《OpenCV計(jì)算機(jī)視覺(jué)編程攻略(第2版)》結(jié)合C 和OpenCV講解計(jì)算機(jī)視覺(jué)編程，不僅涵蓋計(jì)算機(jī)視覺(jué)和圖像處理的基礎(chǔ)知識(shí)，而且通過(guò)完整示例講解OpenCV的重要類(lèi)和函數(shù)。《OpenCV計(jì)算機(jī)視覺(jué)編程攻略(第2版)》主要內(nèi)容包括OpenCV庫(kù)的安裝和部署、圖像增強(qiáng)、像素操作、圖形分析等各種技術(shù)，并且詳細(xì)介紹了如何處理來(lái)自文件或攝像機(jī)的視頻，以及如何檢測(cè)和跟蹤移動(dòng)對(duì)象。
1. 50多個(gè)知識(shí)點(diǎn)的案例解讀，掌握基礎(chǔ)知識(shí)與進(jìn)階內(nèi)容
2. 學(xué)習(xí)OpenCV重要的圖像操作類(lèi)和函數(shù)
3. 初學(xué)者和從業(yè)者即查即用的工具書(shū)
4. 掌握計(jì)算機(jī)視覺(jué)與圖像處理的基礎(chǔ)知識(shí)與概念
Robert Laganière
渥太華大學(xué)電氣工程與計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院教授，同時(shí)任教于學(xué)院成立的VIVA實(shí)驗(yàn)室(主要研究圖像與視頻處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自治系統(tǒng))，還是基于云的家庭監(jiān)控服務(wù)公司iWatchLife和嵌入式視覺(jué)解決方案行業(yè)引領(lǐng)者Cognivue公司的首席科學(xué)家。他與人共同發(fā)表過(guò)多篇科學(xué)論文，并獲得了基于內(nèi)容的視頻分析、視覺(jué)監(jiān)控、目標(biāo)識(shí)別和三維重建等領(lǐng)域的多項(xiàng)專(zhuān)利。
2006年，他在渥太華與人共同創(chuàng)立了從事視頻分析的Visual Cortek公司(2009年被iWatchLife收購(gòu))。個(gè)人網(wǎng)站：www.laganiere.name。
第1 章 圖像編程入門(mén) 1
1.1 簡(jiǎn)介 1
1.2 安裝OpenCV 庫(kù) 1
1.2.1 準(zhǔn)備工作 1
1.2.2 安裝 2
1.2.3 實(shí)現(xiàn)原理 3
1.2.4 擴(kuò)展閱讀 4
1.2.5 參閱 6
1.3 裝載、顯示和存儲(chǔ)圖像 6
1.3.1 準(zhǔn)備工作 6
1.3.2 如何實(shí)現(xiàn) 6
1.3.3 實(shí)現(xiàn)原理 8
1.3.4 擴(kuò)展閱讀 9
1.3.5 參閱 12
1.4 深入了解cv::Mat 12
1.4.1 如何實(shí)現(xiàn) 12
1.4.2 實(shí)現(xiàn)原理 14
1.4.3 擴(kuò)展閱讀 16
1.4.4 參閱 17
1.5 定義興趣區(qū)域 18
1.5.1 準(zhǔn)備工作 18
1.5.2 如何實(shí)現(xiàn) 18
1.5.3 實(shí)現(xiàn)原理 19
1.5.4 擴(kuò)展閱讀 19
1.5.5 參閱 20
第2 章 操作像素 21
2.1 簡(jiǎn)介 21
2.2 訪問(wèn)像素值 22
2.2.1 準(zhǔn)備工作 22
2.2.2 如何實(shí)現(xiàn) 22
2.2.3 實(shí)現(xiàn)原理 24
2.2.4 擴(kuò)展閱讀 24
2.2.5 參閱 25
2.3 用指針掃描圖像 25
2.3.1 準(zhǔn)備工作 25
2.3.2 如何實(shí)現(xiàn) 26
2.3.3 實(shí)現(xiàn)原理 27
2.3.4 擴(kuò)展閱讀 28
2.3.5 參閱 31
2.4 用迭代器掃描圖像 31
2.4.1 準(zhǔn)備工作 32
2.4.2 如何實(shí)現(xiàn) 32
2.4.3 實(shí)現(xiàn)原理 32
2.4.4 擴(kuò)展閱讀 33
2.4.5 參閱 34
2.5 編寫(xiě)高效的圖像掃描循環(huán) 34
2.5.1 如何實(shí)現(xiàn) 34
2.5.2 實(shí)現(xiàn)原理 34
2.5.3 擴(kuò)展閱讀 36
2.5.4 參閱 36
2.6 掃描圖像并訪問(wèn)相鄰像素 36
2.6.1 準(zhǔn)備工作 36
2.6.2 如何實(shí)現(xiàn) 37
2.6.3 實(shí)現(xiàn)原理 38
2.6.4 擴(kuò)展閱讀 39
2.6.5 參閱 39
2.7 實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的圖像運(yùn)算 40
2.7.1 準(zhǔn)備工作 40
2.7.2 如何實(shí)現(xiàn) 40
2.7.3 實(shí)現(xiàn)原理 41
2.7.4 擴(kuò)展閱讀 41
2.8 圖像重映射 42
2.8.1 如何實(shí)現(xiàn) 43
2.8.2 實(shí)現(xiàn)原理 43
2.8.3 參閱 44
第3 章 用類(lèi)處理彩色圖像 45
3.1 簡(jiǎn)介 45
3.2 在算法設(shè)計(jì)中使用策略模式 45
3.2.1 準(zhǔn)備工作 46
3.2.2 如何實(shí)現(xiàn) 46
3.2.3 實(shí)現(xiàn)原理 47
3.2.4 擴(kuò)展閱讀 50
3.2.5 參閱 52
3.3 用控制器設(shè)計(jì)模式實(shí)現(xiàn)功能模塊間
通信 52
3.3.1 準(zhǔn)備工作 53
3.3.2 如何實(shí)現(xiàn) 53
3.3.3 實(shí)現(xiàn)原理 55
3.3.4 擴(kuò)展閱讀 56
3.4 轉(zhuǎn)換顏色表示法 57
3.4.1 準(zhǔn)備工作 57
3.4.2 如何實(shí)現(xiàn) 57
3.4.3 實(shí)現(xiàn)原理 58
3.4.4 參閱 59
3.5 用色調(diào)、飽和度、亮度表示顏色 59
3.5.1 如何實(shí)現(xiàn) 60
3.5.2 實(shí)現(xiàn)原理 61
3.5.3 擴(kuò)展閱讀 63
第4 章 用直方圖統(tǒng)計(jì)像素 66
4.1 簡(jiǎn)介 66
4.2 計(jì)算圖像直方圖 66
4.2.1 準(zhǔn)備工作 67
4.2.2 如何實(shí)現(xiàn) 67
4.2.3 實(shí)現(xiàn)原理 71
4.2.4 擴(kuò)展閱讀 71
4.2.5 參閱 73
4.3 利用查找表修改圖像外觀 73
4.3.1 如何實(shí)現(xiàn) 74
4.3.2 實(shí)現(xiàn)原理 74
4.3.3 擴(kuò)展閱讀 75
4.3.4 參閱 77
4.4 直方圖均衡化 78
4.4.1 如何實(shí)現(xiàn) 78
4.4.2 實(shí)現(xiàn)原理 79
4.5 反向投影直方圖檢測(cè)特定圖像內(nèi)容 79
4.5.1 如何實(shí)現(xiàn) 79
4.5.2 實(shí)現(xiàn)原理 81
4.5.3 擴(kuò)展閱讀 81
4.5.4 參閱 84
4.6 均值平移算法查找目標(biāo) 84
4.6.1如何實(shí)現(xiàn) 85
4.6.2 實(shí)現(xiàn)原理 87
4.6.3 參閱 88
4.7 比較直方圖搜索相似圖像 88
4.7.1 如何實(shí)現(xiàn) 88
4.7.2 實(shí)現(xiàn)原理 90
4.7.3 參閱 90
4.8 用積分圖像統(tǒng)計(jì)像素 91
4.8.1 如何實(shí)現(xiàn) 91
4.8.2 實(shí)現(xiàn)原理 92
4.8.3 擴(kuò)展閱讀 93
4.8.4 參閱 99
第5 章 用形態(tài)學(xué)運(yùn)算變換圖像 100
5.1 簡(jiǎn)介 100
5.2 形態(tài)學(xué)濾波器腐蝕和膨脹圖像 100
5.2.1 準(zhǔn)備工作 101
5.2.2 如何實(shí)現(xiàn) 101
5.2.3 實(shí)現(xiàn)原理 102
5.2.4 擴(kuò)展閱讀 104
5.2.5 參閱 104
5.3 用形態(tài)學(xué)濾波器開(kāi)啟和閉合圖像 104
5.3.1 如何實(shí)現(xiàn) 104
5.3.2 實(shí)現(xiàn)原理 105
5.3.3 參閱 106
5.4 用形態(tài)學(xué)濾波器檢測(cè)邊緣和角點(diǎn) 106
5.4.1 準(zhǔn)備工作 106
5.4.2 如何實(shí)現(xiàn) 107
5.4.3 實(shí)現(xiàn)原理 109
5.4.4 參閱 110
5.5 用分水嶺算法實(shí)現(xiàn)圖像分割 110
5.5.1 如何實(shí)現(xiàn) 111
5.5.2 實(shí)現(xiàn)原理 114
5.5.3 擴(kuò)展閱讀 115
5.5.4 參閱 116
5.6 用MSER 算法提取特征區(qū)域 116
5.6.1 如何實(shí)現(xiàn) 117
5.6.2 實(shí)現(xiàn)原理 118
5.6.3 參閱 121
5.7 用GrabCut 算法提取前景物體 121
5.7.1 如何實(shí)現(xiàn) 121
5.7.2 實(shí)現(xiàn)原理 123
5.7.3 參閱 124
第6 章 圖像濾波 125
6.1 簡(jiǎn)介 125
6.2 低通濾波器 126
6.2.1 如何實(shí)現(xiàn) 126
6.2.2 實(shí)現(xiàn)原理 127
6.2.3 擴(kuò)展閱讀 129
6.2.4 參閱 132
6.3 中值濾波器 133
6.3.1 如何實(shí)現(xiàn)133
6.3.2 實(shí)現(xiàn)原理 134
6.4 用定向?yàn)V波器檢測(cè)邊緣 134
6.4.1 如何實(shí)現(xiàn) 135
6.4.2 實(shí)現(xiàn)原理 137
6.4.3 擴(kuò)展閱讀 139
6.4.4 參閱 141
6.5 計(jì)算拉普拉斯算子 141
6.5.1 如何實(shí)現(xiàn) 141
6.5.2 實(shí)現(xiàn)原理 143
6.5.3 擴(kuò)展閱讀 145
6.5.4 參閱 146
第7 章 提取直線、輪廓和區(qū)域 147
7.1 簡(jiǎn)介 147
7.2 用Canny 算子檢測(cè)圖像輪廓 147
7.2.1 如何實(shí)現(xiàn) 147
7.2.2 實(shí)現(xiàn)原理 148
7.2.3 參閱 150
7.3 用霍夫變換檢測(cè)直線 150
7.3.1 準(zhǔn)備工作 150
7.3.2 如何實(shí)現(xiàn) 150
7.3.3 實(shí)現(xiàn)原理 154
7.3.4 擴(kuò)展閱讀 157
7.3.5 參閱 158
7.4 點(diǎn)集的直線擬合 158
7.4.1 如何實(shí)現(xiàn) 159
7.4.2 實(shí)現(xiàn)原理 161
7.4.3 擴(kuò)展閱讀 161
7.5 提取區(qū)域的輪廓 161
7.5.1 如何實(shí)現(xiàn) 162
7.5.2 實(shí)現(xiàn)原理 163
7.5.3 擴(kuò)展閱讀 164
7.6 計(jì)算區(qū)域的形狀描述子 164
7.6.1 如何實(shí)現(xiàn) 165
7.6.2 實(shí)現(xiàn)原理 166
7.6.3 擴(kuò)展閱讀 167
第8 章 檢測(cè)興趣點(diǎn) 169
8.1 簡(jiǎn)介 169
8.2 檢測(cè)圖像中的角點(diǎn) 169
8.2.1 如何實(shí)現(xiàn) 170
8.2.2 實(shí)現(xiàn)原理 174
8.2.3 擴(kuò)展閱讀 176
8.2.4 參閱 177
8.3 快速檢測(cè)特征 178
8.3.1 如何實(shí)現(xiàn) 178
8.3.2 實(shí)現(xiàn)原理 179
8.3.3 擴(kuò)展閱讀 180
8.3.4 參閱 182
8.4 尺度不變特征的檢測(cè) 182
8.4.1 如何實(shí)現(xiàn) 183
8.4.2 實(shí)現(xiàn)原理 184
8.4.3 擴(kuò)展閱讀 185
8.4.4 參閱186
