二手正版OpenCV轻松入门(面向Python)李立宗9787121362903
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作者李立宗
出版社电子工业
ISBN9787121362903
出版时间2019-05
装帧其他
开本16开
定价99元
货号9787121362903
上书时间2024-07-26
商品详情
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目录
第1章 OPENCV入门
1.1 如何使用
1.2 图像处理基本操作
1.2.1 读取图像
1.2.2 显示图像
1.2.3 保存图像
1.3 OpenCV贡献库
第2章 图像处理基础
2.1 图像的基本表示方法
2.2 像素处理
2.3 使用numpy.array访问像素
2.4 感兴趣区域（ROI）
2.5 通道操作
2.5.1 通道拆分
2.5.2 通道合并
2.6 获取图像属性
第3章 图像运算
3.1 图像加法运算
3.1.1 加号运算符
3.1.2 cv2.add()函数
3.2 图像加权和
3.3 按位逻辑运算
3.3.1 按位与运算
3.3.2 按位或运算
3.3.3 按位非运算
3.3.4 按位异或运算
3.4 掩模
3.5 图像与数值的运算
3.6 位平面分解
3.7 图像加密和解密
3.8 数字水印
3.8.1 原理
3.8.2 实现方法
3.8.3 例题
3.9 脸部打码及解码
第4章 色彩空间类型转换
4.1 色彩空间基础
4.1.1 GRAY色彩空间
4.1.2 XYZ色彩空间
4.1.3 YCrCb色彩空间
4.1.4 HSV色彩空间
4.1.5 HLS色彩空间
4.1.6 CIEL*a*b*色彩空间
4.1.7 CIEL*u*v*色彩空间
4.1.8 Bayer色彩空间
4.2 类型转换函数
4.3 类型转换实例
4.3.1 通过数组观察转换效果
4.3.2 图像处理实例
4.4 HSV色彩空间讨论
4.4.1 基础知识
4.4.2 获取指定颜色
4.4.3 标记指定颜色
4.4.4 标记肤色
4.4.5 实现艺术效果
4.5 alpha通道
第5章 几何变换
5.1 缩放
5.2 翻转
5.3 仿射
5.3.1 平移
5.3.2 旋转
5.3.3 更复杂的仿射变换
5.4 透视
5.5 重映射
5.5.1 映射参数的理解
5.5.2 复制
5.5.3 绕x轴翻转
5.5.4 绕y轴翻转
5.5.5 绕x轴、y轴翻转
5.5.6 x轴、y轴互换
5.5.7 图像缩放
第6章 阈值处理
6.1 threshold函数
6.1.1 二值化阈值处理（cv2.THRESH_BINARY）
6.1.2 反二值化阈值处理（cv2.THRESH_BINARY_INV）
6.1.3 截断阈值化处理（cv2.THRESH_TRUNC）
6.1.4 超阈值零处理（cv2.THRESH_TOZERO_INV）
6.1.5 低阈值零处理（cv2.THRESH_TOZERO）
6.2 自适应阈值处理
6.3 Otsu处理
第7章 图像平滑处理
7.1 均值滤波
7.1.1 基本原理
7.1.2 函数语法
7.1.3 程序示例
7.2 方框滤波
7.2.1 基本原理
7.2.2 函数语法
7.2.3 程序示例
7.3 高斯滤波
7.3.1 基本原理
7.3.2 函数语法
7.3.3 程序示例
7.4 中值滤波
7.4.1 基本原理
7.4.2 函数语法
7.4.3 程序示例
7.5 双边滤波
7.5.1 基本原理
7.5.2 函数语法
7.5.3 程序示例
7.6 2D卷积
第8章 形态学操作
8.1 腐蚀
8.2 膨胀
8.3 通用形态学函数
8.4 开运算
8.5 闭运算
8.6 形态学梯度运算
8.7 礼帽运算
8.8 黑帽运算
8.9 核函数
第9章 图像梯度
9.1 Sobel理论基础
9.2 Sobel算子及函数使用
9.2.1 参数ddepth
9.2.2 方向
9.2.3 实例
9.3 Scharr算子及函数使用
9.4 Sobel算子和Scharr算子的比较
9.5 Laplacian算子及函数使用
9.6 算子总结
第10章 CANNY边缘检测
10.1 Canny边缘检测基础
10.2 Canny函数及使用
第11章 图像金字塔
11.1 理论基础
11.2 pyrDown函数及使用
11.3 pyrUp函数及使用
11.4 采样可逆性的研究
11.5 拉普拉斯金字塔
11.5.1 定义
11.5.2 应用
第12章 图像轮廓
12.1 查找并绘制轮廓
12.1.1 查找图像轮廓：findContours函数
12.1.2 绘制图像轮廓：drawContours函数
12.1.3 轮廓实例
12.2 矩特征
12.2.1 矩的计算：moments函数
12.2.2 计算轮廓的面积：contourArea函数
12.2.3 计算轮廓的长度：arcLength函数
12.3 Hu矩
12.3.1 Hu矩函数
12.3.2 形状匹配
12.4 轮廓拟合
12.4.1 矩形包围框
12.4.2 最小包围矩形框
12.4.3 最小包围圆形
12.4.4 最优拟合椭圆
12.4.5 最优拟合直线
12.4.6 最小外包三角形
12.4.7 逼近多边形
12.5 凸包
12.5.1 获取凸包
12.5.2 凸缺陷
12.5.3 几何学测试
12.6 利用形状场景算法比较轮廓
12.6.1 计算形状场景距离
12.6.2 计算Hausdorff距离
12.7 轮廓的特征值
12.7.1 宽高比
12.7.2 Extent
12.7.3 Solidity
12.7.4 等效直径（Equivalent Diameter）
12.7.5 方向
12.7.6 掩模和像素点
12.7.7 最大值和最小值及它们的位置
12.7.8 平均颜色及平均灰度
12.7.9 极点
第13章 直方图处理
13.1
内容摘要
本书基于面向Python的OpenCV（OpenCVforPython），介绍了图像处理的方方面面。本书以OpenCV官方文档的知识脉络为主线，并对细节进行补充和说明。 书中不仅介绍了OpenCV函数的使用方法，还介绍了函数实现的算法原理。在介绍OpenCV函数的使用方法时，提供了大量的程序示例。而且在介绍函数对图像的处理前，往往先展示函数对数值、数组的处理，方便读者从数值的角度观察和理解函数的处理过程和结果。在介绍具体的算法原理时，本书尽量使用通俗易懂的语言和贴近生活的示例来说明问题，避免使用过多复杂抽象的公式。 本书适合计算机视觉领域的初学者阅读，包括在校学生、教师、专业技术人员、图像处理爱好者。
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