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內(nèi)容簡介

　　“圖像處理”和“計算機視覺”課程是人工智能專業(yè)的必修課，是計算機、智能科學、電子信息、軟件工程等專業(yè)的選修課。OpenCV 是一個開源的計算機視覺庫，高效地實現(xiàn)了大量圖像處理和計算機視覺算法。本書基于成熟的 OpenCV 庫，采用 Python 語言，通過大量的實際應(yīng)用案例，介紹圖像處理和計算機視覺算法。書中的案例以最近幾年的最新科研進展為主，如人臉識別、目標跟蹤、二維碼識別、手勢識別等。讀者通過這些實用案例可以快速透徹理解算法理論，同時提高將理論應(yīng)用于實踐的能力。本書提供配套的源碼，方便讀者學習實踐。本書可作為“圖像處理”和“計算機視覺”課程的教材，適合圖像處理領(lǐng)域的師生、從業(yè)人員、OpenCV 初學者參考，也適合有一定 Python 語言基礎(chǔ)的讀者進階學習。

作者簡介

　　吳佳南方科技大學計算機科學與工程系科研教學助理，具有多年的圖像處理和計算機視覺工作經(jīng)驗，熟悉OpenCV開發(fā)和應(yīng)用。于仕琪南方科技大學計算機科學與工程系副教授，主要研究方向為計算機視覺，有近20年OpenCV社區(qū)參與經(jīng)歷，現(xiàn)為OpenCV Foundation的理事。

圖書目錄

第 1章圖像的基本操作1
1.1 OpenCV簡介1
1.2 圖像的基本操作2
1.2.1 數(shù)字圖像的表示2
1.2.2 圖像文件的讀寫與顯示3
1.2.3 視頻文件的讀寫與顯示7
第 2章圖像的幾何變換11
2.1 縮放11
2.2 翻轉(zhuǎn)、旋轉(zhuǎn)和平移16
2.2.1 翻轉(zhuǎn)16
2.2.2 旋轉(zhuǎn)16
2.2.3 平移17
2.3 仿射變換18
2.4 單應(yīng)性變換25
第3章圖像濾波28
3.1 什么是圖像濾波28
3.2 均值濾波29
3.3 高斯濾波32
3.4 中值濾波34
3.5 雙邊濾波36
3.6 自定義濾波38
第4章邊緣檢測39
4.1 圖像梯度39
4.2 邊緣檢測算子41
4.2.1 一階微分算子41
4.2.2 二階微分算子45
4.3 Canny邊緣檢測47
第5章特征提取與匹配51
5.1 特征提取51
5.1.1 SIFT51
5.1.2 ORB54
5.2 特征匹配58
5.2.1 暴力匹配58
5.2.2 FLANN60
5.3 應(yīng)用示例61
第6章人臉識別應(yīng)用65
6.1 人臉識別簡介65
6.2 人臉檢測66
6.3 人臉對齊72
6.4 特征提取73
6.5 人臉比對75
6.6 人臉識別示例75
第7章目標跟蹤應(yīng)用80
7.1 什么是目標跟蹤80
7.2 目標跟蹤算法81
7.2.1 MeanShift和CAMshift81
7.2.2 Tracker類85
7.2.3 DaSiamRPN86
7.2.4 NanoTrack90
第8章文本識別應(yīng)用94
8.1 文本識別簡介94
8.2 文本檢測95
8.2.1 傳統(tǒng)的文本檢測95
8.2.2 基于深度學習的文本檢測98
8.3 基于深度學習的文本識別101
第9章條形碼與二維碼識別應(yīng)用105
9.1 條形碼簡介105
9.2 OpenCV中的條形碼識別106
9.2.1 條形碼檢測107
9.2.2 條形碼解碼110
9.2.3 條形碼識別示例111
9.3 二維碼簡介112
9.4 OpenCV中的QR碼識別113
9.4.1 QR碼的檢測識別114
9.4.2 QR碼識別示例116
第 10章基于計算機視覺的機械臂應(yīng)用118
10.1 機械臂控制基本原理118
10.2 應(yīng)用：跟蹤人臉的機械臂123
10.3 應(yīng)用：跟蹤指定人臉的機械臂127
10.4 應(yīng)用：機械臂抓取物體128
第 11章手勢識別應(yīng)用132
11.1 手掌檢測132
11.2 手關(guān)鍵點估計135
11.3 應(yīng)用：“石頭-剪刀-布”人機大戰(zhàn)141
第 12章 3D相機及其應(yīng)用146
12.1 3D相機簡介146
12.2 3D相機數(shù)據(jù)的采集和顯示147
12.3 應(yīng)用：人體分割149
12.4 應(yīng)用：人臉鑒偽151