Python OpenCV從入門(mén)到精通

第1篇 入門(mén)篇
第1章 Python與OpenCV 2
1.1 Python概述 2
1.1.1 什么是Python 2
1.1.2 Python的版本 3
1.1.3 Python的應(yīng)用 3
1.2 OpenCV概述 5
1.2.1 計(jì)算機(jī)視覺(jué) 5
1.2.2 OpenCV包含的模塊 6
1.2.3 OpenCV的發(fā)展歷程 7
1.2.4 OpenCV的應(yīng)用 7
1.2.5 Python OpenCV的開(kāi)發(fā)工具 8
1.3 小結(jié) 8
第2章 搭建開(kāi)發(fā)環(huán)境 9
2.1 Python的下載和安裝 9
2.1.1 下載Python 10
2.1.2 安裝Python 11
2.1.3 測(cè)試Python是否安裝成功 12
2.2 Python OpenCV的下載和安裝 13
2.2.1 下載和安裝OpenCV-Contrib-Python庫(kù) 13
2.2.2 測(cè)試OpenCV-Contrib-Python庫(kù)和Numpy庫(kù)是否安裝成功 14
2.3 PyCharm的下載和安裝 14
2.3.1 下載PyCharm 14
2.3.2 安裝PyCharm 15
2.3.3 啟動(dòng)并配置PyCharm 16
2.4 小結(jié) 21
第3章 圖像處理的基本操作 22
3.1 讀取圖像 22
3.2 顯示圖像 24
3.3 保存圖像 26
3.4 獲取圖像屬性 27
3.5 小結(jié) 28
第4章 像素的操作 29
4.1 像素 29
4.1.1 確定像素的位置 30
4.1.2 獲取像素的BGR值 31
4.1.3 修改像素的BGR值 33
4.2 使用NumPy模塊操作像素 34
4.2.1 NumPy概述 34
4.2.2 數(shù)組的類(lèi)型 35
4.2.3 創(chuàng)建數(shù)組 36
4.2.4 操作數(shù)組 39
4.2.5 數(shù)組的索引和切片 42
4.2.6 創(chuàng)建圖像 46
4.2.7 拼接圖像 51
4.3 小結(jié) 53
第5章 色彩空間與通道 54
5.1 色彩空間 54
5.1.1 GRAY色彩空間 54
5.1.2 HSV色彩空間 56
5.2 通道 57
5.2.1 拆分通道 58
5.2.2 合并通道 59
5.2.3 綜合運(yùn)用拆分通道和合并通道 62
5.2.4 alpha通道 63
5.3 小結(jié) 65
第2篇 基礎(chǔ)篇
第6章 繪制圖形和文字 68
6.1 線段的繪制 68
6.2 矩形的繪制 70
6.3 圓形的繪制 72
6.4 多邊形的繪制 75
6.5 文字的繪制 77
6.5.1 文字的斜體效果 79
6.5.2 文字的垂直鏡像效果 80
6.5.3 在圖像上繪制文字 81
6.6 動(dòng)態(tài)繪制圖形 82
6.7 小結(jié) 84
第7章 圖像的幾何變換 85
7.1 縮放 85
7.1.1 dsize參數(shù)實(shí)現(xiàn)縮放 86
7.1.2 fx和fy參數(shù)實(shí)現(xiàn)縮放 87
7.2 翻轉(zhuǎn) 87
7.3 仿射變換 89
7.3.1 平移 90
7.3.2 旋轉(zhuǎn) 92
7.3.3 傾斜 93
7.4 透視 95
7.5 小結(jié) 97
第8章 圖像的閾值處理 98
8.1 閾值處理函數(shù) 99
8.2 “非黑即白”的圖像 99
8.2.1 二值化處理 100
8.2.2 反二值化處理 103
8.3 零處理 104
8.3.1 低于閾值零處理 104
8.3.2 超出閾值零處理 105
8.4 截?cái)嗵幚?106
8.5 自適應(yīng)處理 108
8.6 Otsu方法 111
8.7 閾值處理的作用 112
8.8 小結(jié) 114
第9章 圖像的運(yùn)算 115
9.1 掩模 115
9.2 圖像的加法運(yùn)算 117
9.3 圖像的位運(yùn)算 120
9.3.1 按位與運(yùn)算 121
9.3.2 按位或運(yùn)算 122
9.3.3 按位取反運(yùn)算 124
9.3.4 按位異或運(yùn)算 125
9.4 合并圖像 128
9.4.1 加權(quán)和 128
9.4.2 覆蓋 129
9.5 小結(jié) 132
第3篇 進(jìn)階篇
第10章 模板匹配 134
10.1 模板匹配方法 134
10.2 單模板匹配 136
10.2.1 單目標(biāo)匹配 136
10.2.2 多目標(biāo)匹配 140
10.3 多模板匹配 144
10.4 小結(jié) 148
第11章 濾波器 149
11.1 均值濾波器 149
11.2 中值濾波器 151
11.3 高斯濾波器 153
11.4 雙邊濾波器 156
11.5 小結(jié) 158
第12章 腐蝕與膨脹 159
12.1 腐蝕 159
12.2 膨脹 162
12.3 開(kāi)運(yùn)算 163
12.4 閉運(yùn)算 165
12.5 形態(tài)學(xué)運(yùn)算 166
12.5.1 梯度運(yùn)算 167
12.5.2 頂帽運(yùn)算 168
12.5.3 黑帽運(yùn)算 169
12.6 小結(jié) 170
第13章 圖形檢測(cè) 171
13.1 圖像的輪廓 171
13.2 輪廓擬合 175
13.2.1 矩形包圍框 176
13.2.2 圓形包圍框 177
13.3 凸包 178
13.4 Canny邊緣檢測(cè) 180
13.5 霍夫變換 181
13.5.1 直線檢測(cè) 181
13.5.2 圓環(huán)檢測(cè) 183
13.6 小結(jié) 185
第14章 視頻處理 186
14.1 讀取并顯示攝像頭視頻 186
14.1.1 VideoCapture類(lèi) 187
14.1.2 如何使用VideoCapture類(lèi) 188
14.2 播放視頻文件 192
14.2.1 讀取并顯示視頻文件 192
14.2.2 視頻的暫停播放和繼續(xù)播放 194
14.2.3 獲取視頻文件的屬性 196
14.3 保存視頻文件 198
14.3.1 VideoWriter類(lèi) 198
14.3.2 如何使用VideoWriter類(lèi) 200
14.4 小結(jié) 205
第15章 人臉檢測(cè)和人臉識(shí)別 206
15.1 人臉檢測(cè) 206
15.1.1 級(jí)聯(lián)分類(lèi)器 207
15.1.2 方法 208
15.1.3 分析人臉位置 209
15.2 檢測(cè)其他內(nèi)容 211
15.2.1 眼睛檢測(cè) 211
15.2.2 貓臉檢測(cè) 212
15.2.3 行人檢測(cè) 213
15.2.4 車(chē)牌檢測(cè) 214
15.3 人臉識(shí)別 215
15.3.1 Eigenfaces人臉識(shí)別器 215
15.3.2 Fisherfaces人臉識(shí)別器 218
15.3.3 Local Binary Pattern Histogram人臉識(shí)別器 221
15.4 小結(jié) 223
第4篇 項(xiàng)目篇
第16章 MR智能視頻打卡系統(tǒng) 226
116.1 需求分析 227
16.2 系統(tǒng)設(shè)計(jì) 228
16.2.1 開(kāi)發(fā)環(huán)境 228
16.2.2 功能結(jié)構(gòu) 228
16.2.3 業(yè)務(wù)流程 229
16.2.4 項(xiàng)目結(jié)構(gòu) 232
16.3 文件系統(tǒng)設(shè)計(jì) 232
16.4 數(shù)據(jù)實(shí)體模塊設(shè)計(jì) 234
16.5 工具模塊設(shè)計(jì) 235
16.5.1 公共工具模塊 235
16.5.2 IO流模塊 237
16.5.3 攝像頭工具模塊 242
16.6 服務(wù)模塊設(shè)計(jì) 245
16.6.1 人事服務(wù)模塊 245
16.6.2 人臉識(shí)別服務(wù)模塊 254
16.7 程序入口設(shè)計(jì) 255
16.7.1 用戶(hù)權(quán)限管理 255
16.7.2 主菜單設(shè)計(jì) 256
16.7.3 人臉打卡功能 258
16.7.4 為新員工登記人臉照片樣本 259
16.7.5 刪除員工全部數(shù)據(jù) 259
16.7.6 查詢(xún)員工打卡記錄 261
16.7.7 生成考勤報(bào)表 262
16.7.8 自定義上下班時(shí)間 265
16.7.9 啟動(dòng)程序 267
16.8 小結(jié) 267