作品简介

OpenCV作为一个应用广泛的开源计算机视觉库,正在受到越来越多的关注。目前OpenCV的各类教程基本上以Python和C++为主,基于Java的教程则少之又少,本书旨在弥补这一空白。

本书共13章,第1~4章是基础部分,包括OpenCV概述和安装配置、数字图像基础及图像基本操作等内容;第5~11章是进阶内容,包括图像的几何变换、图像平滑、图像形态学、直方图与匹配、边缘与轮廓检测、霍夫变换、特征点检测和匹配等;第12章和第13章属于提高内容,主要介绍机器学习和视频分析。

本书通过通俗易懂的语言、图文并茂的讲解,力图使初学者能够快速高效入门。本书面向的读者包括高校学生在内的各类初学者、研究计算机视觉的业余爱好者及需要快速上手的专业人员。

姚利民,毕业于东南大学,长期在外资企业从事管理工作,同时致力于AI及图像处理的研究。2012年赴某知名跨国企业全球总部工作,回国后自主创业。目前主要从事AI研究专攻棋类博奕和计算机视觉。有感于相关资源的匮乏,主讲基于Java的OpenCV课程,短期内获大量关注。

作品目录

  • 作者简介
  • 内容简介
  • 前言
  • 第1章 OpenCV概述
  • 1.1 OpenCV简介
  • 1.2 OpenCV的下载及安装
  • 1.3 Eclipse及Java基础
  • 1.4 本章小结
  • 第2章 图像处理基础
  • 2.1 数字图像基础
  • 2.2 矩阵与Mat类
  • 2.3 OpenCV中常用数据结构
  • 2.4 颜色和通道
  • 2.5 本章小结
  • 第3章 图像基本操作(1)
  • 3.1 图像读写与显示
  • 3.2 绘图函数
  • 3.3 颜色空间操作
  • 3.4 本章小结
  • 第4章 图像基本操作(2)
  • 4.1 图像的算术运算
  • 4.2 图像的按位运算
  • 4.3 图像二值化
  • 4.4 查找表
  • 4.5 图像的拼接
  • 4.6 子矩阵
  • 4.7 掩膜
  • 4.8 图像金字塔
  • 4.9 本章小结
  • 第5章 图像的几何变换
  • 5.1 仿射变换
  • 5.2 透视变换
  • 5.3 平移
  • 5.4 旋转
  • 5.5 缩放
  • 5.6 图像的翻转
  • 5.7 本章小结
  • 第6章 图像平滑
  • 6.1 图像的噪声
  • 6.2 滤波器
  • 6.3 线性滤波
  • 6.4 非线性滤波
  • 6.5 本章小结
  • 第7章 图像形态学
  • 7.1 像素的距离
  • 7.2 像素的邻域
  • 7.3 膨胀与腐蚀
  • 7.4 形态学操作
  • 7.5 本章小结
  • 第8章 直方图与匹配
  • 8.1 直方图简介
  • 8.2 直方图统计
  • 8.3 直方图比较
  • 8.4 直方图均衡化
  • 8.5 自适应的直方图均衡化
  • 8.6 直方图反向投影
  • 8.7 模板匹配
  • 8.8 本章小结
  • 第9章 边缘与轮廓
  • 9.1 边缘检测
  • 9.2 边缘检测算子
  • 9.3 Canny边缘检测
  • 9.4 轮廓
  • 9.5 本章小结
  • 第10章 霍夫变换
  • 10.1 霍夫变换的原理
  • 10.2 霍夫线检测
  • 10.3 霍夫圆检测
  • 10.4 本章小结
  • 第11章 特征点检测和匹配
  • 11.1 角点检测
  • 11.2 特征点检测
  • 11.3 特征点匹配
  • 11.4 本章小结
  • 第12章 机器学习
  • 12.1 K均值
  • 12.2 K近邻
  • 12.3 决策树
  • 12.4 随机森林
  • 12.5 SVM
  • 12.6 人脸检测
  • 12.7 本章小结
  • 第13章 视频分析
  • 13.1 视频基础操作
  • 13.2 均值迁移法
  • 13.3 背景建模
  • 13.4 光流分析
  • 13.5 本章小结
  • 参考文献
  • 图书推荐
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