OpenCV图像处理实战

前 言

Preface
近年来，随着人工智能、大数据、物联网的高速发展，催生了很多的技术变革，人脸识别、物体检测等新型的应用场景随处可见，图像处理的应用领域不断扩大。计算机视觉技术在许多领域已经得到了广泛应用，在日常生活中也扮演着重要角色，影响着人们生活的方方面面。
OpenCV是计算机视觉方面的优秀开源库，它支持多语言、跨平台、功能强大，可以运行在Linux、Windows、Android和MacOS等多种平台上，提供Python、C  等多种语言的开发接口，能够帮助开发人员方便、快速、高效地构建图像处理应用和视频分析应用。不仅如此，OpenCV还包含经典机器学习算法和深度学习算法库，能够应用于图像分类、目标检测、目标跟踪和光学字符检测识别等多类任务中。
本书基于Python的OpenCV视觉库的使用，系统地介绍了OpenCV库在图像处理和视频分析的各种接口和应用案例，介绍了OpenCV库接口的实现原理和使用方法，通过处理前后图片对比来展示各个接口的应用效果。本书内容通俗易懂、生动有趣、案例丰富、实用性强，相信通过学习这本书，读者能够在计算机视觉领域快速入门，使用Python和OpenCV库解决计算机视觉实际问题。
本书各个章节中都附有案例代码，帮助读者更好地理解OpenCV库的实现原理和接口应用方法，体现实用性和可操作性，易懂易学。保证读者顺利完成每个任务，让读者感到易学、乐学，在宽松的环境中，理解知识、掌握技能，能学以致用。本书配套资源丰富，每章均配有微课视频、电子课件、习题、案例任务，便于读者对知识的理解、巩固和自我测试。
本书从OpenCV的概念、安装、应用等方面进行全面介绍，共分9章，主要内容包括OpenCV概述、基础图像处理、图像绘制、图像变换、平滑处理和阈值处理、边缘和轮廓、形态学处理、直方图处理、综合案例。建议参考学时64学时。

授 课 计 划

序号
授课章节、内容摘要
学时分配
讲授
实践

1第1章 OpenCV概述
2
2
2
第2章 基础图像处理
2
2
3
第3章 图像绘制
2
2
4
第4章 图像变换
4
4
5
第5章 平滑处理和阈值处理
4
4
6
第6章 边缘和轮廓
4
4
7
第7章 形态学处理
4
4
8
第8章 直方图处理
4
4
9
第9章 综合案例
4
8

本书由贾睿主编，方水平任副主编，参与编写的还有徐春雨。本书的编写得到了北京博海迪信息科技有限公司的大力支持，在此表示深深的感谢。
由于编者水平有限，书中难免存在不足之处，敬请广大读者批评指正。
编 者

本书介绍了OpenCV的概念、安装、应用和案例场景，共9章，主要内容包括OpenCV概述、基础图像处理、图像绘制、图像变换、平滑处理和阈值处理、边缘和轮廓、形态学处理、直方图处理、综合案例。本书内容实用，理论紧密联系实际，便于广大读者的学习。
本书主要作为OpenCV图像处理与计算机视觉入门课程的配套用书。通过学习本书，可以较全面地了解OpenCV的应用场景，系统掌握使用OpenCV进行图像处理的方法。通过原始图片和处理结果图片对比，直观地展示了两者间差异，帮助读者理解相关知识点和操作方法，丰富案例和详细代码有助于读者达到学以致用的效果。
本书不仅适用于高校本、专科教学使用，也可作为相关技术人员的参考读物。
为方便教师教学和学生学习，本书配有电子课件、微课视频等配套资源，读者可登录机械工业出版社教育服务网（www.cmpedu.com）免费注册下载，或联系编辑（010-88379543）咨询。

前言
二维码索引
第1章OpenCV概述
1.1 OpenCV简介
1.1.1 OpenCV的功能
1.1.2 OpenCV的版本
1.1.3 OpenCVPython
1.2 开发环境配置
1.2.1 安装Python
1.2.2 安装Numpy
1.2.3 安装OpenCVPython包
1.2.4 安装PyCharm
案例
习题
第2章基础图像处理
2.1 图像处理
2.1.1 读取图像
2.1.2 显示图像
2.1.3 保存图像
2.2 视频处理
2.2.1 读取视频
2.2.2 播放视频
2.3 图像属性
2.4 灰度处理
2.5 通道操作
2.5.1 通道拆分
2.5.2 通道合并
2.6 感兴趣区域
2.7 图像运算
2.7.1 加法运算
2.7.2 加权加法运算
2.7.3 位运算
案例
习题
第3章图像绘制
3.1 绘制线段与箭头线
3.1.1 绘制线段
3.1.2 绘制箭头线
3.2 绘制矩形与填充图形
3.2.1 绘制矩形
3.2.2 绘制填充图形
3.3 绘制圆形
3.4 绘制椭圆
3.5 绘制多边形
3.6 添加文字
3.7 其他绘图函数
3.8 鼠标交互操作
3.8.1 setMouseCallback函数
3.8.2 onMouse函数
3.8.3 createTrackbar函数
案例
习题
第4章图像变换
4.1 色彩空间变换
4.1.1 RGB色彩空间
4.1.2 GRAY色彩空间
4.1.3 YCrCb色彩空间
4.1.4 HSV色彩空间
4.2 几何变换
4.2.1 缩放
4.2.2 平移
4.2.3 旋转
4.2.4 仿射
4.2.5 透视
案例
习题
第5章平滑处理和阈值处理
5.1 平滑处理
5.1.1 均值滤波
5.1.2 方框滤波
5.1.3 高斯滤波
5.1.4 中值滤波
5.1.5 双边滤波
5.1.6 2D卷积
5.2 阈值处理
5.2.1 简单阈值
5.2.2 自适应阈值
5.2.3 Otsu阈值
案例
习题
第6章边缘和轮廓
6.1 边缘检测
6.1.1 Sobel算子
6.1.2 Laplacian算子
6.1.3 Canny边缘检测
6.2 图像轮廓
6.2.1 查找轮廓
6.2.2 绘制轮廓
6.2.3 轮廓特征
6.2.4 轮廓拟合
6.3 霍夫变换
6.3.1 直线检测
6.3.2 圆检测
案例
习题
第7章形态学处理
7.1 腐蚀
7.1.1 腐蚀概述
7.1.2 腐蚀核（结构元素）
7.2 膨胀
7.3 开运算
7.4 闭运算
7.5 形态学梯度
7.6 顶帽子
7.7 黑帽子
案例
习题
第8章直方图处理
8.1 直方图计算
8.1.1 灰色图像直方图
8.1.2 彩色图像直方图
8.2 直方图绘制
8.2.1 使用Matplotlib绘制直方图
8.2.2 使用OpenCV绘制直方图
8.3 直方图均衡化
8.3.1 全局均衡化
8.3.2 自适应均衡化
8.4 直方图规定化
案例
习题
第9章综合案例
9.1 人脸检测
9.1.1 基于 Haar 特征的人脸检测
9.1.2 基于 EigenFaces 的人脸检测
9.2 车道检测
9.2.1 车道线图像预处理
9.2.2 车道线边缘检测
9.2.3 车道线霍夫直线变换
9.2.4 车道线计算
9.2.5 车道线检测完整代码
习题
参考文献

本书介绍了OpenCV的概念、安装、应用和案例场景，共9章，主要内容包括OpenCV概述、基础图像处理、图像绘制、图像变换、平滑处理和阈值处理、边缘和轮廓、形态学处理、直方图处理、综合案例。本书内容实用，理论紧密联系实际，便于广大读者的学习。
本书主要作为OpenCV图像处理与计算机视觉入门课程的配套用书。通过学习本书，可以较全面地了解OpenCV的应用场景，系统掌握使用OpenCV进行图像处理的方法。通过原始图片和处理结果图片对比，直观地展示了两者间差异，帮助读者理解相关知识点和操作方法，丰富案例和详细代码有助于读者达到学以致用的效果。
本书不仅适用于高校本、专科教学使用，也可作为相关技术人员的参考读物。
为方便教师教学和学生学习，本书配有电子课件、微课视频等配套资源，读者可登录机械工业出版社教育服务网（www.cmpedu.com）免费注册下载，或联系编辑（010-88379543）咨询。