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OpenCV 4计算机视觉 Python语言实现(原书第3版)

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  • 日期: 2022-01-09
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机器视觉

opencv

opencv

本书首先介绍OpenCV  4以及如何基于Python  3在各种平台上安装OpenCV  4。接下来,你将学习如何执行读取、写入、操纵,以及显示静态图像、视频和摄像机回馈等基本操作。你还将学习图像处理、视频分析、深度估计和分割,并通过构建一个简单的GUI应用程序获得实践经验。接下来,你将处理两类常见问题:人脸检测和人脸识别。你还将学习物体分类和机器学习的概念,这将使你能够创建和使用物体检测器和分类器,甚至跟踪电影或摄像机回馈中的物体。稍后,你将学习3D跟踪和增强现实。本书末尾,你将学习人工神经网络和深度神经网络,学习如何开发手写数字识别以及对人的性别和年龄分类的应用程序。

关于本书

译者序

前言

作者简介

译者简介

审校者简介

第1章 安装OpenCV

1.1 技术需求

1.2 OpenCV  4有哪些新特性

1.3 选择和使用合适的安装工具

1.4 运行示例

1.5 查找文档、帮助和更新

1.6 本章小结

第2章 处理文件、摄像头和GUI

2.1 技术需求

2.2 基本I/O脚本

2.3 项目Cameo(人脸跟踪和图像处理)

2.4 Cameo:面向对象的设计

2.5 本章小结

第3章 基于OpenCV的图像处理

3.1 技术需求

3.2 在不同颜色模型之间进行图像转换

3.3 探索傅里叶变换

3.4 创建模块

3.5 边缘检测

3.6 自定义核:获取卷积

3.7 修改应用程序

3.8 基于Canny的边缘检测

3.9 轮廓检测

3.10 检测线、圆以及其他形状

3.11 本章小结

第4章 深度估计和分割

4.1 技术需求

4.2 创建模块

4.3 从深度摄像头捕捉帧

4.4 将10位图像转换成8位图像

4.5 由视差图创建掩模

4.6 修改应用程序

4.7 基于普通摄像头的深度估计

4.8 基于GrabCut算法的前景检测

4.9 基于分水岭算法的图像分割

4.10 本章小结

第5章 人脸检测和识别

5.1 技术需求

5.2 Haar级联的概念化

5.3 获取Haar级联数据

5.4 使用OpenCV进行人脸检测

5.5 在红外线下换脸

5.6 本章小结

第6章 使用图像描述符检索和搜索图像

6.1 技术需求

6.2 理解特征检测和匹配的类型

6.3 检测Harris角点

6.4 检测DoG特征并提取SIFT描述符

6.5 检测快速Hessian特征并提取SURF描述符

6.6 使用基于FAST特征和BRIEF描述符的ORB

6.7 使用K最近邻和比率检验过滤匹配

6.8 基于FLANN的匹配

6.9 基于FLANN进行单应性匹配

6.10 示例应用程序:文身取证

6.11 本章小结

第7章 建立自定义物体检测器

7.1 技术需求

7.2 理解HOG描述符

7.3 理解非极大值抑制

7.4 理解支持向量机

7.5 基于HOG描述符检测人

7.6 创建并训练物体检测器

7.7 检测汽车

7.8 本章小结

第8章 物体跟踪

8.1 技术需求

8.2 基于背景差分检测运动物体

8.3 利用MeanShift和CamShift跟踪彩色物体

8.4 使用卡尔曼滤波器寻找运动趋势

8.5 跟踪行人

8.6 本章小结

第9章 摄像头模型和增强现实

9.1 技术需求

9.2 理解3D图像跟踪和增强现实

9.3 实现demo应用程序

9.4 改进3D跟踪算法

9.5 本章小结

第10章 基于OpenCV的神经网络导论

10.1 技术需求

10.2 理解人工神经网络

10.3 用OpenCV训练基本人工神经网络

10.4 训练多阶段人工神经网络分类器

10.5 基于人工神经网络识别手写数字

10.6 在OpenCV中使用其他框架的深度神经网络

10.7 基于第三方深度神经网络的物体检测和分类

10.8 基于第三方深度神经网络的人脸检测和分类

10.9 本章小结

附录 基于曲线滤波器弯曲颜色空间

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