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《OpenCV计算机视觉编程攻略》电子书封面

OpenCV计算机视觉编程攻略

  • 发布时间:2019年06月22日 20:05:13
  • 作者:罗伯特
  • 大小:100.2 MB
  • 类别:OpenCV电子书
  • 格式:PDF
  • 版本:完整第3版
  • 评分:8.4

    OpenCV计算机视觉编程攻略 PDF 完整第3版

      给大家带来的一篇关于OpenCV相关的电子书资源,介绍了关于OpenCV、视觉编程方面的内容,本书是由人民邮电出版社出版,格式为PDF,资源大小100.2 MB,罗伯特编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:8.2。

      内容介绍

      OpenCV计算机视觉编程攻略

       

      内容介绍

      本书结合C 和OpenCV全面讲解计算机视觉编程,不仅涵盖计算机视觉和图像处理的基础知识,而且通过完整示例讲解OpenCV的重要类和函数。主要内容包括OpenCV库的安装和部署、图像增强、像素操作、图形分析等各种技术,并且详细介绍了如何处理来自文件或摄像机的视频,以及如何检测和跟踪移动对象。 第3版针对OpenCV新版本进行了修改,调整了很多函数和算法说明,还增加了立体图像深度检测、运动目标跟踪、人脸识别、人脸定位、行人检测等内容,适合计算机视觉新手、专业软件开发人员、学生,以及所有想要了解图像处理和计算机视觉技术的人员学习参考。

      目录

      • 第1章 图像编程入门 1
      • 第2 章 操作像素 20
      • 第3 章 处理图像的颜色 45
      • 第4 章 用直方图统计像素 67
      • 第5 章 用形态学运算变换图像 100
      • 第6 章 图像滤波 119
      • 第7 章 提取直线、轮廓和区域 143
      • 第8 章 检测兴趣点 166
      • 第9 章 描述和匹配兴趣点 187
      • 第10 章 估算图像之间的投影关系 203
      • 第11 章 三维重建 225
      • 第12 章 处理视频序列 248
      • 第13 章 跟踪运动目标 269
      • 第14 章 实用案例 285

      学习笔记

      OpenCV图像颜色反转算法详解

      前言 图像颜色的反转,比较简单的思路就是使用255减去当前值,从而得到反转后的图像.原始图片: 1.灰度图像的颜色反转 import cv2import numpy as np# 灰度 0-255 255-当前灰度值img = cv2.imread('image0.jpg', 1)imgInfo = img.shapeheight = imgInfo[0]width = imgInfo[1]gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)dst = np.zeros((height, width, 1), np.uint8)for i in range(height): for j in range(width): grayPixel = 255 - gray[i, j] dst[i, j] = grayPixelcv2.imshow('image', dst)cv2.waitKey(0) 用255减去当前灰度值,得到反转后的图像.图像如下: 2.BGR图像的反转 import cv2import numpy as npimg = cv2.imread('image0.jpg', 1)imgInfo = img.shapeheight = imgInfo[0]width = imgInfo[1]dst = np.zeros((height, width, 3), np.uint8)for i in range(heigh……

      Opencv实现抠图背景图替换功能

      本文实例为大家分享了Opencv实现抠图替换背景图的具体代码,供大家参考,具体内容如下 下面简单图片演示一下: 提取mask: === 替换背景: + = python的opencv代码如下: # coding=utf-8 import cv2import numpy as np img=cv2.imread('lp.jpg')img_back=cv2.imread('back.jpg')#日常缩放rows,cols,channels = img_back.shapeimg_back=cv2.resize(img_back,None,fx=0.7,fy=0.7)cv2.imshow('img_back',img_back) rows,cols,channels = img.shapeimg=cv2.resize(img,None,fx=0.4,fy=0.4)cv2.imshow('img',img)rows,cols,channels = img.shape#rows,cols最后一定要是前景图片的,后面遍历图片需要用到 #转换hsvhsv=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV)#获取masklower_blue=np.array([78,43,46])upper_blue=np.array([110,255,255])mask = cv2.inRange(hsv, lower……

      opencv python 基于KNN的手写体识别的实例

      OCR of Hand-written Data using kNN OCR of Hand-written Digits 我们的目标是构建一个可以读取手写数字的应用程序, 为此,我们需要一些train_data和test_data. OpenCV附带一个images digits.png(在文件夹opencv\sources\samples\data\中),它有5000个手写数字(每个数字500个,每个数字是20x20图像).所以首先要将图片切割成5000个不同图片,每个数字变成一个单行400像素.前面的250个数字作为训练数据,后250个作为测试数据. import numpy as npimport cv2import matplotlib.pyplot as pltimg = cv2.imread('digits.png')gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)# Now we split the image to 5000 cells, each 20x20 sizecells = [np.hsplit(row,100) for row in np.vsplit(gray,50)]# Make it into a Numpy array. It size will ……

      以上就是本次介绍的OpenCV电子书的全部相关内容,希望我们整理的资源能够帮助到大家,感谢大家对码农之家的支持。

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