圖像處理與計算機視覺實踐：基于OpenCV和Python

第 1章 圖像的基本操作1
1.1 OpenCV簡介1
1.2 圖像的基本操作2
1.2.1 數(shù)字圖像的表示2
1.2.2 圖像文件的讀寫與顯示3
1.2.3 視頻文件的讀寫與顯示7
第 2章 圖像的幾何變換11
2.1 縮放11
2.2 翻轉(zhuǎn)、旋轉(zhuǎn)和平移16
2.2.1 翻轉(zhuǎn)16
2.2.2 旋轉(zhuǎn)16
2.2.3 平移17
2.3 仿射變換18
2.4 單應性變換25
第3章 圖像濾波28
3.1 什么是圖像濾波28
3.2 均值濾波29
3.3 高斯濾波32
3.4 中值濾波34
3.5 雙邊濾波36
3.6 自定義濾波38
第4章 邊緣檢測39
4.1 圖像梯度39
4.2 邊緣檢測算子41
4.2.1 一階微分算子41
4.2.2 二階微分算子45
4.3 Canny邊緣檢測47
第5章 特征提取與匹配51
5.1 特征提取51
5.1.1 SIFT51
5.1.2 ORB54
5.2 特征匹配58
5.2.1 暴力匹配58
5.2.2 FLANN60
5.3 應用示例61
第6章 人臉識別應用65
6.1 人臉識別簡介65
6.2 人臉檢測66
6.3 人臉對齊72
6.4 特征提取73
6.5 人臉比對75
6.6 人臉識別示例75
第7章 目標跟蹤應用80
7.1 什么是目標跟蹤80
7.2 目標跟蹤算法81
7.2.1 MeanShift和CAMshift81
7.2.2 Tracker類85
7.2.3 DaSiamRPN86
7.2.4 NanoTrack90
第8章 文本識別應用94
8.1 文本識別簡介94
8.2 文本檢測95
8.2.1 傳統(tǒng)的文本檢測95
8.2.2 基于深度學習的文本檢測98
8.3 基于深度學習的文本識別101
第9章 條形碼與二維碼識別應用105
9.1 條形碼簡介105
9.2 OpenCV中的條形碼識別106
9.2.1 條形碼檢測107
9.2.2 條形碼解碼110
9.2.3 條形碼識別示例111
9.3 二維碼簡介112
9.4 OpenCV中的QR碼識別113
9.4.1 QR碼的檢測識別114
9.4.2 QR碼識別示例116
第 10章 基于計算機視覺的機械臂應用118
10.1 機械臂控制基本原理118
10.2 應用：跟蹤人臉的機械臂123
10.3 應用：跟蹤指定人臉的機械臂127
10.4 應用：機械臂抓取物體128
第 11章 手勢識別應用132
11.1 手掌檢測132
11.2 手關鍵點估計135
11.3 應用：“石頭-剪刀-布”人機大戰(zhàn)141
第 12章 3D相機及其應用146
12.1 3D相機簡介146
12.2 3D相機數(shù)據(jù)的采集和顯示147
12.3 應用：人體分割149
12.4 應用：人臉鑒偽151