学习OpenCV(中文版)

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作者: [美] (Bradski G) , [美] (Kaehler A) , ,
2009-10
版次: 1
ISBN: 9787302209935
定价: 75.00
装帧: 平装
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 601页
字数: 769千字
正文语种: 简体中文
597人买过
  •   计算机视觉是在图像处理的基础上发展起来的新兴学科。OpenCV是一个开源的计算机视觉库,是英特尔公司资助的两大图像处理利器之一。它为图像处理、模式识别、三维重建、物体跟踪、机器学习和线性代数提供了各种各样的算法。
      本书由OpenCV发起人所写,站在一线开发人员的角度用通俗易懂的语言解释了OpenCV的缘起和计算机视觉基础结构,演示了如何用OpenCV和现有的自由代码为各种各样的机器进行编程,这些都有助于读者迅速入门并渐入佳境,兴趣盎然地深入探索计算机视觉领域。
      本书可作为信息处理、计算机、机器人、人工智能、遥感图像处理、认知神经科学等有关专业的高年级学生或研究生的教学用书,也可供相关领域的研究工作者参考。
      透过本书,您将置身于迅速发展的计算机视觉领域。本书由自由开源OpenCV的发起人所著,介绍了计算机视觉,并通过实例演示了如何快速生成这样的应用——能使计算机“看到”并根据由此获取的数据做出决策。
      计算机视觉无处不在,安全系统、制造检验系统、医学图像分析、无人机等都可以见到它的踪影。它与GoogleMap和GoogleEarth紧密结合,它检查LCD屏幕上的像素,它确保衬衫上的每个针脚都能完全缝合。OpenCV提供了一个简易好用的计算机视觉框架和一个丰富的库,后者包含500多个可实时运行视觉代码的函数。
      透过各章提供的练习,任何一个开发人员或爱好者都可以迅速掌握如何使用这个框架。本书特色主题如下:
      透彻介绍OpenCV
      从摄像机获取输入
      图像的变换
      图像的分割和形状的匹配
      模式识别,包括人脸检测
      二维和三维场景中的跟踪监测
      根据立体视觉进行三维重构
      机器学习算法
      “让机器来看”是一个富有挑战但也很有意思的目标。不管是想构建简单的视觉应用,还是复杂的视觉应用,都离不开这本入门必备参考,拿起它,开始愉快的学习之旅吧!   布拉德斯基,GaryRostBradski博士是斯坦福大学人工智能实验室计算机科学系的顾问教授,同时也是WillowGarage的资深科学家,WillowGarage是一家机器人研究机构/孵化器。 出版前言
    译者序
    写在前面的话
    前言
    第1章概述
    什么是OpenCV
    OpenCV的应用领域
    什么是计算机视觉
    OpenCV的起源
    下载和安装OpenCV
    通过SVN获取最新的OpenCV代码
    更多OpenCV文档
    OpenCV的结构和内容
    移植性
    练习
    第2章OpenCV入门
    开始准备
    初试牛刀——显示图像
    第二个程序——播放AVI视频
    视频播放控制
    一个简单的变换
    一个复杂一点的变换
    从摄像机读入数据
    写入AVI视频文件
    小结
    练习
    第3章初探OpenCV
    OpenCV的基本数据类型
    CvMat矩阵结构
    IplImage数据结构
    矩阵和图像操作
    绘图
    数据存储
    集成性能基元
    小结
    练习
    第4章细说HighGUI
    一个可移植的图形工具包
    创建窗口
    载入图像
    显示图像
    视频的处理
    ConvertImage函数
    练习
    第5章图像处理
    综述
    平滑处理
    图像形态学
    漫水填充算法
    尺寸调整
    图像金字塔
    阈值化
    练习
    第6章图像变换
    概述
    卷积
    梯度和Sobel导数
    拉普拉斯变换
    Canny算子
    霍夫变换
    重映射
    拉伸、收缩、扭曲和旋转
    CartToPolar与PolarToCart
    LogPolar
    离散傅里叶变换(DFT)
    离散余弦变换(DCT)
    积分图像
    距离变换
    直方图均衡化
    练习
    第7章直方图与匹配
    直方图的基本数据结构
    访问直方图
    直方图的基本操作
    一些更复杂的策略
    练习
    第8章轮廓
    内存
    序列
    查找轮廓
    Freeman链码
    轮廓例子
    另一个轮廓例子
    深入分析轮廓
    轮廓的匹配
    练习
    第9章图像局部与分割
    局部与分割
    背景减除
    分水岭算法
    用Inpainting修补图像
    均值漂移分割
    Delaunay三角剖分和Voronoi划分
    练习
    第10章跟踪与运动
    跟踪基础
    寻找角点
    亚像素级角点
    不变特征
    光流
    mean-shift和camshift跟踪
    运动模板
    预估器
    condensation算法
    练习
    第11章摄像机模型与标定
    摄像机模型
    标定
    矫正
    一次完成标定
    罗德里格斯变换
    练习
    第12章投影与三维视觉
    投影
    仿射变换和透视变换
    POSIT:3D姿态估计
    立体成像
    来自运动的结构
    二维和三维下的直线拟合
    练习
    第13章机器学习
    什么是机器学习
    OpenCV机器学习算法
    Mahalanobis距离
    K均值
    朴素贝叶斯分类
    二叉决策树
    boosting
    随机森林
    人脸识别和Haar分类器
    其他机器学习算法
    练习
    第14章OpenCV的未来
    过去与未来
    发展方向
    OpenCV与艺术家
    后记
    参考文献
    索引
    关于作者和译者
    封面图片
  • 内容简介:
      计算机视觉是在图像处理的基础上发展起来的新兴学科。OpenCV是一个开源的计算机视觉库,是英特尔公司资助的两大图像处理利器之一。它为图像处理、模式识别、三维重建、物体跟踪、机器学习和线性代数提供了各种各样的算法。
      本书由OpenCV发起人所写,站在一线开发人员的角度用通俗易懂的语言解释了OpenCV的缘起和计算机视觉基础结构,演示了如何用OpenCV和现有的自由代码为各种各样的机器进行编程,这些都有助于读者迅速入门并渐入佳境,兴趣盎然地深入探索计算机视觉领域。
      本书可作为信息处理、计算机、机器人、人工智能、遥感图像处理、认知神经科学等有关专业的高年级学生或研究生的教学用书,也可供相关领域的研究工作者参考。
      透过本书,您将置身于迅速发展的计算机视觉领域。本书由自由开源OpenCV的发起人所著,介绍了计算机视觉,并通过实例演示了如何快速生成这样的应用——能使计算机“看到”并根据由此获取的数据做出决策。
      计算机视觉无处不在,安全系统、制造检验系统、医学图像分析、无人机等都可以见到它的踪影。它与GoogleMap和GoogleEarth紧密结合,它检查LCD屏幕上的像素,它确保衬衫上的每个针脚都能完全缝合。OpenCV提供了一个简易好用的计算机视觉框架和一个丰富的库,后者包含500多个可实时运行视觉代码的函数。
      透过各章提供的练习,任何一个开发人员或爱好者都可以迅速掌握如何使用这个框架。本书特色主题如下:
      透彻介绍OpenCV
      从摄像机获取输入
      图像的变换
      图像的分割和形状的匹配
      模式识别,包括人脸检测
      二维和三维场景中的跟踪监测
      根据立体视觉进行三维重构
      机器学习算法
      “让机器来看”是一个富有挑战但也很有意思的目标。不管是想构建简单的视觉应用,还是复杂的视觉应用,都离不开这本入门必备参考,拿起它,开始愉快的学习之旅吧!
  • 作者简介:
      布拉德斯基,GaryRostBradski博士是斯坦福大学人工智能实验室计算机科学系的顾问教授,同时也是WillowGarage的资深科学家,WillowGarage是一家机器人研究机构/孵化器。
  • 目录:
    出版前言
    译者序
    写在前面的话
    前言
    第1章概述
    什么是OpenCV
    OpenCV的应用领域
    什么是计算机视觉
    OpenCV的起源
    下载和安装OpenCV
    通过SVN获取最新的OpenCV代码
    更多OpenCV文档
    OpenCV的结构和内容
    移植性
    练习
    第2章OpenCV入门
    开始准备
    初试牛刀——显示图像
    第二个程序——播放AVI视频
    视频播放控制
    一个简单的变换
    一个复杂一点的变换
    从摄像机读入数据
    写入AVI视频文件
    小结
    练习
    第3章初探OpenCV
    OpenCV的基本数据类型
    CvMat矩阵结构
    IplImage数据结构
    矩阵和图像操作
    绘图
    数据存储
    集成性能基元
    小结
    练习
    第4章细说HighGUI
    一个可移植的图形工具包
    创建窗口
    载入图像
    显示图像
    视频的处理
    ConvertImage函数
    练习
    第5章图像处理
    综述
    平滑处理
    图像形态学
    漫水填充算法
    尺寸调整
    图像金字塔
    阈值化
    练习
    第6章图像变换
    概述
    卷积
    梯度和Sobel导数
    拉普拉斯变换
    Canny算子
    霍夫变换
    重映射
    拉伸、收缩、扭曲和旋转
    CartToPolar与PolarToCart
    LogPolar
    离散傅里叶变换(DFT)
    离散余弦变换(DCT)
    积分图像
    距离变换
    直方图均衡化
    练习
    第7章直方图与匹配
    直方图的基本数据结构
    访问直方图
    直方图的基本操作
    一些更复杂的策略
    练习
    第8章轮廓
    内存
    序列
    查找轮廓
    Freeman链码
    轮廓例子
    另一个轮廓例子
    深入分析轮廓
    轮廓的匹配
    练习
    第9章图像局部与分割
    局部与分割
    背景减除
    分水岭算法
    用Inpainting修补图像
    均值漂移分割
    Delaunay三角剖分和Voronoi划分
    练习
    第10章跟踪与运动
    跟踪基础
    寻找角点
    亚像素级角点
    不变特征
    光流
    mean-shift和camshift跟踪
    运动模板
    预估器
    condensation算法
    练习
    第11章摄像机模型与标定
    摄像机模型
    标定
    矫正
    一次完成标定
    罗德里格斯变换
    练习
    第12章投影与三维视觉
    投影
    仿射变换和透视变换
    POSIT:3D姿态估计
    立体成像
    来自运动的结构
    二维和三维下的直线拟合
    练习
    第13章机器学习
    什么是机器学习
    OpenCV机器学习算法
    Mahalanobis距离
    K均值
    朴素贝叶斯分类
    二叉决策树
    boosting
    随机森林
    人脸识别和Haar分类器
    其他机器学习算法
    练习
    第14章OpenCV的未来
    过去与未来
    发展方向
    OpenCV与艺术家
    后记
    参考文献
    索引
    关于作者和译者
    封面图片
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