学习OpenCV中文版

图书标准信息

• 作者 [美]布拉德斯基（Bradski G）、[美]克勒（Kaehler A） 著；于仕琪、刘瑞祯 译
• 出版社 清华大学出版社
• 出版时间 2009-10
• 版次 1
• ISBN 9787302209935
• 定价 75.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 601页
• 字数 769千字
• 正文语种 简体中文

【内容简介】

　　计算机视觉是在图像处理的基础上发展起来的新兴学科。OpenCV是一个开源的计算机视觉库，是英特尔公司资助的两大图像处理利器之一。它为图像处理、模式识别、三维重建、物体跟踪、机器学习和线性代数提供了各种各样的算法。
　　本书由OpenCV发起人所写，站在一线开发人员的角度用通俗易懂的语言解释了OpenCV的缘起和计算机视觉基础结构，演示了如何用OpenCV和现有的自由代码为各种各样的机器进行编程，这些都有助于读者迅速入门并渐入佳境，兴趣盎然地深入探索计算机视觉领域。
　　本书可作为信息处理、计算机、机器人、人工智能、遥感图像处理、认知神经科学等有关专业的高年级学生或研究生的教学用书，也可供相关领域的研究工作者参考。
　　透过本书，您将置身于迅速发展的计算机视觉领域。本书由自由开源OpenCV的发起人所著，介绍了计算机视觉，并通过实例演示了如何快速生成这样的应用——能使计算机“看到”并根据由此获取的数据做出决策。
　　计算机视觉无处不在，安全系统、制造检验系统、医学图像分析、无人机等都可以见到它的踪影。它与GoogleMap和GoogleEarth紧密结合，它检查LCD屏幕上的像素，它确保衬衫上的每个针脚都能完全缝合。OpenCV提供了一个简易好用的计算机视觉框架和一个丰富的库，后者包含500多个可实时运行视觉代码的函数。
　　透过各章提供的练习，任何一个开发人员或爱好者都可以迅速掌握如何使用这个框架。本书特色主题如下：
　　透彻介绍OpenCV
　　从摄像机获取输入
　　图像的变换
　　图像的分割和形状的匹配
　　模式识别，包括人脸检测
　　二维和三维场景中的跟踪监测
　　根据立体视觉进行三维重构
　　机器学习算法
　　“让机器来看”是一个富有挑战但也很有意思的目标。不管是想构建简单的视觉应用，还是复杂的视觉应用，都离不开这本入门必备参考，拿起它，开始愉快的学习之旅吧！

【作者简介】

　　布拉德斯基，GaryRostBradski博士是斯坦福大学人工智能实验室计算机科学系的顾问教授，同时也是WillowGarage的资深科学家，WillowGarage是一家机器人研究机构/孵化器。

【目录】

出版前言
译者序
写在前面的话
前言
第1章概述
什么是OpenCV
OpenCV的应用领域
什么是计算机视觉
OpenCV的起源
下载和安装OpenCV
通过SVN获取最新的OpenCV代码
更多OpenCV文档
OpenCV的结构和内容
移植性
练习
第2章OpenCV入门
开始准备
初试牛刀——显示图像
第二个程序——播放AVI视频
视频播放控制
一个简单的变换
一个复杂一点的变换
从摄像机读入数据
写入AVI视频文件
小结
练习
第3章初探OpenCV
OpenCV的基本数据类型
CvMat矩阵结构
IplImage数据结构
矩阵和图像操作
绘图
数据存储
集成性能基元
小结
练习
第4章细说HighGUI
一个可移植的图形工具包
创建窗口
载入图像
显示图像
视频的处理
ConvertImage函数
练习
第5章图像处理
综述
平滑处理
图像形态学
漫水填充算法
尺寸调整
图像金字塔
阈值化
练习
第6章图像变换
概述
卷积
梯度和Sobel导数
拉普拉斯变换
Canny算子
霍夫变换
重映射
拉伸、收缩、扭曲和旋转
CartToPolar与PolarToCart
LogPolar
离散傅里叶变换(DFT)
离散余弦变换(DCT)
积分图像
距离变换
直方图均衡化
练习
第7章直方图与匹配
直方图的基本数据结构
访问直方图
直方图的基本操作
一些更复杂的策略
练习
第8章轮廓
内存
序列
查找轮廓
Freeman链码
轮廓例子
另一个轮廓例子
深入分析轮廓
轮廓的匹配
练习
第9章图像局部与分割
局部与分割
背景减除
分水岭算法
用Inpainting修补图像
均值漂移分割
Delaunay三角剖分和Voronoi划分
练习
第10章跟踪与运动
跟踪基础
寻找角点
亚像素级角点
不变特征
光流
mean-shift和camshift跟踪
运动模板
预估器
condensation算法
练习
第11章摄像机模型与标定
摄像机模型
标定
矫正
一次完成标定
罗德里格斯变换
练习
第12章投影与三维视觉
投影
仿射变换和透视变换
POSIT：3D姿态估计
立体成像
来自运动的结构
二维和三维下的直线拟合
练习
第13章机器学习
什么是机器学习
OpenCV机器学习算法
Mahalanobis距离
K均值
朴素贝叶斯分类
二叉决策树
boosting
随机森林
人脸识别和Haar分类器
其他机器学习算法
练习
第14章OpenCV的未来
过去与未来
发展方向
OpenCV与艺术家
后记
参考文献
索引
关于作者和译者
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