《基于OpenCV的计算机视觉技术实现》介绍了大约200多个典型的技术问题,覆盖了基于OpenCV基础编程的主要内容,利用大量生动有趣的编程案例和编程技巧,从解决问题和答疑解惑入手,以因特网上最新资料为蓝本,深入浅出地说明了OpenCV中最典型和用途最广的程序设计方法。
《基于OpenCV的计算机视觉技术实现》结构清晰、合理,范例实用、丰富,理论结合实践,即使读者只是略懂计算机视觉原理,也能人手对相关理论方法直接进行编码实现。本书可供广大科研人员、工程技术人员、高校相关专业师生及计算机视觉和图像编程爱好者阅读参考。
目录:
前言第一章使用OpenCV实现计算机视觉技术
1.1计算机视觉技术
1.2什么是OpenCV
1.3基于OpenCV库的编程方法
本章小结
第二章OpenCV的编程环境
2.1OpenCV环境介绍
2.2OpenCV的体系结构
2.3OpenCV实例演示
本章小结
第三章OpenCV编程风格
3.1命名约定
3.2 结构
3.3 函数接口设计
3.4 函数实现
3.5 代码布局
3.6 移植性
3.7 文件操作
3.8 文档编写
本章小结
第四章 数据结构
4.1 基本数据结构
4.2 数组有关的操作
4.3 动态结构
本章小结
第五章 数据交互
5.1 绘图函数
5.2 文件存储
5.3 运行时类型信息和通用函数
5.4 错误处理函数
5.5 系统函数
本章小结
第六章 图像处理
6.1 边缘检测
6.2 直方图
6.3 Hough变换
6.4 几何变换
6.5 形态学
本章小结
第七章 结构与识别
7.1 轮廓处理函数
7.2 计算几何
7.3 平面划分
7.4 目标检测函数
7.5 生成与控制贝塞尔曲线
7.6 用OpenCV进行人脸检测
本章小结
第八章图形界面(HighGUI)
8.1读取和保存图像
8.2OpenCV中的实用系统函数
本章小结
第九章视频处理(CvCAM)
9.1使用HighGUI对视频进行读写处理
9.2CvCam对摄像头和视频流的使用
本章小结
第十章OpenCV附加库第一部分
10.1附加库介绍
10.2形态学(morhingfunctions)
本章小结
第十一章OpenCV附加库第二部分——隐马尔可夫模型
11.1 隐马尔可夫模型概述
11.2 隐马尔可夫模型中的基本结构与函数介绍
11.3 隐马尔可夫模型中的函数介绍
11.4 人脸识别工具
本章小结
第十二章 核心库综合例程
12.1 检测黑白格标定板内指定矩形区域内的角点
12.2 解线性标定方程组程序
本章小结
第十三章 运动与跟踪
13.1 图像统计的累积函数
13.2 运动模板函数
13.3 对象跟踪
13.4 光流
13.5 预估器
13.6Kalman滤波器跟踪示例
13.7用Snake方法检测可变形体的轮廓
13.8运动目标跟踪与检测
本章小结
第十四章 立体视觉第一部分——照相机定标
14.1 坐标系介绍
14.2 透视投影矩阵的获得
14.3 摄像机参数的获取
14.4 径向畸变的校正
14.5 使用OpenCV及CVUT进行摄像机定标
14.6 OpenCV中的定标函数
14.7 CVUT介绍
本章小结
第十五章 立体视觉第二部分——三维重建
15.1 极线几何
15.2 特征点匹配
15.3 三维重建
15.4 OpenCV中相关函数介绍
本章小结
第十六章 立体视觉第三部分——三维重建算法
16.1 图像校正
16.2 已校正图像的快速三维重建
16.3Birchfield算法
16.4OpenCV中相关函数介绍
本章小结
第十七章立体视觉第四部分——立体视觉实例
17.1图像校正实例代码
17.2基于窗口的稀疏点匹配及三维重建之一
17.3基于窗口的稀疏点匹配及三维重建之二
17.4Birchfield算法的OpenCV实现
本章小结
第十八章常见问题解疑
18.1安装与编译出错解决方法
18.2OpenCV库基本技术问题
18.3OpenCV在Linux下的相关问题
18.4OpenCV库中的陷阱和bug
本章小结
参考文献