图像处理与计算机视觉实践——基于OpenCV和Python
定 价:49.9 元
图像处理和计算机视觉课程是人工智能专业的必修课,是计算机、智能科学、电子信息、软件工程等专业的选修课。OpenCV 是一个开源的计算机视觉库,高效地实现了大量图像处理和计算机视觉算法。本书基于成熟的 OpenCV 库,采用 Python 语言,通过大量的实际应用案例,介绍图像处理和计算机视觉算法。书中的案例以最近几年的最新科研进展为主,如人脸识别、目标跟踪、二维码识别、手势识别等。读者通过这些实用案例可以快速透彻理解算法理论,同时提高将理论应用于实践的能力。本书提供配套的源码,方便读者学习实践。本书可作为图像处理和计算机视觉课程的教材,适合图像处理领域的师生、从业人员、OpenCV 初学者参考,也适合有一定 Python 语言基础的读者进阶学习。
这是一本OpenCV中国团队出品的实践教材,面向本科院校计算机视觉实践课。本教材主要的特点是:1.以前沿的算法应用为主,不再花篇幅介绍一些过时的算法。2.软件采用开源计算机视觉库OpenCV,通用性高,有利学生就业。3.编程语言采用Python,易于编写和调试,学生可以专注在知识点上面,避免耗费太多时间在配置开发环境和调试程序上。
吴佳南方科技大学计算机科学与工程系科研教学助理,具有多年的图像处理和计算机视觉工作经验,熟悉OpenCV开发和应用。于仕琪南方科技大学计算机科学与工程系副教授,主要研究方向为计算机视觉,有近20年OpenCV社区参与经历,现为OpenCV Foundation的理事。
第 1章 图像的基本操作11.1 OpenCV简介11.2 图像的基本操作21.2.1 数字图像的表示21.2.2 图像文件的读写与显示31.2.3 视频文件的读写与显示7第 2章 图像的几何变换112.1 缩放112.2 翻转、旋转和平移162.2.1 翻转162.2.2 旋转162.2.3 平移172.3 仿射变换182.4 单应性变换25第3章 图像滤波283.1 什么是图像滤波283.2 均值滤波293.3 高斯滤波323.4 中值滤波343.5 双边滤波363.6 自定义滤波38第4章 边缘检测394.1 图像梯度394.2 边缘检测算子414.2.1 一阶微分算子414.2.2 二阶微分算子454.3 Canny边缘检测47第5章 特征提取与匹配515.1 特征提取515.1.1 SIFT515.1.2 ORB545.2 特征匹配585.2.1 暴力匹配585.2.2 FLANN605.3 应用示例61第6章 人脸识别应用656.1 人脸识别简介656.2 人脸检测666.3 人脸对齐726.4 特征提取736.5 人脸比对756.6 人脸识别示例75第7章 目标跟踪应用807.1 什么是目标跟踪807.2 目标跟踪算法817.2.1 MeanShift和CAMshift817.2.2 Tracker类857.2.3 DaSiamRPN867.2.4 NanoTrack90第8章 文本识别应用948.1 文本识别简介948.2 文本检测958.2.1 传统的文本检测958.2.2 基于深度学习的文本检测988.3 基于深度学习的文本识别101第9章 条形码与二维码识别应用1059.1 条形码简介1059.2 OpenCV中的条形码识别1069.2.1 条形码检测1079.2.2 条形码解码1109.2.3 条形码识别示例1119.3 二维码简介1129.4 OpenCV中的QR码识别1139.4.1 QR码的检测识别1149.4.2 QR码识别示例116第 10章 基于计算机视觉的机械臂应用11810.1 机械臂控制基本原理11810.2 应用:跟踪人脸的机械臂12310.3 应用:跟踪指定人脸的机械臂12710.4 应用:机械臂抓取物体128第 11章 手势识别应用13211.1 手掌检测13211.2 手关键点估计13511.3 应用:石头-剪刀-布人机大战141第 12章 3D相机及其应用14612.1 3D相机简介14612.2 3D相机数据的采集和显示14712.3 应用:人体分割14912.4 应用:人脸鉴伪151