OpenCV計(jì)算機(jī)視覺編程攻略 第3版
定 價(jià)：79 元
- 作者：羅伯特·拉戈尼爾（Robert Laganière） 著，相銀初 譯
- 出版時(shí)間：2018/5/1
- ISBN：9787115480934
- 出 版 社：人民郵電出版社
- 中圖法分類：TP391.413
- 頁碼：308
- 紙張：膠版紙
- 版次：1
- 開本：16開
本書結(jié)合C++和OpenCV全面講解計(jì)算機(jī)視覺編程，不僅涵蓋計(jì)算機(jī)視覺和圖像處理的基礎(chǔ)知識(shí)，而且通過完整示例講解OpenCV的重要類和函數(shù)。主要內(nèi)容包括OpenCV庫的安裝和部署、圖像增強(qiáng)、像素操作、圖形分析等各種技術(shù)，并且詳細(xì)介紹了如何處理來自文件或攝像機(jī)的視頻，以及如何檢測(cè)和跟蹤移動(dòng)對(duì)象。
第3版針對(duì)OpenCV新版本進(jìn)行了修改，調(diào)整了很多函數(shù)和算法說明，還增加了立體圖像深度檢測(cè)、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤、人臉識(shí)別、人臉定位、行人檢測(cè)等內(nèi)容，適合計(jì)算機(jī)視覺新手、專業(yè)軟件開發(fā)人員、學(xué)生，以及所有想要了解圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的人員學(xué)習(xí)參考。
作為人工智能的“眼睛”，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)一直備受關(guān)注，輔助駕駛、視頻監(jiān)控等相關(guān)應(yīng)用也越來越多。流行的開源程序庫OpenCV無疑是開發(fā)智能計(jì)算機(jī)視覺程序的****。它包含500多個(gè)用于圖像和視頻分析的優(yōu)化算法，2013年升級(jí)的OpenCV 3版本在易用性上也有了極大提升。
本書系統(tǒng)介紹OpenCV 3，帶領(lǐng)讀者由淺入深地了解如何開發(fā)計(jì)算機(jī)視覺程序。作者從構(gòu)建可以讀取并顯示圖像的簡(jiǎn)單應(yīng)用開始，解釋和探討了圖形和圖像識(shí)別的具體方法，對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)和目標(biāo)識(shí)別等當(dāng)前流行的主題也有介紹。
本書主要內(nèi)容包括：
OpenCV庫基本結(jié)構(gòu)
通過操作像素處理圖像
用直方圖分析圖像
將圖像分割成同質(zhì)區(qū)域，并提取有意義的物體
使用圖像濾波技術(shù)提高圖像品質(zhì)
利用圖像幾何學(xué)，建立同一場(chǎng)景不同視角的對(duì)應(yīng)關(guān)系
根據(jù)圖像的不同視角標(biāo)定相機(jī)
使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)檢測(cè)圖像中的行人和物體
根據(jù)多個(gè)圖像重構(gòu)三維場(chǎng)景
Robert Laganière，加拿大渥太華大學(xué)電氣工程與計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院教授，并在VIVA實(shí)驗(yàn)室執(zhí)教。曾獲得基于內(nèi)容的視頻分析、視覺監(jiān)控、駕駛輔助、目標(biāo)識(shí)別與跟蹤等領(lǐng)域的多項(xiàng)專利。Visual Cortek公司創(chuàng)始人，Cognivue、iWatchlife、Tempo Analytics等多家初創(chuàng)公司的科學(xué)家。
第 1章 圖像編程入門 1
1．1 簡(jiǎn)介 1
1．2 安裝OpenCV庫 1
1．2．1 準(zhǔn)備工作 1
1．2．2 如何實(shí)現(xiàn) 2
1．2．3 實(shí)現(xiàn)原理 4
1．2．4 擴(kuò)展閱讀 5
1．2．5 參閱 6
1．3 裝載、顯示和存儲(chǔ)圖像 6
1．3．1 準(zhǔn)備工作 6
1．3．2 如何實(shí)現(xiàn) 6
1．3．3 實(shí)現(xiàn)原理 8
1．3．4 擴(kuò)展閱讀 9
1．3．5 參閱 11
1．4 深入了解cv：：Mat 11
1．4．1 如何實(shí)現(xiàn) 11
1．4．2 實(shí)現(xiàn)原理 13
1．4．3 擴(kuò)展閱讀 16
1．4．4 參閱 17
1．5 定義感興趣區(qū)域 17
1．5．1 準(zhǔn)備工作 17
1．5．2 如何實(shí)現(xiàn) 17
1．5．3 實(shí)現(xiàn)原理 18
1．5．4 擴(kuò)展閱讀 18
1．5．5 參閱 19
第 2 章 操作像素 20
2．1 簡(jiǎn)介 20
2．2 訪問像素值 21
2．2．1 準(zhǔn)備工作 21
2．2．2 如何實(shí)現(xiàn) 21
2．2．3 實(shí)現(xiàn)原理 23
2．2．4 擴(kuò)展閱讀 24
2．2．5 參閱 24
2．3 用指針掃描圖像 24
2．3．1 準(zhǔn)備工作 25
2．3．2 如何實(shí)現(xiàn) 25
2．3．3 實(shí)現(xiàn)原理 26
2．3．4 擴(kuò)展閱讀 27
2．3．5 參閱 31
2．4 用迭代器掃描圖像 31
2．4．1 準(zhǔn)備工作 31
2．4．2 如何實(shí)現(xiàn) 31
2．4．3 實(shí)現(xiàn)原理 32
2．4．4 擴(kuò)展閱讀 33
2．4．5 參閱 33
2．5 編寫高效的圖像掃描循環(huán) 33
2．5．1 如何實(shí)現(xiàn) 34
2．5．2 實(shí)現(xiàn)原理 34
2．5．3 擴(kuò)展閱讀 36
2．5．4 參閱 36
2．6 掃描圖像并訪問相鄰像素 36
2．6．1 準(zhǔn)備工作 36
2．6．2 如何實(shí)現(xiàn) 36
2．6．3 實(shí)現(xiàn)原理 38
2．6．4 擴(kuò)展閱讀 38
2．6．5 參閱 39
2．7 實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的圖像運(yùn)算 39
2．7．1 準(zhǔn)備工作 39
2．7．2 如何實(shí)現(xiàn) 40
2．7．3 實(shí)現(xiàn)原理 40
2．7．4 擴(kuò)展閱讀 41
2．8 圖像重映射 42
2．8．1 如何實(shí)現(xiàn) 42
2．8．2 實(shí)現(xiàn)原理 43
2．8．3 參閱 44
第3 章 處理圖像的顏色 45
3．1 簡(jiǎn)介 45
3．2 用策略設(shè)計(jì)模式比較顏色 45
3．2．1 如何實(shí)現(xiàn) 46
3．2．2 實(shí)現(xiàn)原理 47
3．2．3 擴(kuò)展閱讀 50
3．2．4 參閱 53
3．3 用GrabCut 算法分割圖像 53
3．3．1 如何實(shí)現(xiàn) 54
3．3．2 實(shí)現(xiàn)原理 56
3．3．3 參閱 56
3．4 轉(zhuǎn)換顏色表示法 56
3．4．1 如何實(shí)現(xiàn) 57
3．4．2 實(shí)現(xiàn)原理 58
3．4．3 參閱 59
3．5 用色調(diào)、飽和度和亮度表示顏色 59
3．5．1 如何實(shí)現(xiàn) 59
3．5．2 實(shí)現(xiàn)原理 61
3．5．3 拓展閱讀 64
3．5．4 參閱 66
第4 章 用直方圖統(tǒng)計(jì)像素 67
4．1 簡(jiǎn)介 67
4．2 計(jì)算圖像直方圖 67
4．2．1 準(zhǔn)備工作 68
4．2．2 如何實(shí)現(xiàn) 68
4．2．3 實(shí)現(xiàn)原理 72
4．2．4 擴(kuò)展閱讀 72
4．2．5 參閱 74
4．3 利用查找表修改圖像外觀 74
4．3．1 如何實(shí)現(xiàn) 74
4．3．2 實(shí)現(xiàn)原理 75
4．3．3 擴(kuò)展閱讀 76
4．3．4 參閱 78
4．4 直方圖均衡化 78
4．4．1 如何實(shí)現(xiàn) 78
4．4．2 實(shí)現(xiàn)原理 79
4．5 反向投影直方圖檢測(cè)特定圖像內(nèi)容 79
4．5．1 如何實(shí)現(xiàn) 80
4．5．2 實(shí)現(xiàn)原理 81
4．5．3 擴(kuò)展閱讀 82
4．5．4 參閱 84
4．6 用均值平移算法查找目標(biāo) 85
4．6．1 如何實(shí)現(xiàn) 85
4．6．2 實(shí)現(xiàn)原理 87
4．6．3 參閱 88
4．7 比較直方圖搜索相似圖像 88
4．7．1 如何實(shí)現(xiàn) 88
4．7．2 實(shí)現(xiàn)原理 90
4．7．3 參閱 90
4．8 用積分圖像統(tǒng)計(jì)像素 91
4．8．1 如何實(shí)現(xiàn) 91
4．8．2 實(shí)現(xiàn)原理 92
4．8．3 擴(kuò)展閱讀 93
4．8．4 參閱 99
第5 章 用形態(tài)學(xué)運(yùn)算變換圖像 100
5．1 簡(jiǎn)介 100
5．2 用形態(tài)學(xué)濾波器腐蝕和膨脹圖像 100
5．2．1 準(zhǔn)備工作 101
5．2．2 如何實(shí)現(xiàn) 101
5．2．3 實(shí)現(xiàn)原理 102
5．2．4 擴(kuò)展閱讀 103
5．2．5 參閱 104
5．3 用形態(tài)學(xué)濾波器開啟和閉合圖像 104
5．3．1 如何實(shí)現(xiàn) 104
5．3．2 實(shí)現(xiàn)原理 105
5．3．3 參閱 106
5．4 在灰度圖像中應(yīng)用形態(tài)學(xué)運(yùn)算 106
5．4．1 如何實(shí)現(xiàn) 106
5．4．2 實(shí)現(xiàn)原理 107
5．4．3 參閱 108
5．5 用分水嶺算法實(shí)現(xiàn)圖像分割 108
5．5．1 如何實(shí)現(xiàn) 109
5．5．2 實(shí)現(xiàn)原理 111
5．5．3 擴(kuò)展閱讀 112
5．5．4 參閱 114
5．6 用MSER 算法提取特征區(qū)域 114
5．6．1 如何實(shí)現(xiàn) 114
5．6．2 實(shí)現(xiàn)原理 116
5．6．3 參閱 118
第6 章 圖像濾波 119
6．1 簡(jiǎn)介 119
6．2 低通濾波器 120
6．2．1 如何實(shí)現(xiàn) 120
6．2．2 實(shí)現(xiàn)原理 121
6．2．3 參閱 123
6．3 用濾波器進(jìn)行縮減像素采樣 124
6．3．1 如何實(shí)現(xiàn) 124
6．3．2 實(shí)現(xiàn)原理 125
6．3．3 擴(kuò)展閱讀 126
6．3．4 參閱 127
6．4 中值濾波器 128
6．4．1 如何實(shí)現(xiàn) 128
6．4．2 實(shí)現(xiàn)原理 129
6．5 用定向?yàn)V波器檢測(cè)邊緣 129
6．5．1 如何實(shí)現(xiàn) 130
6．5．2 實(shí)現(xiàn)原理 132
6．5．3 擴(kuò)展閱讀 135
6．5．4 參閱 136
6．6 計(jì)算拉普拉斯算子 136
6．6．1 如何實(shí)現(xiàn) 137
6．6．2 實(shí)現(xiàn)原理 138
6．6．3 擴(kuò)展閱讀 141
6．6．4 參閱 142
第7 章 提取直線、輪廓和區(qū)域 143
7．1 簡(jiǎn)介 143
7．2 用Canny 算子檢測(cè)圖像輪廓 143
7．2．1 如何實(shí)現(xiàn) 143
7．2．2 實(shí)現(xiàn)原理 145
7．2．3 參閱 146
7．3 用霍夫變換檢測(cè)直線 146
7．3．1 準(zhǔn)備工作 146
7．3．2 如何實(shí)現(xiàn) 147
7．3．3 實(shí)現(xiàn)原理 151
7．3．4 擴(kuò)展閱讀 153
7．3．5 參閱 155
7．4 點(diǎn)集的直線擬合 155
7．4．1 如何實(shí)現(xiàn) 155
7．4．2 實(shí)現(xiàn)原理 157
7．4．3 擴(kuò)展閱讀 158
7．5 提取連續(xù)區(qū)域 158
7．5．1 如何實(shí)現(xiàn) 159
7．5．2 實(shí)現(xiàn)原理 160
7．5．3 擴(kuò)展閱讀 161
7．6 計(jì)算區(qū)域的形狀描述子 161
7．6．1 如何實(shí)現(xiàn) 162
7．6．2 實(shí)現(xiàn)原理 163
7．6．3 擴(kuò)展閱讀 164
第8 章 檢測(cè)興趣點(diǎn) 166
8．1 簡(jiǎn)介 166
8．2 檢測(cè)圖像中的角點(diǎn) 166
8．2．1 如何實(shí)現(xiàn) 167
8．2．2 實(shí)現(xiàn)原理 171
8．2．3 擴(kuò)展閱讀 172
8．2．4 參閱 174
8．3 快速檢測(cè)特征 174
8．3．1 如何實(shí)現(xiàn) 174
8．3．2 實(shí)現(xiàn)原理 175
8．3．3 擴(kuò)展閱讀 176
8．3．4 參閱 178
8．4 尺度不變特征的檢測(cè) 178
8．4．1 如何實(shí)現(xiàn) 179
8．4．2 實(shí)現(xiàn)原理 180
8．4．3 擴(kuò)展閱讀 181
8．4．4 參閱 183
8．5 多尺度FAST 特征的檢測(cè) 183
8．5．1 如何實(shí)現(xiàn) 183
8．5．2 實(shí)現(xiàn)原理 184
8．5．3 擴(kuò)展閱讀 185
8．5．4 參閱 186
第9 章 描述和匹配興趣點(diǎn) 187
9．1 簡(jiǎn)介 187
9．2 局部模板匹配 187
9．2．1 如何實(shí)現(xiàn) 188
9．2．2 實(shí)現(xiàn)原理 190
9．2．3 擴(kuò)展閱讀 191
9．2．4 參閱 192
9．3 描述并匹配局部強(qiáng)度值模式 192
9．3．1 如何實(shí)現(xiàn) 193
9．3．2 實(shí)現(xiàn)原理 195
9．3．3 擴(kuò)展閱讀 196
9．3．4 參閱 199
9．4 用二值描述子匹配關(guān)鍵點(diǎn) 199
9．4．1 如何實(shí)現(xiàn) 199
9．4．2 實(shí)現(xiàn)原理 200
9．4．3 擴(kuò)展閱讀 201
9．4．4 參閱 202
第 10 章 估算圖像之間的投影關(guān)系 203
10．1 簡(jiǎn)介 203
10．2 計(jì)算圖像對(duì)的基礎(chǔ)矩陣 205
10．2．1 準(zhǔn)備工作 205
10．2．2 如何實(shí)現(xiàn) 206
10．2．3 實(shí)現(xiàn)原理 208
10．2．4 參閱 209
10．3 用RANSAC（隨機(jī)抽樣一致性）算法匹配圖像 209
10．3．1 如何實(shí)現(xiàn) 209
10．3．2 實(shí)現(xiàn)原理 212
10．3．3 擴(kuò)展閱讀 213
10．4 計(jì)算兩幅圖像之間的單應(yīng)矩陣 214
10．4．1 準(zhǔn)備工作 214
10．4．2 如何實(shí)現(xiàn) 215
10．4．3 實(shí)現(xiàn)原理 217
10．4．4 擴(kuò)展閱讀 218
10．4．5 參閱 219
10．5 檢測(cè)圖像中的平面目標(biāo) 219
10．5．1 如何實(shí)現(xiàn) 219
10．5．2 實(shí)現(xiàn)原理 221
10．5．3 參閱 224
第 11 章 三維重建 225
11．1 簡(jiǎn)介 225
11．2 相機(jī)標(biāo)定 226
11．2．1 如何實(shí)現(xiàn) 227
11．2．2 實(shí)現(xiàn)原理 230
11．2．3 擴(kuò)展閱讀 232
11．2．4 參閱 233
11．3 相機(jī)姿態(tài)還原 233
11．3．1 如何實(shí)現(xiàn) 233
11．3．2 實(shí)現(xiàn)原理 235
11．3．3 擴(kuò)展閱讀 236
11．3．4 參閱 238
11．4 用標(biāo)定相機(jī)實(shí)現(xiàn)三維重建 238
11．4．1 如何實(shí)現(xiàn) 238
11．4．2 實(shí)現(xiàn)原理 241
11．4．3 擴(kuò)展閱讀 243
11．4．4 參閱 244
11．5 計(jì)算立體圖像的深度 244
11．5．1 準(zhǔn)備工作 244
11．5．2 如何實(shí)現(xiàn) 245
11．5．3 實(shí)現(xiàn)原理 247
11．5．4 參閱 247
第 12 章 處理視頻序列 248
12．1 簡(jiǎn)介 248
12．2 讀取視頻序列 248
12．2．1 如何實(shí)現(xiàn) 248
12．2．2 實(shí)現(xiàn)原理 250
12．2．3 擴(kuò)展閱讀 251
12．2．4 參閱 251
12．3 處理視頻幀 251
12．3．1 如何實(shí)現(xiàn) 251
12．3．2 實(shí)現(xiàn)原理 252
12．3．3 擴(kuò)展閱讀 256
12．3．4 參閱 258
12．4 寫入視頻幀 258
12．4．1 如何實(shí)現(xiàn) 259
12．4．2 實(shí)現(xiàn)原理 259
12．4．3 擴(kuò)展閱讀 262
12．4．4 參閱 263
12．5 提取視頻中的前景物體 263
12．5．1 如何實(shí)現(xiàn) 264
12．5．2 實(shí)現(xiàn)原理 266
12．5．3 擴(kuò)展閱讀 266
12．5．4 參閱 268
第 13 章 跟蹤運(yùn)動(dòng)目標(biāo) 269
13．1 簡(jiǎn)介 269
13．2 跟蹤視頻中的特征點(diǎn) 269
13．2．1 如何實(shí)現(xiàn) 269
13．2．2 實(shí)現(xiàn)原理 274
13．2．3 參閱 274
13．3 估算光流 275
13．3．1 準(zhǔn)備工作 275
13．3．2 如何實(shí)現(xiàn) 276
13．3．3 實(shí)現(xiàn)原理 278
13．3．4 參閱 279
13．4 跟蹤視頻中的物體 279
13．4．1 如何實(shí)現(xiàn) 279
13．4．2 實(shí)現(xiàn)原理 282
13．4．3 參閱 284
第 14 章 實(shí)用案例 285
14．1 簡(jiǎn)介 285
14．2 人臉識(shí)別 286
14．2．1 如何實(shí)現(xiàn) 286
14．2．2 實(shí)現(xiàn)原理 288
14．2．3 參閱 290
14．3 人臉定位 291
14．3．1 準(zhǔn)備工作 291
14．3．2 如何實(shí)現(xiàn) 292
14．3．3 實(shí)現(xiàn)原理 295
14．3．4 擴(kuò)展閱讀 297
14．3．5 參閱 298
14．4 行人檢測(cè) 298
14．4．1 準(zhǔn)備工作 298
14．4．2 如何實(shí)現(xiàn) 299
14．4．3 實(shí)現(xiàn)原理 302
14．4．4 擴(kuò)展閱讀 304
14．4．5 參閱 308
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