"OpenCV 2 计算机视觉应用编程实战指南"
OpenCV(开源计算机视觉库)是一个强大的跨平台计算机视觉库,它包含了众多用于实时计算机视觉处理的编程函数。《OpenCV 2 计算机视觉应用编程实战指南》是针对OpenCV 2版本的一本教材,由Robert Laganière编写。这本书通过超过50个实例,旨在帮助读者熟练掌握OpenCV库的使用,从而在实际项目中实现高效的应用。
在本书中,作者深入浅出地介绍了OpenCV的核心概念和关键功能,包括图像处理、特征检测、物体识别、图像分割、机器学习以及视频分析等多个方面。"Mat"结构是OpenCV 2中的核心数据结构,它代表了一个多维的、可变大小的、可以存储各种类型数据的矩阵,是处理图像和进行计算的基础。书中详细解释了如何使用Mat结构进行图像操作,如读取、显示、转换和保存等。
1. 图像处理:书中涵盖了基本的图像操作,如滤波(高斯滤波、中值滤波)、颜色空间转换(RGB到灰度、HSV等)、直方图均衡化,以及形态学操作(膨胀、腐蚀、开闭运算)等,这些都是图像预处理的关键步骤。
2. 特征检测:OpenCV提供了多种特征检测算法,如SIFT、SURF、ORB等。这些算法能帮助识别图像中的关键点和描述符,对于物体识别和图像匹配至关重要。
3. 物体识别:书中可能涉及模板匹配、Haar级联分类器或HOG(Histogram of Oriented Gradients)方法来实现人脸识别、车辆检测等目标检测任务。
4. 图像分割:图像分割是将图像划分为不同的区域,每个区域具有相似的特性。OpenCV提供了多种分割技术,如阈值分割、区域生长、水平集方法等。
5. 机器学习:OpenCV支持多种机器学习算法,如支持向量机(SVM)、决策树、随机森林等,可以用于分类、回归和聚类任务。
6. 视频分析:通过OpenCV,可以处理视频流,进行运动检测、背景减除、帧差法追踪等,为视频监控、行为分析等应用提供基础。
7. 实时应用:书中还会探讨如何结合OpenCV与用户界面库(如Qt或wxWidgets)来构建实时的图形用户界面应用,使开发的计算机视觉系统更易于交互和控制。
《OpenCV 2 计算机视觉应用编程实战指南》是一本实用的教程,适合对计算机视觉感兴趣的开发者、研究人员和学生,无论你是初学者还是有一定经验的OpenCV用户,都能从中受益。通过实践书中的示例,你可以快速提升OpenCV技能,并应用于实际项目中。