前言

在数字化时代，图像和视频处理已经成为日常生活中无处不在的技术。从智能手机中的相机应用，到医学成像，再到自动驾驶汽车，计算机视觉技术正在逐渐改变人们的生活和工作方式。C十十与OpenCV结合，为我们提供了一个强大、高效的工具，使我们能够深入探索和应用这一前沿技术。

C十十作为一种广泛使用的编程语言，以其高性能和底层控制的特点，成为众多计算机视觉应用的首选语言。OpenCV(开源计算机视觉库)为我们提供了一个全面的工具箱，帮助我们处理图像和视频，实现从基础操作到高级算法的各种功能。当这两者结合时，我们得到一个既强大又灵活的平台，可以快速开发和部署计算机视觉应用。

我写这本书的初衷，是希望为读者提供一个系统的指南，帮助读者从零开始，掌握C十十和OpenCV的核心概念和技术。无论你是计算机视觉的初学者，还是已经有一定经验的开发者，这本书都会为你提供宝贵的知识和实践经验。

通过阅读本书，你将了解到如何使用C十十和OpenCV进行图像处理、图形绘制、图像分析、视频处理等。同时，我还将深入探讨更为高级的主题，如人脸识别和特征点检测。此外，我还为你准备了一系列实战项目，帮助你将所学知识应用于实际场景中。

在这个快速发展的时代，掌握C十十和OpenCV的知识将为你带来无数的机会。无论你的目标是开发创新的应用、解决具体的问题，还是深化自己的研究，相信这本书都将为你提供必要的工具和知识。

彩图汇总

《C十十 OpenCV图像处理——理论、方法与实践》深入讲解 C十十与 OpenCV 的核心技术,通过丰富的代码示例和实战项目,全面覆盖 C十十 和 OpenCV的基础入门、图像处理基础、高级图像处理技术、图像进阶技术、图像分析与修复、特征点检测与视频处理及人脸识别等内容。

《C十十 OpenCV图像处理——理论、方法与实践》详细介绍C十十与 OpenCV 的起源、优势、开发环境配置,以及图像的读取、显示、保存、像素处理、色彩空间转换、滤波、形态学操作、模板匹配、图像检测、分析修复、特征点匹配、视频处理工具和人脸识别技术;最后通过两个实战项目,帮助读者将所学技术应用于实际的 OpenCV 项目开发,系统全面地提升图像处理与计算机视觉的开发能力。

李宁，华为HDE（HUAWEI Developer Experts），UnityMarvel创始人，开放原子基金会银牌讲师，51CTO学堂金牌讲师，IT畅销书作者。从事软件研究和开发工作超过20年，长期从事编译器、人工智能、Python、JavaScript、Java及跨平台技术的研究和开发工作，曾出版《Python从菜鸟到高手》《Python爬虫从菜鸟到高手》等40余本IT图书。

目录

第1章跨越C十十OpenCV之门

1.1C十十概述

1.1.1C十十的由来

1.1.2C十十的优势

1.1.3编程语言中的排名

1.1.4C十十的版本

1.1.5C十十的应用场景

1.2OpenCV概述

1.2.1计算机视觉

1.2.2OpenCV的功能和特点

1.2.3OpenCV的发展历程

1.2.4OpenCV包含的模块

1.2.5OpenCV的应用场景

1.2.6C十十与OpenCV结合的优势

1.3OpenCV开发环境搭建

1.3.1编译OpenCV SDK

1.3.2配置Visual Studio OpenCV开发环境

1.3.3配置QT OpenCV开发环境

1.4编写第一个基于C十十 OpenCV的应用

1.5本章小结

第2章图像基础知识

2.1图像处理基础

2.1.1读取图像

2.1.2显示图像

2.1.3保存图像

2.1.4获取图像的属性

2.2像素

2.2.1确定像素的位置

2.2.2读取像素的BGR值

2.2.3修改像素的BGR值

2.3色彩空间

2.3.1灰度色彩空间

2.3.2从RGB/BGR色彩空间转换到GRAY色彩空间

2.3.3RGB色彩空间的局限性

2.3.4适合图像处理的HSV色彩空间

2.3.5RGB/BGR色彩空间与HSV色彩空间的相互转换

2.4通道

2.4.1拆分BGR图像中的通道

2.4.2拆分HSV图像中的通道

2.4.3合并B通道图像、G通道图像和R通道图像

2.4.4合并H通道图像、S通道图像和V通道图像

2.4.5调整HSV图像通道的值

2.4.6alpha通道

2.5本章小结

第3章高级图像处理技术

3.1操作图像基础

3.1.1创建黑白图像

3.1.2在黑色图像内部绘制白色同心圆

3.1.3创建彩色图像

3.1.4创建彩色雪花点图像

3.1.5拼接图像

3.1.6将图像变成2×2的网格

3.2图像像素的操作

3.2.1寻找图像像素的最大值和最小值

3.2.2计算图像均值和标准差

3.3图像之间的像素操作

3.3.1两幅图像的比较运算

3.3.2比较两幅图像

3.3.3使用掩模和cv::min()函数截图

3.3.4显示红色图像

3.3.5两幅图像的位运算

3.4图像二值化

3.5多阈值比较与LUT

3.6图像连接和图像变换

3.6.1图像尺寸变换

3.6.2图像翻转变换

3.6.3图像仿射变换

3.6.4图像透视变换

3.6.5极坐标变换

3.7感兴趣区域

3.8图像金字塔

3.8.1高斯金字塔

3.8.2拉普拉斯金字塔

3.9本章小结

第4章绘制图形

4.1使用不同粗细和颜色的直线绘制“王”字

4.2绘制嵌套矩形

4.3绘制圆形

4.3.1绘制彩色同心圆

4.3.2动态随机彩色实心圆

4.3.3粒子爆炸

4.4绘制椭圆形的眼睛

4.5绘制五角星

4.6绘制文本

4.6.1用不同字体绘制文字“OpenCV”

4.6.2绘制镜像中文效果

4.6.3图像上的旋转缩放文字

4.7本章小结

第5章直方图

5.1直方图的计算和绘制

5.1.1计算和绘制灰度图像的直方图

5.1.2绘制简单的直方图

5.1.3计算和绘制彩色图像的直方图

5.22D直方图

5.3直方图的操作

5.3.1直方图归一化

5.3.2直方图比较

5.3.3直方图均衡化

5.3.4直方图匹配

5.3.5直方图反向投影

5.4图像模板匹配

5.5本章小结

第6章图像滤波

6.1图像卷积

6.2生成图像噪声

6.2.1椒盐噪声

6.2.2高斯噪声

6.2.3泊松噪声

6.2.4条纹噪声

6.3线性滤波

6.3.1均值滤波

6.3.2高斯滤波

6.3.3可分离滤波

6.4非线性滤波

6.4.1中值滤波

6.4.2双边滤波

6.5本章小结

第7章图像形态学操作

7.1像素距离与连通域

7.1.1计算像素距离

7.1.2连通域分析

7.2腐蚀与膨胀

7.2.1腐蚀

7.2.2膨胀

7.3形态学操作

7.3.1开运算

7.3.2闭运算

7.3.3形态学梯度运算

7.3.4顶帽运算

7.3.5黑帽运算

7.3.6击中击不中变换

7.3.7图像细化

7.4本章小结

第8章图形检测

8.1形状检测

8.1.1直线检测

8.1.2直线拟合

8.1.3圆形检测

8.2图像的轮廓

8.2.1绘制几何图像的轮廓

8.2.2绘制人物肖像的轮廓

8.2.3轮廓面积

8.2.4轮廓长度

8.2.5轮廓外接矩形

8.2.6轮廓外接多边形

8.2.7点到轮廓的距离

8.2.8凸包检测

8.2.9Canny边缘检测

8.3矩的计算

8.3.1空间矩和中心矩

8.3.2Hu矩

8.3.3使用Hu矩识别字母

8.4点集拟合

8.5二维码检测

8.6本章小结

第9章模板匹配

9.1模板匹配函数

9.2在图像中寻找目标

9.3挑出重复的图像

9.4找到图像中所有相似的目标

9.5在图像上搜索多组相同的目标

9.6统计北京地铁站的站点数量

9.7本章小结

第10章图像分析与修复

10.1傅里叶变换

10.1.1离散傅里叶变换

10.1.2通过傅里叶变换计算卷积

10.1.3使用离散余弦变换添加水印

10.2积分图像

10.3图像分割

10.3.1浸水填充法

10.3.2分水岭法

10.3.3GrabCut法

10.3.4Mean?Shift法

10.4去除照片上的划痕

10.5本章小结

第11章特征点检测与匹配

11.1角点检测

11.1.1绘制关键点

11.1.2Harris角点检测与绘制

11.1.3Shi?Tomasi角点检测与绘制

11.1.4亚像素级别角点检测与绘制

11.2特征点检测

11.2.1关键点和描述子

11.2.2SIFT特征点检测

11.2.3ORB特征点检测

11.3特征点匹配与绘制

11.3.1暴力匹配与绘制

11.3.2FLANN匹配

11.3.3RANSAC匹配

11.4本章小结

第12章视频处理

12.1控制摄像头

12.1.1拍照

12.1.2录制视频

12.1.3录制彩色与灰度混合的视频

12.2播放视频文件

12.3获取视频文件的属性

12.4本章小结

第13章人脸识别

13.1级联分类器

13.2分析人脸的位置

13.3戴墨镜特效

13.4识别眼睛

13.5识别猫脸

13.6本章小结

第14章项目实战： 图像加密和解密

14.1加密和解密原理

14.2对整幅图像加密和解密

14.3ROI方式脸部打码和解码

14.4本章小结

第15章项目实战： 答题卡识别

15.1识别单道题目

15.2检索答题卡的外轮廓

15.3对答题卡进行倾斜校正与裁边处理

15.4对答题卡进行反二值化处理

15.5找到答题卡内所有的选项轮廓

15.6识别整张答题卡

15.7本章小结