作品简介

《Python OpenCV从入门到精通》以在Python开发环境下运用OpenCV处理图像为主线,全面介绍OpenCV提供的处理图像的方法。全书共分为16章,包括Python与OpenCV、搭建开发环境、图像处理的基本操作、像素的操作、色彩空间与通道、绘制图形和文字、图像的几何变换、图像的阈值处理、图像的运算、模板匹配、滤波器、腐蚀与膨胀、图形检测、视频处理、人脸检测和人脸识别以及MR智能视频打卡系统。本书图文丰富,直观呈现处理后的图像与原图之间的差异;在讲解OpenCV提供的方法时,列举了其中的必选参数和可选参数,读者能更快地掌握方法的语法格式;最后一章以MR智能视频打卡系统为例,指导读者系统地运用OpenCV解决工作中的实际问题。本书专注于图像处理本身,尽可能忽略图像处理算法的具体实现细节,降低阅读和学习的难度,有助于读者更好更快地达到入门的目的。此外,本书资源包中提供了完整的示例源码、要使用到的图像等配套学习资源。

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作品目录

  • 前言Preface
  • 本书内容
  • 本书特点
  • 读者对象
  • 读者服务
  • 致读者
  • 第1篇 入门篇
  • 第1章 Python与OpenCV
  • 1.1 Python概述
  • 1.2 OpenCV概述
  • 1.3 小结
  • 第2章 搭建开发环境
  • 2.1 Python的下载和安装
  • 2.2 Python OpenCV的下载和安装
  • 2.3 PyCharm的下载和安装
  • 2.4 小结
  • 第3章 图像处理的基本操作
  • 3.1 读取图像
  • 3.2 显示图像
  • 3.3 保存图像
  • 3.4 获取图像属性
  • 3.5 小结
  • 第4章 像素的操作
  • 4.1 像素
  • 4.2 使用NumPy模块操作像素
  • 4.3 小结
  • 第5章 色彩空间与通道
  • 5.1 色彩空间
  • 5.2 通道
  • 5.3 小结
  • 第2篇 基础篇
  • 第6章 绘制图形和文字
  • 6.1 线段的绘制
  • 6.2 矩形的绘制
  • 6.3 圆形的绘制
  • 6.4 多边形的绘制
  • 6.5 文字的绘制
  • 6.6 动态绘制图形
  • 6.7 小结
  • 第7章 图像的几何变换
  • 7.1 缩放
  • 7.2 翻转
  • 7.3 仿射变换
  • 7.4 透视
  • 7.5 小结
  • 第8章 图像的阈值处理
  • 8.1 阈值处理函数
  • 8.2 “非黑即白”的图像
  • 8.3 零处理
  • 8.4 截断处理
  • 8.5 自适应处理
  • 8.6 Otsu方法
  • 8.7 阈值处理的作用
  • 8.8 小结
  • 第9章 图像的运算
  • 9.1 掩模
  • 9.2 图像的加法运算
  • 9.3 图像的位运算
  • 9.4 合并图像
  • 9.5 小结
  • 第3篇 进阶篇
  • 第10章 模板匹配
  • 10.1 模板匹配方法
  • 10.2 单模板匹配
  • 10.3 多模板匹配
  • 10.4 小结
  • 第11章 滤波器
  • 11.1 均值滤波器
  • 11.2 中值滤波器
  • 11.3 高斯滤波器
  • 11.4 双边滤波器
  • 11.5 小结
  • 第12章 腐蚀与膨胀
  • 12.1 腐蚀
  • 12.2 膨胀
  • 12.3 开运算
  • 12.4 闭运算
  • 12.5 形态学运算
  • 12.6 小结
  • 第13章 图形检测
  • 13.1 图像的轮廓
  • 13.2 轮廓拟合
  • 13.3 凸包
  • 13.4 Canny边缘检测
  • 13.5 霍夫变换
  • 13.6 小结
  • 第14章 视频处理
  • 14.1 读取并显示摄像头视频
  • 14.2 播放视频文件
  • 14.3 保存视频文件
  • 14.4 小结
  • 第15章 人脸检测和人脸识别
  • 15.1 人脸检测
  • 15.2 检测其他内容
  • 15.3 人脸识别
  • 15.4 小结
  • 第4篇 项目篇
  • 第16章 MR智能视频打卡系统
  • 16.1 需求分析
  • 16.2 系统设计
  • 16.3 文件系统设计
  • 16.4 数据实体模块设计
  • 16.5 工具模块设计
  • 16.6 服务模块设计
  • 16.7 程序入口设计
  • 16.8 小结
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