OpenCV轻松入门:面向Python(第2版)电子书

内容简介

第2版前言

前言

第1章 OpenCV入门

1.1 如何使用

1.2 图像处理基本操作

1.3 OpenCV贡献库

第2章 图像处理基础

2.1 图像的基本表示方法

2.2 像素处理

2.3 使用numpy.array访问像素

2.4 感兴趣区域（ROI）

2.5 通道操作

2.6 获取图像属性

第3章 图像运算

3.1 图像加法运算

3.2 图像加权和

3.3 按位逻辑运算

3.4 掩膜

3.5 图像与数值的运算

3.6 位平面分解

3.7 图像加密和解密

3.8 数字水印

3.9 脸部打码及解码

第4章 色彩空间类型转换

4.1 色彩空间基础

4.2 类型转换函数

4.3 类型转换实例

4.4 HSV色彩空间讨论

4.5 alpha通道

第5章 几何变换

5.1 缩放

5.2 翻转

5.3 仿射

5.4 透视

5.5 重映射

第6章 阈值处理

6.1 threshold函数

6.2 Otsu处理

6.3 自适应阈值处理

第7章 图像平滑处理

7.1 均值滤波

7.2 方框滤波

7.3 高斯滤波

7.4 中值滤波

7.5 双边滤波

7.6 2D卷积

第8章 形态学操作

8.1 腐蚀

8.2 膨胀

8.3 通用形态学函数

8.4 开运算

8.5 闭运算

8.6 形态学梯度运算

8.7 礼帽运算

8.8 黑帽运算

8.9 核函数

第9章 图像梯度

9.1 卷积基础

9.2 Sobel理论基础

9.3 Sobel算子及函数使用

9.4 Scharr算子及函数使用

9.5 Sobel算子和Scharr算子的比较

9.6 Laplacian算子及函数使用

9.7 算子总结

第10章 Canny边缘检测

10.1 Canny边缘检测基础

10.2 Canny函数及使用

第11章 图像金字塔

11.1 理论基础

11.2 pyrDown函数及使用

11.3 pyrUp函数及使用

11.4 采样可逆性的研究

11.5 拉普拉斯金字塔

第12章 图像轮廓

12.1 查找并绘制轮廓

12.2 矩特征

12.3 Hu矩

12.4 轮廓拟合

12.5 凸包

12.6 利用形状场景算法比较轮廓

12.7 轮廓的特征值

第13章 直方图处理

13.1 直方图的含义

13.2 绘制直方图

13.3 直方图均衡化

13.4 pyplot模块介绍

第14章 傅里叶变换

14.1 理论基础

14.2 Numpy实现傅里叶变换

14.3 OpenCV实现傅里叶变换

14.4 滤波处理

第15章 模板匹配

15.1 模板匹配基础

15.2 多模板匹配

第16章 霍夫变换

16.1 霍夫直线变换

16.2 霍夫圆环变换

第17章 图像分割与提取

17.1 用分水岭算法实现图像分割与提取

17.2 交互式前景提取

第18章 视频处理

18.1 VideoCapture类

18.2 VideoWriter类

18.3 视频操作基础

第19章 绘图及交互

19.1 绘画基础

19.2 鼠标交互

19.3 滚动条

第20章 K近邻算法

20.1 理论基础

20.2 计算

20.3 手写数字识别的原理

20.4 自定义函数手写数字识别

20.5 K近邻模块的基本使用

20.6 K近邻手写数字识别

第21章 支持向量机

21.1 理论基础

21.2 SVM流程

21.3 SVM员工表现预测

21.4 手写数字识别

第22章 K均值聚类

22.1 理论基础

22.2 K均值聚类模块

22.3 单特征豆子分类

22.4 米粒分类

22.5 灰度图像二值化

第23章 人脸识别

23.1 人脸检测

23.2 人脸识别基础

23.3 LPBH人脸识别

23.4 EigenFaces人脸识别

23.5 Fisherfaces人脸识别

附录A 范例

附录B 练习题

附录C 参考答案