了得網計算機/網絡_OpenCV計算機視覺編程攻略第3版 (加)羅伯特·拉戈尼爾(Robert La

●第 1章圖像編程入門 11.1 簡介 11.2 安裝OpenCV庫 11.2.1 準備工作 11.2.2 如何實現 21.2.3 實現原理 41.2.4 擴展閱讀 51.2.5 參閱 61.3 裝載、顯示和存儲圖像 61.3.1 準備工作 61.3.2 如何實現 61.3.3 實現原理 81.3.4 擴展閱讀 91.3.5 參閱 111.4 深入了解cv::Mat 111.4.1 如何實現 111.4.2 實現原理 131.4.3 擴展閱讀 161.4.4 參閱 171.5 定義感興趣區域 171.5.1 準備工作 171.5.2 如何實現 171.5.3 實現原理 181.5.4 擴展閱讀 181.5.5 參閱 19第 2 章操作像素 202.1 簡介 202.2 訪問像素值 212.2.1 準備工作 212.2.2 如何實現 212.2.3 實現原理 232.2.4 擴展閱讀 242.2.5 參閱 242.3 用指針掃描圖像 242.3.1 準備工作 252.3.2 如何實現 252.3.3 實現原理 262.3.4 擴展閱讀 272.3.5 參閱 312.4 用迭代器掃描圖像 312.4.1 準備工作 312.4.2 如何實現 312.4.3 實現原理 322.4.4 擴展閱讀 332.4.5 參閱 332.5 編寫高效的圖像掃描循環 332.5.1 如何實現 342.5.2 實現原理 342.5.3 擴展閱讀 362.5.4 參閱 362.6 掃描圖像並訪問相鄰像素 362.6.1 準備工作 362.6.2 如何實現 362.6.3 實現原理 382.6.4 擴展閱讀 382.6.5 參閱 392.7 實現簡單的圖像運算 392.7.1 準備工作 392.7.2 如何實現 402.7.3 實現原理 402.7.4 擴展閱讀 412.8 圖像重映射 422.8.1 如何實現 422.8.2 實現原理 432.8.3 參閱 44第3 章處理圖像的顏色 453.1 簡介 453.2 用策略設計模式比較顏色 453.2.1 如何實現 463.2.2 實現原理 473.2.3 擴展閱讀 503.2.4 參閱 533.3 用GrabCut 算法分割圖像 533.3.1 如何實現 543.3.2 實現原理 563.3.3 參閱 563.4 轉換顏色表示法 563.4.1 如何實現 573.4.2 實現原理 583.4.3 參閱 593.5 用色調、飽和度和亮度表示顏色 593.5.1 如何實現 593.5.2 實現原理 613.5.3 拓展閱讀 643.5.4 參閱 66第4 章用直方圖統計像素 674.1 簡介 674.2 計算圖像直方圖 674.2.1 準備工作 684.2.2 如何實現 684.2.3 實現原理 724.2.4 擴展閱讀 724.2.5 參閱 744.3 利用查找表修改圖像外觀 744.3.1 如何實現 744.3.2 實現原理 754.3.3 擴展閱讀 764.3.4 參閱 784.4 直方圖均衡化 784.4.1 如何實現 784.4.2 實現原理 794.5 反向投影直方圖檢測特定圖像內容 794.5.1 如何實現 804.5.2 實現原理 814.5.3 擴展閱讀 824.5.4 參閱 844.6 用均值平移算法查找目標 854.6.1 如何實現 854.6.2 實現原理 874.6.3 參閱 884.7 比較直方圖搜索相似圖像 884.7.1 如何實現 884.7.2 實現原理 904.7.3 參閱 904.8 用積分圖像統計像素 914.8.1 如何實現 914.8.2 實現原理 924.8.3 擴展閱讀 934.8.4 參閱 99第5 章用形態學運算變換圖像 1005.1 簡介 1005.2 用形態學濾波器腐蝕和膨脹圖像 1005.2.1 準備工作 1015.2.2 如何實現 1015.2.3 實現原理 1025.2.4 擴展閱讀 1035.2.5 參閱 1045.3 用形態學濾波器開啟和閉合圖像 1045.3.1 如何實現 1045.3.2 實現原理 1055.3.3 參閱 1065.4 在灰度圖像中應用形態學運算 1065.4.1 如何實現 1065.4.2 實現原理 1075.4.3 參閱 1085.5 用分水嶺算法實現圖像分割 1085.5.1 如何實現 1095.5.2 實現原理 1115.5.3 擴展閱讀 1125.5.4 參閱 1145.6 用MSER 算法提取特征區域 1145.6.1 如何實現 1145.6.2 實現原理 1165.6.3 參閱 118第6 章圖像濾波 1196.1 簡介 1196.2 低通濾波器 1206.2.1 如何實現 1206.2.2 實現原理 1216.2.3 參閱 1236.3 用濾波器進行縮減像素采樣 1246.3.1 如何實現 1246.3.2 實現原理 1256.3.3 擴展閱讀 1266.3.4 參閱 1276.4 中值濾波器 1286.4.1 如何實現 1286.4.2 實現原理 1296.5 用定向濾波器檢測邊緣 1296.5.1 如何實現 1306.5.2 實現原理 1326.5.3 擴展閱讀 1356.5.4 參閱 1366.6 計算拉普拉斯算子 1366.6.1 如何實現 1376.6.2 實現原理 1386.6.3 擴展閱讀 1416.6.4 參閱 142第7 章提取直線、輪廓和區域 1437.1 簡介 1437.2 用Canny 算子檢測圖像輪廓 1437.2.1 如何實現 1437.2.2 實現原理 1457.2.3 參閱 1467.3 用霍夫變換檢測直線 1467.3.1 準備工作 1467.3.2 如何實現 1477.3.3 實現原理 1517.3.4 擴展閱讀 1537.3.5 參閱 1557.4 點集的直線擬合 1557.4.1 如何實現 1557.4.2 實現原理 1577.4.3 擴展閱讀 1587.5 提取連續區域 1587.5.1 如何實現 1597.5.2 實現原理 1607.5.3 擴展閱讀 1617.6 計算區域的形狀描述子 1617.6.1 如何實現 1627.6.2 實現原理 1637.6.3 擴展閱讀 164第8 章檢測興趣點 1668.1 簡介 1668.2 檢測圖像中的角點 1668.2.1 如何實現 1678.2.2 實現原理 1718.2.3 擴展閱讀 1728.2.4 參閱 1748.3 快速檢測特征 1748.3.1 如何實現 1748.3.2 實現原理 1758.3.3 擴展閱讀 1768.3.4 參閱 1788.4 尺度不變特征的檢測 1788.4.1 如何實現 1798.4.2 實現原理 1808.4.3 擴展閱讀 1818.4.4 參閱 1838.5 多尺度FAST 特征的檢測 1838.5.1 如何實現 1838.5.2 實現原理 1848.5.3 擴展閱讀 1858.5.4 參閱 186第9 章描述和匹配興趣點 1879.1 簡介 1879.2 局部模板匹配 1879.2.1 如何實現 1889.2.2 實現原理 1909.2.3 擴展閱讀 1919.2.4 參閱 1929.3 描述並匹配局部強度值模式 1929.3.1 如何實現 1939.3.2 實現原理 1959.3.3 擴展閱讀 1969.3.4 參閱 1999.4 用二值描述子匹配關鍵點 1999.4.1 如何實現 1999.4.2 實現原理 2009.4.3 擴展閱讀 2019.4.4 參閱 202第 10 章估算圖像之間的投影關繫 20310.1 簡介 20310.2 計算圖像對的基礎矩陣 20510.2.1 準備工作 20510.2.2 如何實現 20610.2.3 實現原理 20810.2.4 參閱 20910.3 用RANSAC（隨機抽樣一致性）算法匹配圖像 20910.3.1 如何實現 20910.3.2 實現原理 21210.3.3 擴展閱讀 21310.4 計算兩幅圖像之間的單應矩陣 21410.4.1 準備工作 21410.4.2 如何實現 21510.4.3 實現原理 21710.4.4 擴展閱讀 21810.4.5 參閱 21910.5 檢測圖像中的平面目標 21910.5.1 如何實現 21910.5.2 實現原理 22110.5.3 參閱 224第 11 章三維重建 22511.1 簡介 22511.2 相機標定 22611.2.1 如何實現 22711.2.2 實現原理 23011.2.3 擴展閱讀 23211.2.4 參閱 23311.3 相機姿態還原 23311.3.1 如何實現 23311.3.2 實現原理 23511.3.3 擴展閱讀 23611.3.4 參閱 23811.4 用標定相機實現三維重建 23811.4.1 如何實現 23811.4.2 實現原理 24111.4.3 擴展閱讀 24311.4.4 參閱 24411.5 計算立體圖像的深度 24411.5.1 準備工作 24411.5.2 如何實現 24511.5.3 實現原理 24711.5.4 參閱 247第 12 章處理視頻序列 24812.1 簡介 24812.2 讀取視頻序列 24812.2.1 如何實現 24812.2.2 實現原理 25012.2.3 擴展閱讀 25112.2.4 參閱 25112.3 處理視頻幀 25112.3.1 如何實現 25112.3.2 實現原理 25212.3.3 擴展閱讀 25612.3.4 參閱 25812.4 寫入視頻幀 25812.4.1 如何實現 25912.4.2 實現原理 25912.4.3 擴展閱讀 26212.4.4 參閱 26312.5 提取視頻中的前景物體 26312.5.1 如何實現 26412.5.2 實現原理 26612.5.3 擴展閱讀 26612.5.4 參閱 268第 13 章跟蹤運動目標 26913.1 簡介 26913.2 跟蹤視頻中的特征點 26913.2.1 如何實現 26913.2.2 實現原理 27413.2.3 參閱 27413.3 估算光流 27513.3.1 準備工作 27513.3.2 如何實現 27613.3.3 實現原理 27813.3.4 參閱 27913.4 跟蹤視頻中的物體 27913.4.1 如何實現 27913.4.2 實現原理 28213.4.3 參閱 284第 14 章實用案例 28514.1 簡介 28514.2 人臉識別 28614.2.1 如何實現 28614.2.2 實現原理 28814.2.3 參閱 29014.3 人臉定位 29114.3.1 準備工作 29114.3.2 如何實現 29214.3.3 實現原理 29514.3.4 擴展閱讀 29714.3.5 參閱 29814.4 行人檢測 29814.4.1 準備工作 29814.4.2 如何實現 29914.4.3 實現原理 30214.4.4 擴展閱讀 30414.4.5 參閱 308

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