《OpenCV 4.0+Python機器學習與計算機視覺實戰》是清華大學出版社於2022年出版的書籍，作者是[印]梅努阿·吉沃吉安 等。
基本介紹
- 中文名：OpenCV 4.0+Python機器學習與計算機視覺實戰
- 作者：[印]梅努阿·吉沃吉安
- 出版社：清華大學出版社
- 出版時間：2022年2月1日
- 定價：109 元
- ISBN：9787302597360
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
《OpenCV 4.0+Python機器學習與計算機視覺實戰》詳細闡述了機器學習與計算機視覺相關的基本解決方案，主要包括濾鏡、深度感測器和手勢識別、通過特徵匹配和透視變換查找對象、使用運動恢復結構重建3D場景、在OpenCV中使用計算攝影、跟蹤視覺上的顯著對象、識別交通標誌、識別面部表情、對象分類和定位、檢測和跟蹤對象等內容。此外，本書還提供了相應的示例、代碼，以幫助讀者進一步理解相關方案的實現過程。 本書適合作為高等院校計算機及相關專業的教材和教學參考書，也可作為相關開發人員的自學用書和參考手冊。
圖書目錄
第1章 濾鏡 1
1.1 準備工作 2
1.2 規劃應用程式 2
1.3 創建黑白鉛筆素描 3
1.3.1 了解使用減淡和加深技術的方法 4
1.3.2 使用二維卷積實現高斯模糊 6
1.3.3 套用鉛筆素描變換效果 7
1.3.4 使用高斯模糊的最佳化版本 9
1.4 生成暖調和冷調濾鏡 10
1.4.1 通過曲線平移使用顏色操作 11
1.4.2 使用查找表實現曲線濾鏡 11
1.4.3 設計暖調和冷調效果 12
1.5 創建圖像卡通化效果 15
1.5.1 使用雙邊濾鏡 16
1.5.2 檢測並強調突出的邊緣 17
1.5.3 組合顏色和輪廓以創建卡通效果 19
1.6 綜合演練 20
1.6.1 運行應用程式 20
1.6.2 映射GUI基類 21
1.6.3 了解GUI構造函式 22
1.6.4 了解基本的GUI布局 23
1.6.5 處理視頻流 24
1.6.6 創建自定義濾鏡布局 25
1.7 小結 27
1.8 許可 28
第2章 深度感測器和手勢識別 29
2.1 準備工作 30
2.2 規劃應用程式 30
2.3 設定應用程式 31
2.3.1 訪問Kinect 3D感測器 31
2.3.2 使用與OpenNI兼容的感測器 32
2.3.3 運行應用程式和主函式例程 34
2.4 實時跟蹤手勢 35
2.5 了解手部區域分割 36
2.5.1 找到圖像中心區域最突出的深度 36
2.5.2 套用形態學閉合操作平滑蒙版 38
2.5.3 在分割蒙版中查找連線的組件 39
2.6 執行手形分析 41
2.6.1 確定分割之後手部區域的輪廓 41
2.6.2 查找輪廓區域的凸包 41
2.6.3 尋找凸包的凸缺陷 42
2.7 執行手勢識別 43
2.7.1 區分凸缺陷的不同原因 44
2.7.2 根據伸出的手指數對手勢進行分類 45
2.8 小結 47
第3章 通過特徵匹配和透視變換查找對象 49
3.1 準備工作 50
3.2 列出應用程式執行的任務 50
3.3 規劃應用程式 52
3.4 設定應用程式 52
3.4.1 運行應用程式 52
3.4.2 顯示結果 53
3.5 了解處理流程 54
3.6 學習特徵提取 56
3.6.1 特徵檢測 56
3.6.2 使用SURF檢測圖像中的特徵 57
3.6.3 使用SURF獲取特徵描述子 58
3.7 了解特徵匹配 59
3.7.1 使用FLANN算法匹配圖像特徵 60
3.7.2 執行比率檢驗以消除異常值 60
3.7.3 可視化特徵匹配 61
3.7.4 映射單應性估計 64
3.7.5 扭曲圖像 67
3.8 了解特徵跟蹤 69
3.9 理解早期異常值檢測和剔除 69
3.10 研究算法原理 72
3.11 小結 74
3.12 許可 75
第4章 使用運動恢復結構重建3D場景 77
4.1 準備工作 77
4.2 規劃應用程式 78
4.3 了解相機校準知識 81
4.3.1 了解針孔相機模型 81
4.3.2 估算相機內參 83
4.3.3 定義相機校準圖形用戶界面 84
4.3.4 初始化相機校準算法 84
4.3.5 收集圖像和對象點 86
4.3.6 尋找相機矩陣 87
4.4 設定應用程式 88
4.4.1 理解main例程函式 89
4.4.2 實現SceneReconstruction3D類 90
4.5 從一對圖像估計相機的運動 92
4.5.1 使用豐富特徵描述子套用點匹配 93
4.5.2 使用光流進行點匹配 94
4.5.3 查找相機矩陣 97
4.5.4 套用圖像校正 99
4.6 重建場景 101
4.7 了解3D點雲可視化 102
4.8 了解運動恢復結構 105
4.9 小結 105
第5章 在OpenCV中使用計算攝影 107
5.1 準備工作 107
5.2 規劃應用程式 107
5.3 了解8位問題 108
5.3.1 了解RAW圖像 110
5.3.2 使用伽瑪校正 111
5.4 了解高動態範圍成像 115
5.4.1 探索改變曝光度的方法 118
5.4.2 快門速度 119
5.4.3 光圈 119
5.4.4 ISO感光度 120
5.4.5 使用多重曝光圖像生成HDR圖像 120
5.4.6 從圖像中提取曝光強度值 122
5.4.7 估計相機回響函式 123
5.4.8 使用OpenCV編寫HDR腳本 124
5.4.9 顯示HDR圖像 125
5.5 了解全景拼接 126
5.5.1 編寫腳本參數並過濾圖像 126
5.5.2 計算相對位置和最終圖片尺寸 128
5.5.3 查找相機參數 128
5.5.4 為全景圖創建畫布 129
5.5.5 將圖像合併在一起 129
5.5.6 改善全景拼接 131
5.6 小結 131
5.7 延伸閱讀 131
5.8 許可 132
