OpenCV 4計算機視覺項目實戰(zhàn)（原書第2版）

前言
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第1章　OpenCV入門1
1.1　了解人類視覺系統(tǒng)1
1.2　人類如何理解圖像內(nèi)容3
1.3　你能用OpenCV做什么4
1.3.1　內(nèi)置數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和輸入/輸出4
1.3.2　圖像處理操作5
1.3.3　GUI5
1.3.4　視頻分析6
1.3.5　3D重建6
1.3.6　特征提取7
1.3.7　對象檢測7
1.3.8　機器學(xué)習(xí)8
1.3.9　計算攝影8
1.3.10　形狀分析9
1.3.11　光流算法9
1.3.12　人臉和對象識別9
1.3.13　表面匹配10
1.3.14　文本檢測和識別10
1.3.15　深度學(xué)習(xí)10
1.4　安裝OpenCV10
1.4.1　Windows11
1.4.2　Mac OS X11
1.4.3　Linux13
1.5　總結(jié)14
第2章　OpenCV基礎(chǔ)知識導(dǎo)論15
2.1　技術(shù)要求15
2.2　基本CMake配置文件16
2.3　創(chuàng)建一個庫16
2.4　管理依賴項17
2.5　讓腳本更復(fù)雜18
2.6　圖像和矩陣20
2.7　讀/寫圖像22
2.8　讀取視頻和攝像頭25
2.9　其他基本對象類型27
2.9.1　Vec對象類型27
2.9.2　Scalar對象類型28
2.9.3　Point對象類型28
2.9.4　Size對象類型29
2.9.5　Rect對象類型29
2.9.6　RotatedRect對象類型29
2.10　基本矩陣運算30
2.11　基本數(shù)據(jù)存儲32
2.12　總結(jié)34
第3章　學(xué)習(xí)圖形用戶界面35
3.1　技術(shù)要求35
3.2　OpenCV用戶界面介紹36
3.3　OpenCV的基本圖形用戶界面36
3.4　Qt圖形用戶界面44
3.5　OpenGL支持50
3.6　總結(jié)54
第4章　深入研究直方圖和濾波器55
4.1　技術(shù)要求56
4.2　生成CMake腳本文件56
4.3　創(chuàng)建圖形用戶界面57
4.4　繪制直方圖59
4.5　圖像顏色均衡62
4.6　Lomography效果64
4.7　卡通效果68
4.8　總結(jié)72
第5章　自動光學(xué)檢查、對象分割和檢測73
5.1　技術(shù)要求73
5.2　隔離場景中的對象74
5.3　為AOI創(chuàng)建應(yīng)用程序76
5.4　預(yù)處理輸入圖像78
5.4.1　噪聲消除78
5.4.2　用光模式移除背景進(jìn)行分割79
5.4.3　閾值84
5.5　分割輸入圖像85
5.5.1　連通組件算法85
5.5.2　findContours算法90
5.6　總結(jié)92
第6章　學(xué)習(xí)對象分類94
6.1　技術(shù)要求94
6.2　機器學(xué)習(xí)概念介紹95
6.3　計算機視覺和機器學(xué)習(xí)工作流程98
6.4　自動對象檢查分類示例100
6.4.1　特征提取102
6.4.2　訓(xùn)練SVM模型105
6.4.3　輸入圖像預(yù)測109
6.5　總結(jié)111
第7章　檢測面部部位與覆蓋面具112
7.1　技術(shù)要求112
7.2　了解Haar級聯(lián)112
7.3　什么是積分圖像114
7.4　在實時視頻中覆蓋面具115
7.5　戴上太陽鏡118
7.6　跟蹤鼻子、嘴巴和耳朵121
7.7　總結(jié)122
第8章　視頻監(jiān)控、背景建模和形態(tài)學(xué)操作123
8.1　技術(shù)要求123
8.2　理解背景減除124
8.3　直接的背景減除124
8.4　幀差分128
8.5　高斯混合方法131
8.6　形態(tài)學(xué)圖像處理133
8.7　使形狀變細(xì)134
8.8　使形狀變粗135
8.9　其他形態(tài)運算符136
8.9.1　形態(tài)開口136
8.9.2　形態(tài)閉合137
8.9.3　繪制邊界138
8.9.4　禮帽變換139
8.9.5　黑帽變換140
8.10　總結(jié)140
第9章　學(xué)習(xí)對象跟蹤141
9.1　技術(shù)要求141
9.2　跟蹤特定顏色的對象141
9.3　構(gòu)建交互式對象跟蹤器143
9.4　用Harris角點檢測器檢測點148
9.5　用于跟蹤的好特征151
9.6　基于特征的跟蹤153
9.6.1　Lucas-Kanade方法153
9.6.2　Farneback算法157
9.7　總結(jié)161
第10章　開發(fā)用于文本識別的分割算法162
10.1　技術(shù)要求162
10.2　光學(xué)字符識別介紹162
10.3　預(yù)處理階段164
10.3.1　對圖像進(jìn)行閾值處理164
10.3.2　文本分割165
10.4　在你的操作系統(tǒng)上安裝Tesseract OCR172
10.4.1　在Windows上安裝Tesseract172
10.4.2　在Mac上安裝Tesseract173
10.5　使用Tesseract OCR庫173
10.6　總結(jié)177
第11章　用Tesseract進(jìn)行文本識別178
11.1　技術(shù)要求178
11.2　文本API的工作原理179
11.2.1　場景檢測問題179
11.2.2　極值區(qū)域180
11.2.3　極值區(qū)域過濾181
11.3　使用文本API182
11.3.1　文本檢測182
11.3.2　文本提取187
11.3.3　文本識別189
11.4　總結(jié)193
第12章　使用OpenCV進(jìn)行深度學(xué)習(xí)194
12.1　技術(shù)要求194
12.2　深度學(xué)習(xí)簡介195
12.2.1　什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，我們?nèi)绾螐臄?shù)據(jù)中學(xué)習(xí)195
12.2.2　卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)197
12.3　OpenCV中的深度學(xué)習(xí)198
12.4　YOLO用于實時對象檢測199
12.4.1　YOLO v3深度學(xué)習(xí)模型架構(gòu)200
12.4.2　YOLO數(shù)據(jù)集、詞匯表和模型200
12.4.3　將YOLO導(dǎo)入OpenCV201
12.5　用SSD進(jìn)行人臉檢測204
12.5.1　SSD模型架構(gòu)204
12.5.2　將SSD人臉檢測導(dǎo)入OpenCV204
12.6　總結(jié)208