《OpenCV3編程入門》書本配套源代碼

資料來源: https://github.com/QianMo/OpenCV3-Intro-Book-Src

第一個快速上手OpenCV

    1    OpenCV環境配置的測試用例    1.3.8
    2    快速上手OpenCV的第一個程式：圖像顯示    1.4.1
    3    快速上手OpenCV的第二個程式：圖像腐蝕    1.4.2
    4    快速上手OpenCV的第三個程式：blur圖像模糊    1.4.3
    5    快速上手OpenCV的第四個程式：canny邊緣檢測    1.4.4
    6    讀取並播放視頻    1.5.1
    7    調用攝像頭採集圖像    1.5.2
    8    官方常式引導、賞析之彩色目標跟蹤：Camshift    2.1.1
    9    官方常式引導、賞析之光流：optical flow    2.1.2
    10    官方常式引導、賞析之點追蹤：lkdemo    2.1.3
    11    官方常式引導、賞析之人臉識別：objectDetection    2.1.4
    12    官方常式引導、賞析之支援向量機：支持向量機引導    2.1.5
    13    官方常式引導、賞析之支援向量機：處理線性不可分數據    2.1.5
    14    printf函數的用法示例    2.6.2
    15    用imwrite函數生成png透明圖    3.1.8
    16    綜合示例程式：圖像的載入、顯示與輸出    3.1.9
    17    為程式介面添加滑動條    3.2.1
    18    滑鼠操作示例    3.3
    
第二部分初探核心組件
    19    基礎圖像容器Mat類的使用    4.1.7
    20    用OpenCV進行基本繪圖    4.3
    21    操作圖像中圖元的方法一：用指標訪問圖元    5.1.5、5.1.6
    22    操作圖像中圖元的方法二：用反覆運算器操作圖元    5.1.5、5.1.6
    23    操作圖像中圖元的方法三：動態位址計算    5.1.5、5.1.6
    24    遍歷圖像中圖元的14種方法    5.1.6
    25    初級圖像混合    5.2.4
    26    多通道圖像混合    5.3.3
    27    圖像對比度、亮度值調整    5.4.3
    28    離散傅裡葉變換    5.5.8
    29    XML和YAML文件的寫入    5.6.3
    30    XML和YAML文件的讀取    5.6.4、

第三部分掌握imgproc組件
    31    方框濾波：boxFilter函數的使用    6.1.11
    32    均值濾波：blur函數的使用    6.1.11
    33    高斯濾波：GaussianBlur函數的使用    6.1.11
    34    綜合示例：圖像線性濾波    6.1.12
    35    中值濾波：medianBlur函數的使用    6.2.4
    36    雙邊濾波：bilateralFilter函數的使用    6.2.4
    37    綜合示例：圖像濾波    6.2.5
    38    膨脹：dilate函數的使用    6.3.5
    39    腐蝕：erode函數的使用    6.3.5
    40    綜合示例：腐蝕與膨脹    6.3.6
    41    用morphologyEx()函數實現形態學膨脹    6.4.8
    42    用morphologyEx()函數實現形態學腐蝕    6.4.8
    43    用morphologyEx()函數實現形態學開運算    6.4.8
    44    用morphologyEx()函數實現形態學閉運算    6.4.8
    45    用morphologyEx()函數實現形態學梯度    6.4.8
    46    用morphologyEx()函數實現形態學“頂帽”    6.4.8
    47    用morphologyEx()函數實現形態學“黑帽”    6.4.8
    48    綜合示例：形態學濾波    6.4.9
    49    漫水填充演算法：floodFill函數    6.5.3
    50    綜合示例：漫水填充    6.5.4
    51    尺寸調整：resize()函數的使用    6.6.5
    52    向上採樣圖像金字塔：pyrUp()函數的使用    6.6.6
    53    向下採樣圖像金字塔：pyrDown()函數的使用    6.6.6
    54    綜合示例：圖像金字塔與圖片尺寸縮放    6.6.7
    55    示例程式：基本閾值操作    6.7.3
    56    Canny邊緣檢測    7.1.2
    57    Sobel 運算元的使用    7.1.3
    58    Laplacian運算元的使用    7.1.4
    59    Scharr濾波器    7.1.5
    60    綜合示例：邊緣檢測    7.1.6
    61    標準霍夫變換：HoughLines()函數的使用    7.2.4
    62    累計概率霍夫變換：HoughLinesP()函數    7.2.5
    63    霍夫圓變換：HoughCircles()函數    7.2.8
    64    綜合示例：霍夫變換    7.2.9
    65    實現重映射：remap()函數    7.3.3
    66    綜合示例程式：實現多種重映射    7.3.4
    67    仿射變換    7.4.5
    68    長條圖均衡化    7.5.3
    69    輪廓查找    8.1.3
    70    查找並繪製輪廓    8.1.4
    71    凸包檢測基礎    8.2.3
    72    尋找和繪製物體的凸包    8.2.4
    73    創建包圍輪廓的矩形邊界    8.3.6
    74    創建包圍輪廓的圓形邊界    8.3.7
    75    使用多邊形包圍輪廓    8.3.8
    76    圖像輪廓矩    8.4.4
    77    分水嶺演算法的使用    8.5.2
    78    實現圖像修補    8.6.2
    79    H-S二維長條圖的繪製    9.2.3
    80    一維長條圖的繪製    9.2.4
    81    RGB三色長條圖的繪製    9.2.5
    82    長條圖對比    9.3.2
    83    反向投影    9.4.7
    84    範本匹配    9.5.3
    
第四部分深入featrue2d組件
    85    實現Harris角點檢測：cornerHarris()函數的使用    10.1.4
    86    harris角點檢測與繪製    10.1.5
    87    Shi-Tomasi角點檢測    10.2.3
    88    亞圖元級角點檢測    10.3.3
    89    SURF特徵點檢測    11.1.6
    90    SURF特徵提取    11.2.3
    91    使用FLANN進行特徵點匹配    11.3.3
    92    FLANN結合SURF進行關鍵點的描述和匹配    11.3.4
    93    SIFT配合暴力匹配進行關鍵點描述和提取    11.3.5
    94    尋找已知物體    11.4.3
    95    利用ORB演算法進行關鍵點的描述與匹配    11.5.4
    
額外的附贈程式說明
除了書本奇蹟的示例程式之外，附加了OpenCV2版本的21個更適合於正文主線的示例代碼更簡單的一些源代碼。現在將附加的21個示例程式程式如下：
    1    隨機圖形和文字生成示例（randomtext）
    2    生成彩色色條（gencolors）    
    3    卡爾曼濾波（kalman）    
    4    漸變過渡各種圖形濾波（median_blur）
    5    距離變換（distanceTransform）
    6    把影像對應到極指數空間（Log Polar）
    7    filter2D濾波器的用法    
    8    grabCut圖像分割示例    
    9    MeanShift圖像分割示例
    10    用滑動控制圖像長條圖
    11    找到圖像最小的封閉輪廓
    12    Retina特徵點檢測
    13    攝像頭幀數檢測
    14    視頻截圖
    15    對視頻的快速角點檢測
    16    視頻簡單色彩檢測
    17    跟蹤分割視頻中運動的物體
    18    視頻的長條圖反向投影。
    19    計算視頻中兩個圖像區域的相似度
    20    視頻前後背景分離
    21    用高斯背景建模分離背景