OpenCV实战指南:入门与高级应用
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《Practical OpenCV》是一本由OpenCV官网推荐的实践项目书籍,它专注于指导读者如何充分利用这个开源计算机视觉库,实现高效的结果。本书旨在帮助读者从基础入门到深入理解,通过一系列实战项目和案例,逐步掌握OpenCV的各种功能和技术。
在第一部分“Getting Comfortable”(初步熟悉),作者首先在第一章“Introduction to Computer Vision and OpenCV”(计算机视觉与OpenCV入门)中,为读者介绍了计算机视觉的基本概念以及OpenCV在该领域中的地位。章节内容可能包括图像的基本组成、像素、颜色空间和图像处理的基础理论。
第二章“Setting up OpenCV on Your Computer”(在你的计算机上安装OpenCV)详细讲解了如何在不同操作系统上安装和配置OpenCV,以便读者能够在本地环境中顺利运行OpenCV代码。这包括安装步骤、依赖库的管理以及常见问题的解决方法。
第三章“CV Bling - OpenCV Inbuilt Demos”(内置示例演示)通过展示OpenCV自带的演示程序,让读者直观感受OpenCV的强大功能,涉及滤波、图像变换等基础操作的实战应用。
第四章“Basic Operations on Images and GUI Windows”(图像操作与图形用户界面)则深入探讨了图像的基本操作,如读取、显示、保存,以及创建和控制用户界面元素,为后续更复杂的任务打下坚实基础。
进入第二部分“Advanced Computer Vision Problems and Coding Them in OpenCV”(高级计算机视觉问题及OpenCV编程),读者将学习更复杂的图像处理技术。第五章“Image Filtering”(图像滤波)可能会介绍各种滤波器的应用,如高斯滤波、中值滤波等,用于图像噪声去除和特征增强。
第六章“Shapes in Images”(图像中的形状)会涉及形状检测、轮廓分析和形状描述符的学习,这对于目标识别和物体分割至关重要。接着,第七章“Image Segmentation and Histograms”(图像分割与直方图)会深入讨论如何利用像素分布进行图像分割,并使用直方图来量化和比较图像特性。
第八章“Basic Machine Learning and Object Detection Based on Keypoints”(基于关键点的基本机器学习与对象检测)将结合机器学习算法,特别是SIFT或SURF等关键点检测方法,教授如何实现简单的对象识别和追踪。
第九章“Affine and Perspective Transformations and Their Applications to Image Panoramas”(仿射和透视变换及其在全景图像中的应用)会讲解图像变换技术,这些在全景拼接、校准和增强现实中起着关键作用。
最后一章“Embedded Computer Vision: Running OpenCV Programs on the Raspberry Pi”(嵌入式计算机视觉:在Raspberry Pi上运行OpenCV程序)展示了如何在小型硬件平台上运用OpenCV,适合想要探索物联网和嵌入式视觉应用的读者。
《Practical OpenCV》不仅提供理论知识,更注重实践经验,是学习和提升计算机视觉技能的理想指南。无论是初学者还是经验丰富的开发人员,都能在本书中找到适合自己的学习路径和实战项目。
2014-11-17 上传
2018-04-09 上传
2024-07-23 上传
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2023-10-27 上传
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YiYueHuan
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