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基于OpenCV 4与Python，循序渐进介绍OpenCV从入门到实践的内容。
内容简介
本书共13章，内容涵盖OpenCV基础知识、常见的图像操作、图像去噪、图像轮廓的提取与分析，以及人脸识别、目标追踪等计算机视觉的项目实战。
章节目录
版权信息
内容提要
前言
第1章 初识OpenCV
1.1 OpenCV简介
1.2 OpenCV的安装
1.2.1 在Visual Studio 2017上安装
1.2.2 在PyCharm上安装
1.2.3 在其他编译器上安装
1.3 OpenCV常用的Python内置函数
1.3.1 ord函数
1.3.2 max函数和min函数
1.3.3 sorted函数
1.4 常见的错误
1.4.1 NameError: name 'np' is not defined
1.4.2 未知&0xff产生的错误
1.4.3 图片无法正常显示或程序死机
1.4.4 OpenCV版本不同产生的问题
1.5 OpenCV代码体验
第2章 图片与初用OpenCV
2.1 图片在计算机中的存储形式
2.1.1 BGR图
2.1.2 灰度图
2.1.3 HSV图
2.1.4 二值图
2.2 图片的读取与写出
2.2.1 图片读取
2.2.2 图片保存
2.2.3 BGR图的读取与写出
2.2.4 灰度图的读取与写出
2.2.5 图片展示
2.2.6 图片延时
2.2.7 图片读取演示
2.3 计算机视觉中常用的图片属性
第3章 OpenCV的基础函数
3.1 OpenCV的绘图函数
3.1.1 画直线
3.1.2 画矩形
3.1.3 画圆
3.1.4 画椭圆
3.1.5 画多边形
3.1.6 添加文字
3.2 OpenCV的处理鼠标事件函数
3.2.1 调用回调函数
3.2.2 鼠标事件
3.2.3 回调函数
3.3 OpenCV实现滑动条式调色板
第4章 OpenCV的基础图像操作
4.1 图像的基础操作
4.1.1 获取像素值
4.1.2 修改像素值
4.1.3 拆分及合并图像通道
4.1.4 图像扩边
4.2 图像的算术操作
4.2.1 图像加法
4.2.2 OpenCV与NumPy模块算术加法的区别
4.2.3 图像加法练习
4.2.4 图像加权
4.2.5 图像逻辑运算
4.3 直接像素点操作与ROI
第5章 OpenCV中动态图像的基础操作
5.1 捕获视频
5.1.1 cv2.VideoCapture函数
5.1.2 摄像头捕获视频
5.1.3 获取本地视频
5.1.4 cv2.VideoWriter函数
5.1.5 视频的保存
5.1.6 错误处理：函数不存在
5.2 物体追踪
5.2.1 图像的颜色空间转换
5.2.2 构建掩膜
5.2.3 指定HSV图像物体追踪
5.2.4 找到要追踪对象的HSV值
第6章 OpenCV图像变换
6.1 缩放变换
6.2 平移变换
6.3 旋转变换
6.4 仿射变换
6.5 透视变换
第7章 OpenCV图像噪点
7.1 图像阈值
7.1.1 简单阈值
7.1.2 自适应阈值
7.1.3 Otsu's二值化算法
7.2 图像去噪
7.2.1 卷积
7.2.2 2D卷积
7.2.3 平均卷积
7.2.4 高斯模糊
7.2.5 中值滤波
7.2.6 双边滤波
7.2.7 滤波后的处理操作
7.3 形态学转换
7.3.1 形态学腐蚀
7.3.2 形态学膨胀
7.3.3 形态学高级操作
7.3.4 形态学梯度
7.3.5 形态学礼帽
7.3.6 形态学黑帽
7.3.7 结构化元素
第8章 图像边缘
8.1 图像梯度
8.1.1 cv2.Sobel函数
8.1.2 Sobel算子和Scharr算子
8.1.3 Laplacian算子
8.2 Canny边缘检测
8.2.1 Canny边缘检测原理
8.2.2 cv2.Canny函数
8.2.3 Canny边缘检测实例
8.3 图像金字塔
8.3.1 构建图像金字塔
8.3.2 高斯金字塔
8.3.3 拉普拉斯金字塔
第9章 图像轮廓
9.1 什么是轮廓
9.2 轮廓的寻找与绘制
9.2.1 轮廓寻找
9.2.2 轮廓绘制
9.2.3 轮廓的寻找与绘制实例
9.3 轮廓特征
9.3.1 图像的矩
9.3.2 轮廓的重心
9.3.3 轮廓的面积
9.3.4 轮廓的周长
9.3.5 轮廓近似
9.4 凸包
9.5 凸性检测
9.6 轮廓框定
9.6.1 轮廓外接
9.6.2 图像拟合
9.7 轮廓的性质
9.7.1 面积占比
9.7.2 密实度
9.7.3 圆替换
9.7.4 轮廓夹角
9.7.5 轮廓的极点坐标
9.8 常用的轮廓处理函数
9.8.1 找凸缺陷
9.8.2 判断点与轮廓的位置关系
9.8.3 形状匹配
9.9 轮廓的层次结构
第10章 综合运用1：现代物体追踪
10.1 霍夫变换——动态检测
10.1.1 霍夫变换
10.1.2 霍夫变换的工作原理
10.1.3 霍夫变换提取直线的实现原理
10.1.4 直线检测
10.1.5 基本霍夫变换的局限性
10.1.6 动态圆形检测
10.1.7 其他图形检测
10.1.8 广义霍夫变换
10.2 “HSV+轮廓”追踪物体
10.2.1 基本原理
10.2.2 实际运用
10.2.3 优化算法
10.2.4 噪点去除
10.3 Camshift目标追踪
10.3.1 Camshift目标追踪的原理
10.3.2 颜色直方图
10.3.3 Camshift目标追踪代码分析
10.4 光流法追踪
10.4.1 运动场与光流场
10.4.2 光流法
10.4.3 直接法
10.4.4 光流法的代码实现
10.5 KCF目标追踪
10.5.1 工作原理
10.5.2 KCF目标追踪实例
10.6 多目标追踪
10.6.1 创建单目标对象追踪器
10.6.2 读取摄像头（视频）内初帧
10.6.3 在初帧内确定追踪的所有对象
10.6.4 初始化多目标追踪的类
10.6.5 更新图像并输出图像
第11章 综合运用2：图像数据交互
11.1 图像中物体的裁剪
11.1.1 图像的转换和捕捉
11.1.2 图像的去噪和填充
11.1.3 画图像轮廓
11.1.4 图像的截取
11.2 单目测距
11.2.1 单目测距的原理
11.2.2 静态单目测距
11.2.3 动态单目测距
11.3 图像数据上传
11.3.1 邮件的发送协议
11.3.2 基于SMTP的邮件发送
11.3.3 无附件的SMTP传输
11.3.4 有附件的SMTP传输
11.4 图像数据远程交互
11.4.1 MQTT协议
11.4.2 云上设备创建
11.4.3 规则引擎的创建
11.4.4 本地数据发布端代码
11.4.5 本地数据接收端代码
第12章 综合运用3：图像与现代生活
12.1 二维码识别
12.1.1 静态的二维码识别
12.1.2 动态的二维码识别
12.2 人脸识别
12.2.1 人脸识别的原理——Haar特征
12.2.2 人脸识别的实现
12.2.3 判断是否存在人脸
12.3 手势识别
12.3.1 手势识别的分类
12.3.2 2D摄像头手势识别
12.3.3 手势识别的实现
12.4 人脸表情识别
12.4.1 基于dlib的人脸表情识别
12.4.2 静态图像的人脸表情识别
12.4.3 动态的人脸表情识别
12.5 文字的挖取与识别
12.5.1 文字挖取
12.5.2 文字识别
12.6 图片与ASCII艺术
12.6.1 ASCII艺术
12.6.2 图片ASCII转换
12.7 透明实现
12.7.1 透明实现的原理
12.7.2 区域检测
12.7.3 背景帧的替换
12.7.4 透明实现过程
12.8 泊松克隆
12.8.1 泊松克隆简介
12.8.2 正常克隆
12.8.3 混合克隆
12.8.4 迁移融合
12.9 图像修复
12.9.1 图像修复原理
12.9.2 INPAINT_NS修复
12.9.3 INPAINT_TELEA修复
12.10 非真实感渲染
12.10.1 什么是非真实感渲染
12.10.2 保边滤波器
12.10.3 细节增强
12.10.4 素描滤波器
12.10.5 风格滤波
第13章 综合运用4：图像与工业
13.1 中值背景估计
13.1.1 时间中值滤波
13.1.2 运用中值滤波进行背景估计
13.1.3 帧差分
13.2 ORB图像对齐
13.2.1 图像对齐的原理
13.2.2 寻找对应点
13.2.3 基于特征的图像对齐步骤
13.2.4 图像对齐
13.3 图像填充
13.3.1 前景与背景
13.3.2 前背分离
13.3.3 漫水填充算法
OpenCV图像处理入门与实践是2021年由人民邮电出版社出版,作者荣嘉祺。
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