1.基於Python講述OpenCV大量函數用法構建功能強大的應用程序2.基於OpenCV4.1，涵蓋上百個函數3.一線實踐案例講述計算機視覺知識及OpenCV庫4.深入學習圖像處理、特征檢測、視頻分析等算法5.提供GitHub托管測試數據、源代碼等配套資源

●第1章 初識OpenCV
1.1 什麼是OpenCV
1.1.1 OpenCV與計算機視覺
1.1.2 OpenCV的發展
1.1.3 OpenCV4帶來了什麼
1.2 安裝OpenCV-Python
1.2.1 在Windows繫統中安裝OpenCV-Python
1.2.2 在Ubuntu繫統中安裝OpenCV-Python
1.3 OpenCV的模塊架構
1.4 示例程序
1.4.1 配置運行環境
1.4.2 邊緣檢測
1.4.3 K聚類算法
1.4.4 基於特征點的圖像匹配
1.4.5 行人檢測
1.4.6 手寫數字識別
1.5 本章小結
第2章 載入、顯示與保存數據
2.1 圖像的表示
2.1.1 圖像基礎
2.1.2 NumPy相關介紹
2.2 圖片的讀取與顯示
2.2.1 圖片讀取函數
2.2.2 圖像窗口函數
2.2.3 圖片顯示函數
2.3 22加載與攝像頭調用
2.3.1 讀取22數據
2.3.2 攝像頭的直接調用
2.4 數據保存
2.4.1 保存圖像
2.4.2 保存
2.4.3 保存和讀取XML和YMAL文件
2.5 本章小結
第3章 圖像基本操作
3.1 顏色空間
3.1.1 顏色空間與轉換
3.1.2 多通道分離與合並
3.2 關於像素的操作
3.2.1 圖像像素統計
3.2.2 兩圖像間的像素操作
3.2.3 圖像二值化
3.2.4 LUT
3.3 圖像連接和圖像變換
3.3.1 圖像連接
3.3.2 圖像尺寸變換
3.3.3 圖像翻轉變換
3.3.4 圖像仿射變換
3.3.5 圖像透視變換
3.3.6 極坐標變換
3.4 在圖像上繪制幾何圖形和生成文字
3.4.1 繪制圓形
3.4.2 繪制直線
3.4.3 繪制橢圓
3.4.4 繪制多邊形
3.4.5 生成文字
3.5 感興趣區域
3.6 圖像金字塔
3.6.1 高斯金字塔
3.6.2 拉普拉斯金字塔
3.7 窗口交互操作
3.7.1 圖像窗口滑動條
3.7.2 鼠標響應
3.8 本章小結
第4章 圖像直方圖
4.1 圖像直方圖的計算與繪制
4.1.1 圖像直方圖的計算
4.1.2 圖像直方圖的繪制
4.2 2D直方圖
4.3 關於直方圖的操作
4.3.1 直方圖歸一化
4.3.2 直方圖比較
4.3.3 直方圖均衡化
4.3.4 直方圖匹配
4.3.5 直方圖反向投影
4.4 圖像模板匹配
4.5 本章小結
第5章 圖像濾波
5.1 圖像卷積
5.2 噪聲的種類與生成
5.2.1 椒鹽噪聲
5.2.2 高斯噪聲
5.3 線性濾波
5.3.1 均值濾波
5.3.2 方框濾波
5.3.3 高斯濾波
5.3.4 可分離濾波
5.3.5 中值濾波
5.3.6 雙邊濾波
5.4 圖像邊緣檢測
5.4.1 邊緣檢測原理
5.4.2 Sobel算子
5.4.3 Scharr算子
5.4.4 生成邊緣檢測濾波器
5.4.5 Laplacian算子
5.4.6 Canny算法
5.5 本章小結
第6章 圖像形態學操作
6.1 像素距離與連通域
6.1.1 圖像距離變換
6.1.2 圖像連通域分析
6.2 腐蝕與膨脹
6.2.1 圖像腐蝕
6.2.2 圖像膨脹
6.3 形態學應用
6.3.1 開運算
6.3.2 閉運算
6.3.3 形態學梯度
6.3.4 頂帽運算
6.3.5 黑帽運算
6.3.6 擊中擊不中變換
6.3.7 圖像細化
6.4 本章小結
第7章 目標檢測
7.1 形狀檢測
7.1.1 直線檢測
7.1.2 直線擬合
7.1.3 圓形檢測
7.2 輪廓檢測
7.2.1 輪廓發現與繪制
7.2.2 輪廓面積
7.2.3 輪廓長度
7.2.4 輪廓外接多邊形
7.2.5 點到輪廓距離
7.2.6 凸包檢測
7.3 矩的計算
7.3.1 幾何矩與中心矩
7.3.2 Hu矩
7.3.3 基於Hu矩的輪廓匹配
7.4 點集擬合
7.5 二維碼檢測
7.6 本章小結
第8章 圖像分析與修復
8.1 傅裡葉變換
8.1.1 離散傅裡葉變換
8.1.2 通過傅裡葉變換計算卷積
8.1.3 離散餘弦變換
8.2 積分圖
8.3 圖像分割
8.3.1 漫水填充法
8.3.2 分水嶺法
8.3.3 Grabcut圖像分割
8.3.4 Mean-Shift分割算法
8.4 圖像修復
8.5 本章小結
第9章 特征點檢測與匹配
9.1 角點檢測
9.1.1 顯示關鍵點
9.1.2 Harris角點檢測
9.1.3 Shi-Tomasi角點檢測
9.1.4 亞像素級別角點檢測
9.2 特征點檢測
9.2.1 關鍵點
9.2.2 描述子
9.2.3 SIFT特征點檢測
9.2.4 SURF特征點檢測
9.2.5 ORB特征點檢測
9.3 特征點匹配
9.3.1 DescriptorMatcher類
9.3.2 暴力匹配
9.3.3 顯示特征點匹配結果
9.3.4 FLANN匹配
9.3.5 RANSAC優化特征點匹配
9.4 本章小結
第10章 立體視覺
10.1 單目視覺
10.1.1 單目相機模型
10.1.2 標定板角點提取
10.1.3 單目相機標定
10.1.4 單目相機校正
10.1.5 單目投影
10.1.6 單目位姿估計
10.2 雙目視覺

本書旨在討論OpenCV 4的功能，以及OpenCV在圖像處理和計算機視覺方面的應用。本書共12章，主要內容包括OpenCV的基礎知識，數據的載入、顯示與保存，圖像基本操作，直方圖，圖像濾波，圖像形態學操作，目標檢測，圖像分析與修復，特征點檢測與匹配，立體視覺，視頻分析，機器學習在OpenCV中的實現方式。 本書適合從事計算機視覺研究和開發的專業人士閱讀，也可作為計算機相關專業的教材。