OpenCV图像处理入门与实践 OpenCV 4计算机视觉 Python实现OpenCV项目实战 图像识别人工智能教程书
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书名：OpenCV图像处理入门与实践
定*：79.9
ISBN：9787**5570567
作者：荣嘉祺
版次：第*版
出版时间：202*-**
内容提要：
OpenCV 是*个开源的计算机视觉库，可以实现计算机视觉算法。本书从 OpenCV 用 Python 实现的基础语法讲起，逐步深入计算机视觉的进*实战，并在最后配合项目实战案例，重点介绍使用 OpenCV 进行人工智能项目以及日常生活中小应用程序开发的方法。通过本书读者*但可以系统地学习有关计算机视觉的知识，而且还能对图像处理的算法有更为深入的理解。 本书基于 Python，由浅入深、循序渐进地介绍了 OpenCV 从入门到实践的内容。本书共 *3 章，内容涵盖OpenCV 基础知识、常见的图像操作、图像去噪、图像轮廓的提取与分析，以及人脸识别、目标追踪等计算机视觉的项目实战。
作者简介：
荣嘉祺 中*通信学会学生会员，CSDN 学生会员。在校期间带队获得“中*智能机器人格斗大赛 - 大学组”二等奖、金砖*家青年*客大赛*胜奖等诸多奖项。深入学习实践OpenCV 多年。
目录：
第 * 章 初识 OpenCV
*.* OpenCV 简介
*.2 OpenCV 的安装
*.2.* 在 Visual Studio 20*7 上安装
*.2.2 在 PyCharm 上安装
*.2.3 在其他编译器上安装
*.3 OpenCV 常用的 Python 内置函数
*.3.* ord 函数
*.3.2 max 函数和 min 函数
*.3.3 sorted 函数
*.4 常见的错误
*.4.* NameErron name ‘np’ is not defined
*.4.2 未知&0xff 产生的错误
*.4.3 图片*法正常显示或程序死机
*.4.4 OpenCV 版本*同产生的问题
*.5 OpenCV 代码体验
第 2 章 图片与初用 OpenCV
2.* 图片在计算机中的存储形式
2.*.* BGR 图
2.*.2 灰度图
2.*.3 HSV 图.
2.*.4 二值图
2.2 图片的读取与写出
2.2.* 图片读取
2.2.2 图片*存
2.2.3 BGR 图的读取与写出
2.2.4 灰度图的读取与写出
2.2.5 图片展示.
2.2.6 图片延时.
2.2.7 图片读取演示
2.3 计算机视觉中常用的图片属性
第 3 章 OpenCV 的基础函数
3.* OpenCV 的绘图函数
3.*.* 画直线
3.*.2 画矩形
3.*.3 画圆
3.*.4 画椭圆
3.*.5 画多边形
3.*.6 添加文字
3.2 OpenCV 的处理鼠标事件函数
3.2.* 调用回调函数
3.2.2 鼠标事件
3.2.3 回调函数
3.3 OpenCV 实现滑动条式调色板
第 4 章 OpenCV 的基础图像操作
4.* 图像的基础操作
4.*.* 获取像素值
4.*.2 修改像素值
4.*.3 拆分及合并图像通道
4.*.4 图像扩边
4.2 图像的算术操作
4.2.* 图像加法
4.2.2 OpenCV 与 NumPy 模块算术加法的区别
4.2.3 图像加法练习
4.2.4 图像加权
4.2.5 图像逻辑运算
4.3 直接像素点操作与 ROI
第 5 章 OpenCV 中动态图像的基础操作
5.* 捕获视频
5.*.* cv2.VideoCapture 函数
5.*.2 摄像头捕获视频
5.*.3 获取本地视频
5.*.4 cv2.VideoWriter 函数
5.*.5 视频的*存
5.*.6 错误处理：函数*存在
5.2 物体追踪
5.2.* 图像的颜色空间转换
5.2.2 构建掩膜
5.2.3 * HSV 图像物体追踪
5.2.4 找到要追踪对象的 HSV 值
第 6 章 OpenCV 图像变换
6.* 缩放变换
6.2 平移变换
6.3 旋转变换
6.4 仿射变换
6.5 透视变换
第 7 章 OpenCV 图像噪点
7.* 图像阈值
7.*.* 简单阈值
7.*.2 自适应阈值
7.*.3 Otsu's 二值化算法
7.2 图像去噪
7.2.* 卷积
7.2.2 2D 卷积
7.2.3 平均卷积
7.2.4 *斯模糊
7.2.5 中值滤波
7.2.6 双边滤波
7.2.7 滤波后的处理操作
7.3 形态学转换
7.3.* 形态学腐蚀
7.3.2 形态学膨胀
7.3.3 形态学*级操作
7.3.4 形态学梯度
7.3.5 形态学礼帽
7.3.6 形态学黑帽
7.3.7 结构化元素
第 8 章 图像边缘
8.* 图像梯度
8.*.* cv2.Sobel 函数
8.*.2 Sobel 算子和 Scharr 算子
8.*.3 Laplacian 算子
8.2 Canny 边缘检测
8.2.* Canny 边缘检测原理
8.2.2 cv2.Canny 函数
8.2.3 Canny 边缘检测实例
8.3 图像金字塔
8.3.* 构建图像金字塔
8.3.2 *斯金字塔
8.3.3 拉普拉斯金字塔
第 9 章 图像轮廓
9.* 什么是轮廓
9.2 轮廓的寻找与绘制
9.2.* 轮廓寻找
9.2.2 轮廓绘制
9.2.3 轮廓的寻找与绘制实例
9.3 轮廓*征
9.3.* 图像的矩
9.3.2 轮廓的重心
9.3.3 轮廓的面积
9.3.4 轮廓的周长
9.3.5 轮廓近似
9.4 凸*
9.5 凸性检测
9.6 轮廓框定
9.6.* 轮廓外接
9.6.2 图像拟合
9.7 轮廓的性质
9.7.* 面积占比
9.7.2 密实度
9.7.3 圆替换
9.7.4 轮廓夹角
9.7.5 轮廓中*点的坐标
9.8 常用的轮廓处理函数
9.8.* 找凸缺陷
9.8.2 判断点与轮廓的位置关系
9.8.3 形状匹配
9.9 轮廓的层次结构
第 *0 章 综合运用 *：现代物体追踪
*0.* 霍夫变换——动态检测
*0.*.* 霍夫变换
*0.*.2 霍夫变换的工作原理
*0.*.3 霍夫变换提取直线的实现原理
*0.*.4 直线检测
*0.*.5 基本霍夫变换的局限性
*0.*.6 动态圆形检测
*0.*.7 其他图形检测
*0.*.8 广义霍夫变换
*0.2 “HSV+轮廓”追踪物体
*0.2.* 基本原理
*0.2.2 实际运用
*0.2.3 *化算法
*0.2.4 噪点去除
*0.3 Camshift 目标追踪
*0.3.* Camshift 目标追踪的原理
*0.3.2 颜色直方图
*0.3.3 Camshift 目标追踪代码分析
*0.4 光流法追踪
*0.4.* 运动场与光流场
*0.4.2 光流法
*0.4.3 直接法
*0.4.4 光流法的代码实现
*0.5 KCF 目标追踪
*0.5.* 工作原理.
*0.5.2 KCF 目标追踪实例
*0.6 多目标追踪
*0.6.* *建单目标对象追踪器
*0.6.2 读取摄像头（视频）内初帧
*0.6.3 在初帧内确定追踪的所有对象
*0.6.4 初始化多目标追踪的类
*0.6.5 更新图像并输出图像
第 ** 章 综合运用 2：图像数据交互
**.* 图像中物体的裁剪
**.*.* 图像的转换和捕捉
**.*.2 图像的去噪和填充
**.*.3 画图像轮廓
**.*.4 图像的截取
**.2 单目测距
**.2.* 单目测距的原理
**.2.2 静态单目测距
**.2.3 动态单目测距
**.3 图像数据上传
**.3.* 邮件的发送协议
**.3.2 基于 SMTP 的邮件发送
**.3.3 *附件的 SMTP 传输
**.3.4 有附件的 SMTP 传输
**.4 图像数据远程交互
**.4.* MQTT 协议
**.4.2 云上设备*建
**.4.3 规则引擎的*建
**.4.4 本地数据发布端代码
**.4.5 本地数据接收端代码
第 *2 章 综合运用 3：图像与现代生活
*2.* 二维码识别
*2.*.* 静态的二维码识别
*2.*.2 动态的二维码识别
*2.2 人脸识别
*2.2.* 人脸识别的原理——Haar*征
*2.2.2 人脸识别的实现
*2.2.3 判断是否存在人脸
*2.3 手势识别
*2.3.* 手势识别的分类
*2.3.2 2D 摄像头手势识别
*2.3.3 手势识别的实现
*2.4 人脸表情识别
*2.4.* 基于 dlib 的人脸表情识别
*2.4.2 静态图像的人脸表情识别
*2.4.3 动态的人脸表情识别
*2.5 文字的挖取与识别
*2.5.* 文字挖取
*2.5.2 文字识别
*2.6 图片与 ASCII 艺术
*2.6.* ASCII 艺术
*2.6.2 图片 ASCII 转换
*2.7 透明实现
*2.7.* 透明实现的原理
*2.7.2 区域检测
*2.7.3 背景帧的替换
*2.7.4 透明实现过程
*2.8 泊松克隆
*2.8.* 泊松克隆简介
*2.8.2 正常克隆
*2.8.3 混合克隆
*2.8.4 迁移融合
*2.9 图像修复
*2.9.* 图像修复原理
*2.9.2 INPAINT_NS 修复
*2.9.3 INPAINT_TELEA 修复
*2.*0 非真实感渲染
*2.*0.* 什么是非真实感渲染
*2.*0.2 *边滤波器
*2.*0.3 细节增强
*2.*0.4 素描滤波器
*2.*0.5 风格滤波
第 *3 章 综合运用 4：图像与工业.
*3.* 中值背景估计
*3.*.* 时间中值滤波
*3.*.2 运用中值滤波进行背景估计
*3.*.3 帧差分
*3.2 ORB 图像对齐
*3.2.* 图像对齐的原理
*3.2.2 寻找对应点
*3.2.3 基于*征的图像对齐步骤
*3.2.4 图像对齐
*3.3 图像填充
*3.3.* 前景与背景
*3.3.2 前背分离
*3.3.3 漫水填充算法
定*：79.9
ISBN：9787**5570567
作者：荣嘉祺
版次：第*版
出版时间：202*-**
内容提要：
OpenCV 是*个开源的计算机视觉库，可以实现计算机视觉算法。本书从 OpenCV 用 Python 实现的基础语法讲起，逐步深入计算机视觉的进*实战，并在最后配合项目实战案例，重点介绍使用 OpenCV 进行人工智能项目以及日常生活中小应用程序开发的方法。通过本书读者*但可以系统地学习有关计算机视觉的知识，而且还能对图像处理的算法有更为深入的理解。 本书基于 Python，由浅入深、循序渐进地介绍了 OpenCV 从入门到实践的内容。本书共 *3 章，内容涵盖OpenCV 基础知识、常见的图像操作、图像去噪、图像轮廓的提取与分析，以及人脸识别、目标追踪等计算机视觉的项目实战。
作者简介：
荣嘉祺 中*通信学会学生会员，CSDN 学生会员。在校期间带队获得“中*智能机器人格斗大赛 - 大学组”二等奖、金砖*家青年*客大赛*胜奖等诸多奖项。深入学习实践OpenCV 多年。
目录：
第 * 章 初识 OpenCV
*.* OpenCV 简介
*.2 OpenCV 的安装
*.2.* 在 Visual Studio 20*7 上安装
*.2.2 在 PyCharm 上安装
*.2.3 在其他编译器上安装
*.3 OpenCV 常用的 Python 内置函数
*.3.* ord 函数
*.3.2 max 函数和 min 函数
*.3.3 sorted 函数
*.4 常见的错误
*.4.* NameErron name ‘np’ is not defined
*.4.2 未知&0xff 产生的错误
*.4.3 图片*法正常显示或程序死机
*.4.4 OpenCV 版本*同产生的问题
*.5 OpenCV 代码体验
第 2 章 图片与初用 OpenCV
2.* 图片在计算机中的存储形式
2.*.* BGR 图
2.*.2 灰度图
2.*.3 HSV 图.
2.*.4 二值图
2.2 图片的读取与写出
2.2.* 图片读取
2.2.2 图片*存
2.2.3 BGR 图的读取与写出
2.2.4 灰度图的读取与写出
2.2.5 图片展示.
2.2.6 图片延时.
2.2.7 图片读取演示
2.3 计算机视觉中常用的图片属性
第 3 章 OpenCV 的基础函数
3.* OpenCV 的绘图函数
3.*.* 画直线
3.*.2 画矩形
3.*.3 画圆
3.*.4 画椭圆
3.*.5 画多边形
3.*.6 添加文字
3.2 OpenCV 的处理鼠标事件函数
3.2.* 调用回调函数
3.2.2 鼠标事件
3.2.3 回调函数
3.3 OpenCV 实现滑动条式调色板
第 4 章 OpenCV 的基础图像操作
4.* 图像的基础操作
4.*.* 获取像素值
4.*.2 修改像素值
4.*.3 拆分及合并图像通道
4.*.4 图像扩边
4.2 图像的算术操作
4.2.* 图像加法
4.2.2 OpenCV 与 NumPy 模块算术加法的区别
4.2.3 图像加法练习
4.2.4 图像加权
4.2.5 图像逻辑运算
4.3 直接像素点操作与 ROI
第 5 章 OpenCV 中动态图像的基础操作
5.* 捕获视频
5.*.* cv2.VideoCapture 函数
5.*.2 摄像头捕获视频
5.*.3 获取本地视频
5.*.4 cv2.VideoWriter 函数
5.*.5 视频的*存
5.*.6 错误处理：函数*存在
5.2 物体追踪
5.2.* 图像的颜色空间转换
5.2.2 构建掩膜
5.2.3 * HSV 图像物体追踪
5.2.4 找到要追踪对象的 HSV 值
第 6 章 OpenCV 图像变换
6.* 缩放变换
6.2 平移变换
6.3 旋转变换
6.4 仿射变换
6.5 透视变换
第 7 章 OpenCV 图像噪点
7.* 图像阈值
7.*.* 简单阈值
7.*.2 自适应阈值
7.*.3 Otsu's 二值化算法
7.2 图像去噪
7.2.* 卷积
7.2.2 2D 卷积
7.2.3 平均卷积
7.2.4 *斯模糊
7.2.5 中值滤波
7.2.6 双边滤波
7.2.7 滤波后的处理操作
7.3 形态学转换
7.3.* 形态学腐蚀
7.3.2 形态学膨胀
7.3.3 形态学*级操作
7.3.4 形态学梯度
7.3.5 形态学礼帽
7.3.6 形态学黑帽
7.3.7 结构化元素
第 8 章 图像边缘
8.* 图像梯度
8.*.* cv2.Sobel 函数
8.*.2 Sobel 算子和 Scharr 算子
8.*.3 Laplacian 算子
8.2 Canny 边缘检测
8.2.* Canny 边缘检测原理
8.2.2 cv2.Canny 函数
8.2.3 Canny 边缘检测实例
8.3 图像金字塔
8.3.* 构建图像金字塔
8.3.2 *斯金字塔
8.3.3 拉普拉斯金字塔
第 9 章 图像轮廓
9.* 什么是轮廓
9.2 轮廓的寻找与绘制
9.2.* 轮廓寻找
9.2.2 轮廓绘制
9.2.3 轮廓的寻找与绘制实例
9.3 轮廓*征
9.3.* 图像的矩
9.3.2 轮廓的重心
9.3.3 轮廓的面积
9.3.4 轮廓的周长
9.3.5 轮廓近似
9.4 凸*
9.5 凸性检测
9.6 轮廓框定
9.6.* 轮廓外接
9.6.2 图像拟合
9.7 轮廓的性质
9.7.* 面积占比
9.7.2 密实度
9.7.3 圆替换
9.7.4 轮廓夹角
9.7.5 轮廓中*点的坐标
9.8 常用的轮廓处理函数
9.8.* 找凸缺陷
9.8.2 判断点与轮廓的位置关系
9.8.3 形状匹配
9.9 轮廓的层次结构
第 *0 章 综合运用 *：现代物体追踪
*0.* 霍夫变换——动态检测
*0.*.* 霍夫变换
*0.*.2 霍夫变换的工作原理
*0.*.3 霍夫变换提取直线的实现原理
*0.*.4 直线检测
*0.*.5 基本霍夫变换的局限性
*0.*.6 动态圆形检测
*0.*.7 其他图形检测
*0.*.8 广义霍夫变换
*0.2 “HSV+轮廓”追踪物体
*0.2.* 基本原理
*0.2.2 实际运用
*0.2.3 *化算法
*0.2.4 噪点去除
*0.3 Camshift 目标追踪
*0.3.* Camshift 目标追踪的原理
*0.3.2 颜色直方图
*0.3.3 Camshift 目标追踪代码分析
*0.4 光流法追踪
*0.4.* 运动场与光流场
*0.4.2 光流法
*0.4.3 直接法
*0.4.4 光流法的代码实现
*0.5 KCF 目标追踪
*0.5.* 工作原理.
*0.5.2 KCF 目标追踪实例
*0.6 多目标追踪
*0.6.* *建单目标对象追踪器
*0.6.2 读取摄像头（视频）内初帧
*0.6.3 在初帧内确定追踪的所有对象
*0.6.4 初始化多目标追踪的类
*0.6.5 更新图像并输出图像
第 ** 章 综合运用 2：图像数据交互
**.* 图像中物体的裁剪
**.*.* 图像的转换和捕捉
**.*.2 图像的去噪和填充
**.*.3 画图像轮廓
**.*.4 图像的截取
**.2 单目测距
**.2.* 单目测距的原理
**.2.2 静态单目测距
**.2.3 动态单目测距
**.3 图像数据上传
**.3.* 邮件的发送协议
**.3.2 基于 SMTP 的邮件发送
**.3.3 *附件的 SMTP 传输
**.3.4 有附件的 SMTP 传输
**.4 图像数据远程交互
**.4.* MQTT 协议
**.4.2 云上设备*建
**.4.3 规则引擎的*建
**.4.4 本地数据发布端代码
**.4.5 本地数据接收端代码
第 *2 章 综合运用 3：图像与现代生活
*2.* 二维码识别
*2.*.* 静态的二维码识别
*2.*.2 动态的二维码识别
*2.2 人脸识别
*2.2.* 人脸识别的原理——Haar*征
*2.2.2 人脸识别的实现
*2.2.3 判断是否存在人脸
*2.3 手势识别
*2.3.* 手势识别的分类
*2.3.2 2D 摄像头手势识别
*2.3.3 手势识别的实现
*2.4 人脸表情识别
*2.4.* 基于 dlib 的人脸表情识别
*2.4.2 静态图像的人脸表情识别
*2.4.3 动态的人脸表情识别
*2.5 文字的挖取与识别
*2.5.* 文字挖取
*2.5.2 文字识别
*2.6 图片与 ASCII 艺术
*2.6.* ASCII 艺术
*2.6.2 图片 ASCII 转换
*2.7 透明实现
*2.7.* 透明实现的原理
*2.7.2 区域检测
*2.7.3 背景帧的替换
*2.7.4 透明实现过程
*2.8 泊松克隆
*2.8.* 泊松克隆简介
*2.8.2 正常克隆
*2.8.3 混合克隆
*2.8.4 迁移融合
*2.9 图像修复
*2.9.* 图像修复原理
*2.9.2 INPAINT_NS 修复
*2.9.3 INPAINT_TELEA 修复
*2.*0 非真实感渲染
*2.*0.* 什么是非真实感渲染
*2.*0.2 *边滤波器
*2.*0.3 细节增强
*2.*0.4 素描滤波器
*2.*0.5 风格滤波
第 *3 章 综合运用 4：图像与工业.
*3.* 中值背景估计
*3.*.* 时间中值滤波
*3.*.2 运用中值滤波进行背景估计
*3.*.3 帧差分
*3.2 ORB 图像对齐
*3.2.* 图像对齐的原理
*3.2.2 寻找对应点
*3.2.3 基于*征的图像对齐步骤
*3.2.4 图像对齐
*3.3 图像填充
*3.3.* 前景与背景
*3.3.2 前背分离
*3.3.3 漫水填充算法
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