OpenCV 4計算機視覺：Python語言實現（原書第3版）

作品簡介

本書首先介紹OpenCV 4以及如何基於Python 3在各種平台上安裝OpenCV 4。接下來，你將學習如何執行讀取、寫入、操縱，以及顯示靜態圖像、視頻和攝像機回饋等基本操作。你還將學習圖像處理、視頻分析、深度估計和分割，並通過構建一個簡單的GUI應用程式獲得實踐經驗。接下來，你將處理兩類常見問題：人臉檢測和人臉識別。你還將學習物體分類和機器學習的概念，這將使你能夠創建和使用物體檢測器和分類器，甚至跟蹤電影或攝像機回饋中的物體。稍後，你將學習3D跟蹤和增強現實。本書末尾，你將學習人工神經網路和深度神經網路，學習如何開發手寫數字識別以及對人的性別和年齡分類的應用程式。

作品目錄

關於本書

譯者序

前言

作者簡介

譯者簡介

審校者簡介

第1章　安裝OpenCV

1.1　技術需求

1.2　OpenCV 4有哪些新特性

1.3　選擇和使用合適的安裝工具

1.4　運行示例

1.5　查找文檔、幫助和更新

1.6　本章小結

第2章　處理檔案、攝像頭和GUI

2.1　技術需求

2.2　基本I/O腳本

2.3　項目Cameo（人臉跟蹤和圖像處理）

2.4　Cameo：面向對象的設計

2.5　本章小結

第3章　基於OpenCV的圖像處理

3.1　技術需求

3.2　在不同顏色模型之間進行圖像轉換

3.3　探索傅立葉變換

3.4　創建模組

3.5　邊緣檢測

3.6　自定義核：獲取卷積

3.7　修改應用程式

3.8　基於Canny的邊緣檢測

3.9　輪廓檢測

3.10　檢測線、圓以及其他形狀

3.11　本章小結

第4章　深度估計和分割

4.1　技術需求

4.2　創建模組

4.3　從深度攝像頭捕捉幀

4.4　將10點陣圖像轉換成8點陣圖像

4.5　由視差圖創建掩模

4.6　修改應用程式

4.7　基於普通攝像頭的深度估計

4.8　基於GrabCut算法的前景檢測

4.9　基於分水嶺算法的圖像分割

4.10　本章小結

第5章　人臉檢測和識別

5.1　技術需求

5.2　Haar級聯的概念化

5.3　獲取Haar級聯數據

5.4　使用OpenCV進行人臉檢測

5.5　在紅外線下換臉

5.6　本章小結

第6章　使用圖像描述符檢索和搜尋圖像

OpenCV 4計算機視覺：Python語言實現（原書第3版）

基本介紹

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