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OPENCV計(jì)算機(jī)視覺(jué)開(kāi)發(fā)實(shí)踐:基于PYTHON
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OPENCV計(jì)算機(jī)視覺(jué)開(kāi)發(fā)實(shí)踐:基于PYTHON 版權(quán)信息
- ISBN：9787302679325
- 條形碼：9787302679325 ; 978-7-302-67932-5
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類(lèi)：
OPENCV計(jì)算機(jī)視覺(jué)開(kāi)發(fā)實(shí)踐:基于PYTHON 本書(shū)特色
（1）本書(shū)是《OpenCV 4.5計(jì)算機(jī)視覺(jué)開(kāi)發(fā)實(shí)戰(zhàn)：基于Python》的升級(jí)書(shū)，主要是OpenCV升級(jí)為 4.10，以及增加5個(gè)的實(shí)戰(zhàn)案例。
（2）基于Python 3.8和OpenCV 4.10版本編寫(xiě)，面向初學(xué)者，涵蓋傳統(tǒng)的圖形圖像算法與視頻處理方法，并配以示例代碼，內(nèi)容豐富，行文通俗易懂。
（3）詳解OpenCV 中的220多個(gè)函數(shù)，并給出100多個(gè)示例程序，以及車(chē)牌識(shí)別、目標(biāo)檢測(cè)、數(shù)字水印、圖像加解密、物體計(jì)數(shù)、圖像輪廓、手勢(shì)識(shí)別等案例。
（4）配套示例源碼、PPT課件、配圖PDF文件與作者QQ一對(duì)一答疑服務(wù)。
OPENCV計(jì)算機(jī)視覺(jué)開(kāi)發(fā)實(shí)踐:基于PYTHON 內(nèi)容簡(jiǎn)介
"OpenCV是一個(gè)跨平臺(tái)計(jì)算機(jī)視覺(jué)和機(jī)器學(xué)習(xí)軟件庫(kù)，也是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的開(kāi)發(fā)人員必須掌握的技術(shù)。《OpenCV計(jì)算機(jī)視覺(jué)開(kāi)發(fā)實(shí)踐:基于Python》基于Python 3.8全面系統(tǒng)地介紹OpenCV 4.10的使用，并配套示例源代碼、開(kāi)發(fā)環(huán)境、PPT課件、配書(shū)PDF文件與作者答疑服務(wù)。 《OpenCV計(jì)算機(jī)視覺(jué)開(kāi)發(fā)實(shí)踐:基于Python》共20章，主要內(nèi)容包括計(jì)算機(jī)視覺(jué)概述、OpenCV的Python開(kāi)發(fā)環(huán)境搭建、OpenCV基本操作、數(shù)組矩陣、圖像處理模塊、灰度變換和直方圖修正、圖像平滑、幾何變換、圖像邊緣檢測(cè)、圖像分割、圖像金字塔、圖像形態(tài)學(xué)、視頻處理，以及停車(chē)場(chǎng)車(chē)牌識(shí)別、目標(biāo)檢測(cè)、數(shù)字水印、圖像加密和解密、物體計(jì)數(shù)、圖像輪廓和手勢(shì)識(shí)別等案例。 《OpenCV計(jì)算機(jī)視覺(jué)開(kāi)發(fā)實(shí)踐:基于Python》既適合OpenCV初學(xué)者、計(jì)算機(jī)視覺(jué)與圖像處理應(yīng)用開(kāi)發(fā)人員、人工智能算法開(kāi)發(fā)人員閱讀，也適合作為高等院校或高職高專(zhuān)院校計(jì)算機(jī)視覺(jué)與圖像處理、人工智能等相關(guān)專(zhuān)業(yè)的教學(xué)參考書(shū)。"
OPENCV計(jì)算機(jī)視覺(jué)開(kāi)發(fā)實(shí)踐:基于PYTHONOPENCV計(jì)算機(jī)視覺(jué)開(kāi)發(fā)實(shí)踐:基于PYTHON 前言
如今，計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法的應(yīng)用已經(jīng)滲透到我們生活的方方面面。機(jī)器人、無(wú)人機(jī)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、虛擬現(xiàn)實(shí)、醫(yī)學(xué)影像分析等領(lǐng)域，無(wú)一不涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法。OpenCV是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的一個(gè)圖形與圖像算法庫(kù)，由一系列C函數(shù)和少量C 類(lèi)構(gòu)成，同時(shí)提供了C 、Python、Java、Ruby、MATLAB、C#、Ch、Ruby、Go等語(yǔ)言的接口，實(shí)現(xiàn)了圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)方面的很多通用算法。它既輕量也高效，在學(xué)術(shù)界、工業(yè)界都得到了廣泛的使用。無(wú)論是初學(xué)者還是資深研究人員，都可以在其中找到得心應(yīng)手的“武器”，幫助你在研究和應(yīng)用開(kāi)發(fā)的道路上披荊斬棘。
關(guān)于本書(shū)
近年來(lái)，在圖像分割、物體識(shí)別、運(yùn)動(dòng)跟蹤、人臉識(shí)別、目標(biāo)檢測(cè)、機(jī)器視覺(jué)、機(jī)器人等領(lǐng)域，OpenCV可謂大顯身手。OpenCV內(nèi)容之豐富，是目前開(kāi)源視覺(jué)算法庫(kù)中所罕見(jiàn)的。每年我們都能看到不少關(guān)于OpenCV的圖書(shū)，但是隨著OpenCV版本的更迭，部分學(xué)習(xí)資料已經(jīng)過(guò)時(shí)。本書(shū)基于Python 3.8和OpenCV 4.10版本編寫(xiě)，面向初學(xué)者，涵蓋傳統(tǒng)的圖形圖像算法與視頻處理方法，并配以示例代碼，內(nèi)容豐富，文字通俗易懂。
OPENCV計(jì)算機(jī)視覺(jué)開(kāi)發(fā)實(shí)踐:基于PYTHON 目錄
第 1 章 計(jì)算機(jī)視覺(jué)概述 1
1.1 圖像的基本概念 1
1.1.1 圖像和圖形 1
1.1.2 數(shù)字圖像及其特點(diǎn) 2
1.1.3 圖像單位 2
1.1.4 圖像分辨率與屏幕分辨率 3
1.1.5 圖像的灰度與灰度級(jí) 3
1.1.6 圖像的深度 4
1.1.7 二值圖像、灰度圖像與彩色圖像 4
1.1.8 通道 5
1.1.9 圖像存儲(chǔ) 5
1.2 圖像噪聲 5
1.2.1 圖像噪聲的定義 5
1.2.2 圖像噪聲的來(lái)源 6
1.2.3 圖像噪聲的濾除 6
1.3 圖像處理 7
1.3.1 圖像處理的分類(lèi) 7
1.3.2 數(shù)字圖像處理 8
1.3.3 數(shù)字圖像處理常用方法 9
1.3.4 圖像處理的應(yīng)用 11
1.4 計(jì)算機(jī)視覺(jué)概述 12
1.4.1 基本概念 12
1.4.2 計(jì)算機(jī)視覺(jué)的應(yīng)用 13
1.4.3 與相關(guān)學(xué)科的區(qū)別 14
1.5 OpenCV概述 15
第 2 章 OpenCV的Python開(kāi)發(fā)環(huán)境搭建 18
2.1 Python下載與安裝 18
2.2 在線(xiàn)安裝與卸載opencv-python 20
2.2.1 在線(xiàn)安裝opencv-python 20
2.2.2 卸載opencv-python 24
2.3 離線(xiàn)安裝opencv-python 24
2.3.1 下載離線(xiàn)版opencv-python 25
2.3.2 離線(xiàn)安裝NumPy和Matplotlib庫(kù) 25
2.3.3 離線(xiàn)安裝opencv-python 25
2.4 使用集成開(kāi)發(fā)環(huán)境PyCharm 26
2.4.1 PyCharm的下載和安裝 26
2.4.2 了解PyCharm的虛擬環(huán)境 32
2.4.3 在PyCharm下開(kāi)發(fā)OpenCV程序 34
2.4.4 調(diào)試Python程序 35
2.5 測(cè)試一下NumPy的數(shù)學(xué)函數(shù) 36
第 3 章 OpenCV基本操作 37
3.1 OpenCV架構(gòu) 37
3.2 圖像輸入/輸出模塊imgcodecs 39
3.2.1 讀取圖像文件 39
3.2.2 得到讀取的圖片的高度和寬度 42
3.2.3 imwrite保存圖片 42
3.3 OpenCV界面編程 44
3.4 單窗口顯示多圖片 45
3.5 銷(xiāo)毀窗口 47
3.6 調(diào)整窗口大小 48
3.7 鼠標(biāo)事件 49
3.8 鍵盤(pán)事件 52
3.9 滑動(dòng)條事件 53
第 4 章 數(shù)組矩陣 56
4.1 NumPy概述 56
4.2 ndarray對(duì)象 57
4.3 NumPy的數(shù)據(jù)類(lèi)型 59
4.4 數(shù)組屬性 61
4.5 新建數(shù)組 63
4.6 通過(guò)已有的數(shù)組創(chuàng)建數(shù)組 65
4.7 通過(guò)數(shù)值范圍創(chuàng)建數(shù)組 66
4.8 切片和索引 67
4.9 高級(jí)索引 69
4.9.1 整數(shù)數(shù)組索引 69
4.9.2 布爾索引 70
4.9.3 花式索引 71
4.10 迭代數(shù)組 72
4.10.1 迭代器對(duì)象nditer 72
4.10.2 控制遍歷順序 73
4.10.3 修改數(shù)組中元素的值 73
4.10.4 使用外部循環(huán) 74
4.10.5 廣播迭代 74
4.11 數(shù)組操作 75
4.11.1 修改數(shù)組形狀 75
4.11.2 翻轉(zhuǎn)數(shù)組 77
第 5 章 圖像處理模塊 81
5.1 顏色變換cvtColor 81
5.2 畫(huà)基本圖形 82
5.2.1 畫(huà)點(diǎn) 82
5.2.2 畫(huà)矩形 83
5.2.3 畫(huà)圓 83
5.2.4 畫(huà)橢圓 84
5.2.5 畫(huà)線(xiàn)段 86
5.2.6 畫(huà)多邊形 86
5.2.7 填充多邊形 87
5.3 文字繪制 89
5.4 為圖像添加邊框 91
5.5 在圖像中查找輪廓 93
第 6 章 灰度變換和直方圖修正 95
6.1 點(diǎn)運(yùn)算 95
6.1.1 點(diǎn)運(yùn)算的基本概念 95
6.1.2 點(diǎn)運(yùn)算的目標(biāo)與分類(lèi) 96
6.1.3 點(diǎn)運(yùn)算的特點(diǎn)和應(yīng)用 96
6.2 灰度變換 97
6.2.1 灰度變換的基本概念 97
6.2.2 灰度變換的作用 97
6.2.3 灰度變換的方法 98
6.2.4 灰度化 98
6.2.5 對(duì)比度 101
6.2.6 灰度的線(xiàn)性變換 102
6.2.7 分段線(xiàn)性變換 104
6.2.8 對(duì)數(shù)變換和反對(duì)數(shù)變換 106
6.2.9 冪律變換 107
6.3 直方圖修正 109
6.3.1 直方圖的概念 109
6.3.2 直方圖均衡化 112
第 7 章 圖像平滑 117
7.1 圖像平滑基礎(chǔ) 117
7.2 線(xiàn)性濾波 119
7.2.1 歸一化方框?yàn)V波器 119
7.2.2 高斯濾波器 120
7.3 非線(xiàn)性濾波 124
7.3.1 中值濾波 124
7.3.2 雙邊濾波 125
第 8 章 幾何變換 127
8.1 幾何變換基礎(chǔ) 127
8.2 圖像平移 130
8.3 圖像旋轉(zhuǎn) 131
8.4 仿射變換 134
8.5 圖像縮放 136
8.5.1 縮放原理 136
8.5.2 OpenCV中的縮放 137
第 9 章 圖像邊緣檢測(cè) 139
9.1 概述 139
9.2 邊緣檢測(cè)研究的歷史現(xiàn)狀 141
9.3 邊緣定義及類(lèi)型分析 142
9.4 梯度的概念 144
9.5 圖像邊緣檢測(cè)的應(yīng)用 144
9.6 目前邊緣檢測(cè)存在的問(wèn)題 146
9.7 邊緣檢測(cè)的基本思想 147
9.8 圖像邊緣檢測(cè)的步驟 147
9.9 經(jīng)典圖像邊緣檢測(cè)算法 149
9.9.1 Roberts算子 150
9.9.2 Sobel算子邊緣檢測(cè) 151
9.9.3 Prewitt算子邊緣檢測(cè) 153
9.9.4 LoG邊緣檢測(cè)算子 155
9.9.5 邊緣檢測(cè)的*新技術(shù)與方法 158
第 10 章 圖像分割 161
10.1 圖像分割概述 161
10.2 圖像分割技術(shù)現(xiàn)狀 162
10.3 圖像分割的應(yīng)用 163
10.4 圖像分割的數(shù)學(xué)定義 164
10.5 圖像分割方法的分類(lèi) 165
10.5.1 基于閾值化的分割方法 165
10.5.2 基于邊緣的分割方法 166
10.5.3 基于區(qū)域的分割方法 167
10.5.4 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分割方法 169
10.5.5 基于聚類(lèi)的分割方法 169
10.6 使用OpenCV進(jìn)行圖像分割 170
10.7 彩色圖像分割 175
10.8 grabCut算法分割圖像 177
10.8.1 基本概念 177
10.8.2 grabCut函數(shù) 179
10.9 floodFill漫水填充分割 183
10.9.1 基本概念 183
10.9.2 floodFill函數(shù) 183
10.10 分水嶺分割法 185
10.10.1 基本概念 186
10.10.2 距離變換函數(shù)distanceTransform 189
10.10.3 區(qū)域標(biāo)記函數(shù)connectedComponents 191
10.10.4 分水嶺函數(shù)wathershed 192
第 11 章 圖像金字塔 195
11.1 基本概念 195
11.2 高斯金字塔 196
11.2.1 向下采樣 197
11.2.2 向上采樣 198
11.3 拉普拉斯金字塔 200
第 12 章 圖像形態(tài)學(xué) 202
12.1 圖像形態(tài)學(xué)基本概念 202
12.2 形態(tài)學(xué)的應(yīng)用 202
12.3 數(shù)學(xué)上的形態(tài)學(xué) 203
12.3.1 拓?fù)鋵W(xué) 203
12.3.2 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的組成與操作分類(lèi) 204
12.3.3 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的應(yīng)用 204
12.4 結(jié)構(gòu)元素 205
12.5 膨脹 205
12.6 腐蝕 207
12.7 開(kāi)運(yùn)算 209
12.8 閉運(yùn)算 210
12.9 實(shí)現(xiàn)腐蝕和膨脹 211
12.10 實(shí)現(xiàn)開(kāi)閉運(yùn)算和頂帽/黑帽 215
12.11 用形態(tài)學(xué)運(yùn)算檢測(cè)邊緣 219
12.12 擊中擊不中 220
12.13 利用形態(tài)學(xué)運(yùn)算提取水平線(xiàn)和垂直線(xiàn) 223
第 13 章 視頻處理 225
13.1 OpenCV視頻處理架構(gòu) 225
13.2 捕獲視頻類(lèi)VideoCapture 226
13.2.1 構(gòu)造VideoCapture對(duì)象 226
13.2.2 判斷打開(kāi)視頻是否成功 227
13.2.3 讀取視頻幀 227
13.2.4 播放視頻文件 228
13.2.5 獲取和設(shè)置視頻屬性 230
13.2.6 播放攝像頭視頻 232
第 14 章 停車(chē)場(chǎng)車(chē)牌識(shí)別案例實(shí)戰(zhàn) 235
14.1 需求分析 235
14.2 技術(shù)可行性分析 236
14.2.1 國(guó)外技術(shù)分析 236
14.2.2 國(guó)內(nèi)技術(shù)分析 238
14.2.3 車(chē)牌識(shí)別技術(shù)的難點(diǎn) 239
14.2.4 車(chē)牌識(shí)別系統(tǒng)概述 239
14.3 車(chē)牌定位技術(shù) 240
14.3.1 車(chē)牌特征概述 240
14.3.2 車(chē)牌定位方法 241
14.3.3 車(chē)牌圖像預(yù)處理 245
14.3.4 車(chē)牌圖像的灰度化 245
14.3.5 車(chē)牌圖像的直方圖均衡化 247
14.3.6 車(chē)牌圖像的濾波 248
14.3.7 車(chē)牌圖像的二值化 249
14.3.8 車(chē)牌圖像的邊緣檢測(cè) 249
14.3.9 車(chē)牌圖像的灰度映射 250
14.3.10 車(chē)牌圖像的改進(jìn)型投影法定位 250
14.4 車(chē)牌字符分割技術(shù) 252
14.4.1 常用車(chē)牌字符分割算法 252
14.4.2 車(chē)牌傾斜問(wèn)題 254
14.4.3 車(chē)牌傾斜度檢測(cè)方法 254
14.4.4 車(chē)牌傾斜的校正方法 255
14.4.5 車(chē)牌邊框和鉚釘?shù)娜コ?255
14.4.6 車(chē)牌字符分割 255
14.4.7 基于垂直投影和先驗(yàn)知識(shí)的車(chē)牌字符分割 256
14.4.8 粘連車(chē)牌字符的分割 257
14.4.9 斷裂車(chē)牌字符的合并 257
14.4.10 對(duì)車(chē)牌字符的切分結(jié)果進(jìn)行確認(rèn) 258
14.5 車(chē)牌字符識(shí)別技術(shù) 259
14.5.1 模式識(shí)別 259
14.5.2 字符識(shí)別 260
14.5.3 漢字識(shí)別 270
第 15 章 OpenCV目標(biāo)檢測(cè) 286
15.1 目標(biāo)檢測(cè)概述 286
15.2 目標(biāo)檢測(cè)的基本概念 288
15.3 視頻序列圖像預(yù)處理 290
15.4 基于深度學(xué)習(xí)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè) 291
15.4.1 YOLO運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法 292
15.4.2 YOLOv2概述 296
15.4.3 YOLOv3概述 297
15.4.4 實(shí)戰(zhàn)YOLOv3識(shí)別物體 299
15.4.5 SSD運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法 309
15.4.6 實(shí)戰(zhàn)SSD 312
15.4.7 實(shí)戰(zhàn)人臉檢測(cè) 314
第 16 章 數(shù)字水印 319
16.1 基本概念 319
16.1.1 數(shù)字水印的概念 319
16.1.2 數(shù)字水印的特點(diǎn) 320
16.2 數(shù)字水印原理 320
16.2.1 嵌入過(guò)程 321
16.2.2 提取過(guò)程 321
16.3 相關(guān)函數(shù) 321
16.3.1 cv2.bitwise_and函數(shù) 322
16.3.2 cv2.bitwise_or函數(shù) 323
16.4 代碼實(shí)現(xiàn)數(shù)字水印 324
第 17 章 圖像加密和解密 326
17.1 圖像加密和解密原理 326
17.2 相關(guān)函數(shù) 327
17.3 代碼實(shí)現(xiàn)圖像加解密 328
第 18 章 物體計(jì)數(shù) 330
18.1 基本原理 330
18.2 相關(guān)函數(shù) 330
18.3 代碼實(shí)現(xiàn)藥片計(jì)數(shù) 332
第 19 章 圖像輪廓 335
19.1 基本概念 335
19.2 應(yīng)用場(chǎng)景 336
19.3 OpenCV中的輪廓函數(shù) 336
19.3.1 查找輪廓findContours 336
19.3.2 輪廓的基本屬性 337
19.3.3 繪制輪廓drawContours 338
19.3.4 求輪廓面積contourArea 338
19.4 實(shí)戰(zhàn)輪廓函數(shù) 339
19.5 實(shí)戰(zhàn)黑白翻轉(zhuǎn) 341
第 20 章 手勢(shì)識(shí)別 343
20.1 概述 343
20.2 NumPy中的ndarray 343
20.2.1 NumPy是什么 344
20.2.2 ndarray的概念 344
20.2.3 ndarray的特點(diǎn) 345
20.2.4 NumPy數(shù)組的優(yōu)勢(shì) 345
20.2.5 內(nèi)存中的ndarray對(duì)象 345
20.2.6 ndarray數(shù)組對(duì)象的創(chuàng)建 346
20.2.7 ndarray的重要屬性 351
20.2.8 數(shù)組的軸和軸的長(zhǎng)度 352
20.3 凸包和凸包檢測(cè) 355
20.4 凸缺陷及其應(yīng)用 360
20.4.1 查找凸包和凸缺陷的示例 361
20.4.2 凸缺陷的應(yīng)用 363
20.5 手勢(shì)識(shí)別原理 364
20.6 區(qū)分手勢(shì)0和手勢(shì)1 365
20.7 區(qū)分手勢(shì)1到手勢(shì)5 367
展開(kāi)全部
OPENCV計(jì)算機(jī)視覺(jué)開(kāi)發(fā)實(shí)踐:基于PYTHON 作者簡(jiǎn)介
朱文偉，名校計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)統(tǒng)招碩士，20多年C\C 、Java開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)。主導(dǎo)開(kāi)發(fā)過(guò)密碼、圖形、人工智能等產(chǎn)品。精通Linux、Windows系統(tǒng)開(kāi)發(fā)及數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)技術(shù)。著有圖書(shū)《OpenCV計(jì)算機(jī)視覺(jué)開(kāi)發(fā)實(shí)踐：基于Qt C 》《OpenCV計(jì)算機(jī)視覺(jué)開(kāi)發(fā)實(shí)踐：基于Python》《Linux C與C 一線(xiàn)開(kāi)發(fā)實(shí)踐（第2版）》《Rust編程與項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)》《嵌入式Linux驅(qū)動(dòng)開(kāi)發(fā)實(shí)踐》《高性能Linux網(wǎng)絡(luò)編程核心技術(shù)揭秘》《Linux C/C 服務(wù)器開(kāi)發(fā)實(shí)踐》《Qt 6.x從入門(mén)到精通》《PyQt 5從入門(mén)到精通》《Linux C與C 一線(xiàn)開(kāi)發(fā)實(shí)踐》《Visual C 2017從入門(mén)到精通》《Windows C/C 加密解密實(shí)戰(zhàn)》《密碼學(xué)原理與Java實(shí)現(xiàn)》《OpenCV 4.5計(jì)算機(jī)視覺(jué)開(kāi)發(fā)實(shí)戰(zhàn)（基于VC ）》《OpenCV 4.5計(jì)算機(jī)視覺(jué)開(kāi)發(fā)實(shí)戰(zhàn)：基于Python》。
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