| 作者 |
| 约瑟夫·豪斯,乔·米尼奇诺 大卫·米兰·埃斯克里瓦维尼休斯·G.门东萨 普拉蒂克·乔希 |
| 丛书名 |
| 智能系统与技术丛书 |
| 出版社 |
| 机械工业出版社 |
| ISBN |
| 9782108261727 |
| 简要 |
| 简介 |
| 内容简介书籍计算机书籍 ---------------------------8083545 - OpenCV 4计算机视觉：Python语言实现（原书第3版）--------------------------- 本书首先介绍OpenCV 4以及如何基于Python 3在各种平台上安装OpenCV 4。接下来，你将学习如何执行读取、写入、操纵，以及显示静态图像、视频和摄像机回馈等基本操作。你还将学习图像处理、视频分析、深度估计和分割，并通过构建一个简单的GUI应用程序获得实践经验。接下来，你将处理两类常见问题：人脸检测和人脸识别。你还将学习物体分类和机器学习的概念，这将使你能够创建和使用物体检测器和分类器，甚至跟踪电影或摄像机回馈中的物体。稍后，你将学习3D跟踪和增强现实。本书末尾，你将学习人工神经网络和深度神经网络，学习如何开发手写数字识别以及对人的性别和年龄分类的应用程序。 ---------------------------8061510 - OpenCV 4计算机视觉项目实战（原书第2版）--------------------------- 本书通过实例和项目讲解OpenCV概念及其算法。首先介绍OpenCV的安装和图像处理的基础知识。然后，覆盖用户界面并深入讲解图像处理，读者将学到复杂的计算机视觉算法，并探索机器学习和人脸检测。之后，本书将介绍如何在复杂场景中创建光流视频分析和背景减除，还将讲解文本分割和识别，以及新的和改进的深度学习模块的基础知识。最后，本书介绍了OpenCV的基础知识，例如矩阵运算、滤波器和直方图，帮读者掌握常用的计算机视觉技术，从头开始构建OpenCV项目。 |
| 目录 |
| [套装书具体书目] 8061510 - OpenCV 4计算机视觉项目实战（原书第2版） - 9787111631644 - 机械工业出版社 - 定价 79 8083545 - OpenCV 4计算机视觉：Python语言实现（原书第3版） - 9787111689485 - 机械工业出版社 - 定价 99 ---------------------------8083545 - OpenCV 4计算机视觉：Python语言实现（原书第3版）--------------------------- 译者序 前言 作者简介 审校者简介 第1章 安装OpenCV 1 1.1 技术需求 2 1.2 OpenCV 4有哪些新特性 2 1.3 选择和使用合适的安装工具 3 1.3.1 在Windows上安装 3 1.3.2 在macOS上安装 7 1.3.3 在Debian、Ubuntu、Linux Mint以及类似系统上安装 8 1.3.4 在其他类UNIX系统上安装 11 1.4 运行示例 12 1.5 查找文档、帮助和更新 13 1.6 本章小结 13 第2章 处理文件、摄像头和GUI 14 2.1 技术需求 14 2.2 基本I/O脚本 14 2.2.1 读取/写入图像文件 15 2.2.2 在图像和原始字节之间进行转换 17 2.2.3 基于numpy.array访问图像数据 19 2.2.4 读取/写入视频文件 21 2.2.5 捕捉摄像头帧 22 2.2.6 在窗口中显示图像 23 2.2.7 在窗口中显示摄像头帧 24 2.3 项目Cameo（人脸跟踪和图像处理） 25 2.4 Cameo：面向对象的设计 26 2.4.1 基于managers.CaptureManager提取视频流 26 2.4.2 基于managers.WindowManager提取窗口和键盘 30 2.4.3 基于cameo.Cameo应用所有内容 31 2.5 本章小结 33 第3章 基于OpenCV的图像处理 34 3.1 技术需求 34 3.2 在不同颜色模型之间进行图像转换 34 3.3 探索傅里叶变换 35 3.4 创建模块 38 3.5 边缘检测 38 3.6 自定义核：获取卷积 39 3.7 修改应用程序 41 3.8 基于Canny的边缘检测 43 3.9 轮廓检测 43 3.9.1 边框、最小矩形区域以及最小外接圆 44 3.9.2 凸轮廓和Douglas-Peucker算法 46 3.10 检测线、圆以及其他形状 48 3.10.1 检测线 48 3.10.2 检测圆 49 3.10.3 检测其他形状 50 3.11 本章小结 50 第4章 深度估计和分割 51 4.1 技术需求 51 4.2 创建模块 52 4.3 从深度摄像头捕捉帧 52 4.4 将10位图像转换成8位图像 54 4.5 由视差图创建掩模 56 4.6 修改应用程序 57 4.7 基于普通摄像头的深度估计 59 4.8 基于GrabCut算法的前景检测 64 4.9 基于分水岭算法的图像分割 67 4.10 本章小结 69 第5章 人脸检测和识别 70 5.1 技术需求 71 5.2 Haar级联的概念化 71 5.3 获取Haar级联数据 72 5.4 使用OpenCV进行人脸检测 72 5.4.1 在静态图像上进行人脸检测 73 5.4.2 在视频上进行人脸检测 74 5.4.3 进行人脸识别 77 5.5 在红外线下换脸 83 5.5.1 修改应用程序的循环 84 5.5.2 掩模复制操作 86 5.6 本章小结 88 第6章 使用图像描述符检索和搜索图像 89 6.1 技术需求 89 6.2 理解特征检测和匹配的类型 90 6.3 检测Harris角点 90 6.4 检测DoG特征并提取SIFT描述符 92 6.5 检测快速Hessian特征并提取SURF描述符 95 6.6 使用基于FAST特征和BRIEF描述符的ORB 96 6.6.1 FAST 97 6.6.2 BRIEF 97 6.6.3 蛮力匹配 98 6.6.4 匹配两幅图像中的标识 98 6.7 使用K最近邻和比率检验过滤匹配 101 6.8 基于FLANN的匹配 104 6.9 基于FLANN进行单应性匹配 107 6.10 示例应用程序：文身取证 110 6.10.1 将图像描述符保存到文件 110 6.10.2 扫描匹配 111 6.11 本章小结 114 第7章 建立自定义物体检测器 115 7.1 技术需求 115 7.2 理解HOG描述符 116 7.2.1 HOG的可视化 116 7.2.2 使用HOG描述图像的区域 117 7.3 理解非极大值抑制 118 7.4 理解支持向量机 118 7.5 基于HOG描述符检测人 119 7.6 创建并训练物体检测器 122 7.6.1 理解BoW 122 7.6.2 将BoW应用于计算机视觉领域 123 7.6.3 k均值聚类 123 7.7 检测汽车 124 7.7.1 支持向量机和滑动窗口相结合 129 7.7.2 检测场景中的汽车 130 7.7.3 保存并加载经过训练的支持向量机 135 7.8 本章小结 135 第8章 物体跟踪 136 8.1 技术需求 136 8.2 基于背景差分检测运动物体 137 8.2.1 实现基本背景差分器 138 8.2.2 使用MOG背景差分器 140 8.2.3 使用KNN背景差分器 143 8.2.4 使用GMG和其他背景差分器 145 8.3 利用MeanShift和CamShift跟踪彩色物体 147 8.3.1 规划MeanShift示例 148 8.3.2 计算和反投影颜色直方图 148 8.3.3 实现MeanShift示例 152 8.3.4 使用CamShift 153 8.4 使用卡尔曼滤波器寻找运动趋势 155 8.4.1 理解预测和更新阶段 155 8.4.2 跟踪鼠标光标 156 8.5 跟踪行人 158 8.5.1 规划应用程序的流程 158 8.5.2 比较面向对象范式和函数范式 159 8.5.3 实现行人类 160 8.5.4 实现主函数 162 8.5.5 考虑接下来的步骤 165 8.6 本章小结 165 第9章 摄像头模型和增强现实 166 9.1 技术需求 166 9.2 理解3D图像跟踪和增强现实 167 9.2.1 理解摄像头和镜头参数 168 9.2.2 理解cv2.solvePnPRansac 172 9.3 实现demo应用程序 174 9.3.1 导入模块 174 9.3.2 执行灰度转换 175 9.3.3 执行2D到3D的空间转换 176 9.3.4 实现应用程序类 177 9.3.5 运行和测试应用程序 192 9.4 改进3D跟踪算法 195 9.5 本章小结 195 第10章 基于OpenCV的神经网络导论 197 10.1 技术需求 198 10.2 理解人工神经网络 198 10.2.1 理解神经元和感知器 199 10.2.2 理解神经网络的层 200 10.3 用OpenCV训练基本人工神经网络 202 10.4 训练多阶段人工神经网络分类器 203 10.5 基于人工神经网络识别手写数字 207 10.5.1 理解手写数字的MNIST数据库 207 10.5.2 为MNIST数据库选择训练参数 208 10.5.3 实现模块来训练人工神经网络 208 10.5.4 实现简单测试模块 212 10.5.5 实现主模块 212 10.5.6 试着提升人工神经网络训练性能 217 10.5.7 寻找其他潜在应用程序 218 10.6 在OpenCV中使用其他框架的深度神经网络 219 10.7 基于第三方深度神经网络的物体检测和分类 220 10.8 基于第三方深度神经网络的人脸检测和分类 223 10.9 本章小结 228 附录 基于曲线滤波器弯曲颜色空间 229 ---------------------------8061510 - OpenCV 4计算机视觉项目实战（原书第2版）--------------------------- 前言 作者简介 审校者简介 第1章 OpenCV入门 1 1.1 了解人类视觉系统 1 1.2 人类如何理解图像内容 3 1.3 你能用OpenCV做什么 4 1.3.1 内置数据结构和输入/输出 4 1.3.2 图像处理操作 5 1.3.3 GUI 5 1.3.4 视频分析 6 1.3.5 3D重建 6 1.3.6 特征提取 7 1.3.7 对象检测 7 1.3.8 机器学习 8 1.3.9 计算摄影 8 1.3.10 形状分析 9 1.3.11 光流算法 9 1.3.12 人脸和对象识别 9 1.3.13 表面匹配 10 1.3.14 文本检测和识别 10 1.3.15 深度学习 10 1.4 安装OpenCV 10 1.4.1 Windows 11 1.4.2 Mac OS X 11 1.4.3 Linux 13 1.5 总结 14 第2章 OpenCV基础知识导论 15 2.1 技术要求 15 2.2 基本CMake配置文件 16 2.3 创建一个库 16 2.4 管理依赖项 17 2.5 让脚本更复杂 18 2.6 图像和矩阵 20 2.7 读/写图像 22 2.8 读取视频和摄像头 25 2.9 其他基本对象类型 27 2.9.1 Vec对象类型 27 2.9.2 Scalar对象类型 28 2.9.3 Point对象类型 28 2.9.4 Size对象类型 29 2.9.5 Rect对象类型 29 2.9.6 RotatedRect对象类型 29 2.10 基本矩阵运算 30 2.11 基本数据存储 32 2.12 总结 34 第3章 学习图形用户界面 35 3.1 技术要求 35 3.2 OpenCV用户界面介绍 36 3.3 OpenCV的基本图形用户界面 36 3.4 Qt图形用户界面 44 3.5 OpenGL支持 50 3.6 总结 54 第4章 深入研究直方图和滤波器 55 4.1 技术要求 56 4.2 生成CMake脚本文件 56 4.3 创建图形用户界面 57 4.4 绘制直方图 59 4.5 图像颜色均衡 62 4.6 Lomography效果 64 4.7 卡通效果 68 4.8 总结 72 第5章 自动光学检查、对象分割和检测 73 5.1 技术要求 73 5.2 隔离场景中的对象 74 5.3 为AOI创建应用程序 76 5.4 预处理输入图像 78 5.4.1 噪声消除 78 5.4.2 用光模式移除背景进行分割 79 5.4.3 阈值 84 5.5 分割输入图像 85 5.5.1 连通组件算法 85 5.5.2 findContours算法 90 5.6 总结 92 第6章 学习对象分类 94 6.1 技术要求 94 6.2 机器学习概念介绍 95 6.3 计算机视觉和机器学习工作流程 98 6.4 自动对象检查分类示例 100 6.4.1 特征提取 102 6.4.2 训练SVM模型 105 6.4.3 输入图像预测 109 6.5 总结 111 第7章 检测面部部位与覆盖面具 112 7.1 技术要求 112 7.2 了解Haar级联 112 7.3 什么是积分图像 114 7.4 在实时视频中覆盖面具 115 7.5 戴上太阳镜 118 7.6 跟踪鼻子、嘴巴和耳朵 121 7.7 总结 122 第8章 视频监控、背景建模和形态学操作 123 8.1 技术要求 123 8.2 理解背景减除 124 8.3 直接的背景减除 124 8.4 帧差分 128 8.5 高斯混合方法 131 8.6 形态学图像处理 133 8.7 使形状变细 134 8.8 使形状变粗 135 8.9 其他形态运算符 136 8.9.1 形态开口 136 8.9.2 形态闭合 137 8.9.3 绘制边界 138 8.9.4 礼帽变换 139 8.9.5 黑帽变换 140 8.10 总结 140 第9章 学习对象跟踪 141 9.1 技术要求 141 9.2 跟踪特定颜色的对象 141 9.3 构建交互式对象跟踪器 143 9.4 用Harris角点检测器检测点 148 9.5 用于跟踪的好特征 151 9.6 基于特征的跟踪 153 9.6.1 Lucas-Kanade方法 153 9.6.2 Farneback算法 157 9.7 总结 161 第10章 开发用于文本识别的分割算法 162 10.1 技术要求 162 10.2 光学字符识别介绍 162 10.3 预处理阶段 164 10.3.1 对图像进行阈值处理 164 10.3.2 文本分割 165 10.4 在你的操作系统上安装Tesseract OCR 172 10.4.1 在Windows上安装Tesseract 172 10.4.2 在Mac上安装Tesseract 173 10.5 使用Tesseract OCR库 173 10.6 总结 177 第11章 用Tesseract进行文本识别 178 11.1 技术要求 178 11.2 文本API的工作原理 179 11.2.1 场景检测问题 179 11.2.2 极值区域 180 11.2.3 极值区域过滤 181 11.3 使用文本API 182 11.3.1 文本检测 182 11.3.2 文本提取 187 11.3.3 文本识别 189 11.4 总结 193 第12章 使用OpenCV进行深度学习 194 12.1 技术要求 194 12.2 深度学习简介 195 12.2.1 什么是神经网络，我们如何从数据中学习 195 12.2.2 卷积神经网络 197 12.3 OpenCV中的深度学习 198 12.4 YOLO用于实时对象检测 199 12.4.1 YOLO v3深度学习模型架构 200 12.4.2 YOLO数据集、词汇表和模型 200 12.4.3 将YOLO导入OpenCV 201 12.5 用SSD进行人脸检测 204 12.5.1 SSD模型架构 204 12.5.2 将SSD人脸检测导入OpenCV 204 12.6 总结 208 |