OpenCV實例精解 [電子書 PDF/原始碼] ~ 已下載(我的資源)

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译者序

前言
章　OpenCV的探险之旅 1
1.1　理解人类视觉系统 1
1.2　人类是怎么理解图像内容的 3
1.3　OpenCV可以做什么 4
1.4　安装OpenCV 11
1.5　总结 14
第2章　OpenCV基础知识介绍 15
2.1　CMake基本配置文件 15
2.2　创建库 16
2.3　管理依赖关系 17
2.4　脚本复杂化 19
2.5　图像和矩阵 21
2.6　读写图像 23
2.7　读取和摄像头 27
2.8　其他基本对象类型 30
2.9　矩阵的基本运算 33
2.10　基本数据持久性和存储 36
2.11　总结 38
第3章　图形用户界面和基本滤波 39
3.1　介绍OpenCV的用户界面 39
3.2　使用OpenCV实现基本图形用户界面 40
3.3　QT的图形用户界面 45
3.4　在界面上添加滑动条和鼠标事件 47
3.5　在用户界面上添加按钮 51
3.6　支持OpenGL 55
3.7　总结 60
第4章　深入研究直方图和滤波器 61
4.1　生成CMake脚本文件 62
4.2　创建图形用户界面 63
4.3　绘制直方图 65
4.4　图像色彩均衡化 69
4.5　LOMO效果 71
4.6　卡通效果 76
4.7　总结 80
第5章　自动光学检测、目标分割和检测 81
5.1　隔离场景中的目标 82
5.2　创建AOI应用程序 84
5.3　输入图像的预处理 86
5.4　分割输入图像 92
5.5　总结 101
第6章　学习目标分类 102
6.1　介绍机器学习的概念 103
6.2　计算机视觉和机器学习的工作流程 106
6.3　自动检测目标分类的示例 108
6.4　特征提取 110
6.5　总结 120
第7章　识别人脸部分并覆盖面具 121
7.1　理解Haar级联 121
7.2　积分图 123
7.3　在实时中覆盖上面具 124
7.4　戴上太阳镜 127
7.5　跟踪鼻子、嘴和耳朵 130
7.6　总结 131
第8章　监控、背景建模和形态学操作 132
8.1　理解背景差分 132
8.2　简单背景差分法 133
8.3　帧差值法 137
8.4　混合高斯方法 141
8.5　形态学图像操作 144
8.6　图像细化 145
8.7　图像加粗 146
8.8　其他形态算 147
8.9　总结 152
第9章　学习对象跟踪 153
9.1　跟踪特定颜色的对象 153
9.2　建立交互式对象跟踪器 156
9.3　使用Harris角点检测器检测点 161
9.4　Shi-Tomasi角点检测器 163
9.5　基于特征的跟踪 166
9.6　总结 175
0章　文本识别中的分割算法 176
10.1　OCR简介 176
10.2　预处理步骤 178
10.3　在你的操作系统上安装Tesseract OCR 186
10.4　使用Tesseract OCR库 190
10.5　总结 195
1章　使用Tesseract识别文本 196
11.1　文本识别API工作原理 196
11.2　使用文本识别API 200
11.3　总结 212

作者介绍

——

譯者序
前言
章　OpenCV的探險之旅 1
1.1 理解人類視覺系統 1
1.2 人類是怎麼理解圖像內容的 3
1.3 OpenCV可以做什麼 4
1.4 安裝OpenCV 11
1.5　總結
14
第2章　OpenCV基礎知識介紹 15
2.1　CMake基本設定檔 15
2.2　創建庫
16
2.3　管理依賴關係
17
2.4　腳本複雜化
19
2.5　圖像和矩陣
21
2.6　讀寫圖像
23
2.7　讀取和攝像頭
27
2.8　其他基本物件類型
30
2.9　矩陣的基本運算
33
2.10　基本資料持久性和存儲 36
2.11　總結 38
第3章　圖形化使用者介面和基本濾波 39
3.1　介紹OpenCV的使用者介面 39
3.2　使用OpenCV實現基本圖形化使用者介面 40
3.3　QT的圖形化使用者介面 45
3.4　在介面上添加滑動條和滑鼠事件
47
3.5　在使用者介面上添加按鈕
51
3.6　支持OpenGL
55
3.7　總結
60
第4章　深入研究長條圖和濾波器 61
4.1　生成CMake指令檔 62
4.2　創建圖形化使用者介面
63
4.3　繪製長條圖
65
4.4　圖像色彩均衡化
69
4.5　LOMO效果 71
4.6　卡通效果
76
4.7　總結
80
第5章　自動光學檢測、目標分割和檢測 81
5.1　隔離場景中的目標
82
5.2　創建AOI應用程式 84
5.3　輸入圖像的預處理
86
5.4　分割輸入圖像
92
5.5　總結
101
第6章　學習目標分類 102
6.1　介紹機器學習的概念
103
6.2　電腦視覺和機器學習的工作流程
106
6.3　自動檢測目標分類的示例
108
6.4　特徵提取
110
6.5　總結
120
第7章　識別人臉部分並覆蓋面具 121
7.1　理解Haar級聯 121
7.2　積分圖
123
7.3　在即時中覆蓋上面具
124
7.4　戴上太陽鏡
127
7.5　跟蹤鼻子、嘴和耳朵
130
7.6　總結
131
第8章　監控、背景建模和形態學操作 132
8.1　理解背景差分
132
8.2　簡單背景差分法
133
8.3　幀差值法
137
8.4　混合高斯方法
141
8.5　形態學圖像操作
144
8.6　圖像細化
145
8.7　圖像加粗
146
8.8　其他形態算
147
8.9　總結
152
第9章　學習對象跟蹤 153
9.1　跟蹤特定顏色的物件
153
9.2　建立互動式物件跟蹤器
156
9.3　使用Harris角點檢測器檢測點 161
9.4　Shi-Tomasi角點檢測器 163
9.5　基於特徵的跟蹤
166
9.6　總結
175
0章　文本識別中的分割演算法
176
10.1　OCR簡介 176
10.2　預處理步驟 178
10.3　在你的作業系統上安裝Tesseract OCR 186
10.4　使用Tesseract OCR庫 190
10.5　總結 195
1章　使用Tesseract識別文本 196
11.1　文本識別API工作原理 196
11.2　使用文本識別API 200
11.3　總結 212


作者介紹