王者歸來:OpenCV3使用Java開發手冊(原始碼)

王者歸來:OpenCV3使用Java開發手冊(原始碼)

王者歸來:OpenCV3使用Java開發手冊(原始碼)


資料來源: http://www.3dwoo.com/showBookDetail.asp?nb=49127
https://github.com/JavaOpencvTensorflow/OpenCV-for-Java

GITHUB:https://github.com/jash-git/OpenCV-for-Java_code

書本目錄:
前言
01 Java 概述、安裝及簡易教學
1-1 Java 概述
1-2 Java 安裝    
1-3 Eclipse 安裝
1-4 GUI 設計工具WindowBuilder plugin
1-5 在Eclipse 開發第一個Java 程式
1-6 在Eclipse 開發第一個Java 視窗程式- 顯示影像
1-7 在Eclipse 開發視窗程式-slider 控制元件
1-8 在Eclipse 開發視窗程式- 按鈕控制元件
1-9 好用的Eclipse 快捷鍵
02 OpenCV 概述、安裝及設定
2-1 OpenCV 概述
2-2 關於OpenCV 3.0 及3.1
2-3 使用Java 開發OpenCV 的缺點
2-4 OpenCV 的下載及安裝
2-5 在Eclipse 設定OpenCV 開發環境
2-6 整合Java 之Eclipse 與OpenCV
2-7 開發第一個OpenCV 程式
2-8 建立矩陣
03 OpenCV 基礎數學計算
3-1 線性代數方面相關計算
3-2 統計方面相關計算
3-3 其他數學方面相關計算
04 影像基本輸出輸入處理
4-1 影像基本操作
4-2 WebCAM 基本操作
4-3 影片檔案讀入及撥放
4-4 IPCAM 操作
05 影像基本處理
5-1 明暗度處理
5-2 灰階處理
5-3 影像相反處理
5-4 模糊處理
5-5 臨界值處理
5-6 銳利化處理
5-7 合併處理
5-8 縮放處理
5-9 旋轉處理
5-10 扭曲處理
5-11 對比處理
5-12 綜合處理
5-13 顏色空間
5-14 堆疊處理
5-15 馬賽克處理
5-16 外框處理
5-17 ROI 應用
06 使用核矩陣進行影像處理
6-1 Mean filter
6-2 Prewitt filter
6-3 Laplacian filter
6-4 Sobel filter
6-5 Frei Chenn filter
6-6 Scharr filter
6-7 Robinson filter
6-8 Kirsch filter
6-9 浮雕處理
6-10 客制化filter
6-11 SqrBox filter
07 繪圖
7-1 基礎幾何及文字繪圖
7-2 直方圖統計
7-3 填充處理
7-4 綜合應用
7-5 符號
7-6 立體浮雕
08 進階影像處理
8-1 形態學變換
8-2 Canny 邊緣檢測
8-3 綜合應用
8-4 分水嶺
8-5 其他
8-6 圓形變換
09 強大相片類處理
9-1 影像修復
9-2 減色
9-3 Denoising
9-4 HDR
9-5 Seamless Cloning 系列
9-6 Non-Photorealistic Rendering 系列
9-7 其它
10 檢測
10-1 線檢測
10-2 圓檢測
10-3 輪廓
10-4 模板找尋
10-5 凸包
10-6 凸包缺陷
10-7 顏色檢測
10-8 綜合應用手指檢測
10-9 Moments
10-10 切線
10-11 案例實作
11 特徵點檢測
11-1 Shi-Tomasi 角點檢測
11-2 Harris-Stephens 邊緣檢測
11-3 FeatureDetector
11-4 棋盤格找尋
11-5 矯正鏡頭畸形
12 運動追蹤motion tracking
12-1 簡單的運動追蹤
12-2 HOG 行人檢測
12-3 光流8.7.3 實驗程式
12-4 MOG 及KNN 行人檢測
12-5 MeanShift 及CamShift
12-6 Kalman Filter
12-7 其他
13 Machine Learning 機器學習
13-1 Haar+Adaboost
13-2 建立ML 資料庫
13-3 分類
13-4 聚類
9.1 Jumping Pong
9.1.1 功能構思
9.1.2 設計原理
9.1.3 參考程式
9.2 打地鼠遊戲機
9.2.1 功能構思
9.2.2 設計原理
9.2.3 參考程式
Chapter 10 控制類別開發
10.1 藍牙控制智慧車
10.1.1 功能構思
10.1.2 設計原理
10.1.3 參考程式
10.2 可抓取機械手臂
10.2.1 功能構思
10.2.2 設計原理
10.2.3 參考程式
Chapter 11 互動類別開發
11.1 虛擬爵士鼓
11.1.1 功能構思
11.1.2 設計原理
11.1.3 參考程式
11.2 觸控按鍵互動設計
11.2.1 功能構思
11.2.2 設計原理
11.2.3 參考程式
Chapter 12 物聯網開發
12.1 植物生長幫手
12.1.1 功能構思
12.1.2 設計原理
12.1.3 參考程式
12.2 環境資訊擷取系統
12.2.1 功能構思
12.2.2 設計原理
12.2.3 參考程式
12.3 家居燈光控制系統
12.3.1 功能構思
12.3.2 設計原理
12.3.3 參考程式
Chapter 13 智慧農業設計與開發
13.1 簡介
13.2 系統邏輯結構圖
13.3 開發板選型
13.3.1 開發板簡介
13.3.2 參考程式
13.4 感知層的設計
13.4.1 流程圖
13.4.2 Arduino 的GET、POST 程式
13.5 平臺層的設計
14 其它功能與整合效果
14-1 傅立葉轉換
14-2 視差
14-3 虛擬鋼琴
14-4 Subdiv2D
15 發行Java 應用程式
16 Opencv 與Web 整合
範例16-1-1 網頁版Hello Opencv
範例16-1-2 利用opencv 顯示影像
範例16-1-3 在Web 上模糊處理
範例16-1-4 jsp 應用模糊處理
附錄A Opencv Mat 資料結構列表
附錄B Opencv 色彩空間轉換資料格式列表
附錄C Iris 鳶尾花數據集
附錄D Opencv for Java 2.4.X 與3.1 差異
附錄E Opencv 相關網址
附錄F 如何使用本書範例及相關圖片 
附錄G 深度學習
附錄H Opencv 與Web 整合再進化
附錄I 其他

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範例目錄:
目錄:
第1章Java概述、安裝及簡易教學
1-1 Java概述
1-2 Java安裝
1-3 Eclipse安裝
1-4 GUI設計工具WindowBuilder外掛程式安裝
1-5 在Eclipse開發第一個Java程式
1-6 在Eclipse開發第一個Java視窗程式-顯示影像
1-7 在Eclipse開發視窗程式-slider控制元件
1-8 在Eclipse開發視窗程式-按鈕控制元件
1-9 好用的Eclipse熱鍵
第2章OpenCV概述、安裝及設定
2-2 關於OpenCV 3.0及3.1
2-3 使用Java開發OpenCV的缺點
2-4 OpenCV的下載及安裝
2-5 Eclipse設定OpenCV開發環境
2-6 整合Java之Eclipse與OpenCV
2-7 開發第一個OpenCV程式
2-8 建立矩陣
範例2-8-1 建立第一個opencv的矩陣,使用陣列
範例2-8-2 建立opencv的Mat矩陣方法
範例2-8-3 方法3以單一元素指定
範例2-8-4 方法4全部以同一元素指定
範例2-8-5 方法5以個別單一元素指定
範例2-8-6 方法6以1維陣列指定建立
第3章OpenCV基礎數學計算
範例3-1-1 矩陣的線性代數計算
範例3-1-2 矩陣的矩陣線性代數計算2-加減乘除處理
範例3-1-3 矩陣的矩陣線性代數計算
範例3-2-1 矩陣的統計方面計算
範例3-2-2矩陣的統計方面計算
範例3-3-1 矩陣其他數學計算
第4章影像基本輸出輸入處理
範例4-1-1 Opencv讀取寫入練習
範例4-1-2 Opencv讀取影像並顯示至視窗
範例4-1-3 Opencv讀取影像顯示至視窗-版本
範例4-1-4影像儲存壓縮品質選擇
範例4-2-1 Opencv使用webcam拍照,並存放置資料匣
範例4-2-2 使用webcam拍照明亮版-並存放影像在資料匣
範例4-2-3 使用webcam讀取動態影像至Java Swing視窗
範例4-2-4 使用webcam讀取動態影像至Java Swing視窗
範例4-2-5 手動拍照
範例4-2-6 使用webcam錄製影片檔
範例4-2-7 使用xuggle錄製電腦畫面
範例4-2-8 使用Opencv API錄製影片檔案
範例4-3-1 Opencv API撥放影片檔案,使用Panel
範例4-3-2 Opencv API撥放影片檔案,不使用Panel
範例4-4-1從IPCam讀取網路串流影像
範例4-4-2從IPCam拍攝照片
第5章影像基本處理
範例5-1-1使用ConvertTo調整影像明亮度
範例5-1-2使用ConvertTo及GUI元件調整影像明暗度
範例5-1-3使用addWeighted及GUI元件調整影像明亮度
範例5-1-4改變影像的每1個圖元調整影像明亮度
範例5-2-1全彩圖轉灰階圖
範例5-3-1影像顏色相反,使用Bitwise_xor
範例5-3-2影像顏色相反,使用subtract
範例5-3-3影像顏色相反,使用Bitwise_not
範例5-4-1模糊處理-使用Gaussian高斯函數及GUI元件
範例5-4-2修正5-4-1高斯模糊的異常
範例5-4-3模糊處理-使用median函數及GUI元件
範例5-4-4模糊處理-使用BoxFilter函數及GUI元件
範例5-5-1 Threshold-使用臨界值函數及GUI元件
範例5-5-2 AdaptiveThreshold-使用自適臨界值及GUI元件
範例5-6-1 Sharpness銳利化處理
範例5-6-2銳利化處理,使用GUI元件
範例5-7-1 影像合併/融合處理處理,使用GUI元件
範例5-8-1 影像縮放-使用Gaussian高斯金字塔及GUI元件
範例5-8-2影像縮放-使用resize使用GUI元件
範例5-8-3 影像延展效果-使用resize使用GUI元件
範例5-8-4影像縮放-使用getRotationMatrix2D及GUI元件
範例5-9-1影像旋轉以90度n為主-使用remap及 GUI元件
範例5-9-2影像旋轉以90度n為主-使用Flip及 GUI元件
範例5-9-3 影像可任意角度旋轉縮放使用 GUI元件
範例5-10-1 影像扭曲傾斜處理使用GUI元件
範例5-11-1 灰階影像對比強化處理並GUI顯示
範例5-11-2 影像強化對比效果,使用均衡化長條圖
範例5-11-3 RGB彩色強化對比效果,使用均衡化長條圖及融合
範例5-11-4 YUV彩色強化對比效果,使用均衡化長條圖及融合
範例5-12-1 影像夢幻沙龍處理使用GUI顯示
範例5-13-1 影像各式顏色空間轉換於GUI顯示
範例5-14-1 影像堆疊
範例5-15-1 影像馬賽克處理
範例5-16-1 影像添加外框
範例5-17-1合併兩個影像
範例5-17-2合併兩個影像,使用不規則形狀
第6章 使用核矩陣進行影像處理
範例6-1-1 Mean filter處理
範例6-2-1 Prewitt Filter處理
範例6-3-1 Laplacian Filter處理1
範例6-3-2 Laplacian Filter處理2
範例6-3-3 Laplacian Filter灰階影像處理
範例6-3-4 Laplacian Filter使用核矩陣
範例6-4-1 Sobel Filter使用核矩陣
範例6-4-2 Sobel Filter處理使用內建API
範例6-4-3 Sobel Filter處理使用內建API2
範例6-5-1 Frei Chenn Filter處理
範例6-6-1 Scharr Filter使用核矩陣
範例6-6-2 Scharr使用API
範例6-7-1 Robinson Filter處理
範例6-8-1 Kirsch Filter處理
範例6-9-1 Emboss浮雕處理
範例6-10-1 創造自己的filter
範例6-11-1 SqrBoxFilter處理
第7章 繪圖
範例7-1-1 畫線
範例7-2-1 畫點
範例7-3-1 畫圓
範例7-4-1 畫橢圓形
範例7-4-2 橢圓內近似多邊形練習
範例7-5-1 填補凸多邊形練習
範例7-6-1 多邊形繪圖(填滿)練習
範例7-6-2 多邊形填充使用滑鼠練習
範例7-7-1中空多邊形繪圖練習
範例7-8-1 輸入文字練習
範例7-8-2 輸入文字使用中文練習
範例7-8-3浮水印練習
範例7-9-1 矩形練習
範例7-9-2 判斷A矩形是否有在B矩形內
範例7-10-1 綜合應用:長條圖統計練習
範例7-11-1 顏色洪水填充處理練習1
範例7-11-2 顏色洪水填充處理練習2
範例7-11-3 顏色洪水填充處理3-重拾小朋友填色樂趣.
範例7-12-1 綜合練習:使用一個最小矩形包含一堆點
範例7-13-1 綜合練習:使用一個最小矩形包含一堆矩形
範例7-14-1 綜合練習:使用一個矩形擷取影像區塊
範例7-14-2綜合練習:中空多邊形繪製使用滑鼠
範例7-14-3綜合練習:使用多邊形擷取不規則影像區塊1
範例7-14-4 綜合練習:使用多邊形擷取不規則影像區塊2
範例7-14-5 綜合練習:使用多邊形擷取影像貼至另一影像
範例7-15-1箭頭練習
範例7-16-1 特殊符號練習
範例7-17-1 立體浮雕製作
第8章 進階影像處理
範例8-1-1 Erosion腐蝕處理練習
範例8-2-1 Dilation膨脹處理練習
範例8-3-1 其他形態學變換處理練習
範例8-4-1 Canny邊緣檢測處理練習1
範例8-4-2 Canny邊緣檢測處理練習2
範例8-5-1 卡通化處理1,整合模糊及Canny
範例8-5-2 卡通化處理2
範例8-5-3 卡通化及線條Live版
範例8-6-1 摳出背景處理練習
範例8-7-1聚光燈效果處理練習
範例8-9-1 分水嶺演算法Watershed處理練習
範例8-10-1 油畫效果處理練習
範例8-11-1 多種色調處理練習
範例8-12-1 圓形轉矩形處理練習
範例8-13-1 LogPolar極座標轉換處理
第9章 強大相片類處理
範例9-1-1 影像修復功能處理練習
範例9-2-1 影像減色/脫色/降灰階處理練習
範例9-3-1 消除雜點練習1
範例9-3-2 消除雜點練習2
範例9-3-3 消除雜點練習3
範例9-3-4 消除雜點練習4
範例9-4-1 HDR高動態範圍成像練習
範例9-5-1 Seamless Cloning系列 Color Change練習
範例9-6-1 Illumination Change練習
範例9-7-1 Texture Flattening水彩化
範例9-7-2 水彩的世界-Live版
範例9-8-1 Seamless Cloning系列-澄清湖水怪無縫貼圖
範例9-8-2 Seamless Cloning系列-背景練習
範例9-8-3 綜合練習:使用多邊形擷取無縫貼圖實作練習
範例9-9-1 Non-Photorealistic Rendering非實感繪製-強化
範例9-10-1 非實感繪製系列-模糊影像邊緣保留處理
範例9-11-1 非實感繪製系列-鉛筆處理
範例9-12-1 非實感繪製系列-寫實風格化
範例9-12-2 寫實風格化Live版
範例9-13-1 具限制性對比度自我調整長條圖均衡CLAHE
範例9-14-1 影像形狀自動校正
範例9-14-2 影像角度自動校正
第10章 檢測
範例10-1-1 Hough Line霍夫線變換1
範例10-1-2 Hough Line霍夫線變換2
範例10-1-3線段檢測
範例10-2-1 Hough Circle霍夫圓變換
範例10-2-2霍夫圓變換應用:距離量測使用Cam實作
範例10-2-3 綜合應用-虛擬畫筆Live版1
範例10-2-4 虛擬畫筆Live版2
範例10-3-1 尋找輪廓
範例10-3-2 輪廓順序標記法
範例10-4-1 尋找輪廓並且繪出外框矩形1
範例10-4-2 尋找輪廓並且繪出外框矩形2
範例10-4-3 多點繪出外框矩形1
範例10-4-4 多點繪出外框矩形2
範例10-4-5 多點繪出外框凸多邊形
範例10-4-6 繪出多點外框圓形
範例10-4-7 繪出多點外框橢圓形
範例10-4-8 最近似外框多邊形
範例10-4-9 繪出多點最適外框三角形
範例10-5-1尋找輪廓並且繪出外框圓形
範例10-5-2尋找輪廓並且繪出外框橢圓形
範例10-5-3尋找輪廓並且繪出外框三角形
範例10-6-1判斷某點是否在凸邊形的輪廓內
範例10-7-1計算輪廓的面積與周長
範例10-8-1使用匹配範本找出某物
範例10-8-2使用非匹配範本找出某物
範例10-8-3 修正使用匹配與非匹配範本找出某物
範例10-9-1 convexHull凸包處理
範例10-10-1 convexityDefects凸包缺陷
範例10-11-1顏色區域檢測
範例10-12-1顏色辨識-反向投影1
範例10-12-2顏色辨識-反向投影2
範例10-12-3顏色辨識-反向投影3
範例10-13-1顏色辨識以RGB為主
範例10-13-2顏色辨識,使用HSV彩色空間
範例10-13-3影像顏色檢測
範例10-14-1從webcam讀取影像及判斷HSV顏色值
範例10-14-2讀取影像及調整HSV顏色值捕捉物體
範例10-14-3計算生銹面積
範例10-15-1綜合應用,辨識藍色圓形物
範例10-15-2綜合應用:辨識藍色圓形物-增加膨脹以改良
範例10-16-1找出膚色Live版
範例10-16-2找出膚色Live改善版
範例10-17-1手勢、手指數目辨識
範例10-17-2手勢控制相機先比5後比Ya(2指)觸發自動拍照
範例10-18-1 Xray效果及找到手掌心
範例10-18-2找到手掌心 Live版
範例10-18-3找到掌心與手指 Live版
範例10-19-1 空間矩、中心矩、標準中心矩及Hu不變矩
範例10-19-2比較兩個形狀
範例10-19-3比較兩個影像,使用長條圖比對法
範例10-19-4找出某物整合MatchTemplete與compareHist
範例10-20-1 找出合適的切線
範例10-20-2 眾點找出合適的切線
範例10-21-1束繩檢測是否斷裂1
範例10-21-2束繩檢測是否斷裂2
範例10-21-3束繩檢測是否斷裂3
範例10-22-1束繩檢測是否偏斜1
範例10-22-2束繩檢測是否偏斜2
範例10-22-3束繩檢測是否偏斜3
範例10-23-1 綜合應用:找出趨勢圖最高點
範例10-24-1尋找兩個矩形的交叉點
範例10-25-1 捕抓螢幕畫面
範例10-25-2找出應用程式在螢幕的位置-我的Word在那裡
第11章 特徵點檢測
範例11-1-1 Shi-Tomasi角點檢測方法
範例11-1-2利用角點檢測找出particle-Live版
範例11-2-1 Harris-Stephens邊緣檢測方法
範例11-3-1更精確的角點檢測
範例11-4-1特徵點檢測計算
範例11-5-1利用Features2D二維特徵點尋找物體
範例11-5-2利用二維特徵點SURF+FLANN尋找物體-Live版
範例11-5-3利用Features2D尋找近似物體
範例11-6-1利用二維特徵點及Homography單映射尋找物體
範例11-6-2利用二維特徵點及單映射尋找物體Live版
範例11-6-3利用二維特徵點及單映射尋找近似物體
範例11-7-1客制化角點檢測視窗
範例11-8-1尋找出棋盤格
範例11-8-2尋找出棋盤格Live版
範例11-9-1矯正鏡頭畸形
範例11-9-1利用矯正鏡頭製造藝術化扭曲影像
第12章 運動追蹤motion tracking
範例12-1-1補捉動靜Live版
範例12-2-1使用HOG特徵進行行人檢測
範例12-2-2行人檢測Live版
範例12-3-1 Lucas-Kanade光流
範例12-3-2 Farneback光流
範例12-4-1使用MOG特徵進行行人檢測
範例12-4-2 MOG特徵進行行人檢測Live版
範例12-4-3使用KNN特徵進行行人檢測
範例12-4-4 KNN特徵進行行人檢測Live版
範例12-5-1使用Meanshift均值偏移尋找物體Live版
範例12-6-1使用CamShift人臉追蹤Live版
範例12-7-1 Kalman Filter濾波,隨機亂跑Live版
範例12-7-2 Kalman Filter濾波,追蹤藍色圓形Live版
範例12-8-1更新運動歷史圖像Live版
第13章 Machine Learning機器學習
範例13-1-1人臉辨識
範例13-1-2人臉辨識Live版
範例13-1-3人臉辨識含眼鼻Live版
範例13-1-4人臉眼鼻快速辨識Live版
範例13-1-5 整合應用:檢測到眼睛自動添加眼鏡Live版
範例13-1-6檢測到眼睛自動添加半透明眼鏡Live版
範例13-1-7檢測行人
範例13-1-8檢測車輛
範例13-1-9 DetectMultiScale3參數測試
範例13-1-10計算車流量
範例13-1-11 偵測RJ45網路頭Live版
範例13-2-1 電腦小手寫板程式Live版
範例13-2-1a手寫數位的資料庫
範例13-2-1b鳶尾花資料庫
範例13-3-1常態貝葉斯分類器預測鳶尾花資料集
範例13-3-2常態貝葉斯分類器-預測手寫數字
範例13-3-3常態貝葉斯分類器-預測手寫數字Live版
範例13-4-1決策樹Decision Trees預測鳶尾花資料集
範例13-4-2決策樹-預測手寫數字
範例13-4-3決策樹-預測手寫數字Live版
範例13-5-1最大期望值EM-預測鳶尾花資料集
範例13-5-2最大期望值-預測鳶尾花資料集二元分類
範例13-5-3最大期望值-預測鳶尾花資料集3類修改版
範例13-5-4最大期望值-預測手寫數字
範例13-5-5最大期望值-預測手寫數字(二元分類)
範例13-5-6最大期望值-預測手寫數字Live版
範例13-6-1 Logistic回歸-預測鳶尾花資料集
範例13-6-2 Logistic回歸-預測手寫數字
範例13-6-3 Logistic回歸-預測手寫數字,調整參數
範例13-6-4 Logistic回歸-預測手寫數字Live版
範例13-7-1 KNN-預測鳶尾花資料集
範例13-7-2 KNN-預測鳶尾花資料集2
範例13-7-3 KNN-預測手寫數字
範例13-7-3 KNN-預測手寫數字Live版
範例13-7-5 KNN-分類練習
範例13-8-1 隨機森林-預測鳶尾花資料集
範例13-8-2隨機森林-預測手寫數字
範例13-8-3 隨機森林-預測手寫數字Live版
範例13-9-1 Boost分類-預測鳶尾花資料集
範例13-9-2 Boost分類-預測鳶尾花資料集2
範例13-9-3 Boost-預測手寫數字
範例13-9-4 Boost-預測手寫數字Live版
範例13-10-1 類神經網路-初聲試啼小練習
範例13-10-2 類神經網路-預測鳶尾花資料集
範例13-10-3類神經網路-預測手寫數字
範例13-10-4類神經網路-預測手寫數字Live版
範例13-11-1 SVM-預測鳶尾花資料集
範例13-11-2 SVM預測手寫數字
範例13-11-3 SVM預測手寫數字Live版
範例13-11-4 SVM分類練習於2D平面
範例13-12-1 Kmean(K均值)簡單分類
範例13-12-2 Kmean 1維資料分類
範例13-12-3 Kmean 2維資料分類
範例13-12-4 Kmean 應用於影像處理-減色處理
範例13-12-5 Kmean預測分類-鳶尾花資料集
範例13-12-6 Kmean預測分類-手寫數字資料集
範例13-12-7 Kmean預測分類-手寫數字Live版
範例13-13-1馬氏距離
範例13-13-2馬氏距離使用於-鳶尾花資料集
範例13-13-3馬氏距離使用於-手寫數位資料集
範例13-13-4修改馬氏距離使用於-手寫數位資料集
範例13-13-5修改馬氏距離使用於-鳶尾花資料集
範例13-13-6修改版馬氏距離使用於-預測手寫數字Live版
範例13-14-1主成份分析PCA
範例13-14-2鳶尾花資料集使用PCA降維
範例13-14-3鳶尾花資料使用PCA降維整合Kmean聚類處理
範例13-14-4鳶尾花資料使用PCA降維整合Knn分類處理
範例13-14-5手寫數位集使用PCA降維整合Kmean聚類處理
範例13-14-6 手寫數位集使用PCA降維整合KNN及SVM分類
範例13-14-7 改善手寫數位集使用PCA降維整合KNN及SVM
範例13-14-8 改善鳶尾花資料使用PCA降維整合KNN分類
範例13-14-9個人人臉辨識整合PCA與SVM計算
範例13-14-10個人人臉辨識整合PCA與LibSVM計算
範例13-15-0車牌辨識
範例13-15-1 Java呼叫外部命令Tesseract字元識別引擎
第14章 其它功能與整合效果
範例14-1-1離散傅立葉轉換
範例14-2-1視差(視角不對稱)使用BM
範例14-2-2視差(視角不對稱)使用SGBM
範例14-3-1綜合應用:虛擬鋼琴Live版
範例14-4-1平面細分割使用Subdiv2D
範例14-4-2綜合練習,平面細分割使用Subdiv2D應用於人臉
範例14-4-2綜合練習,平面細分割應用人臉Live版
第15章 發行Java 應用程式
第16章 Opencv 與Web 整合
範例16-1-1 網頁版Hello Opencv
範例16-1-2 利用opencv 顯示影像
範例16-1-3 在Web 上模糊處理
範例16-1-4 jsp 應用模糊處理

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