OpenCV 电子书籍推荐

“OpenCV”书籍列表

• I.MX6U移植OpenCV v1.0

  《I.MX6U移植OpenCV》 将介绍 OpenCV 的移植方法，及结合 Qt 例程去进一步学习 OpenCV。网上的移植方法也很多，但是有些过于老旧等。本文将与大家一起学习移植 OpenCV。编译过程十分简单，写这个 文档也是为了大家少走弯路。下面带大家一起移植 OpenCV 到正点原子 I.mx6ULL 开发板ALPHA 上。 目录 前言 1、安装交叉编译工具 2、下载 OpenCV 源码 3、搭建 OpenCV 的编译环境 4、编译 OpenCV 源码. 5、Qt 例程使用 OpenCV 5.1

  时间：2022-05-30

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• 《深入理解OpenCV：实用计算机视觉项目解析》源码素材

  

  视觉是人类获取信息的主要来源。图像、视频等视觉信息载体也是当今大数据时代最大的数据源之一，在计算机工程、通信、生物学、医学、军事等领域有着广泛应用。由于计算机视觉涉及多个领域的专业知识，以及视觉对象的复杂性和视觉任务的多样，这使计算机视觉研究很困难。 OpenCV是开源、跨平台的计算机视觉库，其全称是Open Source Computer Vision Library。它是由英特尔公司发起并参与开发的，可在商业和研究领域中免费使用。OpenCV能开发实时的图像

  时间：2022-04-07

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• 《OpenCV图像处理》源代码

  

  本书深入浅出地阐述和论证了图像处理理论、方法和技术，探讨了图像增强和校正、加速图像处理等新专题。在介绍OpenCV基础知识之后，讲述了图像处理的主干内容。全书共分为7章，全面系统地讲述了图像处理领域中的核心内容，包括：构建图像处理的工具、图像的增强、图像校正、形态学运算、图像金字塔、几何变换、颜色空间、颜色变换、视频稳定性、图像拼接、图像合成、计算摄影学、加速图像处理等。为了便于学习与实践，本书提供了示例算法

  时间：2022-03-24

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• 《OpenCV实例精解》源代码

  

  通俗地讲，计算机视觉就是给计算机安装上眼睛（照相机）和大脑（算法），让其能够感知周围的环境。它是对生物视觉的一种模拟，通常的做法是通过对采集的图像或者视频进行处理来获得相应场景的三维信息。计算机视觉不仅应用在计算机科学和工程、信号处理、物理学、应用数学和统计学中，也广泛应用在神经生理学和认知科学等领域，发展前景可见一斑。 工欲善其事，必先利其器。作为如今开发计算机视觉应用最流行的库之一，OpenCV不但能够实

  时间：2022-03-21

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• 《OpenCV 3计算机视觉：Python语言实现（原书第2版）》源代码

  

  计算机视觉是一门用计算机模拟生物视觉的学科，更具体地讲，就是让计算机代替人眼实现对目标的识别、分类、跟踪和场景理解。计算机视觉是人工智能的重要分支，也是一门具有很强综合性的学科，涉及计算机科学与工程、信号处理、光学、应用数学、统计学、神经生理学和认知科学等学科。 OpenCV是开源、跨平台的计算机视觉库，由英特尔公司发起并参与开发，在商业和研究领域中可以免费使用。本书介绍了如何通过Python来开发基于OpenCV 3.0的应用

  时间：2022-03-21

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• 《机器学习：使用OpenCV和Python进行智能图像处理》代码

  

  本书是一本基于OpenCV和Python的机器学习实战手册，既详细介绍机器学习及OpenCV相关的基础知识，又通过具体实例展示如何使用OpenCV和Python实现各种机器学习算法，并提供大量示列代码，可以帮助你掌握机器学习实用技巧，解决各种不同的机器学习和图像处理问题。 全书共12章，第1章简要介绍机器学习基础知识，并讲解如何安装OpenCV和Python工具；第2章展示经典的机器学习处理流程及OpenCV和Python工具的使用；第3章讨论监督学习算法，以及如何使用OpenCV实现

  时间：2022-02-07

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• 《深入理解OpenCV：实用计算机视觉项目解析（原书第3版）》源代码

  

  本书第3版仍然坚持帮助计算机视觉工程师迈出掌握OpenCV的第一步的初心。本书简化数学公式，但保留了重要的数学公式。针对当前热门的计算机视觉主题，如人脸及特征点检测、姿态估计，以及基于深度卷积网络的车牌识别，展示了从构思到运行的全过程，并提供了完整的项目代码。新版本加入为项目找到最佳OpenCV算法、避免OpenCV中的常见陷阱两个章节帮助程序员从成百上千的API中进行需求权衡、设计、技术选型、优化和避免陷阱。 封面图 目录 译者序

  时间：2022-02-03

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• 《OpenCV 3和Qt5计算机视觉应用开发》源码

  

  全书共分为12章，全面系统地讲述了OpenCV3和Qt5的核心内容，包括：OpenCV和Qt介绍、创建OpenCV和Qt项目、Mat和QImage、图形视图框架、OpenCV中的图像处理、特征与描述符、多线程、视频分析、视频稳定性、调试与测试、链接与部署、Qt Quick应用程序等。为了便于学习与实践，本书提供了示例算法的编码实现。也向读者全面详尽地介绍了基于OpenCV和Qt进行图像处理、计算机视觉等编程的技术和方法。 封面图 目录 译者序 序 前言 评阅者简介 第1章OpenCV和Qt简介1 1

  时间：2022-02-03

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• 《OpenCV深度学习应用与性能优化实践》配书资源

  

  Intel音视频团队与阿里巴巴图像处理专家联合撰写，知名专家联袂推荐，深入解析OpenCV DNN 模块、基于GPU/CPU的加速实现、性能优化技巧与可视化工具，以及人脸活体检测（完整案例）与主流识别项目解析。 第1～2章介绍了OpenCV编译、运行，深度学习模块（Open DNN）的架构、实现原理，以及深度学习的数学基础与如何快速上手。 第3～5章主要介绍了OpenCV的GPU加速原理，涵盖必要的并行计算知识、Intel GPU硬件结构，以及OpenCL和Vulkan加速实现，是性能优化工作的

  时间：2022-01-22

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• OpenCV图像处理编程实例

  

  《OpenCV图像处理编程实例》以OpenCV开源库为基础实现图像处理领域的很多通用算法，并结合当今图像处理领域前沿技术，对多个典型工程实例进行讲解及实现。全书内容覆盖面广，由基础到进

  时间：2020-09-25

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• OpenCV算法精解：基于Python与C++

  

  这是一本以OpenCV 为工具学习数字图像处理的入门书，由浅入深的讲解阐述基本概念、数学原理、C++ 实现、Python 实现相结合的方法，适合入门图像处理和计算机视觉领域的初学者阅读

  时间：2019-04-08

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“OpenCV”笔记推荐

解决使用OpenCV中的imread()内存报错问题

程开宇

错误截图如下： 类似报错的原因 1.imread()中的路径参数有误 a.相对路径：此项目文件夹下可写成imread(“1.jpg”); b.绝对路径：.例如 imread(“C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\picture\\1.jpg”); 2.内存不足 本人在使用imread()加载图片时，因为图片过大(小图片试过没问题)，而且程序运行时是在x86环境下的，导致内存不足 x86能够使用的内存比x6要少很多，所以把x86改成x64就可解决 补充：关于在Opencv中使用Release、imread时候出现，错误 0x5a6f37ff (msvcr100d.dll) 处有未经处理的异常: 0xC0000005: 读取位置 0x706d622e 时发生访问冲突 使用imread("test.bmp");发生错误： 错误原因为我们在配置opencv的时候直接将debug版本和release版本的lib一起包……

OpenCV角点检测的实现示例

蒲宏朗

Harris 角点检测算法 1. 角点 角点是水平方向、垂直方向变化都很大的像素。 角点检测算法的基本思想： 使用一个固定窗口在图像上进行任意方向上的滑动，比较滑动前与滑动后两种情况，窗口中的像素灰度变化程度，如果存在任意方向上的滑动，都有着较大灰度变化，那么我们可以认为该窗口中存在角点。 目前，角点检测算法还不是十分完善，许多算法需要依赖大量的训练集和冗余数据来防止和减少错误的特征的出现。对于角点检测算法的重要评价标准是：其对多幅图像中相同或者相似特征的检测能力，并且能够应对光照变化、或者图像旋转等影响。 关于角点的具体描述可以有几种： 一阶导数(即灰……

python通过opencv实现批量剪切图片

余寄琴

上一篇文章中，我们介绍了 python实现图片处理和特征提取详解 ，这里我们再来看看Python通过OpenCV实现批量剪切图片，具体如下。 做图像处理需要大批量的修改图片尺寸来做训练样本，为此本程序借助opencv来实现大批量的剪切图片。 import cv2import osdef cutimage(dir,suffix): for root,dirs,files in os.walk(dir): for file in files: filepath = os.path.join(root, file) filesuffix = os.path.splitext(filepath)[1][1:] if filesuffix in suffix: #遍历找到指定后缀的文件名["jpg",png]等 image = cv2.imread(file) #opencv剪切图片 #cv2.imshow(file,image) dim =(242,200) #指定尺寸w*h resized =cv2.resize(image,dim,interpolation = cv2.INTER_AREA) #这里采用的插值法是INTER_LINEAR #cv2.imshow("resize:%s"%file……

Python+Opencv实现把图片、视频互转的示例

邵子安

1. 安装Opencv包 pip install opvencv-python 2.实现代码： 视频转为图片： import cv2cap=cv2.VideoCapture('E:/video/video-02.mp4') # 获取一个视频打开capisOpened=cap.isOpened # 判断是否打开print(isOpened)fps=cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)print(fps)# 获取宽度width=int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))# 获取高度height=int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))i=0while(isOpened): # 保存前十帧 if i==10: break else: i+=1 (flag,frame)=cap.read() # 读取每一帧，一张图像flag 表明是否读取成果 frame内容 fileName='E:/video/image'+str(i)+'.jpg' print(fileName) # flag表示是否成功读图 if flag==True: # 控制质量 cv2.imwrite(fileName,frame,[cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY,100])print('end!') 图片保存为视频： import osimport cv2import numpy as npp……

Python基于OpenCV库Adaboost实现人脸识别功能详解

林宵月

本文实例讲述了Python基于OpenCV库Adaboost实现人脸识别功能。分享给大家供大家参考，具体如下： 以前用Matlab写神经网络的面部眼镜识别算法，研究算法逻辑，采集大量训练数据，迭代，计算各感知器的系数。。。相当之麻烦~而现在运用调用pythonOpenCV库Adaboost算法，无需知道算法逻辑，无需进行模型训练，人脸识别变得相当之简单了。 需要用到的库是opencv(open source computer vision)，下载安装方式如下： 使用 pip install numpy 语句安装numpy （如果出现错误： Microsoft Visual C++ 9.0 is required unable to find vcvarsall.bat ，使用管理员身份安装 Microsoft Visual C++ 9.0，重新启动计算机，再使用使用 pip install numpy 语句安装numpy ope……