深入理解OpenCV：實用計算機視覺項目解析（原書第3版）

譯者序
前言
作者簡介
審閱者簡介
第1章　樹莓派上的卡通化和皮膚顏色分析 1
1.1　訪問攝像頭 2
1.2　桌面應用程序的相機處理主循環(huán) 4
1.2.1　生成黑白素描 4
1.2.2　生成彩色繪畫和卡通 6
1.2.3　用邊緣濾波器來生成邪惡模式 8
1.2.4　用皮膚檢測來生成外星人造型 9
1.3　皮膚變色器的實現(xiàn) 12
1.4　從桌面移植到嵌入式設備 19
1.4.1　用于開發(fā)嵌入式設備代碼的設備配置 21
1.4.2　在嵌入式設備上安裝OpenCV 27
1.5　小結 39
第2章　使用SfM模塊從運動中恢復結構 40
2.1　技術要求 40
2.2　SfM的核心概念 41
2.2.1　相機標定和對極幾何 42
2.2.2　立體重建和SfM 45
2.3　在OpenCV中實現(xiàn)SfM 48
2.3.1　圖像特征匹配 48
2.3.2　找到特征軌跡 52
2.3.3　3D重建和可視化 55
2.3.4　用于稠密重建的MVS 57
2.4　小結 60
第3章　使用人臉模塊進行人臉特征點及姿態(tài)檢測 61
3.1　技術要求 61
3.2　背景和理論 63
3.2.1　主動外觀模型與受約束的局部模型 63
3.2.2　回歸方法 64
3.3　OpenCV中的人臉特征點檢測 65
3.4　基于特征點的人臉方向估計 68
3.4.1　估計姿態(tài)計算 69
3.4.2　將姿態(tài)投影到圖像上 70
3.5　小結 71
第4章　基于深度卷積網絡的車牌識別 72
4.1　ANPR簡介 72
4.2　ANPR算法 74
4.3　車牌檢測 77
4.3.1　分割 78
4.3.2　分類 84
4.4　車牌識別 87
4.4.1　OCR分割 88
4.4.2　基于卷積神經網絡的字符分類 89
4.5　小結 105
第5章　通過DNN模塊進行人臉檢測和識別 106
5.1　介紹人臉檢測和人臉識別 106
5.1.1　人臉檢測 108
5.1.2　人臉預處理 116
5.1.3　收集人臉并從中學習 127
5.1.4　人臉識別 138
5.1.5　收尾工作——保存和加載文件 141
5.1.6　收尾工作——制作一個漂亮的、交互體驗好的GUI 141
5.2　小結 153
5.3　參考文獻 154
第6章　Web計算機視覺之初識OpenCV.js 155
6.1　什么是OpenCV.js 155
6.2　編譯OpenCV.js 157
6.3　OpenCV.js開發(fā)基礎 159
6.4　訪問攝像頭流 165
6.5　圖像處理和基本用戶界面 169
6.5.1　閾值濾波器 170
6.5.2　高斯濾波器 170
6.5.3　canny濾波器 170
6.6　瀏覽器中的光流 174
6.7　在瀏覽器中使用Haar級聯(lián)分類器進行人臉檢測 178
6.8　小結 180
第7章　使用ArUco模塊的Android相機校準和AR 182
7.1　技術要求 182
7.2　增強現(xiàn)實和姿態(tài)估計 183
7.2.1　相機校準 184
7.2.2　用于平面重建的增強現(xiàn)實標記 186
7.3　Android系統(tǒng)中的相機訪問 188
7.4　使用ArUco進行相機校準 191
7.5　使用jMonkeyEngine實現(xiàn)增強現(xiàn)實 195
7.6　小結 196
第8章　帶有拼接模塊的iOS全景圖 198
8.1　技術要求 198
8.2　全景圖像拼接方法 199
8.2.1　全景圖的特征提取和魯棒匹配 200
8.2.2　變形圖像，以便全景創(chuàng)建 203
8.3　項目概況 204
8.4　用CocoaPods設置iOS OpenCV項目 204
8.5　用于全景捕捉的iOS UI 205
8.6　Objective-C++包裝器中的OpenCV拼接 209
8.7　小結 212
8.8　進一步閱讀 212
第9章　為項目找到最佳OpenCV算法 213
9.1　技術要求 213
9.2　方案是否包含在OpenCV中 214
9.3　OpenCV中的算法選項 215
9.4　哪種算法最好 217
9.5　算法性能比較的示例 218
9.6　小結 223
第10章　避免OpenCV中的常見陷阱 224
10.1　OpenCV從v1到v4的歷史 224
10.2　OpenCV中的歷史算法 228
10.3　常見陷阱和建議解決方案 231
10.4　小結 236
10.5　進一步閱讀 236