读者对象：1、希望在多个平台的C 环境下始使用OpenCV的计算机视觉新手；2、计算机视觉工程师；3、从初级到高级的各级学生、教师、研究人员；4、其他对计算机视觉和OpenCV感兴趣的人员 1、鼓励“复制–粘贴–运行”这种学习方式并尝试将数学基础保持在*限度； 2、涵盖计算机视觉热门主题，提供完整的项目代码; 3、新增“为项目找到*OpenCV算法”、“避免OpenCV中的常见陷阱”；
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6.4
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译者序
前言
作者简介
审阅者简介
第1章 树莓派上的卡通化和皮肤颜色分析
1.1 访问摄像头
1.2 桌面应用程序的相机处理主循环
1.3 皮肤变色器的实现
1.4 从桌面移植到嵌入式设备
1.5 小结
第2章 使用SfM模块从运动中恢复结构
2.1 技术要求
2.2 SfM的核心概念
2.3 在OpenCV中实现SfM
2.4 小结
第3章 使用人脸模块进行人脸特征点及姿态检测
3.1 技术要求
3.2 背景和理论
3.3 OpenCV中的人脸特征点检测
3.4 基于特征点的人脸方向估计
3.5 小结
第4章 基于深度卷积网络的车牌识别
4.1 ANPR简介
4.2 ANPR算法
4.3 车牌检测
4.4 车牌识别
4.5 小结
第5章 通过DNN模块进行人脸检测和识别
5.1 介绍人脸检测和人脸识别
5.2 小结
5.3 参考文献
第6章 Web计算机视觉之初识OpenCV.js
6.1 什么是OpenCV.js
6.2 编译OpenCV.js
6.3 OpenCV.js开发基础
6.4 访问摄像头流
6.5 图像处理和基本用户界面
6.6 浏览器中的光流
6.7 在浏览器中使用Haar级联分类器进行人脸检测
6.8 小结
第7章 使用ArUco模块的Android相机校准和AR
7.1 技术要求
7.2 增强现实和姿态估计
7.3 Android系统中的相机访问
7.4 使用ArUco进行相机校准
7.5 使用jMonkeyEngine实现增强现实
7.6 小结
第8章 带有拼接模块的iOS全景图
8.1 技术要求
8.2 全景图像拼接方法
8.3 项目概况
8.4 用CocoaPods设置iOS OpenCV项目
8.5 用于全景捕捉的iOS UI
8.6 Objective-C++包装器中的OpenCV拼接
8.7 小结
8.8 进一步阅读
第9章 为项目找到最佳OpenCV算法
9.1 技术要求
9.2 方案是否包含在OpenCV中
9.3 OpenCV中的算法选项
9.4 哪种算法最好
9.5 算法性能比较的示例
9.6 小结
第10章 避免OpenCV中的常见陷阱
10.1 OpenCV从v1到v4的历史
10.2 OpenCV中的历史算法
10.3 常见陷阱和建议解决方案
10.4 小结
10.5 进一步阅读
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