使用C++学习OpenCV3计算机视觉
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更新于2024-07-19
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"Learning OpenCV 3 - 计算机视觉在C++中使用OpenCV库"
本书"Learning OpenCV 3"由Adrian Kaehler和Gary Bradski撰写,是关于计算机视觉领域的经典教程,专注于使用C++编程语言与OpenCV库进行图像处理和分析。OpenCV(开源计算机视觉库)是一个广泛使用的跨平台库,它提供了丰富的函数和算法,旨在加速计算机视觉研究和应用的开发。
在书中,作者详细介绍了以下关键知识点:
1. **高斯算法**:高斯滤波是一种常用的图像平滑方法,可以消除噪声并平滑图像。在OpenCV中,可以使用`GaussianBlur`函数实现。高斯算法还涉及高斯金字塔,用于多尺度图像处理。
2. **腐蚀与膨胀**:这两种操作是形态学图像处理的基础,常用于去除噪声、连接断开的线条以及分离相邻的物体。腐蚀操作会减小物体边界,而膨胀操作则会使物体边界扩张。
3. **开运算与闭运算**:开运算(Erosion followed by Dilation)用于消除小噪声点和分离粘连的物体;闭运算(Dilation followed by Erosion)则用来填补物体内部的小孔洞和连接分离的物体部分。这两个操作在OpenCV中可以通过`morphologyEx`函数实现。
4. **图像边缘检测**:OpenCV提供了多种边缘检测算法,如Canny、Sobel和Laplacian等。这些算法通过检测图像梯度的变化来找出物体的边缘。Canny边缘检测器是一种经典的算法,它结合了高斯滤波、梯度计算和双阈值检测,既能找到清晰边缘,又能减少假响应。
5. **图像分割**:图像分割是将图像分割成多个具有不同特征的区域,是许多计算机视觉任务的基础。OpenCV提供了多种分割方法,如阈值分割(`threshold`函数)、区域生长、GrabCut算法等。阈值分割通常用于简单背景与前景分离,而复杂的分割任务可能需要使用更高级的算法。
书中还会深入探讨其他主题,如特征检测(如SIFT、SURF)、对象识别、视频处理、深度学习与OpenCV的结合等。作者通过实例代码和详细的解释,帮助读者理解如何在实际项目中应用这些概念和技术。
此外,该书适合有一定C++基础的读者,它不仅介绍理论,还提供了大量实践示例,让读者能够快速掌握OpenCV库的使用。对于想要进入计算机视觉领域的开发者或研究人员,"Learning OpenCV 3"是一本不可多得的参考资料。
2017-09-25 上传
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