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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++》# g4 h) q) J2 @* p" Y$ D8 u
java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
0 r, a( ?+ U7 Y" i. ~0 c- m# ]: t% m
: u3 |9 @, ~# v% [1 s作者：张平
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出版时间：2017-10-01 - X* N+ j$ Y8 f/ i% U# F) C
书籍价格：62.40元# ^6 \1 I& l0 g, ~/ p& q
6 I/ j: b, {1 P' V 7 H; y2 j' }, j: H% k9 Y& Z' p$ L
5 D' }( m. t. v/ R W6 _" K6 k
% F7 x! N) B. s6 H0 [
java电子书目录：7 ~ b. W' }# Y. `4 `/ W
1 OpenCV入门
- z+ `% W4 A! ~, ~( C9 A3 M1.1 初识OpenCV / v1 G$ ~7 X. k m, `/ O1 R4 l* h
1.1.1 OpenCV的模块简介 ! B+ ]% G+ v E `
1.1.2 OpenCV 2.4.13与3.2版本的区别
0 G' T4 c8 E9 S# k1.2 部署OpenCV
/ z; L) d* W6 A4 Q/ F1.2.1 在Visual Studio 2015中 配置OpenCV
, T+ n# \4 x$ Q1 i4 X* N1 d; A, K1.2.2 OpenCV 2.X C API的第一个示例 . _9 r' M. r- V4 j9 i C1 z
1.2.3 OpenCV 3.X C API的第一个示例 6 ~% i+ ~! A' O# }* j! I1 A
1.2.4 在Anaconda 2中配置OpenCV ) _8 a9 o/ f) o$ U2 A/ o; M: `8 c+ D
1.2.5 OpenCV 2.X Python API的第一个示例 - }& ]3 p7 @9 B$ a4 ~& M0 N' v
1.2.6 OpenCV 3.X Python API的第一个示例
/ I/ E: T' @6 u& z2 图像数字化
& `! @0 N4 H5 N* T- L2.1 认识Numpy中的ndarray
) Y ?/ o* t+ n, B# V2.1.1 构造ndarray对象
. x& T9 v" Z' ^" j; m7 }2.1.2 访问ndarray中的值
! u; m# q% X* }* ~; c) I2.2 认识OpenCV中的Mat类 # T" T3 a+ i1 i* \+ }) c1 e8 a, t
2.2.1 初识Mat
6 u+ _& o3 x. J( C+ O* i+ }; ^2.2.2 构造单通道Mat对象
; X. }% U" j" w/ f, M* c% G4 q2.2.3 获得单通道Mat的基本信息
$ T: [( S7 z) O9 E' m2.2.4 访问单通道Mat对象中的值 ; F5 Q+ Y- e, l5 |+ _' k7 p
2.2.5 向量类Vec 5 {. b3 [$ i, U. F/ `/ O
2.2.6 构造多通道Mat对象 # E6 C0 p1 e" @
2.2.7 访问多通道Mat对象中的值
& v9 e' q( G$ c7 {7 h9 R2.2.8 获得Mat中某一区域的值
# V7 l# J% o1 z0 T6 |# H4 [2.3 矩阵的运算 ' N0 h" ~: m/ t% P
2.3.1 加法运算
+ ~, q5 R6 C, p; [2.3.2 减法运算
" ?$ T* V3 Y0 f9 r, s2.3.3 点乘运算 5 X% D$ u+ B* G3 o* }) r8 B! Q1 B
2.3.4 点除运算 ; _* M# }" G# D; ?3 C' Y- ~3 z8 N
2.3.5 乘法运算
0 s: E7 ~. B P4 K" N7 |2.3.6 其他运算
" `+ A3 Z$ D+ w Z% m" }& V2.4 灰度图像数字化
% X3 r0 {! y. e2.4.1 概述 % N- `; \. `8 A
2.4.2 将灰度图像转换为Mat
b. J; Q3 h& i% D2.4.3 将灰度图转换为ndarray . F) f" z3 Q# e5 o# W
2.5 彩色图像数字化
3 K+ ~+ }, K+ I! v* y2 l# B& X; O# u2.5.1 将RGB彩色图像转换为多通道Mat ) H* t! t" B5 m( Y
2.5.2 将RGB彩色图转换为三维的ndarray 9 g/ N6 s% o% H
2.6 参考文献
& |. L7 r W+ I, ~5 l. a- b' O3 几何变换 * _; R3 C/ a. y4 Y( `* ~. x
3.1 仿射变换
# w8 ~; \; ]# w' w5 W3.1.1 平移
- S: q4 i4 h" d0 z! `3.1.2 放大和缩小
# c1 ?/ A5 Z6 X' W0 G5 {/ C6 C3.1.3 旋转
6 I2 q* `+ ?# D8 J5 q' h3.1.4 计算仿射矩阵
: U0 `; k# W6 Z/ a. h3.1.5 插值算法 ! Q( \/ S1 _0 P1 I. U' B
3.1.6 Python实现 2 a* s; ^/ s3 A/ F
3.1.7 C 实现
+ z: X$ ]: n/ ^6 g+ ]) `0 P0 n3.1.8 旋转函数rotate（OpenCV3.X新特性）
! n' P7 ?( P9 s4 X1 v$ `5 p3.2 投影变换
) a6 {8 M% m6 x" o+ v- l' w6 B3.2.1 原理详解
$ N9 S; h, j5 f3.2.2 Python实现
: U9 F1 e/ l+ u) S3.2.3 C 实现 6 o3 S$ J( s. P8 O+ {) G
3.3 极坐标变换 ) s! Z1 m) T/ _
3.3.1 原理详解
0 S4 Z. N4 U' V" s) O3.3.2 Python实现 ! `$ W4 b' t! y: i) d; X+ T# z
3.3.3 C 实现
$ t: z. H& ]; x/ V, _4 R) `2 x3.3.4 线性极坐标函数linearPolar（OpenCV 3.X新特性） 3 w" Q- C- Z8 E; z0 \( A( Y
3.3.5 对数极坐标函数logPolar（OpenCV 3.X新特性）
. W9 x& i$ ^0 A3 M3.4 参考文献
1 i* _5 S$ W5 g+ U7 ~* v# f3 l( k. q4 对比度增强
: A* r( q/ Z8 {; \2 @4.1 灰度直方图
9 X* N9 Z3 |0 m l7 p4.1.1 什么是灰度直方图 # Y. I6 \. X& J2 ~; B/ _
4.1.2 Python及C 实现 " Z' O0 X- c4 u9 n/ Q
4.2 线性变换 ; {: Q; |$ S7 u: S- o
4.2.1 原理详解
! t0 V* ]; u2 I6 C7 @4 ?4.2.2 Python实现
& V2 n- {7 O/ a$ w4.2.3 C 实现 6 J m2 H; n; j8 o4 c
4.3 直方图正规化 5 {) j0 T- L% X- W* m0 a( Z. `
4.3.1 原理详解 3 Z7 |. r5 h. L0 S& x
4.3.2 Python实现 / y% [% a1 V" D V/ @
4.3.3 C 实现
' x/ r6 P; V0 m) k4.3.4 正规化函数normalize " d8 K, s9 V' O& z& m3 l
4.4 伽马变换 4 e4 T; j" \5 m& k. z' B
4.4.1 原理详解
0 R b* D) V, {4 X$ j) j- I G4.4.2 Python实现 ( b2 m2 _7 i& N6 Y2 }# Q
4.4.3 C 实现
. [2 ?8 [ q5 d. Z1 ~7 x4.5 全局直方图均衡化
Y, D% v* {0 I2 G$ A; R4.5.1 原理详解 1 l) f4 D& @& j7 N
4.5.2 Python实现 % K7 ^, G p/ z6 T/ f2 B& c
4.5.3 C 实现 : v& K- y# c% m4 a9 d+ s
4.6 限制对比度的自适应直方图均衡化
8 L7 h" H/ K1 n8 k! {9 l4.6.1 原理详解
5 S, b' [6 _- m( x# C Q% `4.6.2 代码实现 : p/ R+ v0 i4 ~
4.7 参考文献 , Z- s, s9 B0 O
5 图像平滑 ) w2 W) d' v7 J* v- p; u: o
5.1 二维离散卷积
7 t) W9 m8 n, {- k( @% d3 ]4 m5.1.1 卷积定义及矩阵形式
1 m$ G. t* ~5 [' i$ m1 J n6 n5.1.2 可分离卷积核
8 l2 S! s9 `7 _, J: N2 t8 ~$ z9 J5.1.3 离散卷积的性质
. w6 {' K: t# P4 }8 Q4 N9 H0 a5.2 高斯平滑 9 m& v3 {* U6 u1 G. b
5.2.1 高斯卷积核的构建及分离性 * K: k1 y E( D
5.2.2 高斯卷积核的二项式近似 ; }3 C6 X7 T+ } @
5.2.3 Python实现
: S% t4 w8 x6 E! \; z( a+ l5.2.4 C 实现
8 w# P# B# S: d6 f3 U. T! I( l5.3 均值平滑
: S, t( \$ k: G5 I9 s5 t5.3.1 均值卷积核的构建及分离性 / m! Z' R9 i" c& }
5.3.2 快速均值平滑
: \- n D1 i( B. w) M8 A5.3.3 Python实现 / y4 V$ Y9 v0 i9 G! d+ z$ ]- M
5.3.4 C 实现
6 U5 U4 B7 ]4 ^ x/ c) J5.4 中值平滑
- `0 Z3 U; B+ f" [( A8 w5.4.1 原理详解 8 I2 e8 n+ m& ]% z2 @
5.4.2 Python实现
7 u- E! G* E; y7 g5.4.3 C 实现
7 z7 q" n+ J4 w/ y8 Z3 _' S" F5.5 双边滤波
% A& r1 X7 l( E5 H4 t% z' q. o5.5.1 原理详解
- n* z4 }/ o- ]+ L4 t- T5.5.2 Python实现
5 A N6 f. l9 g5.5.3 C 实现
* n! [9 Y7 }, U3 b4 o5.6 联合双边滤波
2 z- O3 l' f: r7 C8 X% `5.6.1 原理详解
0 J- P" _1 a5 x/ E5.6.2 Python实现 9 K- T+ D0 C! N4 d8 F' J; ]: ~" p
5.6.3 C 实现 4 C8 H d' T* G" R2 j
5.7 导向滤波
/ y% Z# l2 l0 H# l: ]5.7.1 原理详解 L. U; J) t9 d% I
5.7.2 Python实现 . p0 W: s2 q4 t! K/ M* F) q% r8 l- U
5.7.3 快速导向滤波 ) x* g. Y+ s V4 l$ _
5.7.4 C 实现
6 H/ W; @ X7 A* t0 ]4 B5.8 参考文献
+ u9 A$ c* }' S! r1 }) c6 P6 阈值分割 ( I) f* f: }- d) \7 r) M7 Y6 j9 g
6.1 方法概述 $ ~; }" [2 O! a3 C: s0 D
6.1.1 全局阈值分割 K) U" N) p. j
6.1.2 阈值函数threshold（OpenCV3.X新特性）
0 |- ]* y1 J* c3 N6.1.3 局部阈值分割 5 E9 W8 _2 t4 a5 q
6.2 直方图技术法 , w4 h5 ^0 A- M# \
6.2.1 原理详解 9 f& z) g% A, m' l
6.2.2 Python实现 / {1 U Q: c4 t8 f5 `6 ^4 s- z8 C
6.2.3 C 实现
5 c* C' B& z2 ?% D* O6.3 熵算法 $ l. K1 Y6 I7 C2 ^
6.3.1 原理详解
* u; G8 ~4 I" Y) g. m( H' v6 l6.3.2 代码实现 : u6 w, O/ B) a' m" X
6.4 Otsu阈值处理
3 g$ @+ N/ H4 w; \! B6.4.1 原理详解 , S4 } y9 i; X( t* K/ I6 W
6.4.2 Python实现
; K" C( r! N4 z0 k6.4.3 C 实现 + \' G: {9 ]% |% L1 x% K
6.5 自适应阈值 + O/ n8 F) `: z' o$ ~) y
6.5.1 原理详解 , [+ _ e6 H; d7 |
6.5.2 Python实现 & b3 Z$ |; M7 z+ ^3 _% x" ]8 y o
6.5.3 C 实现
0 v$ Z( p! U9 |6.6 二值图的逻辑运算
g. j( |6 [9 R+ n/ v7 c: V% K1 }6 s6.6.1 “与”和“或”运算 ) N3 V* L- K" c% L4 r& h
6.6.2 Python实现 8 {: q! Q% q3 R$ X, z
6.6.3 C 实现
* j) R t# e0 X/ e. y; n0 B/ Q6.7 参考文献
# K2 I/ S5 O1 k% A* Z' e7 形态学处理
) Z& q2 q* x% }2 F* B7.1 腐蚀 . ^6 h' q* u5 \7 k) f4 j( N3 j+ b
7.1.1 原理详解
1 @% L5 k+ j, \2 U; H& k+ N7.1.2 实现代码及效果
5 h+ l) [! i- C" h0 g7.2 膨胀 2 ]' V8 c5 y2 H( f- `( q: n
7.2.1 原理详解
5 Y. N1 A3 `4 Z7.2.2 Python实现
7 R4 n' q& M: P; o4 d7.2.3 C 实现
8 p5 x. {# I! z: p; ~5 O7.3 开运算和闭运算 0 w7 W% t( I. d1 K- q9 u7 c
7.3.1 原理详解
# \, C' J+ m+ _7 Q: O7.3.2 Python实现
/ E9 @* e7 J5 E% P/ [7.4 其他形态学处理操作
5 P- D+ y; ]" w2 p. Z7.4.1 顶帽变换和底帽变换 : C3 ]4 A# D. B. j# c4 i- D: g: j9 t
7.4.2 形态学梯度
* W3 c8 y- S& o5 y7.4.3 C 实现 . J8 P, X' I! Q: [# m1 N, u
8 边缘检测
- }+ K, i0 q& i: m u8.1 Roberts算子
v- ^' }( E. i, Q# R9 _8.1.1 原理详解
' p, ]! A/ X' Y. x1 U+ q+ T+ a8.1.2 Python实现
% Y9 _. U: z# l' m8.1.3 C 实现
4 N% r$ a- U* c7 y8.2 Prewitt边缘检测
& |2 u# S) v5 G' [8.2.1 Prewitt算子及分离性 . R" I" m5 k# o1 d- o4 [ z
8.2.2 Python实现
$ }+ f: Q- ^3 a K8.2.3 C 实现
0 K; B. V. ]7 T( O! C8.3 Sobel边缘检测 n* H* j' {9 m+ S, e. I
8.3.1 Sobel算子及分离性
3 l* D7 Q5 d$ F# H8 V8.3.2 构建高阶的Sobel算子 ( G) k6 S2 ?5 Y* i# b& x& @
8.3.3 Python实现 0 `" ^9 K& E' m( G
8.3.4 C 实现 - J& D# G9 q) @ Z6 T
8.4 Scharr算子 8 t8 V6 F7 q# J. t) m. u
8.4.1 原理详解 - I" K) I- v5 B1 O2 Q0 P9 w
8.4.2 Python实现 : U4 ?$ ]+ f: }7 Y: j7 T4 A! e' R
8.4.3 C 实现
: i+ x& U0 j0 E5 c- h8.5 Kirsch算子和Robinson算子
3 \+ }& b0 P; o8 i( F0 _8.5.1 原理详解 . b8 N+ X" P1 C$ {4 m. \9 }7 |
8.5.2 代码实现及效果
) q6 Y0 K% b6 J3 `* E8 q8.6 Canny边缘检测 3 Y% `2 r; B6 u" q* {) B# d$ Q3 i5 U
8.6.1 原理详解 ; i9 u$ q/ g/ A) ]3 M3 \# k+ O( H
8.6.2 Python实现
$ W* h5 ]4 E8 i% d8 i8.6.3 C 实现
" x& ^- U3 z% ]% @6 O8.7 Laplacian算子
; _2 ~9 E5 P8 ~* c* Q, [: B8.7.1 原理详解
) E* I1 j' j0 ?! x9 \8.7.2 Python实现 ! S4 ^0 {( S0 D
8.7.3 C 实现 $ ]' p# g0 ~, R6 F
8.8 高斯拉普拉斯（LoG）边缘检测 + k) ]9 x. @- W* [
8.8.1 原理详解
/ H2 {% J- ?9 R" u( e8.8.2 Python实现 + ]! [! T$ X) ?& }
8.8.3 C 实现
! [ s4 K: p. x. W5 `/ l8.9 高斯差分（DoG）边缘检测 4 i2 \/ p. g* n4 P1 E* ^
8.9.1 高斯拉普拉斯与高斯差分的关系 5 ~6 n# T- C6 [
8.9.2 Python实现 0 v9 l$ @, T6 d9 B
8.9.3 C 实现
$ \' m, e+ V' |9 ^2 a8.10 Marr-Hildreth边缘检测 9 z) q- U' J: i6 [. h
8.10.1 算法步骤详解
" ~, h! r5 q8 ], i: Z( n( E8.10.2 Pyton实现 ( `7 S. q: F) ]' F( u1 n
8.10.3 C 实现 ; ]2 T: j# S \3 A! @
8.11 参考文献 & a/ }- d, W* E; l' Q
9 几何形状的检测和拟合
" r9 C1 T1 d( T) m1 E, O- n5 B9.1 点集的最小外包 5 Z( n) Z8 u8 f* Y
9.1.1 最小外包旋转矩形
3 U4 z8 x+ o2 ?3 ^: b9.1.2 旋转矩形的4个顶点（OpenCV 3.X新特性）
7 x. {6 ]' m3 B9.1.3 最小外包圆
, Y2 y. u6 C+ r2 O2 a% ~9.1.4 最小外包直立矩形（OpenCV 3.X新特性） ( `, t0 r' q) L5 o& }
9.1.5 最小凸包
9 g( @' o; q! X9.1.6 最小外包三角形（ OpenCV 3.X新特性）
+ {' i: v. [$ t4 ]) }! t9.2 霍夫直线检测
! {' b) [, D3 m, o4 [9.2.1 原理详解 # f* {' I2 A# y V
9.2.2 Python实现 ) ?9 G5 Z9 w9 k! p* h- a
9.2.3 C 实现 # U( t$ n; E T7 z2 |
9.3 霍夫圆检测
' X5 O3 X# f+ U4 i; P# @4 `% _$ T9.3.1 标准霍夫圆检测 6 ^* T% P: k7 m; o7 p M
9.3.2 Python实现 , S3 j! q. a/ u3 v$ ]
9.3.3 基于梯度的霍夫圆检测 ) \* O1 |0 E% N
9.3.4 基于梯度的霍夫圆检测函数HoughCircles
8 n, Y" f) S/ t$ y9.4 轮廓
6 {! T, l- s) L2 z6 [9.4.1 查找、绘制轮廓
0 O4 q, B7 ]0 I) [) t2 J( M9.4.2 外包、拟合轮廓 ; ?2 j# Z2 v# w/ B) d
9.4.3 轮廓的周长和面积
* H. E: n* J) Q# o9 v7 t9.4.4 点和轮廓的位置关系 ( }5 ]. d6 m( D/ d
9.4.5 轮廓的凸包缺陷
: q( s& Y6 k8 Z9.5 参考文献
, W; R8 w6 c0 S# c) \10 傅里叶变换
7 p5 a2 ]% o: A( n8 r( [7 N3 H n" c10.1 二维离散的傅里叶（逆）变换 3 ]4 ]3 g* x7 A/ K& A9 A" a
10.1.1 数学理解篇
/ U- a9 z4 y# v) i9 P3 C( u10.1.2 快速傅里叶变换 6 f: i* ]6 S) W
10.1.3 C 实现
+ ]0 \9 m8 t: e6 E. k. A6 K9 H10.1.4 Python实现
7 |* j1 G3 H( a$ O: m' g8 ]( l* H10.2 傅里叶幅度谱与相位谱 * |+ N9 C6 y2 z6 r& l
10.2.1 基础知识 5 [3 |+ {) N3 a8 r. k4 P
10.2.2 Python实现
5 a0 \* g p1 ?8 X- B- r: J, g10.2.3 C 实现 , i. I D. E/ [3 W1 O4 l8 S
10.3 谱残差显著性检测 $ k$ N3 c6 n. J4 t) p; y2 I
10.3.1 原理详解 $ p9 L' o" \8 z) F
10.3.2 Python实现 + o* J6 m6 _& _5 w$ K0 v6 a7 d& ^
10.3.3 C 实现 ; j6 |* o9 [) v. ~# w# D) ~
10.4 卷积与傅里叶变换的关系 , ?1 V- e6 `; L# u' B7 ~, j4 M9 S6 H
10.4.1 卷积定理
- b* l: I( l0 O$ @! A- R C6 |10.4.2 Python实现 * c, ^ E" f) X+ a* M) k' X7 Z
10.5 通过快速傅里叶变换计算卷积 ; ~) B& ~8 F2 N" ]
10.5.1 步骤详解 # |# @+ E# d/ D
10.5.2 Python实现 ! g0 _/ [; R, V
10.5.3 C 实现 ) U8 I; n! X# }1 c
10.6 参考文献
3 Z! `7 N* b F; `3 J11 频率域滤波
+ Y- ?; s ~$ V) U w: N11.1 概述及原理详解 0 i" ^2 G& c( H" G, V% z; p
11.2 低通滤波和高通滤波 ) M- m$ N' K0 q. _
11.2.1 三种常用的低通滤波器
5 z# b1 f L+ z9 e11.2.2 低通滤波的C 实现
( g' h% N/ b, j11.2.3 低通滤波的Python实现
% S$ l, e+ ^" B5 [" c11.2.4 三种常用的高通滤波器
( l' U6 u2 s/ J$ a11.3 带通和带阻滤波 * I; ?5 H3 g: o* \, x" |0 C p
11.3.1 三种常用的带通滤波器
( ]4 H9 u$ C8 R! _* O& I, v11.3.2 三种常用的带阻滤波器
- K# a* ^0 J. S, q; g! n$ y11.4 自定义滤波器
6 `. L0 h g" q1 A0 y! G( y11.4.1 原理详解
7 l9 j$ S& R x' S C11.4.2 C 实现 ) y& o4 i3 u5 i, @8 i$ X
11.5 同态滤波 6 n E m# k. z- r5 I. G
11.5.1 原理详解 ) K' ^- a2 s, C
11.5.2 Python实现 , \. w2 e* ^/ b8 R3 a
11.6 参考文献 3 V6 o p N1 q, P! V
12 色彩空间
- J1 V+ ^; x0 g6 r! |12.1 常见的色彩空间 ; @) [+ _6 s$ J, d2 _1 e5 ?; x
12.1.1 RGB色彩空间 , r" a4 s9 v: e' {6 W
12.1.2 HSV色彩空间 g; M* q# V ?6 W3 O! b9 P1 h1 ~
12.1.3 HLS色彩空间 0 |3 t6 y7 i0 y1 o
12.2 调整彩色图像的饱和度和亮度
! b. e' g M; v7 C12.2.1 Python实现 8 A' {/ t: O. U* i( `" X
12.2.2 C 实现
, u$ R0 { R3 c f& b6 s# v' c2 n2 W+ ]' X
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. v+ J; Y! |) j
9 j( i5 Z: g3 ~# P4 _# o$ z
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发表于 2018-4-29 00:40:00
