《基于OpenCV的计算机视觉技术实现》是一本介绍如何使用OpenCV实现计算机视觉技术的实用指南。
本书涵盖了计算机视觉的基本概念、图像处理的基本算法、目标检测与跟踪、人脸识别、图像分割与特征提取等多个方面的内容,适合计算机视觉领域的初学者和从业者参考。
第一部分:计算机视觉概述
本部分主要介绍了计算机视觉的基本概念、应用领域以及发展历程等内容。其中,介绍了计算机视觉的定义、目的、技术体系结构,以及计算机视觉在智能交通、机器人视觉、安防监控等领域的应用。
第二部分:图像处理基础
本部分主要介绍了图像处理的基础知识和基本算法,包括了灰度转换、图像平滑、边缘检测、形态学处理等内容。其中,对于每一种基本算法都给出了详细的实现步骤,并附带了示例代码和实验结果。
第三部分:目标检测与跟踪
本部分主要介绍了目标检测与跟踪的基本原理和实现方法。其中,介绍了常见的目标检测算法,包括Haar特征检测、HOG特征检测、卷积神经网络等算法;
同时,也介绍了常见的目标跟踪算法,包括KCF、TLD等算法。
第四部分:人脸识别
本部分主要介绍了人脸识别的基本原理和实现方法。其中,介绍了常见的人脸检测算法,包括Haar特征检测、LBP特征检测等算法;
同时,也介绍了常见的人脸识别算法,包括基于Eigenfaces、Fisherfaces和LBPH的算法。
第五部分:图像分割与特征提取
本部分主要介绍了图像分割与特征提取的基本原理和实现方法。其中,介绍了常见的图像分割算法,包括基于颜色、纹理、边缘等特征的分割算法;
同时,也介绍了常见的图像特征提取算法,包括SIFT、SURF、ORB等算法。
第六部分:实际应用
本部分主要介绍了如何使用OpenCV实现实际应用。其中,介绍了基于OpenCV的人脸识别系统、手势识别系统、目标跟踪系统、图像分割系统等多个实际案例,并给出了详细的实现步骤和代码示例。
本部分还介绍了如何使用OpenCV与其他工具结合实现更为复杂的应用,例如OpenCV与TensorFlow结合实现图像分类等应用。
总体而言,《基于OpenCV的计算机视觉技术实现》既全面又实用,对于计算机视觉领域的初学者和从业者来说是一本不可多得的指南。
本书详细介绍了图像处理的基本算法、目标检测与跟踪、人脸识别、图像分割与特征提取等多个方面的内容,并通过实例展示了如何使用OpenCV实现实际应用。
无论是想深入了解计算机视觉的基本原理,还是想使用OpenCV实现具体应用的读者,都可以从本书中获得实用的帮助。
下面是小编精心整理的《基于OpenCV的计算机视觉技术实现》pdf电子版目录,快跟着学起来吧:
第一章使用OpenCV实现计算机视觉技术
1.1计算机视觉技术
1.2什么是OpenCv
1.3基于OpenCV库的编程方法本章小结
第二章OpenCV的编程环境
2.1OpenCV环境介绍
2.2OpenCV的体系结构
2.3OpenCV实例演示
本章小结
第三章OpenCV编程风格
3.1命名约定
3.2结构
3.3函数接口设计
3.4函数实现
3.5代码布局
3.6移植性
3.7文件操作
3.8文档编写
本章小结
第四章瞭数据结构
4.1基本数据结构
4.2数组有关的操作
4.3动态结构
本章小结
第五章数据交互
5.1绘图函数
5.2文件存储
5.3运行时类型信息和通用函数
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