OpenCV计算机视觉项目实战（Python版） pdf下载

计算机视觉是在图像处理的基础上发展起来的新兴学科。OpenCV是一个开源的计算机视觉库，可以实现图像处理、模式识别、三维重建、物体跟踪等算法。本书基于Python，从图像基本原理说起，初步讲解计算机视觉所需的OpenCV知识。

本书可作为信息处理、计算机、机器人、人工智能、遥感图像处理、认知神经科学等相

关专业的教学用书，也可供相关领域的研究工作者参考

第 1 章 图像的读取、显示与存储

第 2 章 认识图像表示方法

第 3 章 学习 OpenCV 需要的 Numpy 知识

第 4 章 认识色彩空间到艺术创作

第 5 章 建立图像

第 6 章 图像处理的基础知识

第 7 章 从静态到动态的绘图功能

第 8 章 图像计算迈向图像创作

第 9 章 阈值处理迈向数字情报

第 10 章 图像的几何变换

第 11 章 删除图像噪声

第 12 章 数学形态学

第 13 章 图像梯度与边缘检测

第 14 章 图像金字塔

第 15 章 轮廓的检测与匹配

第 16 章 轮廓拟合与凸包的相关应用

第 17 章 轮廓的特征

第 18 章 从直线检测到无人驾驶车道检测

第 19 章 直方图均衡化 ——增强图像对比度

第 20 章 模板匹配

第 21 章 傅里叶变换

第 22 章 使用分水岭算法分割图像

第 23 章 图像撷取

第 24 章 图像修复 ：抢救《蒙娜丽莎的微笑》

第 25 章 识别手写数字

第 26 章 OpenCV的摄像功能

第 27 章 认识对象检测原理与资源文件

第 28 章 摄像机与人脸文件

第 29 章 人脸识别

第 30 章 建立哈尔特征分类器——车牌识别

第 31 章 车牌识别

人工智能的兴起，除了机器学习与深度学习带领风潮，计算机视觉也是众多工程师钻研的主题。多次与教育界的朋友聊天，一致感觉目前国内缺乏这方面的书籍，这也是笔者撰写本书的动力。

其实要对一幅图像做分析，让计算机认知图像本质，牵涉许多复杂的数学运算，所幸 OpenCV 已经将这些复杂的数学运算封装成一个个的函数，让整个学习变得简单许多。然而学习 一个知识如果只是会调用函数，不了解函数内部数学原理，所设计的程序也只是空洞而没有灵魂 的代码，为此笔者在撰写本书时除了采用当下热门的 Python 语言，还采用两步说明 ：

（1）函数数学原理解说。

（2）套用函数讲解图像创意与计算机视觉的实例。 在撰写本书时，笔者先从图像原理说起，逐一解说从图像到计算机视觉所需的完整知识。本

书的主要内容如下 ：

完整解说操作 OpenCV 需要的 Numpy 知识 ；

图像读取、显示与存储 ；

认识 BGR、RGB、HSV 色彩空间 ；

建立静态与动态图像，打破 OpenCV 限制建立中文输出函数 ；

图像计算与图像的位运算 ；

重复曝光技术 ；

图像加密与解密 ；

阈值处理 ；

隐藏在图像中的情报 ；

数字水印 ；

图像几何变换 ：翻转、仿射、透视、重映射 ；

图像滤波器 ；

认识卷积 ；

认识与删除图像噪声 ；

数学形态学 ：腐蚀、膨胀、开运算、闭运算、礼帽运算、黑帽运算 ；

从图像梯度到内部图形的边缘检测 ；

图像金字塔 ；

图像轮廓特征与匹配 ；

轮廓的拟合、凸包与几何测试 ；

霍夫变换与直线检测 ；

无人驾驶车道检测技术 ；

直方图、增强图像对比度、修复太亮或太黑图像、去雾处理 ；

模板匹配 ；

傅里叶变换的方法与意义、空间域与频率域的切换 ；

分水岭算法执行图像分割 ；

图像撷取 ；

图像修复 ：抢救《蒙娜丽莎的微笑》；

识别手写数字 ；

OpenCV 的摄像功能、活用拍照与录像 ；

应用 OpenCV 内建的哈尔特征分类器 ；

检测人脸、身体、眼睛、猫脸、车牌 ；

人脸识别原理与应用 ；

建立哈尔特征分类器执行车牌识别。

笔者写过许多计算机图书，本书沿袭笔者著作的特色，程序实例丰富。相信读者只要遵循本书内容进行学习，必定可以快速精通 OpenCV，设计计算机视觉的应用程序。本书虽力求完美，但谬误难免，尚祈读者不吝指正。

读者可扫描下方二维码，获取相应学习资源。

洪锦魁