Python OpenCV快速入门到精通

图书标准信息

• 作者 明日科技 编著
• 出版社 化学工业出版社
• 出版时间 2023-09
• 版次 1
• ISBN 9787122431691
• 定价 108.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 371页
• 字数 608千字

【内容简介】

《Python OpenCV快速入门到精通》是一本基础与实践相结合的图书。本书从学Python OpenCV到用Python OpenCV的角度出发，在帮助读者朋友快速掌握Python OpenCV基础的同时，引导读者朋友如何使用Python OpenCV开发简单的应用程序。全书共28章，主要分为3个篇章（基础篇、实战篇、强化篇），基础篇包括搭建开发环境、图像处理基础、NumPy工具包、绘图及交互、图像的几何变换、图像运算、阈值、形态学操作、滤波器、图形检测、图像轮廓、模板匹配、视频处理和人脸检测与识别；实战篇包括更改卡通人物的衣服颜色，图像操作之均分、截取和透视，计算轮廓的面积、周长和极点，掩模调试器，粘贴带透明区域的图像，鼠标操作之缩放和移动图像，机读答题卡，检测蓝色矩形的交通标志牌，滤镜编辑器，给图像打马赛克，给图像的任意区域打马赛克和手势识别；强化篇包括人工瘦脸和MR智能视频打卡系统。本书提供丰富的源码资源，包含基础篇的实例、基础篇的13个综合实例、实战篇的12个案例和强化篇2个项目，力求为读者朋友打造一本既能学Python OpenCV又能用Python OpenCV的好书。本书不仅适合作为软件开发者的自学用书，而且适合作为高等院校相关专业的教学参考书，还适合供初入职场的开发人员查阅、参考。

【作者简介】

无

【目录】

第1篇  基础篇001 

第1章　搭建开发环境 002 

1.1　Python的下载和安装 002 

1.1.1　下载Python 002 

1.1.2　安装Python 004 

1.1.3　测试Python是否安装成功 006 

1.2　Python OpenCV的下载和安装 006 

1.2.1　下载和安装OpenCV-Contrib-Python工具包 006 

1.2.2　测试OpenCV-Contrib-Python工具包和NumPy工具包是否安装成功 007 

1.3　PyCharm的下载和安装 008 

1.3.1　下载PyCharm 008 

1.3.2　安装PyCharm 008 

1.3.3　启动并配置PyCharm 010 

第2章　图像处理基础 015 

2.1　图像处理的基本操作 016 

2.1.1　读取图像 016 

2.1.2　显示图像 017 

2.1.3　保存图像 019 

2.1.4　获取图像属性 019 

2.2　像素 020 

2.2.1　确定像素的位置 021 

2.2.2　获取像素的BGR值 022 

2.2.3　修改像素的BGR值 024 

2.3　色彩空间 025 

2.3.1　GRAY色彩空间 025 

2.3.2　HSV色彩空间 026 

2.4　通道 028 

2.4.1　拆分通道 028 

2.4.2　合并通道 030 

2.4.3　alpha通道 032 

2.5　综合案例——显示不同艺术效果下的图像 034 

2.6　实战练习 036 

第3章　NumPy工具包 037 

3.1　NumPy工具包与OpenCV 038 

3.2　数组的类型 038 

3.3　创建数组 039 

3.3.1　最常规的array()方法 039 

3.3.2　创建指定维度和数据类型未初始化的数组 041 

3.3.3　创建用0填充的数组 041 

3.3.4　创建用1填充的数组 042 

3.3.5　创建随机数组 042 

3.4　操作数组 043 

3.4.1　加法运算 043 

3.4.2　减法、乘法和除法运算 043 

3.4.3　幂运算 044 

3.4.4　比较运算 045 

3.4.5　复制数组 045 

3.5　数组的索引和切片 046 

3.5.1　索引 046 

3.5.2　切片式索引 046 

3.5.3　二维数组索引 048 

3.5.4　二维数组切片式索引 049 

3.6　创建图像 050 

3.6.1　创建黑白图像 050 

3.6.2　创建彩色图像 051 

3.6.3　创建随机图像 052 

3.7　综合案例——拼接图像 052 

3.8　实战练习 055 

第4章　绘图及交互 056 

4.1　线段的绘制 056 

4.2　矩形的绘制 058 

4.3　圆形的绘制 059 

4.4　多边形的绘制 061 

4.5　文字的绘制 063 

4.5.1　文字的斜体效果 065 

4.5.2　文字的垂直镜像效果 065 

4.5.3　在图像上绘制文字 066 

4.6　鼠标交互 066 

4.7　滑动条 068 

4.8　综合案例——动态绘制图形 069 

4.9　实战练习 072 

第5章　图像的几何变换 073 

5.1　缩放 074 

5.1.1　通过dsize参数实现缩放 074 

5.1.2　通过fx和fy参数实现缩放 074 

5.2　翻转 076 

5.3　仿射变换 077 

5.3.1　平移 079 

5.3.2　旋转 080 

5.3.3　倾斜 081 

5.4　透视 083 

5.5　综合案例——让图像呈现波浪效果 085 

5.6　实战练习 087 

第6章　图像运算 088 

6.1　掩模 088 

6.2　图像的加运算 090 

6.3　图像的位运算 094 

6.3.1　按位与运算 094 

6.3.2　按位或运算 095 

6.3.3　按位取反运算 097 

6.3.4　按位异或运算 098 

6.4　合并图像 100 

6.4.1　加权和 100 

6.4.2　覆盖 102 

6.5　综合案例——为图像添加水印效果 103 

6.6　实战练习 104 

第7章　阈值 105 

7.1　阈值概述 106 

7.2　阈值处理函数 106 

7.3　二值化阈值处理 107 

7.3.1　“非黑即白”的图像 107 

7.3.2　反二值化处理 109 

7.4　零处理 111 

7.4.1　低于阈值零处理 111 

7.4.2　超出阈值零处理 112 

7.5　截断阈值处理 113 

7.6　自适应阈值处理 114 

7.7　Otsu方法 117 

7.8　综合案例——阈值调试器 119 

7.9　实战练习 120 

第8章　形态学操作 121 

8.1　腐蚀 121 

8.2　膨胀 123 

8.3　开运算 124 

8.4　闭运算 126 

8.5　形态学方法 127 

8.5.1　梯度运算 127 

8.5.2　顶帽运算 128 

8.5.3　黑帽运算 129 

8.6　综合案例——矩形膨胀 130 

8.7　实战练习 132 

第9章　滤波器 133 

9.1　图像平滑处理 133 

9.2　均值滤波器 134 

9.3　中值滤波器 136 

9.4　高斯滤波器 138 

9.5　双边滤波器 140 

9.6　综合案例——图像的锐化 142 

9.7　实战练习 144 

第10章　图形检测 145 

10.1　Canny边缘检测 145 

10.2　霍夫变换 147 

10.2.1　直线检测 147 

10.2.2　圆环检测 149 

10.3　综合案例——对噪声图像进行Canny边缘检测 150 

10.4　实战练习 151 

第11章　图像轮廓 152 

11.1　图像轮廓的操作 152 

11.1.1　查找轮廓 152 

11.1.2　绘制轮廓 153 

11.2　轮廓拟合 156 

11.2.1　矩形包围框 156 

11.2.2　圆形包围框 157 

11.2.3　最小三角包围框 158 

11.2.4　最优椭圆包围框 159 

11.3　凸包 160 

11.4　综合案例——计算图形的重心坐标 161 

11.5　实战练习 164 

第12章　模板匹配 165 

12.1　模板匹配方法 165 

12.2　单模板匹配 167 

12.2.1　单目标匹配 167 

12.2.2　多目标匹配 170 

12.3　多模板匹配 174 

12.4　综合案例——查找文件中重复的图像 176 

12.5　实战练习 177 

第13章　视频处理 179 

13.1　读取并显示摄像头视频 179 

13.1.1　VideoCapture类 180 

13.1.2　如何使用VideoCapture类 181 

13.2　播放视频文件 185 

13.2.1　读取并显示视频文件 185 

13.2.2　视频的暂停播放和继续播放 186 

13.2.3　获取视频文件的属性 188 

13.3　保存视频文件 189 

13.3.1　VideoWriter类 189 

13.3.2　如何使用VideoWriter类 191 

13.4　综合案例——按一定间隔截取视频帧 195 

13.5　实战练习 196 

第14章　人脸检测与识别 197 

14.1　人脸检测 197 

14.1.1　级联分类器 198 

14.1.2　加载级联分类器 199 

14.1.3　调用级联分类器对象 200 

14.2　检测其他内容 201 

14.2.1　眼睛检测 201 

14.2.2　猫脸检测 202 

14.2.3　行人检测 203 

14.2.4　车牌检测 204 

14.3　人脸识别 205 

14.3.1　Eigenfaces人脸识别器 205 

14.3.2　Fisherfaces人脸识别器 208 

14.3.3　Local Binary Pattern Histogram人脸识别器 210 

14.4　综合案例——戴墨镜的贴图特效 213 

14.5　实战练习 215 

第2篇  实战篇217 

第15章　更改卡通人物的衣服颜色 218 

15.1　案例效果预览 218 

15.2　业务流程图 219 

15.3　实现步骤 219 

15.3.1　复制图像 219 

15.3.2　互换颜色分量 221 

15.3.3　显示更改颜色后的结果 222 

第16章　图像操作之均分、截取和透视（OpenCV NumPy实现） 224 

16.1　案例效果预览 225 

16.2　业务流程图 225 

16.3　实现步骤 227 

16.3.1　均分图像 227 

16.3.2　截取图像 228 

16.3.3　透视图像 229 

16.3.4　公共模块 230 

第17章　计算轮廓的面积、周长和极点（OpenCV Python内置函数 NumPy实现） 232 

17.1　案例效果预览 233 

17.2　业务流程图 233 

17.3　实现步骤 234 

17.3.1　计算轮廓的面积 234 

17.3.2　计算轮廓的周长 234 

17.3.3　标记轮廓的极点 235 

17.3.4　公共模块 236 

17.3.5　显示绘制的轮廓面积、轮廓周长和轮廓极点 237 

第18章　掩模调试器（OpenCV NumPy实现） 239 

18.1　案例效果预览 239 

18.2　业务流程图 240 

18.3　实现步骤 241 

18.3.1　HSV基本颜色分量范围 241 

18.3.2　inRange( )方法 241 

18.3.3　滑动条 242 

18.3.4　编码实现 243 

第19章　粘贴带透明区域的图像（OpenCV NumPy实现） 247 

19.1　案例效果预览 247 

19.2　业务流程图 248 

19.3　实现步骤 249 

19.3.1　“遍历像素法”的实现原理 249 

19.3.2　“遍历像素法”的实现过程 250 

19.3.3　“掩模覆盖法”的实现原理 251 

19.3.4　“掩模覆盖法”的实现过程 252 

19.3.5　显示粘贴后的结果图像 254 

第20章　鼠标操作之缩放和移动图像（OpenCV NumPy实现） 256 

20.1　案例效果预览 257 

20.2　业务流程图 258 

20.3　实现步骤 258 

20.3.1　缩放图像 258 

20.3.2　垂直移动图像 260 

20.3.3　水平移动图像 261 

20.3.4　绑定响应函数 262 

第21章　机读答题卡（OpenCV NumPy实现） 263 

21.1　案例效果预览 264 

21.2　业务流程图 265 

21.3　实现步骤 265 

21.3.1　公共工具模块 265 

21.3.2　获取矩形图案的平面透视图 268 

21.3.3　判断填涂的是哪一个选项 269 

21.3.4　判断是哪一道题目 270 

21.3.5　显示机读卡的平面透视图 272 

21.3.6　显示对平面透视图进行二值化阈值处理的结果 273 

21.3.7　显示对二值化阈值处理后的图像进行闭运算后的结果 273 

21.3.8　保存机读卡上填涂的选项 274 

21.3.9　打印在机读卡上填涂的答案 275 

第22章　检测蓝色矩形的交通标志牌（OpenCV NumPy实现） 276 

22.1　案例效果预览 276 

22.2　业务流程图 277 

22.3　实现步骤 277 

22.3.1　提取交通标志牌的蓝色区域 277 

22.3.2　获取交通标志牌的轮廓 279 

22.3.3　闭合交通标志牌的所在区域 280 

22.3.4　标记交通标志牌的所在区域 282 

22.3.5　显示检测到的交通标志 283 

第23章　滤镜编辑器（OpenCV NumPy Math实现） 284 

23.1　案例效果预览 285 

23.2　业务流程图 285 

23.3　实现步骤 286 

23.3.1　导入工具包 286 

23.3.2　浮雕滤镜效果 286 

23.3.3　雕刻滤镜效果 288 

23.3.4　凸透镜滤镜效果 290 

23.3.5　显示、释放窗口 292 

第24章　给图像打马赛克（OpenCV Math实现） 294 

24.1　案例效果预览 295 

24.2　业务流程图 296 

24.3　实现步骤 297 

24.3.1　马赛克的实现原理 297 

24.3.2　给图像整体打马赛克 297 

24.3.3　显示给图像整体打马赛克的效果图 298 

24.3.4　给图像中的人脸打马赛克 299 

24.3.5　显示给图像中的人脸打马赛克的效果图 301 

第25章　给图像的任意区域打马赛克（OpenCV NumPy实现） 303 

25.1　案例效果预览 303 

25.2　业务流程图 304 

25.3　实现步骤 305 

25.3.1　公共工具模块 305 

25.3.2　对已选择区域打马赛克的方法 306 

25.3.3　鼠标交互 307 

25.3.4　选择打马赛克的区域 308 

25.3.5　融合打马赛克的区域 310 

第26章　手势识别（OpenCV NumPy Math实现） 312 

26.1　案例效果预览 312 

26.2　业务流程图 314 

26.3　实现步骤 315 

26.3.1　肤色检测 315 

26.3.2　降噪处理 316 

26.3.3　轮廓处理 316 

26.3.4　计算手势的凹凸点 317 

26.3.5　绘制手势的手指个数 318 

第3篇  强化篇321 

第27章　人工瘦脸（OpenCV NumPy Dlib实现） 322 

27.1　需求分析 323 

27.2　程序设计 323 

27.2.1　开发环境 323 

27.2.2　功能结构 323 

27.2.3　业务流程 323 

27.2.4　程序结构 324 

27.3　知识拓展 324 

27.3.1　Dlib工具包 324 

27.3.2　人脸关键点提取器 326 

27.3.3　编码实现 326 

27.4　模块设计 329 

27.4.1　公共模块 329 

27.4.2　检测人脸关键点模块 329 

27.4.3　局部平移算法模块 331 

27.4.4　双线性插值法模块 331 

27.4.5　瘦脸模块 332 

第28章　MR智能视频打卡系统（OpenCV NumPy os实现） 335 

28.1　需求分析 336 

28.2　系统设计 337 

28.2.1　开发环境 337 

28.2.2　功能结构 337 

28.2.3　业务流程 337 

28.2.4　项目结构 340 

28.3　文件系统设计 341 

28.4　数据实体模块设计 342 

28.5　工具模块设计 343 

28.5.1　公共工具模块 344 

28.5.2　IO流模块 345 

28.5.3　摄像头工具模块 350 

28.6　服务模块设计 352 

28.6.1　人事服务模块 352 

28.6.2　人脸识别服务模块 360 

28.7　程序入口设计 362 

28.7.1　用户权限管理 362 

28.7.2　主菜单设计 363 

28.7.3　人脸打卡功能 364 

28.7.4　为新员工登记人脸照片样本 365 

28.7.5　删除旧员工全部数据 365 

28.7.6　查询员工打卡记录 366 

28.7.7　生成考勤报表 367 

28.7.8　自定义上下班时间 369 

28.7.9　启动程序 371