精通OpenCV:深度学习与图像处理实战
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更新于2024-10-24
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"这是一本全面介绍OpenCV的教材,非常适合想要学习计算机视觉和OpenCV技术的读者。书中涵盖了从OpenCV的基本概念、安装到实际应用的多个方面,旨在帮助读者掌握OpenCV的核心功能和常见操作。"
OpenCV,全称Open Source Computer Vision Library,是一个开源的计算机视觉库,它包含了众多用于图像处理和计算机视觉的算法。在标题和描述中,我们可以看出这本教材是学习OpenCV的理想资源,内容丰富且全面。
在第一章中,作者介绍了OpenCV的基本概念,包括其应用领域(如人脸识别、物体检测、图像处理等)以及它的起源。此外,还详细指导了如何下载和安装OpenCV,以及如何通过SVN获取最新代码。同时,提到了OpenCV的结构和内容,以及对不同平台的移植性考虑。
第二章深入浅出地引导读者入门OpenCV,从显示图像、播放视频,到对图像进行简单和复杂的变换,以及从摄像机读取数据和写入AVI视频文件,这些都是实践操作的基础。
第三章讲解了OpenCV的基本数据类型,如CvMat矩阵结构和IplImage数据结构,以及相关的矩阵和图像操作,包括绘图、数据存储和集成性能基元等,这些都是进行图像处理的关键。
第四章主要讨论HighGUI,这是一个可移植的图形工具包,用于创建窗口、载入和显示图像,以及处理视频。还介绍了ConvertImage函数,方便在不同格式间转换图像。
第五章聚焦于图像处理,包括平滑处理(如高斯滤波)、形态学操作(如腐蚀、膨胀)、漫水填充、尺寸调整、图像金字塔、阈值化等,这些是图像预处理的重要手段。
第六章深入探讨了图像变换,包括卷积、梯度计算、拉普拉斯变换、Canny边缘检测、霍夫变换,以及各种几何变换如重映射、旋转等,这些都是图像分析中的关键步骤。
第七章介绍了直方图及其在匹配中的应用,包括直方图的基本数据结构、操作以及匹配策略,有助于理解图像的统计特性。
第八章讲解了轮廓处理,包括查找轮廓、Freeman链码、轮廓分析和匹配,这是识别和分析图像对象的重要手段。
第九章涉及图像局部处理和分割技术,如背景减除、分水岭算法、Inpainting修补和均值漂移分割,这些都是图像分割和恢复的关键技术。
第十章则进入了跟踪与运动的主题,基础的跟踪方法、角点检测等内容,对于视频分析和运动物体追踪至关重要。
这本教材覆盖了OpenCV的各个方面,适合初学者逐步学习,同时也为有经验的开发者提供了丰富的参考。通过深入学习和实践,读者可以掌握OpenCV并应用于实际项目中,解决计算机视觉问题。
2018-10-15 上传
2018-04-26 上传
2023-04-27 上传
2023-07-14 上传
2023-05-24 上传
2023-06-05 上传
2023-07-10 上传
2023-07-10 上传
sumxin2008
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