第 1章　OpenCV起步　1 1.1　OpenCV簡介　1 1.1.1　OpenCV主要功能及模塊介紹　1 1.1.2　OpenCV的版本　3 1.1.3　OpenCV-Python　3 1.2　配置開發(fā)環(huán)境　4 1.2.1　安裝Python　4 1.2.2　安裝NumPy　5 1.2.3　安裝OpenCV-Python　6 1.2.4　安裝Visual Studio Code　9 1.3　使用OpenCV文檔和示例　10 1.3.1　查看OpenCV文檔　10 1.3.2　查看OpenCV-Python示例　11 1.4　實驗　13 1.4.1　實驗1：配置虛擬開發(fā)環(huán)境　13 1.4.2　實驗2：在VS Code中運行示例　15 習題　16 第　2章 圖像處理基礎　17 2.1　NumPy簡介　17 2.1.1　數(shù)據(jù)類型　17 2.1.2　創(chuàng)建數(shù)組　18 2.1.3　數(shù)組的形狀　20 2.1.4　索引、切片和迭代　21 2.1.5　數(shù)組運算　22 2.2　圖像基礎操作　24 2.2.1　讀、寫、顯示圖像　24 2.2.2　讀、寫、播放視頻　27 2.2.3　操作灰度圖像　29 2.2.4　操作彩色圖像　30 2.2.5　圖像通道操作　31 2.3　圖像運算　33 2.3.1　加法運算　33 2.3.2　加權加法運算　34 2.3.3　位運算　35 2.4　實驗　36 2.4.1　實驗1：為人物圖像打碼　36 2.4.2　實驗2：創(chuàng)建圖像掩模　37 習題　39 第3章　圖形用戶界面　40 3.1　窗口控制　40 3.1.1　創(chuàng)建和關閉窗口　40 3.1.2　調整窗口大小　41 3.2　繪圖　41 3.2.1　繪制直線　41 3.2.2　繪制矩形　42 3.2.3　繪制圓　43 3.2.4　繪制橢圓　44 3.2.5　繪制多邊形　44 3.2.6　繪制文本　45 3.2.7　繪制箭頭　47 3.3　響應鼠標事件　47 3.4　使用跟蹤欄　49 3.5　實驗　50 3.5.1　實驗1：使用鼠標指針取點繪圖　50 3.5.2　實驗2：使用跟蹤欄選擇通道圖像　51 習題　52 第4章　圖像變換　54 4.1　色彩空間變換　54 4.1.1　RGB色彩空間　54 4.1.2　GRAY色彩空間　55 4.1.3　YCrCb色彩空間　56 4.1.4　HSV色彩空間　57 4.2　幾何變換　58 4.2.1　縮放　58 4.2.2　翻轉　59 4.2.3　仿射　60 4.2.4　透視　64 4.3　圖像模糊　65 4.3.1　均值濾波　65 4.3.2　高斯濾波　67 4.3.3　方框濾波　68 4.3.4　中值濾波　69 4.3.5　雙邊濾波　70 4.3.6　2D卷積　71 4.4　閾值處理　72 4.4.1　全局閾值處理　72 4.4.2　自適應閾值處理　78 4.5　形態(tài)變換　79 4.5.1　形態(tài)操作內核　79 4.5.2　腐蝕　80 4.5.3　膨脹　82 4.5.4　高級形態(tài)操作　83 4.6　實驗　86 4.6.1　實驗1：圖像幾何變換　86 4.6.2　實驗2：圖像形態(tài)變換　87 習題　88 第5章　邊緣和輪廓　89 5.1　邊緣檢測　89 5.1.1　Laplacian邊緣檢測　89 5.1.2　Sobel邊緣檢測　90 5.1.3　Canny邊緣檢測　91 5.2　圖像輪廓　92 5.2.1　查找輪廓　92 5.2.2　繪制輪廓　94 5.2.3　輪廓特征　95 5.3　霍夫變換　106 5.3.1　霍夫直線變換　106 5.3.2　霍夫圓變換　108 5.4　實驗　110 5.4.1　實驗1：執(zhí)行Canny邊緣檢測　110 5.4.2　實驗2：查找和繪制輪廓　111 習題　112 第6章　直方圖　113 6.1　直方圖基礎　113 6.1.1　用hist()函數(shù)繪制直方圖　113 6.1.2　用calcHist()函數(shù)查找直方圖　114 6.1.3　應用掩模的直方圖　115 6.1.4　NumPy中的直方圖　116 6.2　直方圖均衡化　117 6.2.1　普通直方圖均衡化　117 6.2.2　限制對比度自適應直方圖均衡化　118 6.3　二維直方圖　120 6.3.1　OpenCV中的二維直方圖　120 6.3.2　NumPy中的二維直方圖　121 6.4　實驗　122 6.4.1　實驗1：使用NumPy函數(shù)計算直方圖　122 6.4.2　實驗2：使用OpenCV函數(shù)計算直方圖　123 習題　124 第7章　模板匹配和圖像分割　125 7.1　模板匹配　125 7.1.1　單目標匹配　125 7.1.2　多目標匹配　127 7.2　圖像分割　128 7.2.1　使用分水嶺算法分割圖像　128 7.2.2　圖像金字塔　131 7.3　交互式前景提取　135 7.4　實驗　138 7.4.1　實驗1：使用模板匹配查找圖像　138 7.4.2　實驗2：使用交互式前景提取方法分割圖像　139 習題　140 第8章　特征檢測　141 8.1　角檢測　141 8.1.1　哈里斯角檢測　141 8.1.2　優(yōu)化哈里斯角　142 8.1.3　Shi-Tomasi角檢測　143 8.2　特征點檢測　144 8.2.1　FAST特征檢測　145 8.2.2　SIFT特征檢測　146 8.2.3　ORB特征檢測　147 8.3　特征匹配　147 8.3.1　暴力匹配器　147 8.3.2　FLANN匹配器　151 8.4　對象查找　152 8.5　實驗　154 8.5.1　實驗1：應用Shi-Tomasi角檢測器　154 8.5.2　實驗2： 應用特征匹配查找對象　155 習題　157 第9章　人臉檢測和識別　158 9.1　人臉檢測　158 9.1.1　基于Haar的人臉檢測　158 9.1.2　基于深度學習的人臉檢測　161 9.2　人臉識別　162 9.2.1　EigenFaces人臉識別　163 9.2.2　FisherFaces人臉識別　164 9.2.3　LBPH人臉識別　165 9.3　實驗　167 9.3.1　實驗1：使用Haar級聯(lián)檢測器　167 9.3.2　實驗2：使用EigenFaces人臉識別器　168 習題　169 第　10章 機器學習和深度學習　170 10.1　機器學習　170 10.1.1　kNN算法　170 10.1.2　SVM算法　173 10.1.3　k均值聚類算法　175 10.2　深度學習　177 10.2.1　基于深度學習的圖像識別　177 10.2.2　基于深度學習的對象檢測　181 10.3　實驗　185 10.3.1　實驗1：調整圖像顏色　185 10.3.2　實驗2：檢測視頻中的對象　186 習題　188