OpenCV实战：数字图像处理与计算机视觉

"学习opencv 数字图像处理" OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它包含了各种图像处理和计算机视觉的算法，适用于多种平台，广泛应用于图像分析、机器学习以及人工智能等领域。本书是针对OpenCV的学习资料，涵盖了数字图像处理的基础知识。 在第1章中，作者介绍了OpenCV的基本概念，包括其应用范围，如人脸识别、物体识别、运动分析等。讲述了计算机视觉的定义，并回顾了OpenCV的历史和版本发展。同时，讲解了如何下载和安装OpenCV，以及如何通过 SVN 获取最新代码。此外，还简要介绍了OpenCV的模块结构和移植性。 第2章作为入门章节，引导读者编写第一个OpenCV程序，展示了如何显示和操作图像，包括播放和控制AVI视频，进行简单的图像变换，从摄像头读取实时数据，以及写入视频文件。这些基本操作为后续深入学习打下了基础。 第3章深入探讨OpenCV的数据类型，如CvMat矩阵结构和IplImage数据结构，以及它们在图像处理中的应用。介绍了矩阵和图像的操作，如复制、转换、裁剪等。此外，讲解了绘图函数的使用，数据的存储方法，以及集成性能基元，这些都是实现图像处理算法的关键。 第4章详细介绍了OpenCV的HighGUI模块，这是一个用于图形用户界面的工具包。读者将学习如何创建和管理窗口，加载和显示图像，处理视频流，并使用ConvertImage函数进行图像格式转换。这些功能让开发者能够直观地与图像数据交互。 第5章专注于图像处理，涵盖了图像平滑、形态学操作（如腐蚀、膨胀）、漫水填充、尺寸调整、图像金字塔、阈值化等技术。这些处理方法在图像预处理和特征提取中十分常见。 第6章涉及图像变换，包括卷积、梯度计算、拉普拉斯变换、Canny边缘检测、霍夫变换等。此外，还有重映射、几何变换（如旋转、缩放）和傅里叶变换相关知识，这些是图像分析和处理的重要组成部分。 第7章讲解了直方图及其在图像处理中的作用，包括直方图的构建、操作和分析，以及直方图均衡化、直方图匹配等高级应用，这些都是理解图像色彩分布和进行图像增强的关键。 第8章深入探讨轮廓提取，包括内存管理、序列处理，以及如何查找、绘制和分析轮廓。此外，还介绍了轮廓匹配技术，这对于对象识别和定位非常有用。 第9章聚焦于图像的局部特性和分割技术，如背景减除和分水岭算法，这些是识别和分离图像中不同对象的关键步骤。 这本书提供了一个全面的OpenCV学习路径，从基础知识到高级应用，涵盖了数字图像处理的多个重要方面，适合对计算机视觉感兴趣的初学者和进阶者。通过实践书中的示例和练习，读者可以逐步掌握OpenCV并应用于实际项目中。