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OpenCV4详解：基于Python

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广东广州
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作者冯振,陈亚萌 著

出版社人民邮电出版社

ISBN9787115566034

出版时间2021-09

装帧平装

开本16开

定价99.8元

货号1202451995

上书时间2024-06-04

大智慧小美丽
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品相描述：全新
商品描述
作者简介



目录
目　　录
第 1章　初识OpenCV1
1.1　什么是OpenCV1
1.1.1　OpenCV与计算机视觉1
1.1.2　OpenCV的发展2
1.1.3　OpenCV 4带来了什么3
1.2　安装OpenCV-Python4
1.2.1　在Windows系统中安装
OpenCV-Python4
1.2.2　在Ubuntu系统中安装
OpenCV-Python9
1.3　OpenCV的模块架构12
1.4　示例程序14
1.4.1　配置运行环境14
1.4.2　边缘检测14
1.4.3　K聚类算法15
1.4.4　基于特征点的图像匹配16
1.4.5　行人检测17
1.4.6　手写数字识别18
1.5　本章小结19
第 2章　载入、显示与保存数据20
2.1　图像的表示20
2.1.1　图像基础20
2.1.2　NumPy相关介绍22
2.2　图片的读取与显示27
2.2.1　图片读取函数28
2.2.2　图像窗口函数29
2.2.3　图片显示函数29
2.3　视频加载与摄像头调用30
2.3.1　读取视频数据30
2.3.2　摄像头的直接调用33
2.4　数据保存33
2.4.1　保存图像34
2.4.2　保存视频36
2.4.3　保存和读取XML和YMAL
文件38
2.5　本章小结41
第3章　图像基本操作42
3.1　颜色空间42
3.1.1　颜色空间与转换42
3.1.2　多通道分离与合并47
3.2　关于像素的操作49
3.2.1　图像像素统计50
3.2.2　两图像间的像素操作53
3.2.3　图像二值化58
3.2.4　LUT62
3.3　图像连接和图像变换64
3.3.1　图像连接64
3.3.2　图像尺寸变换66
3.3.3　图像翻转变换68
3.3.4　图像仿射变换69
3.3.5　图像透视变换72
3.3.6　极坐标变换75
3.4　在图像上绘制几何图形和生成文字77
3.4.1　绘制圆形77
3.4.2　绘制直线78
3.4.3　绘制椭圆78
3.4.4　绘制多边形79
3.4.5　生成文字80
3.5　感兴趣区域83
3.6　图像金字塔85
3.6.1　高斯金字塔85
3.6.2　拉普拉斯金字塔86
3.7　窗口交互操作88
3.7.1　图像窗口滑动条88
3.7.2　鼠标响应90
3.8　本章小结92
第4章　图像直方图94
4.1　图像直方图的计算与绘制94
4.1.1　图像直方图的计算94
4.1.2　图像直方图的绘制96
4.2　2D直方图100
4.3　关于直方图的操作103
4.3.1　直方图归一化103
4.3.2　直方图比较106
4.3.3　直方图均衡化109
4.3.4　直方图匹配111
4.3.5　直方图反向投影114
4.4　图像模板匹配115
4.5　本章小结119
第5章　图像滤波120
5.1　图像卷积120
5.2　噪声的种类与生成124
5.2.1　椒盐噪声124
5.2.2　高斯噪声126
5.3　线性滤波129
5.3.1　均值滤波129
5.3.2　方框滤波132
5.3.3　高斯滤波134
5.3.4　可分离滤波137
5.3.5　中值滤波140
5.3.6　双边滤波142
5.4　图像边缘检测145
5.4.1　边缘检测原理145
5.4.2　Sobel算子148
5.4.3　Scharr算子151
5.4.4　生成边缘检测滤波器152
5.4.5　Laplacian算子154
5.4.6　Canny算法156
5.5　本章小结158
第6章　图像形态学操作159
6.1　像素距离与连通域159
6.1.1　图像距离变换159
6.1.2　图像连通域分析164
6.2　腐蚀与膨胀170
6.2.1　图像腐蚀170
6.2.2　图像膨胀175
6.3　形态学应用178
6.3.1　开运算178
6.3.2　闭运算180
6.3.3　形态学梯度180
6.3.4　顶帽运算181
6.3.5　黑帽运算181
6.3.6　击中击不中变换182
6.3.7　图像细化185
6.4　本章小结187
第7章　目标检测189
7.1　形状检测189
7.1.1　直线检测189
7.1.2　直线拟合198
7.1.3　圆形检测200
7.2　轮廓检测202
7.2.1　轮廓发现与绘制203
7.2.2　轮廓面积207
7.2.3　轮廓长度208
7.2.4　轮廓外接多边形209
7.2.5　点到轮廓距离213
7.2.6　凸包检测215
7.3　矩的计算216
7.3.1　几何矩与中心矩217
7.3.2　Hu矩218
7.3.3　基于Hu矩的轮廓匹配220
7.4　点集拟合222
7.5　二维码检测224
7.6　本章小结226
第8章　图像分析与修复228
8.1　傅里叶变换228
8.1.1　离散傅里叶变换228
8.1.2　通过傅里叶变换计算卷积235
8.1.3　离散余弦变换236
8.2　积分图240
8.3　图像分割243
8.3.1　漫水填充法244
8.3.2　分水岭法246
8.3.3　Grabcut图像分割249
8.3.4　Mean-Shift分割算法251
8.4　图像修复254
8.5　本章小结256
第9章　特征点检测与匹配258
9.1　角点检测258
9.1.1　显示关键点258
9.1.2　Harris角点检测261
9.1.3　Shi-Tomasi角点检测264
9.1.4　亚像素级别角点检测266
9.2　特征点检测268
9.2.1　关键点268
9.2.2　描述子269
9.2.3　SIFT特征点检测270
9.2.4　SURF特征点检测273
9.2.5　ORB特征点检测276
9.3　特征点匹配279
9.3.1　DescriptorMatcher类279
9.3.2　暴力匹配281
9.3.3　显示特征点匹配结果282
9.3.4　FLANN匹配284
9.3.5　RANSAC优化特征点匹配287
9.4　本章小结290
第 10章　立体视觉291
10.1　单目视觉291
10.1.1　单目相机模型291
10.1.2　标定板角点提取294
10.1.3　单目相机标定298
10.1.4　单目相机校正302
10.1.5　单目投影305
10.1.6　单目位姿估计307
10.2　双目视觉312
10.2.1　双目相机模型312
10.2.2　双目相机标定313
10.2.3　双目相机校正316
10.3　本章小结319
第 11章　视频分析321
11.1　差值法检测移动物体321
11.2　均值迁移法目标跟踪323
11.2.1　均值迁移的目标跟踪324
11.2.2　自适应均值迁移的目标跟踪327
11.3　光流法目标跟踪330
11.3.1　Faeneback多项式扩展算法332
11.3.2　基于LK光流跟踪335
11.4　本章小结338
第 12章　OpenCV与机器学习339
12.1　OpenCV与传统机器学习339
12.1.1　k均值聚类算法339
12.1.2　K近邻算法343
12.1.3　决策树347
12.1.4　随机森林349
12.1.5　支持向量机351
12.2　OpenCV与深度神经网络应用
实例354
12.2.1　加载深度学习模型355
12.2.2　图像识别357
12.2.3　快速风格迁移359
12.2.4　性别检测361
12.3　本章小结363

内容摘要
《OpenCV4详解：基于Python》基于OpenCV4.1版本，讨论OpenCV4的功能，以及OpenCV在图像处理和计算机视觉方面的应用。本书共12章。主要内容包括OpenCV的基础知识，数据载入、显示与保存，图像基本操作，直方图，图像滤波，图像形态学操作，图像分割与修复，目标检测，特征点检测与匹配，立体视觉，视频分析，机器学习在OpenCV中的实现方式。
《OpenCV4详解：基于Python》适合计算机视觉方面的专业人士阅读，也可作为计算机相关专业的教材。

主编推荐
1.基于Python讲述OpenCV大量函数用法构建功能强大的应用程序
2.基于OpenCV4.1，涵盖上百个函数
3.一线实践案例讲述计算机视觉知识及OpenCV库
4.深入学习图像处理、特征检测、视频分析等算法
5.提供GitHub托管测试数据、源代码等配套资源

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