OpenCV是可以在多平臺下運行、并提供了多語言接口的一個庫，實現(xiàn)了圖像處理和計算機視覺方面的很多通用算法。
本書是介紹OpenCV結(jié)合Visual Studio進(jìn)行圖像識別和處理的編程指南。全書共11章，介紹了OpenCV和Visual Studio的安裝設(shè)置，以及Core、HighGUI、ImgProc、Calib3d、Feature2d、Video、Objdetect、ML、Contrib等模塊，涉及文字處理、照片處理、圖像識別、OpenGL整合、硬件設(shè)備結(jié)合使用等眾多方面的功能，*后還給出了綜合應(yīng)用的實例。
本書適合對于圖像識別和處理技術(shù)感興趣，并且想要學(xué)習(xí)OpenCV的應(yīng)用和編程的讀者閱讀和參考。
你是否對智能機器人、無人駕駛、人臉識別等技術(shù)感興趣呢？其實，這些技術(shù)都離不開圖像識別。圖像識別技術(shù)除了包括靜態(tài)文本的OCR掃描，還包括動態(tài)識別技術(shù)，如環(huán)境空間探測、動態(tài)物體追蹤、視頻比對分析等，這些技術(shù)可以在智能感應(yīng)家電、自動化設(shè)備、家庭安保系統(tǒng)等各種環(huán)境中應(yīng)用。
本書從基本原理入手，通過充分的實例來介紹各種圖像處理應(yīng)用的開發(fā)。程序代碼使用Visual Studio并結(jié)合C/C 語言，幫助讀者掌握真正的應(yīng)用場景和開發(fā)技能。
本書適合對于圖像識別和處理技術(shù)感興趣并且想要學(xué)習(xí)OpenCV的應(yīng)用和編程的讀者閱讀和參考。
作者簡介
望熙榮，中國臺灣中興大學(xué)環(huán)境工程系副教授，多年教授計算機程序設(shè)計、大數(shù)據(jù)分析、R語言在環(huán)境工程中的應(yīng)用等課程。
望熙貴，現(xiàn)任摩托羅拉半導(dǎo)體事業(yè)部項目經(jīng)理，曾先后在多家知名IT企業(yè)擔(dān)任項目經(jīng)理。
目 錄
第1章 系統(tǒng)安裝與項目準(zhǔn)備1
1.1 認(rèn)識OpenCV2
1.2 系統(tǒng)安裝3
1.2.1 安裝OpenCV3
1.2.2 安裝Visual Studio 20136
1.3 開始新項目7
項目屬性的設(shè)置9
第2章 Core模塊16
2.1 顯示圖文件17
2.2 圖文件轉(zhuǎn)換30
2.3 圖文件混合32
2.4 改變對比與明亮度39
2.5 基本繪圖41
2.6 文字處理49
2.7 離散的傅立葉變換57
2.8 使用XML與YAML進(jìn)行文件的
輸出輸入61
2.9 與OpenCV 1互通70
第3章 HighGUI模塊74
3.1 滑塊功能75
3.2 讀取視頻文件進(jìn)行相似性
比較77
3.3 產(chǎn)生視頻文件82
第4章 ImgProc模塊85
4.1 圖像的平滑化86
4.2 腐蝕與膨脹90
4.3 更多形態(tài)處理93
4.4 圖像金字塔96
4.5 基本閾值法99
4.6 建立自己的線性濾波器104
4.7 將圖像加上邊框107
4.8 Sobel算子108
4.9 拉普拉斯運算112
4.10 Canny圖像邊緣檢測113
4.11 霍夫線變換116
4.12 霍夫圓變換121
4.13 重映射124
4.14 仿射變換127
4.15 直方圖分布平等化129
4.16 直方圖分布計算131
4.17 直方圖分布比較134
4.18 反向投影136
4.19 模板匹配149
4.20 尋找圖的輪廓153
4.21 凸包159
4.22 為輪廓建立許多矩形與
圓形162
4.23 為輪廓建立旋轉(zhuǎn)的矩形與
橢圓形164
4.24 圖像矩166
4.25 點多邊形測試169
4.26 線性變換171
第5章 Calib3d模塊173
5.1 使用棋盤進(jìn)行相機校準(zhǔn)174
5.2 視差193
第6章 Feature2d模塊195
6.1 特征描述196
6.2 哈瑞斯角點檢測198
6.3 使用FLANN進(jìn)行特征
匹配200
6.4 使用Features2D和Homography
識別對象202
6.5 Shi-Tomasi角點檢測204
6.6 建立自定義的角點檢測206
6.7 在次像素檢測角位置209
6.8 特征檢測211
第7章 Video模塊213
7.1 圖像拍攝214
7.2 生成視頻文件215
7.3 指定幀218
7.4 移動感知219
7.5 計算移動時間221
7.6 即時對象追蹤225
7.7 播放暫停229
第8章 Objdetect模塊231
級聯(lián)式類分類232
第9章 ML模塊236
9.1 支持向量機的介紹239
9.2 非線性可分開數(shù)據(jù)的支持
向量機242
第10章 Contrib模塊245
探索視網(wǎng)膜效果并用來進(jìn)
行圖像處理246
第11章 實際應(yīng)用251
11.1 圖像藏密252
11.2 圖像采集255
11.3 QR Code檢測268
11.4 與OpenGL整合275
附錄281
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