學習OpenCV

學習OpenCV

《學習OpenCV》是2009年清華大學出版社出版的圖書,作者是(美國)布拉德斯基。本書介紹了計算機視覺,並通過實例演示了如何快速生成這樣的套用——能使計算機“看到”並根據由此獲取的數據做出決策。

基本信息

內容簡介

計算機視覺是在圖像處理的基礎上發展起來的新興學科。OpenCV是一個開源的計算機視覺庫,是英特爾公司資助的兩大圖像處理利器之一。它為圖像處理、模式識別、三維重建、物體跟蹤、機器學習和線性代數提供了各種各樣的算法。

透過本書,您將置身於迅速發展的計算機視覺領域。

計算機視覺無處不在,安全系統、製造檢驗系統、醫學圖像分析、無人機等都可以見到它的蹤影。它與Google Map和Google Earth緊密結合,它檢查LCD螢幕上的像素,它確保襯衫上的每個針腳都能完全縫合。OpenCV提供了一個簡易好用的計算機視覺框架和一個豐富的庫,後者包含500多個可實時運行視覺代碼的函式。

透過各章提供的練習,任何一個開發人員或愛好者都可以迅速掌握如何使用這個框架。本書特色主題如下:

透徹介紹OpenCV

從攝像機獲取輸入

圖像的變換

圖像的分割和形狀的匹配

模式識別,包括人臉檢測

二維和三維場景中的跟蹤監測

根據立體視覺進行三維重構

機器學習算法

“讓機器來看”是一個富有挑戰但也很有意思的目標。不管是想構建簡單的視覺套用,還是複雜的視覺套用,都離不開這本入門必備參考,拿起它,開始愉快的學習之旅吧!

本書可作為信息處理、計算機、機器人、人工智慧、遙感圖像處理、認知神經科學等有關專業的高年級學生或研究生的教學用書,也可供相關領域的研究工作者參考。

編輯推薦

該書由OpenCV發起人所寫,站在一線開發人員的角度用通俗易懂的語言解釋了OpenCV的緣起和計算機視覺基礎結構,演示了如何用OpenCV和現有的自由代碼為各種各樣的機器進行編程,這些都有助於讀者迅速入門並漸入佳境,興趣盎然地深入探索計算機視覺領域。

作者簡介

Gary Rost Bradski博士是史丹福大學人工智慧實驗室計算機科學系的顧問教授,同時也是Willow Garage的資深科學家,Willow Garage是一家機器人研究機構/孵化器。

目錄

出版前言

譯者序

寫在前面的話

前言

第1章 概述

什麼是OpenCV

OpenCV的套用領域

什麼是計算機視覺

OpenCV的起源

下載和安裝OpenCV

通過SVN獲取最新的OpenCV代碼

更多OpenCV文檔

OpenCV的結構和內容

移植性

練習

第2章 OpenCV入門

開始準備

初試牛刀—— 顯示圖像

第二個程式—— 播放AVI視頻

視頻播放控制

一個簡單的變換

一個複雜一點的變換

從攝像機讀入數據

寫入AVI視頻檔案

小結

練習

第3章 初探OpenCV

OpenCV的基本數據類型

CvMat矩陣結構

IplImage數據結構

矩陣和圖像操作

繪圖

數據存儲

集成性能基元

小結

練習

第4章 細說HighGUI

一個可移植的圖形工具包

創建視窗

載入圖像

顯示圖像

視頻的處理

ConvertImage函式

練習

第5章 圖像處理

綜述

平滑處理

圖像形態學

漫水填充算法

尺寸調整

圖像金字塔

閾值化

練習

第6章 圖像變換

概述

卷積

梯度和Sobel導數

拉普拉斯變換

Canny運算元

霍夫變換

重映射

拉伸、收縮、扭曲和旋轉

CartToPolar與PolarToCart

LogPolar

離散傅立葉變換(DFT)

離散餘弦變換(DCT)

積分圖像

距離變換

直方圖均衡化

練習

第7章 直方圖與匹配

直方圖的基本數據結構

訪問直方圖

直方圖的基本操作

一些更複雜的策略

練習

第8章 輪廓

記憶體

序列

查找輪廓

Freeman鏈碼

輪廓例子

另一個輪廓例子

深入分析輪廓

輪廓的匹配

練習

第9章 圖像局部與分割

局部與分割

背景減除

分水嶺算法

用Inpainting修補圖像

均值漂移分割

Delaunay三角剖分和Voronoi 劃分

練習

第10章 跟蹤與運動

跟蹤基礎

尋找角點

亞像素級角點

不變特徵

光流

mean-shift和camshift跟蹤

運動模板

預估器

condensation算法

練習

第11章 攝像機模型與標定

攝像機模型

標定

矯正

一次完成標定

羅德里格斯變換

練習

第12章 投影與三維視覺

投影

仿射變換和透視變換

POSIT:3D姿態估計

立體成像

來自運動的結構

二維和三維下的直線擬合

練習

第13章 機器學習

什麼是機器學習

OpenCV機器學習算法

Mahalanobis距離

K均值

樸素貝葉斯分類

二叉決策樹

boosting

隨機森林

人臉識別和Haar分類器

其他機器學習算法

練習

第14章 OpenCV的未來

過去與未來

發展方向

OpenCV與藝術家

後記

參考文獻

索引

關於作者和譯者

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