圖像局部特征檢測(cè)和描述 基于OpenCV源碼分析的算法與實(shí)現(xiàn)
定 價(jià)：69 元
叢書(shū)名：Python
- 作者：趙春江
- 出版時(shí)間：2018/7/1
- ISBN：9787115461711
- 出 版 社：人民郵電出版社
- 中圖法分類(lèi)：TP391.413
- 頁(yè)碼：286
- 紙張：
- 版次：01
- 開(kāi)本：16開(kāi)
在計(jì)算機(jī)視覺(jué)處理中，特征指的是能夠解決某種特定任務(wù)的信息。圖像局部特征在目標(biāo)識(shí)別、目標(biāo)跟蹤、目標(biāo)匹配、三維重建、圖像檢索等應(yīng)用中發(fā)揮著重要的作用。它是近20年來(lái)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中研究的熱點(diǎn)問(wèn)題之一。
本書(shū)以O(shè)penCV 2.4.9為研究工具，對(duì)其實(shí)現(xiàn)的所有新的特征檢測(cè)和描述算法—Kitchen-Rosenfeld、Canny、Harris、Shi-Tomasi、FAST、MSER、MSCR、SIFT、SURF、BRISK、BRIEF、ORB、FREAK、CenSurE、SimpleBlob等，不僅詳細(xì)分析了它們的原理和實(shí)現(xiàn)方法，還進(jìn)行了詳細(xì)的源碼解析，并且給出了具體的程序?qū)崿F(xiàn)范例，充分體現(xiàn)了理論與實(shí)踐相結(jié)合的特點(diǎn)。
1）本書(shū)基本上包括了OpenCV 2.4.9中實(shí)現(xiàn)的所有局部特征檢測(cè)和描述算法
2）對(duì)算法原理的介紹不僅僅是文獻(xiàn)的簡(jiǎn)單翻譯重復(fù)，還加入了對(duì)算法的理解。
3）從實(shí)現(xiàn)的角度去介紹原理的分析，更注重對(duì)算法所用到的一些背景知識(shí)以及細(xì)節(jié)上的講解。
4）在源碼分析部分，對(duì)每一條代碼都給出了較詳細(xì)的注解。
趙春江，博士，在圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)，人工智能方面有很深入的研究。共主持了兩個(gè)安徽省級(jí)項(xiàng)目。從博士以來(lái)，共發(fā)表論文20余篇，9篇被EI或SCI檢索。
第 1章 Kitchen-Rosenfeld角點(diǎn)檢測(cè) 1
1.1 原理分析 1
1.2 源碼解析 1
1.3 應(yīng)用實(shí)例 3
第 2章 Canny邊緣檢測(cè) 5
2.1 理論分析 5
2.2 源碼解析 7
2.3 應(yīng)用實(shí)例 13
第3章 Harris角點(diǎn)檢測(cè) 16
3.1 理論分析 16
3.2 源碼解析 18
3.3 應(yīng)用實(shí)例 21
第4章 Shi-Tomasi角點(diǎn)檢測(cè) 24
4.1 理論分析 24
4.2 源碼解析 24
4.3 應(yīng)用實(shí)例 29
第5章 SIFT方法 31
5.1 原理分析 31
5.2 源碼解析 42
5.3 應(yīng)用實(shí)例 59
第6章 MSER區(qū)域檢測(cè) 63
6.1 原理分析 63
6.2 源碼解析 66
6.3 應(yīng)用實(shí)例 76
第7章 SURF方法 78
7.1 原理分析 78
7.2 源碼解析 88
7.3 應(yīng)用實(shí)例 108
第8章 FAST角點(diǎn)檢測(cè) 112
8.1 原理分析 112
8.2 源碼解析 113
8.3 應(yīng)用實(shí)例 123
第9章 MSCR彩色圖像區(qū)域檢測(cè) 126
9.1 原理分析 126
9.2 源碼解析 127
9.3 應(yīng)用實(shí)例 139
第 10章 CenSurE檢測(cè)方法 141
10.1 原理分析 141
10.2 源碼解析 146
10.3 應(yīng)用實(shí)例 156
第 11章 BRIEF描述符方法 158
11.1 原理分析 158
11.2 源碼解析 160
11.3 應(yīng)用實(shí)例 162
第 12章 BRISK方法 165
12.1 原理分析 165
12.2 源碼解析 176
12.3 應(yīng)用實(shí)例 220
第 13章 ORB方法 223
13.1 原理分析 223
13.2 源碼解析 225
13.3 應(yīng)用實(shí)例 238
第 14章 FREAK方法 242
14.1 原理分析 242
14.2 源碼解析 245
14.3 應(yīng)用實(shí)例 259
第 15章 SimpleBlob方法 261
15.1 原理分析 261
15.2 源碼解析 264
15.3 應(yīng)用實(shí)例 270
第 16章 密度特征檢測(cè) 272
16.1 原理分析 272
16.2 源碼解析 272
16.3 應(yīng)用實(shí)例 273
附錄A Windows 7系統(tǒng)下OpenCV 2.4.9與 Visual Studio 2012編譯環(huán)境的配置 275
附錄B Windows 7系統(tǒng)下Qt 5.3.1與OpenCV 2.4.9編譯環(huán)境的配置 280
參考文獻(xiàn) 285
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