选

全新正版现货

46.6 7.9折 59 全新

仅1件

四川成都
认证卖家担保交易快速发货售后保障

作者姚利民

出版社清华大学出版社

ISBN9787302656692

出版时间2024-03

装帧平装

开本16开

纸张胶版纸

定价59元

货号29702974

上书时间2024-07-14

天涯淘书阁

五年老店
已实名 已认证 进店 收藏店铺

   商品详情   

品相描述:全新
正版全新
商品描述

编辑推荐】:

本书包括十余个有趣而实用的案例,通过案例教学帮助读者熟悉OpenCV各算法的综合运用,以期达到融会贯通之境界。 

超实用  精选的十余个案例都非常实用,如魔方图案识别、答题卡评分、围棋盘面识别、车牌定位与识别、银行卡卡号识别等。 
趣味性强  “兴趣是好的老师。”生动有趣的案例将大地激发学习的兴趣。 
超细讲解  不但将实现过程拆细精讲,还讲述算法原理及算法之间的衔接,帮助读者融会贯通。 
全程图解  从原理讲解到各步骤的实现效果,全程配图一看就懂。 
模块编程  采用模块化编程方式,一个模块实现一个功能,不少模块可原封不动地搬到其他项目直接调用。 



内容简介】:

本书是与《Java OpenCV高效入门》配套的案例集。全书共15章,第1章是OpenCV简介及开发环境的搭建,第2~15章是14个实用项目(专题),包括魔方图案识别、答题卡评分、围棋盘面识别、停车场车位检测、车道线检测、汉字识别、OCR文字识别、车牌定位与识别、硬币识别、零件检测、银行卡卡号识别、全景拼接、二维码识别、机器学习等内容。书中的项目均有相当的难度,需要综合运用OpenCV的各种算法实现。
本书面向的读者是包括高校学生在内的各类OpenCV学习者、研究计算机视觉的业余爱好者及需要快速上手的专业人员。



作者简介】:

姚利民,毕业于东南大学,长期在外资企业从事管理工作,同时致力于AI及图像处理的研究工作。2012年赴某知名跨国企业全球总部工作,回国后自主创业。目前主要从事AI研究,专攻棋类博弈和计算机视觉处理。有感于相关资源的匮乏,主讲基于Java的OpenCV课程,短期内便获大量关注,著有《Java OpenCV高效入门》。



目录】:

本书源码
第1章  OpenCV开发环境搭建 1
1.1  OpenCV简介 1
1.2  OpenCV的主要模块 1
1.3  OpenCV开发环境搭建 2
1.3.1  Java开发环境搭建 2
1.3.2  OpenCV的下载和安装 3
1.3.3  OpenCV的配置 3
1.3.4  测试程序 7
第2章  魔方图案识别 10
2.1  概述 10
2.1.1  案例描述 10
2.1.2  案例分析 12
2.2  总体设计 13
2.2.1  系统需求 13
2.2.2  总体思路及流程 13
2.3  魔方图案识别的实现 13
2.3.1  Canny边缘检测 14
2.3.2  霍夫线检测 15
2.3.3  确定顶点 16
2.3.4  透视变换 18
2.3.5  颜色识别 20
2.3.6  颜色值分类 21
2.3.7  颜色匹配 22
2.4  完整代码 22
第3章  答题卡评分 30
3.1  概述 30
3.1.1  案例描述 30
3.1.2  案例分析 31
3.2  总体设计 33
3.2.1  系统需求 33
3.2.2  总体思路及流程 33
3.3  答题卡自动评分的实现 33
3.3.1  二值化 33
3.3.2  提取轮廓 35
3.3.3  汉字过滤 38
3.3.4  定位块位置 38
3.3.5  透视变换 39
3.3.6  答案的判断 39
3.4  完整代码 40
第4章  围棋盘面识别 51
4.1  概述 51
4.1.1  案例描述 51
4.1.2  案例分析 52
4.2  总体设计 53
4.2.1  系统需求 53
4.2.2  总体思路及流程 53
4.3  围棋盘面识别的实现 54
4.3.1  查找线段 54
4.3.2  圆心坐标 54
4.3.3  边界判定 56
4.3.4  边界验证 56
4.3.5  黑子、白子还是无子 57
4.4  完整代码 58
第5章  停车场车位检测 66
5.1  概述 66
5.1.1  案例描述 66
5.1.2  案例分析 66
5.2  总体设计 67
5.2.1  系统需求 67
5.2.2  总体思路及流程 68
5.3  停车位车位检测的实现 68
5.3.1  Canny边缘检测 68
5.3.2  模板匹配 69
5.3.3  过滤及验证 69
5.3.4  颜色识别 69
5.3.5  车位检测 70
5.4  完整代码 70
第6章  车道线检测 76
6.1  概述 76
6.1.1  案例描述 76
6.1.2  案例分析 76
6.2  总体设计 77
6.2.1  系统需求 77
6.2.2  总体思路及流程 77
6.3  车道线检测的实现 78
6.3.1  读取视频 78
6.3.2  白色像素 79
6.3.3  限定范围 80
6.3.4  延伸部分 80
6.3.5  标记车道线 81
6.4  完整代码 84
第7章  汉字识别 89
7.1  概述 89
7.2  汉字结构 89
7.3  案例描述 91
7.4  汉字识别的实现 92
7.4.1  二值化 92
7.4.2  连通域 92
7.4.3  端点的识别 92
7.4.4  笔画识别 94
7.4.5  交叉点识别 96
7.4.6  汉字编码 98
7.5  完整代码 98
第8章  OCR文字识别 115
8.1  Tess4J的安装与配置 115
8.1.1  Tess4J的安装 115
8.1.2  Eclipse中的配置 116
8.2  英文识别测试 120
8.3  安装语言包 121
8.4  中文识别测试 123
8.5  训练语言库 124
第9章  车牌定位与识别 126
9.1  概述 126
9.2  案例描述 127
9.3  案例分析 127
9.4  总体设计 128
9.4.1  系统需求 128
9.4.2  总体思路及流程 128
9.5  车牌识别的实现 128
9.5.1  颜色判断 128
9.5.2  蓝色标记 128
9.5.3  去除多余轮廓线 129
9.5.4  一体化 130
9.5.5  车牌的定位 130
9.5.6  透视变换 131
9.5.7  车牌判断 131
9.5.8  字符分割 132
9.5.9  单个字符的识别 132
9.6  完整代码 133
第10章  硬币识别 142
10.1  概述 142
10.1.1  案例描述 143
10.1.2  案例分析 144
10.2  总体设计 145
10.2.1  系统需求 145
10.2.2  总体思路及流程 145
10.3  硬币识别的实现 146
10.3.1  边缘检测 146
10.3.2  测距线 146
10.3.3  闭运算 146
10.3.4  硬币外框 147
10.3.5  硬币直径 148
10.3.6  边缘处理 148
10.3.7  小外接圆 149
10.3.8  正反面判断 149
10.3.9  旋转测试 150
10.3.10  面额判断 151
10.4  完整代码 152
第11章  零件检测 163
11.1  概述 163
11.1.1  案例描述 163
11.1.2  案例分析 164
11.2  总体设计 165
11.2.1  系统需求 165
11.2.2  总体思路及流程 165
11.3  零件安装检测的实现 165
11.3.1  Canny边缘检测 165
11.3.2  霍夫圆检测 166
11.3.3  圆孔的定位 167
11.3.4  透视变换 168
11.3.5  颜色检测 169
11.3.6  芯片检测 169
11.4  完整代码 169
第12章  银行卡卡号识别 178
12.1  概述 178
12.1.1  案例描述 178
12.1.2  案例分析 178
12.2  总体设计 179
12.2.1  系统需求 179
12.2.2  总体思路及流程 179
12.3  银行卡卡号识别的实现 180
12.3.1  边缘检测 180
12.3.2  闭运算 180
12.3.3  小外接矩形 180
12.3.4  卡号区域 181
12.3.5  顶点位置 181
12.3.6  透视变换 182
12.3.7  二值化 182
12.3.8  数字识别 182
12.4  完整代码 182
第13章  全景拼接 190
13.1  概述 190
13.2  全景拼接的原理 191
13.3  全景拼接的实现 192
13.3.1  特征点检测 192
13.3.2  特征点匹配 192
13.3.3  单应矩阵 193
13.3.4  透视变换 194
13.3.5  拼接 194
13.3.6  裁剪 196
13.4  完整代码 196
第14章  二维码识别 201
14.1  二维码简介 201
14.2  OpenCV中的二维码函数 201
14.3  二维码识别案例 202
第15章  机器学习 205
15.1  Deeplearning4J简介 205
15.2  手写数字识别 206
15.2.1  概述 206
15.2.2  K-近邻算法简介 207
15.2.3  手写数字识别的实现 208
15.2.4  完整代码 209
附录A  OpenCV常用函数表 213
附录B  一种简单易学、无须记忆的汉字编码法 219

B.1  简介 219
B.2  基本概念 219
B.3  字根 220
B.4  汉字字根规则 221
B.5  编码规则 222
B.6  拼音模式和笔画模式 223
B.7  编码样例 223



  
IV



V


 


 


   相关推荐   

—  没有更多了  —

以下为对购买帮助不大的评价

正版全新
此功能需要访问孔网APP才能使用
暂时不用
打开孔网APP