學習OpenCV（中文版）

內容簡介

本書由OpenCV發起人所寫，站在一線開發人員的角度用通俗易懂的語言解釋了OpenCV的緣起和計算機視覺基礎結構，演示了如何用OpenCV和現有的自由代碼為各種各樣的機器進行編程，這些都有助於讀者迅速入門並漸入佳境，興趣盎然地深入探索計算機視覺領域。

本書可作為信息處理、計算機、機器人、人工智慧、遙感圖像處理、認知神經科學等有關專業的高年級學生或研究生的教學用書，也可供相關領域的研究工作者參考。

透過本書，您將置身於迅速發展的計算機視覺領域。本書由自由開源OpenCV的發起人所著，介紹了計算機視覺，並通過實例演示了如何快速生成這樣的套用——能使計算機“看到”並根據由此獲取的數據做出決策。

計算機視覺無處不在，安全系統、製造檢驗系統、醫學圖像分析、無人機等都可以見到它的蹤影。它與Google Map和Google Earth緊密結合，它檢查LCD螢幕上的像素，它確保襯衫上的每個針腳都能完全縫合。OpenCV提供了一個簡易好用的計算機視覺框架和一個豐富的庫，後者包含500多個可實時運行視覺代碼的函式。

透過各章提供的練習，任何一個開發人員或愛好者都可以迅速掌握如何使用這個框架。本書特色主題如下：

透徹介紹OpenCV

從攝像機獲取輸入

圖像的變換

圖像的分割和形狀的匹配

模式識別，包括人臉檢測

二維和三維場景中的跟蹤監測

根據立體視覺進行三維重構

機器學習算法

“讓機器來看”是一個富有挑戰但也很有意思的目標。不管是想構建簡單的視覺套用，還是複雜的視覺套用，都離不開這本入門必備參考，拿起它，開始愉快的學習之旅吧！

作者簡介

Gary Bradski博士是史丹福大學人工智慧實驗室的顧問教授，也是Willow Garage公司機器人學研究協會的資深科學家。

Adrian Kaehler博士，Applied Minds公司的資深科學家，從事機器學習、統計建模、計算機視覺和機器人學方面的研究。

作品目錄

出版前言
譯者序
寫在前面的話
前言
第1章概述
什麼是OpenCV
OpenCV的套用領域
什麼是計算機視覺
OpenCV的起源
下載和安裝OpenCV
通過SVN獲取最新的OpenCV代碼
更多OpenCV文檔
OpenCV的結構和內容
移植性
練習
第2章 OpenCV入門
開始準備
初試牛刀—— 顯示圖像
第二個程式—— 播放AVI視頻
視頻播放控制
一個簡單的變換
一個複雜一點的變換
從攝像機讀入數據
寫入AVI視頻檔案
小結
練習
第3章初探OpenCV
OpenCV的基本數據類型
CvMat矩陣結構
IplImage數據結構
矩陣和圖像操作
繪圖
數據存儲
集成性能基元
小結
練習
第4章細說HighGUI
一個可移植的圖形工具包
創建視窗
載入圖像
顯示圖像
視頻的處理
ConvertImage函式
練習
第5章圖像處理
綜述
平滑處理
圖像形態學
漫水填充算法
尺寸調整
圖像金字塔
閾值化
練習
第6章圖像變換
概述
卷積
梯度和Sobel導數
拉普拉斯變換
Canny運算元
霍夫變換
重映射
拉伸、收縮、扭曲和旋轉
CartToPolar與PolarToCart
LogPolar
離散傅立葉變換(DFT)
離散餘弦變換(DCT)
積分圖像
距離變換
直方圖均衡化
練習
第7章直方圖與匹配
直方圖的基本數據結構
訪問直方圖
直方圖的基本操作
一些更複雜的策略
練習
第8章輪廓
記憶體
序列
查找輪廓
Freeman鏈碼
輪廓例子
另一個輪廓例子
深入分析輪廓
輪廓的匹配
練習
第9章圖像局部與分割
局部與分割
背景減除
分水嶺算法
用Inpainting修補圖像
均值漂移分割
Delaunay三角剖分和Voronoi 劃分
練習
第10章跟蹤與運動
跟蹤基礎
尋找角點
亞像素級角點
不變特徵
光流
mean-shift和camshift跟蹤
運動模板
預估器
condensation算法
練習
第11章攝像機模型與標定
攝像機模型
標定
矯正
一次完成標定
羅德里格斯變換
練習
第12章投影與三維視覺
投影
仿射變換和透視變換
POSIT：3D姿態估計
立體成像
來自運動的結構
二維和三維下的直線擬合
練習
第13章機器學習
什麼是機器學習
OpenCV機器學習算法
Mahalanobis距離
K均值
樸素貝葉斯分類
二叉決策樹
boosting
隨機森林
人臉識別和Haar分類器
其他機器學習算法
練習
第14章 OpenCV的未來
過去與未來
發展方向
OpenCV與藝術家
後記
參考文獻
索引
關於作者和譯者
封面圖片

學習OpenCV（中文版）

基本介紹

內容簡介

作者簡介

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