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    失效链接处理 学习OpenCV 3 中文版 PDF 下载


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    资料简介:
    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。《学习OpenCV 3(中文版)》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。《学习OpenCV 3(中文版)》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



    资料目录:
    译者序 xvii前言 xxi第1章 概述 1什么是OpenCV 1OpenCV怎么用 2什么是计算机视觉 3OpenCV的起源 6OpenCV的结构 7使用IPP来加速OpenCV 8谁拥有OpenCV 9下载和安装OpenCV 9安装 9从Git获取的OpenCV 12更多的OpenCV文档 13提供的文档 13在线文档和维基资源 13OpenCV贡献库 15下载和编译Contributed模块 16可移植性 16小结 17练习 17第2章 OpenCV初探 19头文件 19资源 20第一个程序:显示图片 21第二个程序:视频 23跳转 24简单的变换 28不那么简单的变换 30从摄像头中读取 32写入AVI文件 33小结 34练习 35第3章 了解OpenCV的数据类型 37基础知识 37OpenCV的数据类型 37基础类型概述 38深入了解基础类型 39辅助对象 46工具函数 53模板结构 60小结 61练习 61第4章 图像和大型数组类型 63动态可变的存储 63cv::Mat类N维稠密数组 64创建一个数组 65独立获取数组元素 69数组迭代器NAryMatIterator 72通过块访问数组元素 74矩阵表达式:代数和cv::Mat 75饱和转换 77数组还可以做很多事情 78稀疏数据类cv::SparesMat 79访问稀疏数组中的元素 79稀疏数组中的特有函数 82为大型数组准备的模板结构 83小结 85练习 86第5章 矩阵操作 87矩阵还可以做更多事情 87cv::abs() 90cv::add() 91cv::addWeighted() 92cv::bitwise_and() 94cv::bitwise_not() 94cv::bitwise_or() 94cv::bitwise_xor() 95cv::calcCovarMatrix() 95cv::cartToPolar() 97cv::checkRange() 97cv::compare() 98cv::completeSymm() 99cv::convertScaleAbs() 99cv::countNonZero() 100cv::Mat cv::cvarrToMat() 100cv::dct() 101cv::dft() 102cv::cvtColor() 103cv::determinant() 106cv::divide() 106cv::eigen() 106cv::exp() 107cv::extractImageCOI() 107cv::flip() 108cv::gemm() 108cv::getConvertElem()和cv::getConvertScaleElem() 109cv::idct() 110cv::inRange() 110cv::insertImageCOI() 111cv::invert() 111cv::log() 112cv::LUT() 112cv::Mahalanobis() 113cv::max() 114cv::mean() 115cv::meanStdDev() 116cv::merge() 116cv::min() 116cv::minMaxIdx() 117cv::minMaxLoc() 118cv::mixChannels() 119cv::mulSpectrums() 120cv::multiply() 121cv::mulTransposed() 121cv::norm() 122cv::normalize() 123cv::perspectiveTransform() 125cv::phase() 125cv::polarToCart() 126cv::pow() 126cv::randu() 127cv::randn() 127cv::repeat() 129cv::scaleAdd() 129cv::setIdentity() 130cv::solve() 130cv::solveCubic() 131cv::solvePoly() 132cv::sort() 132cv::sortIdx() 133cv::split() 133cv::sqrt() 134cv::subtract() 135cv::sum() 135cv::trace() 135cv::transform() 136cv::transpose() 136小结 137练习 137第6章 绘图和注释 139绘图 139艺术线条和填充多边形 140字体和文字 146小结 148练习 148第7章 OpenCV中的函数子 151操作对象 151主成分分析(cv::PCA) 151奇异值分解cv::SVD 154随机数发生器cv::RNG 157小结 160练习 160第8章 图像、视频与数据文件 163HighGUI模块:一个可移植的图形工具包 163图像文件的处理 164图像的载入与保存 165关于codecs的一些注释 167图片的编码与解码 168视频的处理 169使用cv::VideoCapture对象读取视频流 169使用cv::VideoWriter对象写入视频 175数据存储 176cv::FileStorage的写入 177使用cv::FileStorage读取文件 179cv::FileNode 180小结 183练习 183第9章 跨平台和Windows系统 187基于Windows开发 187HighGUI原生图形用户接口 188通过Qt后端工作 199综合OpenCV和全功能GUI工具包 209小结 222练习 222第10章 滤波与卷积 225概览 225预备知识 225滤波、核和卷积 225边界外推和边界处理 227阈值化操作 230Otsu算法 233自适应阈值 233平滑 235简单模糊和方框型滤波器 236中值滤波器 238高斯滤波器 239双边滤波器 240导数和梯度 242索贝尔导数 242Scharr滤波器 244拉普拉斯变换 245图像形态学 246膨胀和腐蚀 247通用形态学函数 250开操作和闭操作 251形态学梯度 254顶帽和黑帽 256自定义核 258用任意线性滤波器做卷积 259用cv::filter2D()进行卷积 259通过cv::sepFilter2D使用可分核 260生成卷积核 260小结 262练习 262第11章 常见的图像变换 267概览 267拉伸、收缩、扭曲和旋转 267均匀调整 268图像金字塔 269不均匀映射 273仿射变换 274透视变换 279通用变换 282极坐标映射 282LogPolar 283任意映射 287图像修复 287图像修复 288去噪 289直方图均衡化 292cv::equalizeHist()用于对比均衡 294小结 295练习 295第12章 图像分析 297概览 297离散傅里叶变换 297cv::dft()离散傅里叶变换 298cv::idft()用于离散傅里叶逆变换 300cv::mulSpectrums()频谱乘法 300使用傅里叶变换进行卷积 301cv::dct()离散余弦变换 303cv::idct()离散余弦逆变换 304积分图 304cv::integral()标准求和积分 306cv::integral()平方求和积分 306cv::integral()倾斜求和积分 307Canny边缘检测 307cv::Canny() 309Hough变换 309Hough线变换 309Hough圆变换 313距离变换 316cv::distanceTransform()无标记距离变换 317cv::distanceTransform()有标记距离变换 317分割 318漫水填充 318分水岭算法 322Grabcuts算法 323Mean-Shift分割算法 325小结 326练习 326第13章 直方图和模板 329OpenCV中直方图的表示 331cv::calcHist():从数据创建直方图 332基本直方图操作 334直方图归一化 334直方图二值化 335找出最显著的区间 335比较两个直方图 337直方图用法示例 339一些复杂的直方图方法 342EMD距离 342反向投影 347模板匹配 350方差匹配方法(cv::TM_SQDIFF) 351归一化方差匹配方法(cv::TM_SQDIFF_NORMED) 352相关性匹配方法(cv::TM_CCORR) 352归一化的互相关匹配方法(cv::TM_CCORR_NORMED) 352相关系数匹配方法(cv::TM_CCOEFF) 352归一化的相关系数匹配方法(cv::TM_CCOEFF_NORMED) 352小结 355练习 355第14章 轮廓 359轮廓查找 359轮廓层次 360绘制轮廓 364轮廓实例 365另一个轮廓实例 366快速连通区域分析 368深入分析轮廓 370多边形逼近 370几何及特性概括 372几何学测试 377匹配轮廓与图像 378矩 378再论矩 380使用Hu矩进行匹配 383利用形状场景方法比较轮廓 384小结 388练习 389第15章 背景提取 391背景提取概述 391背景提取的缺点 392场景建模 392像素 393帧间差分 396平均背景法 397累计均值,方差和协方差 403更复杂的背景提取方法 410结构 413进行背景学习 414存在移动的前景物体时进行背景学习 417背景差分:检测前景物体 418使用码书法的背景模型 419关于码书法的其他想法 419使用连通分量进行前景清理 420小测试 423两种背景方法的对比 425OpenCV中的背景提取方法的封装 425cv::BackgroundSubstractor基类 426KB方法 427Zivkovic方法 428小结 431练习 431第16章 关键点和描述子 433关键点和跟踪基础 433角点检测 434光流简介 437Lucas-Kanade稀疏光流法 438广义关键点和描述符 448光流,跟踪和识别 450OpenCV一般如何处理关键点和描述符 451核心关键点检测方法 461关键点过滤 497匹配方法 499结果显示 505小结 508练习 508第17章 跟踪 511跟踪中的概念 511稠密光流 512Farneback多项式扩展算法 513Dual TV-L1模型 515简单光流算法 519Mean-Shift算法和Camshift 追踪 522Mean-Shift算法 522Camshift 526运动模板 526估计 533卡尔曼滤波器 534扩展卡尔曼滤波器简述 549小结 551练习 551第18章 相机模型与标定 553相机模型 554射影几何基础 556Rodrigues变换 558透镜畸变 559标定 562旋转矩阵和平移向量 563标定板 566单应性 572相机标定 576矫正 587矫正映射 587使用cv::convertMaps()在不同表示方式之间转换矫正映射 588使用cv::initUndistortRectifyMap()计算矫正映射 589使用cv::remap()矫正图像 591使用cv::undistort()进行矫正 591使用cv::undistortPoints()进行稀疏矫正 591与标定结合 592小结 595练习 596第19章 投影与三维视觉 599投影 600仿射变换与透视变换 601鸟瞰图变换实例 602三维姿态估计 606单摄像机姿态估计 607立体成像 609三角测量 610对极几何 613本征矩阵和基本矩阵 615计算极线 624立体校正 624立体校正 628立体匹配 638立体校正、标定和对应的示例代码 650来自三维重投影的深度映射 657来自运动的结构 659二维与三维直线拟合 659小结 662练习 662第20章 机器学习基础 665什么是机器学习 665训练集和测试集 666有监督学习和无监督学习 667生成式模型和判别式模型 669OpenCV机器学习算法 669机器学习在视觉中的应用 671变量的重要性 673诊断机器学习中的问题 674ML库中遗留的机器学习算法 678K均值 679马氏距离 684小结 687练习 687第21章 StatModel:OpenCV中的基准学习模型 689ML库中的常见例程 689训练方法和cv::ml::TrainData的结构 691预测 697使用cv::StatModel的机器学习算法 698朴素贝叶斯分类器 699二叉决策树 703Boosting方法 716随机森林 721期望化算法 725K近邻算法 729多层感知机 731支持向量机 739小结 749练习 750第22章 目标检测 753基于树的目标检测技术 753级联分类器 754有监督学习和boosting理论 756学习新目标 764使用支持向量机的目标识别 772Latent SVM用于目标识别 772Bag of Words算法与语义分类 775小结 780练习 780第23章 OpenCV的未来 783过去与未来 783OpenCV 3.x 784我们上一次预测怎么样? 784未来应用 785目前GSoC的进展 787社区贡献 788OpenCV.org 789一些关于AI的猜测 790结语 793附录A 平面划分 795附录B opencv_contrib模块概述 809附录C 标定图案 813参考文献 819


     
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