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前言
1 OpenCV入门
1.1 初识OpenCV
1.2 部署OpenCV
2 图像数字化
2.1 认识Numpy中的ndarray
2.2 认识OpenCV中的Mat类
2.3 矩阵的运算
2.4 灰度图像数字化
2.5 彩色图像数字化
2.6 参考文献
3 几何变换
3.1 仿射变换
3.2 投影变换
3.3 极坐标变换
3.4 参考文献
4 对比度增强
4.1 灰度直方图
4.2 线性变换
4.3 直方图正规化
4.4 伽马变换
4.5 全局直方图均衡化
4.6 限制对比度的自适应直方图均衡化
4.7 参考文献
5 图像平滑
5.1 二维离散卷积
5.2 高斯平滑
5.3 均值平滑
5.4 中值平滑
5.5 双边滤波
5.6 联合双边滤波
5.7 导向滤波
5.8 参考文献
6 阈值分割
6.1 方法概述
6.2 直方图技术法
6.3 熵算法
6.4 Otsu阈值处理
6.5 自适应阈值
6.6 二值图的逻辑运算
6.7 参考文献
7 形态学处理
7.1 腐蚀
7.2 膨胀
7.3 开运算和闭运算
7.4 其他形态学处理操作
8 边缘检测
8.1 Roberts算子
8.2 Prewitt边缘检测
8.3 Sobel边缘检测
8.4 Scharr算子
8.5 Kirsch算子和Robinson算子
8.6 Canny边缘检测
8.7 Laplacian算子
8.8 高斯拉普拉斯（LoG）边缘检测
8.9 高斯差分（DoG）边缘检测
8.10 Marr-Hildreth边缘检测
8.11 参考文献
9 几何形状的检测和拟合
9.1 点集的最小外包
9.2 霍夫直线检测
9.3 霍夫圆检测
9.4 轮廓
9.5 参考文献
10 傅里叶变换
10.1 二维离散的傅里叶（逆）变换
10.2 傅里叶幅度谱与相位谱
10.3 谱残差显著性检测
10.4 卷积与傅里叶变换的关系
10.5 通过快速傅里叶变换计算卷积
10.6 参考文献
11 频率域滤波
11.1 概述及原理详解
11.2 低通滤波和高通滤波
11.3 带通和带阻滤波
11.4 自定义滤波器
11.5 同态滤波
11.6 参考文献
12 色彩空间
12.1 常见的色彩空间
12.2 调整彩色图像的饱和度和亮度
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