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包郵 PYTHON OPENCV快速入門到精通

出版社:化學工業(yè)出版社出版時間:2023-09-01
開本: 16開 頁數(shù): 371
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PYTHON OPENCV快速入門到精通 版權(quán)信息

PYTHON OPENCV快速入門到精通 本書特色

本書不僅適合作為軟件開發(fā)人員的自學用書,而且適合作為高等院校相關(guān)專業(yè)的教學參考書,還適合供初入職場的開發(fā)人員查閱、參考。

PYTHON OPENCV快速入門到精通 內(nèi)容簡介

《Python OpenCV快速入門到精通》是一本基礎(chǔ)與實踐相結(jié)合的圖書。本書從學Python OpenCV到用Python OpenCV的角度出發(fā),在幫助讀者朋友快速掌握Python OpenCV基礎(chǔ)的同時,引導(dǎo)讀者朋友如何使用Python OpenCV開發(fā)簡單的應(yīng)用程序。 全書共28章,主要分為3個篇章(基礎(chǔ)篇、實戰(zhàn)篇、強化篇),基礎(chǔ)篇包括搭建開發(fā)環(huán)境、圖像處理基礎(chǔ)、NumPy工具包、繪圖及交互、圖像的幾何變換、圖像運算、閾值、形態(tài)學操作、濾波器、圖形檢測、圖像輪廓、模板匹配、視頻處理和人臉檢測與識別;實戰(zhàn)篇包括更改卡通人物的衣服顏色,圖像操作之均分、截取和透視,計算輪廓的面積、周長和極點,掩模調(diào)試器,粘貼帶透明區(qū)域的圖像,鼠標操作之縮放和移動圖像,機讀答題卡,檢測藍色矩形的交通標志牌,濾鏡編輯器,給圖像打馬賽克,給圖像的任意區(qū)域打馬賽克和手勢識別;強化篇包括人工瘦臉和MR智能視頻打卡系統(tǒng)。 本書提供豐富的源碼資源,包含基礎(chǔ)篇的實例、基礎(chǔ)篇的13個綜合實例、實戰(zhàn)篇的12個案例和強化篇2個項目,力求為讀者朋友打造一本既能學Python OpenCV又能用Python OpenCV的好書。 本書不僅適合作為軟件開發(fā)者的自學用書,而且適合作為高等院校相關(guān)專業(yè)的教學參考書,還適合供初入職場的開發(fā)人員查閱、參考。

PYTHON OPENCV快速入門到精通 目錄

第1篇 基礎(chǔ)篇001
第1章 搭建開發(fā)環(huán)境 002
1.1 Python的下載和安裝 002
1.1.1 下載Python 002
1.1.2 安裝Python 004
1.1.3 測試Python是否安裝成功 006
1.2 Python OpenCV的下載和安裝 006
1.2.1 下載和安裝OpenCV-Contrib-Python工具包 006
1.2.2 測試OpenCV-Contrib-Python工具包和NumPy工具包是否安裝成功 007
1.3 PyCharm的下載和安裝 008
1.3.1 下載PyCharm 008
1.3.2 安裝PyCharm 008
1.3.3 啟動并配置PyCharm 010

第2章 圖像處理基礎(chǔ) 015
2.1 圖像處理的基本操作 016
2.1.1 讀取圖像 016
2.1.2 顯示圖像 017
2.1.3 保存圖像 019
2.1.4 獲取圖像屬性 019
2.2 像素 020
2.2.1 確定像素的位置 021
2.2.2 獲取像素的BGR值 022
2.2.3 修改像素的BGR值 024
2.3 色彩空間 025
2.3.1 GRAY色彩空間 025
2.3.2 HSV色彩空間 026
2.4 通道 028
2.4.1 拆分通道 028
2.4.2 合并通道 030
2.4.3 alpha通道 032
2.5 綜合案例——顯示不同藝術(shù)效果下的圖像 034
2.6 實戰(zhàn)練習 036

第3章 NumPy工具包 037
3.1 NumPy工具包與OpenCV 038
3.2 數(shù)組的類型 038
3.3 創(chuàng)建數(shù)組 039
3.3.1 *常規(guī)的array()方法 039
3.3.2 創(chuàng)建指定維度和數(shù)據(jù)類型未初始化的數(shù)組 041
3.3.3 創(chuàng)建用0填充的數(shù)組 041
3.3.4 創(chuàng)建用1填充的數(shù)組 042
3.3.5 創(chuàng)建隨機數(shù)組 042
3.4 操作數(shù)組 043
3.4.1 加法運算 043
3.4.2 減法、乘法和除法運算 043
3.4.3 冪運算 044
3.4.4 比較運算 045
3.4.5 復(fù)制數(shù)組 045
3.5 數(shù)組的索引和切片 046
3.5.1 索引 046
3.5.2 切片式索引 046
3.5.3 二維數(shù)組索引 048
3.5.4 二維數(shù)組切片式索引 049
3.6 創(chuàng)建圖像 050
3.6.1 創(chuàng)建黑白圖像 050
3.6.2 創(chuàng)建彩色圖像 051
3.6.3 創(chuàng)建隨機圖像 052
3.7 綜合案例——拼接圖像 052
3.8 實戰(zhàn)練習 055

第4章 繪圖及交互 056
4.1 線段的繪制 056
4.2 矩形的繪制 058
4.3 圓形的繪制 059
4.4 多邊形的繪制 061
4.5 文字的繪制 063
4.5.1 文字的斜體效果 065
4.5.2 文字的垂直鏡像效果 065
4.5.3 在圖像上繪制文字 066
4.6 鼠標交互 066
4.7 滑動條 068
4.8 綜合案例——動態(tài)繪制圖形 069
4.9 實戰(zhàn)練習 072

第5章 圖像的幾何變換 073
5.1 縮放 074
5.1.1 通過dsize參數(shù)實現(xiàn)縮放 074
5.1.2 通過fx和fy參數(shù)實現(xiàn)縮放 074
5.2 翻轉(zhuǎn) 076
5.3 仿射變換 077
5.3.1 平移 079
5.3.2 旋轉(zhuǎn) 080
5.3.3 傾斜 081
5.4 透視 083
5.5 綜合案例——讓圖像呈現(xiàn)波浪效果 085
5.6 實戰(zhàn)練習 087

第6章 圖像運算 088
6.1 掩模 088
6.2 圖像的加運算 090
6.3 圖像的位運算 094
6.3.1 按位與運算 094
6.3.2 按位或運算 095
6.3.3 按位取反運算 097
6.3.4 按位異或運算 098
6.4 合并圖像 100
6.4.1 加權(quán)和 100
6.4.2 覆蓋 102
6.5 綜合案例——為圖像添加水印效果 103
6.6 實戰(zhàn)練習 104

第7章 閾值 105
7.1 閾值概述 106
7.2 閾值處理函數(shù) 106
7.3 二值化閾值處理 107
7.3.1 “非黑即白”的圖像 107
7.3.2 反二值化處理 109
7.4 零處理 111
7.4.1 低于閾值零處理 111
7.4.2 超出閾值零處理 112
7.5 截斷閾值處理 113
7.6 自適應(yīng)閾值處理 114
7.7 Otsu方法 117
7.8 綜合案例——閾值調(diào)試器 119
7.9 實戰(zhàn)練習 120

第8章 形態(tài)學操作 121
8.1 腐蝕 121
8.2 膨脹 123
8.3 開運算 124
8.4 閉運算 126
8.5 形態(tài)學方法 127
8.5.1 梯度運算 127
8.5.2 頂帽運算 128
8.5.3 黑帽運算 129
8.6 綜合案例——矩形膨脹 130
8.7 實戰(zhàn)練習 132

第9章 濾波器 133
9.1 圖像平滑處理 133
9.2 均值濾波器 134
9.3 中值濾波器 136
9.4 高斯濾波器 138
9.5 雙邊濾波器 140
9.6 綜合案例——圖像的銳化 142
9.7 實戰(zhàn)練習 144

第10章 圖形檢測 145
10.1 Canny邊緣檢測 145
10.2 霍夫變換 147
10.2.1 直線檢測 147
10.2.2 圓環(huán)檢測 149
10.3 綜合案例——對噪聲圖像進行Canny邊緣檢測 150
10.4 實戰(zhàn)練習 151

第11章 圖像輪廓 152
11.1 圖像輪廓的操作 152
11.1.1 查找輪廓 152
11.1.2 繪制輪廓 153
11.2 輪廓擬合 156
11.2.1 矩形包圍框 156
11.2.2 圓形包圍框 157
11.2.3 *小三角包圍框 158
11.2.4 *優(yōu)橢圓包圍框 159
11.3 凸包 160
11.4 綜合案例——計算圖形的重心坐標 161
11.5 實戰(zhàn)練習 164

第12章 模板匹配 165
12.1 模板匹配方法 165
12.2 單模板匹配 167
12.2.1 單目標匹配 167
12.2.2 多目標匹配 170
12.3 多模板匹配 174
12.4 綜合案例——查找文件中重復(fù)的圖像 176
12.5 實戰(zhàn)練習 177

第13章 視頻處理 179
13.1 讀取并顯示攝像頭視頻 179
13.1.1 VideoCapture類 180
13.1.2 如何使用VideoCapture類 181
13.2 播放視頻文件 185
13.2.1 讀取并顯示視頻文件 185
13.2.2 視頻的暫停播放和繼續(xù)播放 186
13.2.3 獲取視頻文件的屬性 188
13.3 保存視頻文件 189
13.3.1 VideoWriter類 189
13.3.2 如何使用VideoWriter類 191
13.4 綜合案例——按一定間隔截取視頻幀 195
13.5 實戰(zhàn)練習 196

第14章 人臉檢測與識別 197
14.1 人臉檢測 197
14.1.1 級聯(lián)分類器 198
14.1.2 加載級聯(lián)分類器 199
14.1.3 調(diào)用級聯(lián)分類器對象 200
14.2 檢測其他內(nèi)容 201
14.2.1 眼睛檢測 201
14.2.2 貓臉檢測 202
14.2.3 行人檢測 203
14.2.4 車牌檢測 204
14.3 人臉識別 205
14.3.1 Eigenfaces人臉識別器 205
14.3.2 Fisherfaces人臉識別器 208
14.3.3 Local Binary Pattern Histogram人臉識別器 210
14.4 綜合案例——戴墨鏡的貼圖特效 213
14.5 實戰(zhàn)練習 215


第2篇 實戰(zhàn)篇217
第15章 更改卡通人物的衣服顏色 218
15.1 案例效果預(yù)覽 218
15.2 業(yè)務(wù)流程圖 219
15.3 實現(xiàn)步驟 219
15.3.1 復(fù)制圖像 219
15.3.2 互換顏色分量 221
15.3.3 顯示更改顏色后的結(jié)果 222

第16章 圖像操作之均分、截取和透視(OpenCV NumPy實現(xiàn)) 224
16.1 案例效果預(yù)覽 225
16.2 業(yè)務(wù)流程圖 225
16.3 實現(xiàn)步驟 227
16.3.1 均分圖像 227
16.3.2 截取圖像 228
16.3.3 透視圖像 229
16.3.4 公共模塊 230

第17章 計算輪廓的面積、周長和極點(OpenCV Python內(nèi)置函數(shù) NumPy實現(xiàn)) 232
17.1 案例效果預(yù)覽 233
17.2 業(yè)務(wù)流程圖 233
17.3 實現(xiàn)步驟 234
17.3.1 計算輪廓的面積 234
17.3.2 計算輪廓的周長 234
17.3.3 標記輪廓的極點 235
17.3.4 公共模塊 236
17.3.5 顯示繪制的輪廓面積、輪廓周長和輪廓極點 237

第18章 掩模調(diào)試器(OpenCV NumPy實現(xiàn)) 239
18.1 案例效果預(yù)覽 239
18.2 業(yè)務(wù)流程圖 240
18.3 實現(xiàn)步驟 241
18.3.1 HSV基本顏色分量范圍 241
18.3.2 inRange( )方法 241
18.3.3 滑動條 242
18.3.4 編碼實現(xiàn) 243

第19章 粘貼帶透明區(qū)域的圖像(OpenCV NumPy實現(xiàn)) 247
19.1 案例效果預(yù)覽 247
19.2 業(yè)務(wù)流程圖 248
19.3 實現(xiàn)步驟 249
19.3.1 “遍歷像素法”的實現(xiàn)原理 249
19.3.2 “遍歷像素法”的實現(xiàn)過程 250
19.3.3 “掩模覆蓋法”的實現(xiàn)原理 251
19.3.4 “掩模覆蓋法”的實現(xiàn)過程 252
19.3.5 顯示粘貼后的結(jié)果圖像 254

第20章 鼠標操作之縮放和移動圖像(OpenCV NumPy實現(xiàn)) 256
20.1 案例效果預(yù)覽 257
20.2 業(yè)務(wù)流程圖 258
20.3 實現(xiàn)步驟 258
20.3.1 縮放圖像 258
20.3.2 垂直移動圖像 260
20.3.3 水平移動圖像 261
20.3.4 綁定響應(yīng)函數(shù) 262

第21章 機讀答題卡(OpenCV NumPy實現(xiàn)) 263
21.1 案例效果預(yù)覽 264
21.2 業(yè)務(wù)流程圖 265
21.3 實現(xiàn)步驟 265
21.3.1 公共工具模塊 265
21.3.2 獲取矩形圖案的平面透視圖 268
21.3.3 判斷填涂的是哪一個選項 269
21.3.4 判斷是哪一道題目 270
21.3.5 顯示機讀卡的平面透視圖 272
21.3.6 顯示對平面透視圖進行二值化閾值處理的結(jié)果 273
21.3.7 顯示對二值化閾值處理后的圖像進行閉運算后的結(jié)果 273
21.3.8 保存機讀卡上填涂的選項 274
21.3.9 打印在機讀卡上填涂的答案 275

第22章 檢測藍色矩形的交通標志牌(OpenCV NumPy實現(xiàn)) 276
22.1 案例效果預(yù)覽 276
22.2 業(yè)務(wù)流程圖 277
22.3 實現(xiàn)步驟 277
22.3.1 提取交通標志牌的藍色區(qū)域 277
22.3.2 獲取交通標志牌的輪廓 279
22.3.3 閉合交通標志牌的所在區(qū)域 280
22.3.4 標記交通標志牌的所在區(qū)域 282
22.3.5 顯示檢測到的交通標志 283

第23章 濾鏡編輯器(OpenCV NumPy Math實現(xiàn)) 284
23.1 案例效果預(yù)覽 285
23.2 業(yè)務(wù)流程圖 285
23.3 實現(xiàn)步驟 286
23.3.1 導(dǎo)入工具包 286
23.3.2 浮雕濾鏡效果 286
23.3.3 雕刻濾鏡效果 288
23.3.4 凸透鏡濾鏡效果 290
23.3.5 顯示、釋放窗口 292

第24章 給圖像打馬賽克(OpenCV Math實現(xiàn)) 294
24.1 案例效果預(yù)覽 295
24.2 業(yè)務(wù)流程圖 296
24.3 實現(xiàn)步驟 297
24.3.1 馬賽克的實現(xiàn)原理 297
24.3.2 給圖像整體打馬賽克 297
24.3.3 顯示給圖像整體打馬賽克的效果圖 298
24.3.4 給圖像中的人臉打馬賽克 299
24.3.5 顯示給圖像中的人臉打馬賽克的效果圖 301

第25章 給圖像的任意區(qū)域打馬賽克(OpenCV NumPy實現(xiàn)) 303
25.1 案例效果預(yù)覽 303
25.2 業(yè)務(wù)流程圖 304
25.3 實現(xiàn)步驟 305
25.3.1 公共工具模塊 305
25.3.2 對已選擇區(qū)域打馬賽克的方法 306
25.3.3 鼠標交互 307
25.3.4 選擇打馬賽克的區(qū)域 308
25.3.5 融合打馬賽克的區(qū)域 310

第26章 手勢識別(OpenCV NumPy Math實現(xiàn)) 312
26.1 案例效果預(yù)覽 312
26.2 業(yè)務(wù)流程圖 314
26.3 實現(xiàn)步驟 315
26.3.1 膚色檢測 315
26.3.2 降噪處理 316
26.3.3 輪廓處理 316
26.3.4 計算手勢的凹凸點 317
26.3.5 繪制手勢的手指個數(shù) 318


第3篇 強化篇321
第27章 人工瘦臉(OpenCV NumPy Dlib實現(xiàn)) 322
27.1 需求分析 323
27.2 程序設(shè)計 323
27.2.1 開發(fā)環(huán)境 323
27.2.2 功能結(jié)構(gòu) 323
27.2.3 業(yè)務(wù)流程 323
27.2.4 程序結(jié)構(gòu) 324
27.3 知識拓展 324
27.3.1 Dlib工具包 324
27.3.2 人臉關(guān)鍵點提取器 326
27.3.3 編碼實現(xiàn) 326
27.4 模塊設(shè)計 329
27.4.1 公共模塊 329
27.4.2 檢測人臉關(guān)鍵點模塊 329
27.4.3 局部平移算法模塊 331
27.4.4 雙線性插值法模塊 331
27.4.5 瘦臉模塊 332

第28章 MR智能視頻打卡系統(tǒng)(OpenCV NumPy os實現(xiàn)) 335
28.1 需求分析 336
28.2 系統(tǒng)設(shè)計 337
28.2.1 開發(fā)環(huán)境 337
28.2.2 功能結(jié)構(gòu) 337
28.2.3 業(yè)務(wù)流程 337
28.2.4 項目結(jié)構(gòu) 340
28.3 文件系統(tǒng)設(shè)計 341
28.4 數(shù)據(jù)實體模塊設(shè)計 342
28.5 工具模塊設(shè)計 343
28.5.1 公共工具模塊 344
28.5.2 IO流模塊 345
28.5.3 攝像頭工具模塊 350
28.6 服務(wù)模塊設(shè)計 352
28.6.1 人事服務(wù)模塊 352
28.6.2 人臉識別服務(wù)模塊 360
28.7 程序入口設(shè)計 362
28.7.1 用戶權(quán)限管理 362
28.7.2 主菜單設(shè)計 363
28.7.3 人臉打卡功能 364
28.7.4 為新員工登記人臉照片樣本 365
28.7.5 刪除舊員工全部數(shù)據(jù) 365
28.7.6 查詢員工打卡記錄 366
28.7.7 生成考勤報表 367
28.7.8 自定義上下班時間 369
28.7.9 啟動程序 371
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