"學習目標：為那些想學習和掌握OpenCV的讀者提供一本“看了就能學會”的書。本書以超過100個案例，使用簡潔生動的語言，和更新的Python語言實現代碼去描述相應的操作方法，這些經典和主流的算法，讓讀者能在操練實例的基礎上快速掌握操作方法，容易上手，易於學習。"

●第1章OpenCV快速入門
1.1OpenCV介紹
1.1.1OpenCV概述
1.1.2OpenCV的代碼結構
1.1.3OpenCV4的新特性
1.2OpenCV開發環境搭建
1.2.1案例1：Windows動態庫開發環境搭建
1.2.2案例2：Linux動態庫開發環境搭建
1.2.3案例3：Python語言開發環境搭建
1.3OpenCV模塊介紹
1.3.1常用模塊
1.3.2擴展模塊
1.4OpenCV源碼編譯
1.4.1案例4：OpenCV編譯
1.4.2案例5：OpenCV裁剪編譯
1.4.3案例6：擴展模塊opencv-contrib
1.5進階推薦：OpenCV入門參考
1.5.1OpenCV版本選擇
1.5.2如何學習OpenCV
第2章圖像讀/寫模塊imgcodecs
2.1模塊導讀
2.2圖像讀/寫操作
2.2.1案例7：圖像讀取
2.2.2案例8：圖像保存
2.3圖像編/解碼
2.3.1案例9：圖像編碼應用
2.3.2案例10：圖像解碼應用
2.4進階推薦：聊聊圖像格式
第3章核心庫模塊core
3.1模塊導讀
3.2基本數據結構
3.2.1案例11：Mat數據結構介紹及C++調用
3.2.2案例12：Python中的Mat對像操作
3.2.3案例13：Point結構
3.2.4案例14：Rect結構
3.2.5案例15：Size結構
3.3矩陣運算
3.3.1案例16：四則運算
3.3.2案例17：位運算
3.3.3案例18：代數運算
3.3.4案例19：比較運算
3.3.5案例20：特征值與特征向量
3.3.6案例21：生成隨機數矩陣
3.4矩陣變換
3.4.1案例22：矩陣轉向量
3.4.2案例23：通道分離與通道合並
3.4.3案例24：圖像旋轉
3.4.4案例25：圖像拼接
3.4.5案例26：圖像邊界拓展
3.4.6案例27：傅裡葉變換
3.5進階推薦：聊聊圖像像素遍歷與應用
3.5.1案例28：圖像像素遍歷
3.5.2案例29：提取拍照手寫簽名
第4章圖像處理模塊imgproc（一）
4.1模塊導讀
4.2案例30：顏色空間變換
4.3案例31：圖像尺寸變換
4.4基本繪制
4.4.1案例32：繪制標記
4.4.2案例33：繪制直線
4.4.3案例34：繪制矩形
4.4.4案例35：繪制圓
4.4.5案例36：繪制橢圓
4.4.6案例37：繪制文字
4.5形態學運算
4.5.1案例38：腐蝕
4.5.2案例39：膨脹
4.5.3案例40：其他形態學運算
4.6圖像濾波
4.6.1案例41：方框濾波
4.6.2案例42：均值濾波
4.6.3案例43：高斯濾波
4.6.4案例44：雙邊濾波
4.6.5案例45：中值濾波
4.7邊緣檢測
4.7.1案例46：Sobel邊緣檢測
4.7.2案例47：Scharr邊緣檢測
4.7.3案例48：Laplacian邊緣檢測
4.7.4案例49：Canny邊緣檢測
4.8進階推薦：聊聊顏色模型
第5章圖像處理模塊imgproc（二）
5.1霍夫變換
5.1.1案例50：霍夫線變換
5.1.2案例51：霍夫圓變換
5.2案例52：仿射變換
5.3案例53：透視變換
5.4案例54：重映射
5.5閾值化
5.5.1案例55：基本閾值化
5.5.2案例56：自適應閾值化
5.6圖像金字塔
5.6.1案例57：高斯金字塔
5.6.2案例58：拉普拉斯金字塔
5.7直方圖
5.7.1案例59：直方圖計算
5.7.2案例60：直方圖均衡化
5.8傳統圖像分割
5.8.1案例61：分水嶺算法
5.8.2案例62：GrabCut算法
5.8.3案例63：漫水填充算法
5.9角點檢測
5.9.1案例64：Harris角點檢測
5.9.2案例65：Shi-Tomasi角點檢測
5.9.3案例66：亞像素角點檢測
5.10圖像輪廓
5.10.1案例67：輪廓查找
5.10.2案例68：輪廓繪制
5.11輪廓包裹
5.11.1案例69：矩形邊框
5.11.2案例70：最小外接矩形
5.11.3案例71：最小外接圓
5.12案例72：多邊形填充
5.13圖像擬合
5.13.1案例73：直線擬合
5.13.2案例74：橢圓擬合
5.13.3案例75：多邊形擬合
5.14案例76：凸包檢測
5.15進階推薦：圖像處理算法概述
第6章可視化模塊highgui
6.1模塊導讀
6.2圖像窗口
6.2.1案例77：創建與銷毀窗口
6.2.2案例78：圖像窗口操作
6.3圖像操作
6.3.1案例79：圖像顯示
6.3.2案例80：選取感興趣區域
6.4案例81：鍵盤操作
6.5案例82：鼠標操作
6.6案例83：進度條操作
6.7進階推薦：在Qt中使用OpenCV
第7章視頻處理模塊videoio
7.1模塊導讀
7.2視頻讀取
7.2.1案例84：從文件讀取視頻
7.2.2案例85：從設備讀取視頻
7.3視頻保存
7.3.1案例86：從圖片文件創建視頻
7.3.2案例87：保存相機采集的視頻
7.4進階推薦：視頻編/解碼工具FFMPEG
第8章視頻分析模塊video
8.1運動分析
8.1.1模塊導讀
8.1.2案例88：基於MOG2與KNN算法的運動分析
8.2目標跟蹤
8.2.1模塊導讀
8.2.2案例89：基於CamShift算法的目標跟蹤
8.2.3案例90：基於meanShift算法的目標跟蹤
8.2.4案例91：稀疏光流法運動目標跟蹤
8.2.5案例92：稠密光流法運動目標跟蹤
8.3進階推薦：深度學習光流算法
第9章照片處理模塊photo
9.1模塊導讀
9.2案例93：基於OpenCV的無縫克隆
9.3案例94：基於OpenCV的圖像對比度保留脫色
9.4案例95：基於OpenCV的圖像修復
9.5案例96：基於OpenCV的HDR成像
9.6圖像非真實感渲染
9.6.1案例97：邊緣保留濾波
9.6.2案例98：圖像細節增強
9.6.3案例99：鉛筆素描
9.6.4案例100：風格化圖像
9.7進階推薦：照片處理算法概述
第10章2D特征模塊features2d
10.1模塊導讀
10.2特征點檢測
10.2.1案例101：SIFT特征點檢測
10.2.2案例102：SURF特征點檢測
10.2.3案例103：BRISK特征點檢測
10.2.4案例104：ORB特征點檢測
10.2.5案例105：KAZE特征點檢測
10.2.6案例106：AKAZE特征點檢測
10.2.7案例107：AGAST特征點檢測
10.2.8案例108：FAST特征點檢測
10.3特征點匹配
10.3.1案例109：Brute-Force特征點匹配
10.3.2案例110：FLANN特征點匹配
10.4進階推薦：特征點檢測算法概述
第11章相機標定與三維重建模塊calib3d
11.1模塊導讀
11.2單應性變換
11.2.1案例111：單應性變換矩陣
11.2.2案例112：單應性應用之圖像插入
11.3相機標定
11.3.1案例113：棋盤角點檢測並繪制
11.3.2案例114：消除圖像失真
11.4進階推薦：聊聊鏡頭失真
第12章傳統目標檢測模塊objdetect
12.1模塊導讀
12.2級聯分類器的應用
12.2.1案例115：人臉檢測
12.2.2案例116：人眼檢測
12.3案例117：HOG描述符行人檢測
12.4二維碼應用
12.4.1案例118：二維碼檢測
12.4.2案例119：二維碼解碼
12.5進階推薦：聊聊條形碼與二維碼
第13章機器學習模塊ml
13.1模塊導讀
13.2案例120：基於OpenCV的Logistic回歸
13.3案例121：基於OpenCV的支持向量機
13.4案例122：基於OpenCV的主成分分析
13.5進階推薦：機器學習算法概述
第14章深度學習模塊dnn
14.1模塊導讀
14.2風格遷移
14.2.1深度學習風格遷移
14.2.2案例123：OpenCV實現風格遷移推理
14.3圖像分類
14.3.1深度學習圖像分類
14.3.2案例124：基於TensorFlow訓練
Fashion-MNIST算法模型
14.3.3案例125：OpenCV實現圖像分類推理
14.4目標檢測
14.4.1深度學習目標檢測
14.4.2案例126：OpenCV實現目標檢測推理
14.5圖像超分
14.5.1深度學習圖像超分算法
14.5.2案例127：OpenCV實現圖像超分推理
14.6進階推薦：OpenCV與計算機視覺
14.6.1計算機視覺的發展
14.6.2OpenCV在計算機視覺中的應用

本書使用Python語言，以OpenCV源碼結構中的模塊為章節，繫統地介紹了OpenCV在圖像處理和計算機視覺領域的應用。
本書第1章主要介紹OpenCV的源碼，以及開發環境的搭建和使用源碼方式的編譯技巧；第2～14章主要介紹OpenCV的各個模塊，包括模塊導讀，以及模塊中重點算法使用案例的講解，並在章節的最後提供了相應的進階知識。
本書以OpenCV源碼結構的方式講解，一方面可以讓讀者深入了解OpenCV軟件及相應的源碼，另一方面可以加深讀者對軟件的透徹理解。初學者可以參考本書前6章繫統地學習圖像處理應用，特別是第4章和第5章，因為經典的圖像處理算法基本上都封裝在imgproc模塊中；對於其他特殊需求，可以參考對應章節，如與特征點相關的知識可以參考第10章，與機器學習和深度學習相關的知識可以分別參考第13章和第14章。
本書不僅適合圖像處理和計算機視覺等

肖鈴 著