本書介紹了OpenCV的概念、安裝、應(yīng)用和案例場(chǎng)景，共9章，主要內(nèi)容包括OpenCV概述、基礎(chǔ)圖像處理、圖像繪制、圖像變換、平滑處理和閾值處理、邊緣和輪廓、形態(tài)學(xué)處理、直方圖處理、綜合案例。本書內(nèi)容實(shí)用，理論緊密聯(lián)系實(shí)際，便于廣大讀者的學(xué)習(xí)。
本書主要作為OpenCV圖像處理與計(jì)算機(jī)視覺(jué)入門課程的配套用書。通過(guò)學(xué)習(xí)本書，可以較全面地了解OpenCV的應(yīng)用場(chǎng)景，系統(tǒng)掌握使用OpenCV進(jìn)行圖像處理的方法。通過(guò)原始圖片和處理結(jié)果圖片對(duì)比，直觀地展示了兩者間差異，幫助讀者理解相關(guān)知識(shí)點(diǎn)和操作方法，豐富案例和詳細(xì)代碼有助于讀者達(dá)到學(xué)以致用的效果。
本書不僅適用于高校本、�？平虒W(xué)使用，也可作為相關(guān)技術(shù)人員的參考讀物。
為方便教師教學(xué)和學(xué)生學(xué)習(xí)，本書配有電子課件、微課視頻等配套資源，讀者可登錄機(jī)械工業(yè)出版社教育服務(wù)網(wǎng)（www.cmpedu.com）免費(fèi)注冊(cè)下載，或聯(lián)系編輯（010-88379543）咨詢。

前言
二維碼索引
第1章OpenCV概述
1.1 OpenCV簡(jiǎn)介
1.1.1 OpenCV的功能
1.1.2 OpenCV的版本
1.1.3 OpenCV�睵ython
1.2 開(kāi)發(fā)環(huán)境配置
1.2.1 安裝Python
1.2.2 安裝Numpy
1.2.3 安裝OpenCV�睵ython包
1.2.4 安裝PyCharm
案例
習(xí)題
第2章基礎(chǔ)圖像處理
2.1 圖像處理
2.1.1 讀取圖像
2.1.2 顯示圖像
2.1.3 保存圖像
2.2 視頻處理
2.2.1 讀取視頻
2.2.2 播放視頻
2.3 圖像屬性
2.4 灰度處理
2.5 通道操作
2.5.1 通道拆分
2.5.2 通道合并
2.6 感興趣區(qū)域
2.7 圖像運(yùn)算
2.7.1 加法運(yùn)算
2.7.2 加權(quán)加法運(yùn)算
2.7.3 位運(yùn)算
案例
習(xí)題
第3章圖像繪制
3.1 繪制線段與箭頭線
3.1.1 繪制線段
3.1.2 繪制箭頭線
3.2 繪制矩形與填充圖形
3.2.1 繪制矩形
3.2.2 繪制填充圖形
3.3 繪制圓形
3.4 繪制橢圓
3.5 繪制多邊形
3.6 添加文字
3.7 其他繪圖函數(shù)
3.8 鼠標(biāo)交互操作
3.8.1 setMouseCallback函數(shù)
3.8.2 onMouse函數(shù)
3.8.3 createTrackbar函數(shù)
案例
習(xí)題
第4章圖像變換
4.1 色彩空間變換
4.1.1 RGB色彩空間
4.1.2 GRAY色彩空間
4.1.3 YCrCb色彩空間
4.1.4 HSV色彩空間
4.2 幾何變換
4.2.1 縮放
4.2.2 平移
4.2.3 旋轉(zhuǎn)
4.2.4 仿射
4.2.5 透視
案例
習(xí)題
第5章平滑處理和閾值處理
5.1 平滑處理
5.1.1 均值濾波
5.1.2 方框?yàn)V波
5.1.3 高斯濾波
5.1.4 中值濾波
5.1.5 雙邊濾波
5.1.6 2D卷積
5.2 閾值處理
5.2.1 簡(jiǎn)單閾值
5.2.2 自適應(yīng)閾值
5.2.3 Otsu閾值
案例
習(xí)題
第6章邊緣和輪廓
6.1 邊緣檢測(cè)
6.1.1 Sobel算子
6.1.2 Laplacian算子
6.1.3 Canny邊緣檢測(cè)
6.2 圖像輪廓
6.2.1 查找輪廓
6.2.2 繪制輪廓
6.2.3 輪廓特征
6.2.4 輪廓擬合
6.3 霍夫變換
6.3.1 直線檢測(cè)
6.3.2 圓檢測(cè)
案例
習(xí)題
第7章形態(tài)學(xué)處理
7.1 腐蝕
7.1.1 腐蝕概述
7.1.2 腐蝕核（結(jié)構(gòu)元素）
7.2 膨脹
7.3 開(kāi)運(yùn)算
7.4 閉運(yùn)算
7.5 形態(tài)學(xué)梯度
7.6 頂帽子
7.7 黑帽子
案例
習(xí)題
第8章直方圖處理
8.1 直方圖計(jì)算
8.1.1 灰色圖像直方圖
8.1.2 彩色圖像直方圖
8.2 直方圖繪制
8.2.1 使用Matplotlib繪制直方圖
8.2.2 使用OpenCV繪制直方圖
8.3 直方圖均衡化
8.3.1 全局均衡化
8.3.2 自適應(yīng)均衡化
8.4 直方圖規(guī)定化
案例
習(xí)題
第9章綜合案例
9.1 人臉檢測(cè)
9.1.1 基于 Haar 特征的人臉檢測(cè)
9.1.2 基于 EigenFaces 的人臉檢測(cè)
9.2 車道檢測(cè)
9.2.1 車道線圖像預(yù)處理
9.2.2 車道線邊緣檢測(cè)
9.2.3 車道線霍夫直線變換
9.2.4 車道線計(jì)算
9.2.5 車道線檢測(cè)完整代碼
習(xí)題
參考文獻(xiàn)