深入理解OpenCV：實(shí)用計(jì)算機(jī)視覺(jué)項(xiàng)目解析（原書(shū)第3版）

定　價(jià)：￥79.00

作　者：	羅伊·希爾克羅特（Roy Shilkrot），大衛(wèi)·米蘭著，唐燦譯
出版社：	機(jī)械工業(yè)出版社
叢編項(xiàng)：	智能系統(tǒng)與技術(shù)叢書(shū)
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787111645771	出版時(shí)間：	2020-03-01	包裝：	平裝
開(kāi)本：	16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：	248	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書(shū)秉承“幫助計(jì)算機(jī)視覺(jué)工程師邁出掌握OpenCV的第一步”的初心，在保留必要的數(shù)學(xué)公式的情況下，針對(duì)當(dāng)前熱門的計(jì)算機(jī)視覺(jué)主題，如面部識(shí)別、關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)、姿態(tài)估計(jì)，以及基于深度卷積網(wǎng)絡(luò)的車牌識(shí)別，展示了從構(gòu)思到運(yùn)行的全過(guò)程，并提供了完整的項(xiàng)目代碼。無(wú)論你來(lái)自學(xué)術(shù)界還是工業(yè)界，都將從經(jīng)驗(yàn)豐富的OpenCV專家那里學(xué)習(xí)如何輕松地實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)視覺(jué)產(chǎn)品和項(xiàng)目。通過(guò)多個(gè)完整的計(jì)算機(jī)視覺(jué)項(xiàng)目，你將熟悉API的功能，并深入了解在計(jì)算機(jī)視覺(jué)項(xiàng)目中如何設(shè)計(jì)和選型，不止講解計(jì)算機(jī)視覺(jué)的基礎(chǔ)，還從更高的層次上實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的圖像處理項(xiàng)目的解決方案。而且，你將能借助本書(shū)中的項(xiàng)目創(chuàng)建各種工作原型，對(duì)OpenCV 4的新功能做到爛熟于心。通過(guò)閱讀本書(shū)，你將學(xué)會(huì)：使用有效的OpenCV代碼對(duì)真實(shí)世界的計(jì)算機(jī)視覺(jué)問(wèn)題進(jìn)行建模發(fā)現(xiàn)OpenCV項(xiàng)目及維護(hù)的最佳實(shí)踐探索用于復(fù)雜計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)的算法設(shè)計(jì)方法使用OpenCV新的API（v4.0.0）從運(yùn)動(dòng)中理解3D場(chǎng)景結(jié)構(gòu)和重建3D場(chǎng)景（SfM）使用ArUco模塊進(jìn)行相機(jī)標(biāo)定并疊加AR物體

作者簡(jiǎn)介

　　羅伊·希爾克羅特（Roy Shilkrot）石溪大學(xué)（Stony Brook）計(jì)算機(jī)科學(xué)的助理教授，他領(lǐng)導(dǎo)著人群互動(dòng)小組（Human Interaction group）。他畢業(yè)于麻省理工學(xué)院（MIT）并獲得博士學(xué)位，致力于計(jì)算機(jī)視覺(jué)、人機(jī)界面以及其交叉領(lǐng)域的研究，撰寫(xiě)了25篇以上的論文。他還是多項(xiàng)專利技術(shù)的共同發(fā)明人，也是多本著作的合著者，是眾多初創(chuàng)公司的科學(xué)顧問(wèn)委員會(huì)的成員，擁有超過(guò)10年的工程師和企業(yè)家經(jīng)驗(yàn)。大衛(wèi)·米蘭·埃斯克里瓦（David Millán Escrivá）ITI（Instituto Tecnológico de Informática）的科學(xué)研究員，在IT領(lǐng)域從業(yè)超過(guò)10年，在計(jì)算機(jī)視覺(jué)、計(jì)算機(jī)圖形和模式識(shí)別方面擁有豐富的經(jīng)驗(yàn)，并運(yùn)用他在計(jì)算機(jī)視覺(jué)、OCR和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)方面的知識(shí)與不同的項(xiàng)目和初創(chuàng)公司合作。他是DamilesBlog博客的作者，在那里他發(fā)表有關(guān)OpenCV、計(jì)算機(jī)視覺(jué)和光學(xué)字符識(shí)別算法的研究文章和教程。

圖書(shū)目錄

譯者序
前言
作者簡(jiǎn)介
審閱者簡(jiǎn)介
第1章　樹(shù)莓派上的卡通化和皮膚顏色分析 1
1.1　訪問(wèn)攝像頭 2
1.2　桌面應(yīng)用程序的相機(jī)處理主循環(huán) 4
1.2.1　生成黑白素描 4
1.2.2　生成彩色繪畫(huà)和卡通 6
1.2.3　用邊緣濾波器來(lái)生成邪惡模式 8
1.2.4　用皮膚檢測(cè)來(lái)生成外星人造型 9
1.3　皮膚變色器的實(shí)現(xiàn) 12
1.4　從桌面移植到嵌入式設(shè)備 19
1.4.1　用于開(kāi)發(fā)嵌入式設(shè)備代碼的設(shè)備配置 21
1.4.2　在嵌入式設(shè)備上安裝OpenCV 27
1.5　小結(jié) 39
第2章　使用SfM模塊從運(yùn)動(dòng)中恢復(fù)結(jié)構(gòu) 40
2.1　技術(shù)要求 40
2.2　SfM的核心概念 41
2.2.1　相機(jī)標(biāo)定和對(duì)極幾何 42
2.2.2　立體重建和SfM 45
2.3　在OpenCV中實(shí)現(xiàn)SfM 48
2.3.1　圖像特征匹配 48
2.3.2　找到特征軌跡 52
2.3.3　3D重建和可視化 55
2.3.4　用于稠密重建的MVS 57
2.4　小結(jié) 60
第3章　使用人臉模塊進(jìn)行人臉特征點(diǎn)及姿態(tài)檢測(cè) 61
3.1　技術(shù)要求 61
3.2　背景和理論 63
3.2.1　主動(dòng)外觀模型與受約束的局部模型 63
3.2.2　回歸方法 64
3.3　OpenCV中的人臉特征點(diǎn)檢測(cè) 65
3.4　基于特征點(diǎn)的人臉?lè)较蚬烙?jì) 68
3.4.1　估計(jì)姿態(tài)計(jì)算 69
3.4.2　將姿態(tài)投影到圖像上 70
3.5　小結(jié) 71
第4章　基于深度卷積網(wǎng)絡(luò)的車牌識(shí)別 72
4.1　ANPR簡(jiǎn)介 72
4.2　ANPR算法 74
4.3　車牌檢測(cè) 77
4.3.1　分割 78
4.3.2　分類 84
4.4　車牌識(shí)別 87
4.4.1　OCR分割 88
4.4.2　基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的字符分類 89
4.5　小結(jié) 105
第5章　通過(guò)DNN模塊進(jìn)行人臉檢測(cè)和識(shí)別 106
5.1　介紹人臉檢測(cè)和人臉識(shí)別 106
5.1.1　人臉檢測(cè) 108
5.1.2　人臉預(yù)處理 116
5.1.3　收集人臉并從中學(xué)習(xí) 127
5.1.4　人臉識(shí)別 138
5.1.5　收尾工作——保存和加載文件 141
5.1.6　收尾工作——制作一個(gè)漂亮的、交互體驗(yàn)好的GUI 141
5.2　小結(jié) 153
5.3　參考文獻(xiàn) 154
第6章　Web計(jì)算機(jī)視覺(jué)之初識(shí)OpenCV.js 155
6.1　什么是OpenCV.js 155
6.2　編譯OpenCV.js 157
6.3　OpenCV.js開(kāi)發(fā)基礎(chǔ) 159
6.4　訪問(wèn)攝像頭流 165
6.5　圖像處理和基本用戶界面 169
6.5.1　閾值濾波器 170
6.5.2　高斯濾波器 170
6.5.3　canny濾波器 170
6.6　瀏覽器中的光流 174
6.7　在瀏覽器中使用Haar級(jí)聯(lián)分類器進(jìn)行人臉檢測(cè) 178
6.8　小結(jié) 180
第7章　使用ArUco模塊的Android相機(jī)校準(zhǔn)和AR 182
7.1　技術(shù)要求 182
7.2　增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)和姿態(tài)估計(jì) 183
7.2.1　相機(jī)校準(zhǔn) 184
7.2.2　用于平面重建的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)標(biāo)記 186
7.3　Android系統(tǒng)中的相機(jī)訪問(wèn) 188
7.4　使用ArUco進(jìn)行相機(jī)校準(zhǔn) 191
7.5　使用jMonkeyEngine實(shí)現(xiàn)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí) 195
7.6　小結(jié) 196
第8章　帶有拼接模塊的iOS全景圖 198
8.1　技術(shù)要求 198
8.2　全景圖像拼接方法 199
8.2.1　全景圖的特征提取和魯棒匹配 200
8.2.2　變形圖像，以便全景創(chuàng)建 203
8.3　項(xiàng)目概況 204
8.4　用CocoaPods設(shè)置iOS OpenCV項(xiàng)目 204
8.5　用于全景捕捉的iOS UI 205
8.6　Objective-C++包裝器中的OpenCV拼接 209
8.7　小結(jié) 212
8.8　進(jìn)一步閱讀 212
第9章　為項(xiàng)目找到最佳OpenCV算法 213
9.1　技術(shù)要求 213
9.2　方案是否包含在OpenCV中 214
9.3　OpenCV中的算法選項(xiàng) 215
9.4　哪種算法最好 217
9.5　算法性能比較的示例 218
9.6　小結(jié) 223
第10章　避免OpenCV中的常見(jiàn)陷阱 224
10.1　OpenCV從v1到v4的歷史 224
10.2　OpenCV中的歷史算法 228
10.3　常見(jiàn)陷阱和建議解決方案 231
10.4　小結(jié) 236
10.5　進(jìn)一步閱讀 236