本書分9章來介紹計算機視覺的重要概念，所有的概念都融入了一些很有趣的項目。本書首先詳細介紹了多個平臺下基于Python的OpenCV安裝，繼而介紹了計算機視覺應用的基本操作，包括圖像文件的讀取與顯示，圖像處理的基本操作(比如邊緣檢測等)，深度估計與分割，人臉檢測與識別，圖像的檢索，目標的檢測與識別，目標跟蹤，神經網絡的手寫體識別。可以這樣說，本書是一本不可多得的采用OpenCV實踐計算機視覺應用的好書。
目錄Contents
譯者序
前言
作者簡介
審校者簡介
譯者簡介
第1章安裝OpenCV 1
1.1選擇和使用合適的安裝工具 2
1.1.1在Windows上安裝 2
1.1.2在OS X系統中安裝 6
1.1.3在Ubuntu及其衍生版本中安裝 11
1.1.4在其他類Unix系統中安裝 12
1.2安裝Contrib模塊 13
1.3運行示例 13
1.4查找文檔、幫助及更新 14
1.5總結 15
第2章處理文件、攝像頭和圖形用戶界面 16
2.1基本I/O腳本 16
2.1.1讀/寫圖像文件 16
2.1.2圖像與原始字節之間的轉換 19
2.1.3使用numpy.array訪問圖像數據 20
2.1.4視頻文件的讀/寫 22
2.1.5捕獲攝像頭的幀 23
2.1.6在窗口顯示圖像 24
2.1.7在窗口顯示攝像頭幀 25
2.2Cameo項目(人臉跟蹤和圖像處理) 26
2.3Cameo—面向對象的設計 27
2.3.1使用managers. CaptureManager提取視頻流 27
2.3.2使用managers.WindowManager抽象窗口和鍵盤 32
2.3.3cameo.Cameo的強大實現 33
2.4總結 34
第3章使用OpenCV 3處理圖像 36
3.1不同色彩空間的轉換 36
3.2傅里葉變換 37
3.2.1高通濾波器 37
3.2.2低通濾波器 39
3.3創建模塊 39
3.4邊緣檢測 40
3.5用定制內核做卷積 41
3.6修改應用 43
3.7Canny邊緣檢測 44
3.8輪廓檢測 45
3.9邊界框、最小矩形區域和最小閉圓的輪廓 46
3.10凸輪廓與Douglas-Peucker算法 48
3.11直線和圓檢測 50
3.11.1直線檢測 50
3.11.2圓檢測 51
3.12檢測其他形狀 52
3.13總結 52
第4章深度估計與分割 53
4.1創建模塊 53
4.2捕獲深度攝像頭的幀 54
4.3從視差圖得到掩模 56
4.4對復制操作執行掩模 57
4.5使用普通攝像頭進行深度估計 59
4.6使用分水嶺和GrabCut算法進行物體分割 63
4.6.1用GrabCut進行前景檢測的例子 64
4.6.2使用分水嶺算法進行圖像分割 66
4.7總結 69
第5章人臉檢測和識別 70
5.1Haar級聯的概念 70
5.2獲取Haar級聯數據 71
5.3使用OpenCV進行人臉檢測 72
5.3.1靜態圖像中的人臉檢測 72
5.3.2視頻中的人臉檢測 74
5.3.3人臉識別 76
5.4總結 82
第6章圖像檢索以及基于圖像描述符的搜索 83
6.1特征檢測算法 83
6.1.1特征定義 84
6.1.2使用DoG和SIFT進行特征提取與描述 86
6.1.3使用快速Hessian算法和SURF來提取和檢測特征 89
6.1.4基于ORB的特征檢測和特征匹配 91
6.1.5ORB特征匹配 93
6.1.6K-最近鄰匹配 95
6.1.7FLANN匹配 96
6.1.8FLANN的單應性匹配 99
6.1.9基于文身取證的應用程序示例 102
6.2總結 105
第7章目標檢測與識別 106
7.1目標檢測與識別技術 106
7.1.1HOG描述符 107
7.1.2檢測人 112
7.1.3創建和訓練目標檢測器 113
7.2汽車檢測 116
7.2.1代碼的功能 118
7.2.2SVM和滑動窗口 122
7.3總結 134
第8章目標跟蹤 135
8.1檢測移動的目標 135
8.2背景分割器：KNN、MOG2和GMG 138
8.2.1均值漂移和CAMShift 142
8.2.2彩色直方圖 144
8.2.3返回代碼 146
8.3CAMShift 147
8.4卡爾曼濾波器 149
8.4.1預測和更新 149
8.4.2范例 150
8.4.3一個基于行人跟蹤的例子 153
8.4.4Pedestrian類 154
8.4.5主程序 157
8.5總結 159
第9章基于OpenCV的神經網絡簡介 160
9.1人工神經網絡 160
9.2人工神經網絡的結構 161
9.2.1網絡層級示例 162
9.2.2學習算法 163
9.3OpenCV中的ANN 164
9.3.1基于ANN的動物分類 166
9.3.2訓練周期 169
9.4用人工神經網絡進行手寫數字識別 170
9.4.1MNIST—手寫數字數據庫 170
9.4.2定制訓練數據 170
9.4.3初始參數 171
9.4.4迭代次數 171
9.4.5其他參數 171
9.4.6迷你庫 172
9.4.7主文件 175
9.5可能的改進和潛在的應用 180
9.5.1改進 180
9.5.2應用 181
9.6總結 181
正在學習中！！！
當當網客服有用嗎，根本不鳥客戶，再也不想在這上面買東西了
挺好挺好 。。
包裝太差，紙質很好
非常牛的人寫的非常牛的書
還不錯，學習Python應用
做圖像處理的，寫python的人可以看
這本書使用python調用openCV庫的，還有openCV中機器學習庫的介紹，這在opencv的書中是極少的
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一直在當當上買書，一如既往地好。
還是當當好，書很全。
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我能書這本書角都被快遞弄破了，也臟了
不錯不錯，謝謝
一般般，更像說明書，很多東西沒有寫的太詳細
正版書性價比高，很滿意！
最近沒時間，還沒有看，大概翻了下不錯
項目要用到opencv，需要的時候翻翻。
很好的書，很喜歡，從中學到了許多知識，適合初學者。
還不錯，不過買錯了，退掉重新買了生物科學，也不錯
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快遞很快包裝嚴實，滿200減100時買的。書講的過于簡單，不如直接看官方文檔。
要是能對比java c c++來展示代碼就更好了
