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java自学网（www.javazx.com）-java论坛，java电子书推荐：《 OpenCV算法精解：基于Python与C++》
0 r+ X& O" ^0 P3 E' Z" G/ B/ wjava电子书推荐理由：Python与C 双实现，助力读者轻松驾驭OpenCV算法，夯实计算机视觉领域基础知识！ 基本概念理论 数学原理 详细介绍OpenCV实现对应的函数 注重代码实现（分别给出Python和C 实现）及实际应用
; K' x' `/ g( l) ~3 U& q4 @4 @: @# J3 w2 a6 G$ B ^1 R9 |
作者：张平
% k8 b0 O6 \0 k/ `& K- B% F$ j出版社：电子工业出版社
% J/ g! H+ A0 u8 F6 c& Q4 m出版时间：2017-10-01 4 p. o# Y5 x5 C# A f* ?
书籍价格：62.40元 b1 v' K! S; u2 `3 @2 w
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 4 x. q/ s- ~% Z; y0 v
8 Z/ W5 [. Q C5 e3 L, W
4 B0 f' b) _! Z+ ]1 `/ ?java电子书目录：5 V% e+ P- R+ w, n2 H
1 OpenCV入门
5 ]& c+ D0 `9 i+ ~; ?% L1.1 初识OpenCV
: i$ a9 r' P. H2 b( M ^1.1.1 OpenCV的模块简介
! d: r F: g- Y- n8 L: R1.1.2 OpenCV 2.4.13与3.2版本的区别
+ l _! X# u2 u. | h1.2 部署OpenCV 0 o7 Y7 Z) _0 v+ h% N! x1 R
1.2.1 在Visual Studio 2015中 配置OpenCV
' }6 |0 _" b/ c/ I# C% G) N1 J5 v1.2.2 OpenCV 2.X C API的第一个示例
. @3 |$ [' P2 [! ~1.2.3 OpenCV 3.X C API的第一个示例 # p# t; u1 u4 M2 Q1 |
1.2.4 在Anaconda 2中配置OpenCV
9 V- b; ]5 _. M: m c1.2.5 OpenCV 2.X Python API的第一个示例 - P2 v8 \# K% `4 p
1.2.6 OpenCV 3.X Python API的第一个示例
0 x$ `* ^, A' Y( x* c2 图像数字化
6 s7 D5 S" W( ~' G2.1 认识Numpy中的ndarray % @) n" i7 {0 h5 _1 B- t
2.1.1 构造ndarray对象
' ]" d/ w: r8 v2.1.2 访问ndarray中的值
# [, }& |, \3 W* m2.2 认识OpenCV中的Mat类
& Z8 e& F$ w' ]* ]* t& z9 ]0 h n" w2.2.1 初识Mat
& T; O5 |+ E/ d2.2.2 构造单通道Mat对象
6 u/ z' G1 y# o* c2.2.3 获得单通道Mat的基本信息
/ F' I7 t9 N, U( r7 r2.2.4 访问单通道Mat对象中的值
3 ~: D0 Y/ w, W5 B) M2.2.5 向量类Vec
5 ]! f" P9 U4 Y9 G2.2.6 构造多通道Mat对象 4 T: K4 A. H& b" X
2.2.7 访问多通道Mat对象中的值
" g/ j5 h2 K+ g# ^2 T, q, e z% f2.2.8 获得Mat中某一区域的值
1 ~2 o2 _+ f% y' K+ _: B! ]2.3 矩阵的运算
/ g @& k6 ^+ E7 ^% U; k2.3.1 加法运算 3 e7 B$ ]' T x8 S0 P( \- I% |
2.3.2 减法运算 ~2 b; f0 T) @" G! u
2.3.3 点乘运算
6 O" `* K6 G6 b: v4 }1 T2.3.4 点除运算
3 K) Y$ S: A( o2.3.5 乘法运算 q8 k+ e9 |* Y) W4 Q( m
2.3.6 其他运算 2 |: i9 b6 Z/ C6 S9 l5 V
2.4 灰度图像数字化 * ]2 p; |) ]' l# d) y4 \% j: x
2.4.1 概述
; G$ T% q! K! v2.4.2 将灰度图像转换为Mat 5 J, j$ W, }) v
2.4.3 将灰度图转换为ndarray 2 Y9 k' k6 }4 o7 l0 d& ~ p
2.5 彩色图像数字化
1 g! e4 |, s7 V% E" |; G! Y* P2.5.1 将RGB彩色图像转换为多通道Mat 3 E6 L1 I4 J0 Y$ n
2.5.2 将RGB彩色图转换为三维的ndarray : r( f s$ I3 H$ T( @/ y8 _# W
2.6 参考文献
6 k9 c5 s r! E' B1 L. t5 b3 几何变换 , o+ C' v1 p3 u& U
3.1 仿射变换 2 r/ _! e: J. D2 L
3.1.1 平移
+ P4 N2 y) ?2 w3.1.2 放大和缩小 4 N' T' ^8 s, t9 a, ~% c+ J) @
3.1.3 旋转 % z6 P1 J% I) M" Q( O
3.1.4 计算仿射矩阵 : m) u8 C5 y/ h/ }; m7 A% f
3.1.5 插值算法 ; S7 q% y$ J1 Q
3.1.6 Python实现
: T, Y3 F$ y1 X3.1.7 C 实现 `6 K( v! |# q/ `" D! |" w" F
3.1.8 旋转函数rotate（OpenCV3.X新特性）
: H7 I* `% l- z3 s- g3.2 投影变换
* g3 Y( C' o$ k3.2.1 原理详解
$ _6 `$ \4 k3 y0 u% R/ \" D3.2.2 Python实现
9 `4 K+ J: J: N3.2.3 C 实现 6 ~' g+ i$ D% b; h) B4 _% f
3.3 极坐标变换 ; e3 b7 q- U, O$ x9 \8 q# O9 p2 X H
3.3.1 原理详解 + d) |* E* b0 V
3.3.2 Python实现
1 l: S$ l' @; n, e7 S3 `% ^- u) v" B3.3.3 C 实现 , c2 d+ h' A( A3 R0 |9 u& c% l9 i
3.3.4 线性极坐标函数linearPolar（OpenCV 3.X新特性）
6 ^! t0 f9 i; N; v3.3.5 对数极坐标函数logPolar（OpenCV 3.X新特性）
0 S$ C7 [+ T: v; x) A' D( |3 |3 g3.4 参考文献
9 i. h. j" {' w* U! S4 对比度增强
1 g2 e- u/ i- c8 V4.1 灰度直方图 4 z9 V6 L2 C2 A- Z
4.1.1 什么是灰度直方图 L$ L5 m4 A0 T" o/ ~1 k
4.1.2 Python及C 实现
2 C& n9 |5 F5 h* p, _' m% X! J4.2 线性变换 + q7 k# J* \% F% c, D% ~
4.2.1 原理详解
. \0 H$ T" s" F2 w4.2.2 Python实现 + b& B8 X5 [' f1 t
4.2.3 C 实现
' y. }0 I9 t# t7 F0 a. x" S4.3 直方图正规化 1 N m# \1 l7 W) `
4.3.1 原理详解 + b& a" Y4 B$ M- |" A l
4.3.2 Python实现 8 _5 b! V0 @6 {1 B9 z
4.3.3 C 实现 1 I2 g0 c5 E8 V$ f" s
4.3.4 正规化函数normalize : R8 n k2 Y o; M
4.4 伽马变换
" e9 z: _+ Q& h9 [4.4.1 原理详解 9 M# I2 ~6 m6 Q4 `/ d
4.4.2 Python实现 : \3 r: D8 ~- Z8 P& |' t% \
4.4.3 C 实现 1 k# y- ~6 o$ r
4.5 全局直方图均衡化
& h' O$ e! i! Q8 n7 p" \5 e0 _4.5.1 原理详解
. C4 m4 t* n; f8 M/ X4.5.2 Python实现 & t+ V- q/ D8 c0 }1 d3 h
4.5.3 C 实现
) f" z# Z9 f, X4.6 限制对比度的自适应直方图均衡化
0 H m) V/ v' X/ N5 I ?4.6.1 原理详解
7 R( f6 {7 [8 f# v. K" s4.6.2 代码实现
+ F5 k4 K* O( g" ^) X2 z4.7 参考文献
# ?( i- z2 |4 @3 O' [. u5 L# g9 }5 图像平滑 / v. L) }0 s3 {) n' K
5.1 二维离散卷积
: S& Y5 }5 U9 B' N0 \+ `# P G5.1.1 卷积定义及矩阵形式
2 c! f6 Y9 E% R: F5.1.2 可分离卷积核 7 W' Q& r! J- Y# o/ N: B% U0 _) A
5.1.3 离散卷积的性质
& T! a/ Z3 N/ _ c D% c5 C5.2 高斯平滑
& V. f! H2 R3 K2 s% C* C% U1 _5.2.1 高斯卷积核的构建及分离性 7 I- d/ h) C2 e9 x. p
5.2.2 高斯卷积核的二项式近似 6 B. M9 d3 r3 p& J% r0 r
5.2.3 Python实现 ! ?3 V' u3 |0 C5 G
5.2.4 C 实现
9 `7 c/ G& M- r5 P, Q5.3 均值平滑 : r4 q& a H _$ t9 t
5.3.1 均值卷积核的构建及分离性 5 E: [! v1 [, Y& K& i9 ~# k& @
5.3.2 快速均值平滑
! p2 O$ H5 h4 i5.3.3 Python实现
1 p' n! p# _9 F4 ]$ ~5.3.4 C 实现 " M+ u8 v1 ^3 `
5.4 中值平滑 # h# o4 M+ y3 Z7 @. Z
5.4.1 原理详解 9 T P; U& p) D
5.4.2 Python实现 * Q# Z3 L' F2 ^$ Z% f L
5.4.3 C 实现 % S4 S9 h# v; K+ _9 X* c, A
5.5 双边滤波 " h- F" w+ J5 z2 `& U- M
5.5.1 原理详解
% A. Y7 W* h+ T3 e6 r5 Z# T5.5.2 Python实现
& V3 V0 r! P# [5 ~3 i5.5.3 C 实现 # I6 ~2 T9 a2 C, y
5.6 联合双边滤波 4 w6 f ^ q1 Y! j% F, \. \
5.6.1 原理详解
' @8 B4 }" G! \% ^2 x1 ]5.6.2 Python实现 8 U5 k! ~$ \& z* k9 `) {" k# ^
5.6.3 C 实现
. g2 {% x7 X9 Y8 K; O) b7 k6 S/ ^5.7 导向滤波
# w$ z) k' p9 g/ g9 m- ~# c5.7.1 原理详解
2 F: f' \: I, e' _+ w# u5.7.2 Python实现
1 p! p" ~4 o) U% C6 F5.7.3 快速导向滤波
' ~& U0 l# M7 ^7 o _5.7.4 C 实现
: e8 H) c' _/ p8 q9 O( W5.8 参考文献 6 } N3 f; b& N6 q
6 阈值分割
( [4 n" O2 ~' H$ D6 S6.1 方法概述
% _7 G. ~* ^5 o9 S6.1.1 全局阈值分割
' z* Q7 g( a) \$ Q3 f6.1.2 阈值函数threshold（OpenCV3.X新特性） 8 ]2 C0 ]- E& ]; j0 C
6.1.3 局部阈值分割
* v3 v7 v& q: `9 S6.2 直方图技术法
3 r% Y/ G1 D9 D$ W0 c& r6.2.1 原理详解
/ A3 M& N% i" s5 ^3 L: p9 \) @6.2.2 Python实现
2 W9 M. i) R r1 w- v6.2.3 C 实现
( h# }2 U9 Y1 s1 c6.3 熵算法 ! O# [: ~, m; X6 z1 i9 U
6.3.1 原理详解
) _1 `" }' N; X+ \! @! T. W. v6.3.2 代码实现
4 |# E/ v! _7 e" ^6.4 Otsu阈值处理 ( {" _1 K& N0 B
6.4.1 原理详解
$ j9 R$ e! z8 a3 K# N+ g6.4.2 Python实现
' y7 ]6 h; W4 u* X1 [6 Q6.4.3 C 实现 % ^" d5 C8 q$ M: p' k
6.5 自适应阈值 ; S2 f. ~6 s b
6.5.1 原理详解 ; H- ^0 f; E# r: [9 ~# f( t, D8 c ~! ?
6.5.2 Python实现
( X+ m7 E- s: y2 M G2 N6.5.3 C 实现
* S1 E/ Q. ?2 [$ p0 ?5 ?# e- ] W0 o6.6 二值图的逻辑运算
9 v/ u4 U5 j3 [ f' {! P' X7 `6.6.1 “与”和“或”运算
( y/ X# }$ U2 v* O! q# Z% ~! g4 Q6.6.2 Python实现
- C% k+ o! k1 ` H4 y; w/ {6.6.3 C 实现
5 R4 J+ G/ F2 ]6 I0 n% s6.7 参考文献
" o9 H' q( s% _3 y. b3 z5 i" X1 h7 形态学处理
( [ J, Y/ }; g; s) a7 H4 G7.1 腐蚀
. a8 z+ z7 w8 d. ^! a# ]. S6 q7.1.1 原理详解
- S& `* g0 r1 d$ ~" e1 I2 I- A7.1.2 实现代码及效果
+ Z8 t% A: `* X3 M4 Q' |/ `7.2 膨胀 / m. v4 w( W) F1 O$ a
7.2.1 原理详解
* G) M1 [) i6 `$ ~7 ]4 H4 c7.2.2 Python实现 ! h& x% I% u% e9 h$ i
7.2.3 C 实现
1 | q# W$ s" V8 q7 \3 ~7.3 开运算和闭运算
/ H3 Q1 `& q. j! M5 \- U7.3.1 原理详解 ; |9 y/ C: t' |) s6 t y
7.3.2 Python实现 8 @/ }) A& I3 ]% ~' p0 U1 l
7.4 其他形态学处理操作
6 C, E5 g$ n0 o" v7 Z5 C7.4.1 顶帽变换和底帽变换 % K+ ?2 |8 M4 v* a( G/ Q7 m. {
7.4.2 形态学梯度 ) C" E# {9 i$ r9 C) Z! x% `- o; W
7.4.3 C 实现 ! z4 o( Y* `7 x$ \4 S. A% s! m
8 边缘检测 , b. z" r& U J- I) V4 K
8.1 Roberts算子
& b( k) t% h$ r" B+ I5 Y8 [0 p8.1.1 原理详解
+ x, \- `1 R/ I9 Q" S b' e8.1.2 Python实现 4 K8 @! m$ k3 l. }
8.1.3 C 实现 9 G0 D% o; S3 ]7 P: A
8.2 Prewitt边缘检测 7 H' ?- d; b5 M! w' I* Y
8.2.1 Prewitt算子及分离性
; b& O$ i0 h/ Q W% l8.2.2 Python实现
; H- b P6 S6 P" @) s! Q1 y% K8.2.3 C 实现 1 k8 v# P+ m+ f4 \
8.3 Sobel边缘检测
$ h$ J# g* S% {1 p0 E4 i* c+ Q8.3.1 Sobel算子及分离性
6 x. U6 a9 `5 Y6 G! r8.3.2 构建高阶的Sobel算子 3 N5 j- I9 `) ]
8.3.3 Python实现
2 f% Q6 l W' N' z' ^5 \8.3.4 C 实现
* W( F1 ]2 G; c& z) ]% n" r: ?8.4 Scharr算子
- \4 @# t- A! V6 U7 ?! ]8.4.1 原理详解 9 F Q; I$ I$ v& c
8.4.2 Python实现
' N5 v- O0 c7 @8.4.3 C 实现
8 m1 c4 d6 S7 [* h8.5 Kirsch算子和Robinson算子 8 @& F$ I8 F; Y b/ h! S7 I
8.5.1 原理详解 " o; b' V. u7 F
8.5.2 代码实现及效果
H/ r1 s& i+ n) T8.6 Canny边缘检测
* a6 P$ o8 n0 w5 S1 r8.6.1 原理详解
* T, ?9 i8 P" M% X2 n8.6.2 Python实现 ' p2 b' r: u! u! U; K
8.6.3 C 实现
7 U0 z8 f. o) X% ^) ~; C8.7 Laplacian算子 : d( k& }! Z. R! h! Z1 I! f
8.7.1 原理详解 ) E) Y: u g l
8.7.2 Python实现
3 K$ x7 c4 @, F+ Z" i3 x, h8.7.3 C 实现 " F# y) M+ i2 }1 [/ A2 Z3 _
8.8 高斯拉普拉斯（LoG）边缘检测 8 O+ K Y* G# Z( f* [
8.8.1 原理详解
* u5 G) W, q0 }2 ?- y8.8.2 Python实现 6 t V* E$ A8 |# E. c5 }/ K
8.8.3 C 实现
% N. x+ h# N; A6 b/ s7 n2 I/ Y) i9 j8.9 高斯差分（DoG）边缘检测
7 r1 p) e- D' K9 @: H8.9.1 高斯拉普拉斯与高斯差分的关系 ( e2 H7 X7 n# Z' k$ l
8.9.2 Python实现 ! }- f7 ~/ G+ E/ M
8.9.3 C 实现 . K7 K* B+ x. I
8.10 Marr-Hildreth边缘检测
: \5 T3 e% w" x8.10.1 算法步骤详解 ; u0 k) p0 |8 u: m& D7 F
8.10.2 Pyton实现
" ~" b2 g: @( v8.10.3 C 实现 ! f% o R8 T5 Y' s
8.11 参考文献
2 S5 `. A. P! }. J/ a- Q9 几何形状的检测和拟合 1 O+ T& _% E; p
9.1 点集的最小外包 ' ], x+ N- r' D: Z
9.1.1 最小外包旋转矩形
0 {, Z6 k% X6 |; Z! ~0 t9.1.2 旋转矩形的4个顶点（OpenCV 3.X新特性） & y" L5 o* ?8 G$ ?3 O
9.1.3 最小外包圆 : h( t$ V* l* s( k, e4 b
9.1.4 最小外包直立矩形（OpenCV 3.X新特性） ) f& q) k5 [3 I
9.1.5 最小凸包
3 B! Y' Y: g! ^8 t% r9.1.6 最小外包三角形（ OpenCV 3.X新特性）
4 Q* V g0 v# u0 g' ^9.2 霍夫直线检测 ! _8 J3 j# ~" B5 {; H ]+ T
9.2.1 原理详解
. U$ d5 s* \' j% ?0 L9.2.2 Python实现 ) R5 q* @$ J, r' j
9.2.3 C 实现 4 D; n0 n$ Q. y6 }
9.3 霍夫圆检测 # s) j: `5 M8 w
9.3.1 标准霍夫圆检测
" N5 U# a* {( V0 l! S9.3.2 Python实现 " E7 e7 G4 i0 s/ f \) Y- i7 b
9.3.3 基于梯度的霍夫圆检测 - H2 Y3 Z& y; \7 a
9.3.4 基于梯度的霍夫圆检测函数HoughCircles % w/ \5 _- W" f9 e5 u/ l
9.4 轮廓 - \# d' j# M& O; N) O4 D1 j
9.4.1 查找、绘制轮廓
" q7 O5 l+ R& w9.4.2 外包、拟合轮廓 6 C/ f: {, k+ }5 z* z( {
9.4.3 轮廓的周长和面积
- M- N6 H: S# p7 R2 E2 y9.4.4 点和轮廓的位置关系
0 T3 z, U# W6 T! {9.4.5 轮廓的凸包缺陷
5 j) o" w' Q' [ T% n9.5 参考文献
- G& M2 e. e' u10 傅里叶变换 6 w" F l `( q2 n+ x
10.1 二维离散的傅里叶（逆）变换
7 l% I \( @8 J9 l9 S10.1.1 数学理解篇
5 ]: T! ?4 V0 @+ f$ r10.1.2 快速傅里叶变换 |0 U6 M- j _
10.1.3 C 实现
, \% X) M9 p0 F$ y4 v& i10.1.4 Python实现
( R4 o- l3 _+ D/ J3 z5 A10.2 傅里叶幅度谱与相位谱
! c4 N6 ~% `" ~( I10.2.1 基础知识
0 B1 `1 d3 d) f1 @! o: P; T10.2.2 Python实现
) i9 r# r" [4 [7 J. A4 j+ q ^& E4 n10.2.3 C 实现 , c; p( x7 l( M! l l. U8 D7 M
10.3 谱残差显著性检测
' A* k$ ?+ H. A* _. F10.3.1 原理详解 + [) D+ z: _/ V+ T! ]) [, w8 A
10.3.2 Python实现
Y* W& V, E4 v/ k10.3.3 C 实现 % S F' W* n' N4 Q' F* K
10.4 卷积与傅里叶变换的关系
9 C- S r2 Q9 i y* l4 c10.4.1 卷积定理
; L& e" N5 z& i: d; k, j7 z10.4.2 Python实现
+ v& i3 R' L) m7 R; V2 Q10.5 通过快速傅里叶变换计算卷积 0 ^# x8 }! F# n) R7 C7 b7 `
10.5.1 步骤详解
' O0 L; E h3 A10.5.2 Python实现 5 e4 J0 l- |- Y6 a" A4 B
10.5.3 C 实现 0 T# \- x$ A0 Q/ d/ T; _3 R8 Y! Q
10.6 参考文献 $ b4 }/ G: f8 v" W5 ~% ?/ `
11 频率域滤波 ( ~ q& e2 i. h2 d& B4 M4 P
11.1 概述及原理详解
5 ]* K& R! W/ T* E, D' c11.2 低通滤波和高通滤波 5 @0 c% T- z2 K
11.2.1 三种常用的低通滤波器
3 b2 ]- `5 F! ~7 F' b0 n11.2.2 低通滤波的C 实现
( i* q6 K; ?9 b! _11.2.3 低通滤波的Python实现 ( Y# l+ T$ E8 @
11.2.4 三种常用的高通滤波器 7 k& B; T/ ?7 o& n( A! Y& A$ }, B' y
11.3 带通和带阻滤波 4 r& p+ Y/ R2 ~1 \
11.3.1 三种常用的带通滤波器 ) U' ^1 c' U6 f; v* L
11.3.2 三种常用的带阻滤波器 ' w9 B4 I) W; T @$ T4 r3 d" t
11.4 自定义滤波器
; z' l. u1 f& [- R# u \+ x& J11.4.1 原理详解 y# e) x/ u& l8 u. _( M
11.4.2 C 实现 1 P8 U8 m% Q% |7 B( h( R
11.5 同态滤波 ! C' b& A G) S( u- |% i. M
11.5.1 原理详解
' }. A* O' ^; X2 C& G11.5.2 Python实现
0 n8 y5 a9 J6 V ?# C# |11.6 参考文献
& A8 }* ^, e( X2 b* ?12 色彩空间 7 y: j, M/ D& o L0 V1 T- z. j4 w
12.1 常见的色彩空间
0 D* {. j! K6 f: i# `6 @12.1.1 RGB色彩空间 , ?2 v. p6 A" W' B& }, J- U: p
12.1.2 HSV色彩空间 % F) b# l9 r% @; z8 n6 ?6 C* i$ ]
12.1.3 HLS色彩空间
( F# D1 k3 }- s12.2 调整彩色图像的饱和度和亮度 " t, N) D! ^8 ]: b- Y
12.2.1 Python实现
# R& Q+ \% R& ~! `- X" U12.2.2 C 实现1 T- n' \9 o% n1 Y
+ y8 Q( R' ?7 P! T1 L" a0 O
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' g7 I o# }8 X6 B
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发表于 2018-4-29 00:40:00
