基于OpenCV的計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)實(shí)現(xiàn)

內(nèi)容概要

OpencV是用來(lái)實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)視覺(jué)相關(guān)技術(shù)的開放源碼工作庫(kù)，是計(jì)算機(jī)視覺(jué)、圖像處理、模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、信號(hào)處理、視頻監(jiān)控、科學(xué)可視化等相關(guān)從業(yè)人員的好工具。本書介紹了大約200多個(gè)典型的技術(shù)問(wèn)題，覆蓋了基于OpenCV基礎(chǔ)編程的主要內(nèi)容，利用大量生動(dòng)有趣的編程案例和編程技巧，從解決問(wèn)題和答疑解惑入手，以因特網(wǎng)上最新資料為藍(lán)本，深入淺出地說(shuō)明了OpenCV中最典型和用途最廣的程序設(shè)計(jì)方法。全書結(jié)構(gòu)清晰、合理，范例實(shí)用、豐富，理論結(jié)合實(shí)踐，即使讀者只是略懂計(jì)算機(jī)視覺(jué)原理，也能人手對(duì)相關(guān)理論方法直接進(jìn)行編碼實(shí)現(xiàn)。    本書可供廣大科研人員、工程技術(shù)人員、高校相關(guān)專業(yè)師生及計(jì)算機(jī)視覺(jué)和圖像編程愛(ài)好者閱讀參考。

書籍目錄

前言第一章  使用OpenCV實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)  1.1  計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)  1.2  什么是OpenCV  1.3  基于OpenCV庫(kù)的編程方法  本章小結(jié)第二章  OpenCV的編程環(huán)境  2.1  OpenCV環(huán)境介紹  2.2  OpenCV的體系結(jié)構(gòu)  2.3  OpenCV實(shí)例演示  本章小結(jié)第三章  OpenCV編程風(fēng)格  3.1  命名約定  3.2　結(jié)構(gòu)  3.3　函數(shù)接口設(shè)計(jì)  3.4　函數(shù)實(shí)現(xiàn)  3.5　代碼布局  3.6　移植性  3.7　文件操作  3.8　文檔編寫  本章小結(jié)第四章　數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)  4.1　基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)  4.2　數(shù)組有關(guān)的操作  4.3　動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)  本章小結(jié)第五章　數(shù)據(jù)交互  5.1　繪圖函數(shù)  5.2　文件存儲(chǔ)  5.3　運(yùn)行時(shí)類型信息和通用函數(shù)  5.4　錯(cuò)誤處理函數(shù)  5.5　系統(tǒng)函數(shù)  本章小結(jié)第六章　圖像處理  6.1　邊緣檢測(cè)  6.2　直方圖  6.3　Hough變換  6.4　幾何變換  6.5　形態(tài)學(xué)  本章小結(jié)第七章　結(jié)構(gòu)與識(shí)別  7.1　輪廓處理函數(shù)  7.2　計(jì)算幾何  7.3　平面劃分  7.4　目標(biāo)檢測(cè)函數(shù)  7.5　生成與控制貝塞爾曲線  7.6　用OpenCV進(jìn)行人臉檢測(cè)  本章小結(jié)第八章  圖形界面（HighGUI）  8.1  讀取和保存圖像  8.2  OpenCV中的實(shí)用系統(tǒng)函數(shù)  本章小結(jié)第九章  視頻處理（CvCAM）  9.1  使用HighGUI對(duì)視頻進(jìn)行讀寫處理  9.2  CvCam對(duì)攝像頭和視頻流的使用  本章小結(jié)第十章  OpenCV附加庫(kù)第一部分  10.1  附加庫(kù)介紹  10.2  形態(tài)學(xué)（morhing functions）  本章小結(jié)第十一章  OpenCV附加庫(kù)第二部分——隱馬爾可夫模型  11.1　隱馬爾可夫模型概述  11.2　隱馬爾可夫模型中的基本結(jié)構(gòu)與函數(shù)介紹  11.3　隱馬爾可夫模型中的函數(shù)介紹  11.4　人臉識(shí)別工具  本章小結(jié)第十二章　核心庫(kù)綜合例程  12.1　檢測(cè)黑白格標(biāo)定板內(nèi)指定矩形區(qū)域內(nèi)的角點(diǎn)  12.2　解線性標(biāo)定方程組程序  本章小結(jié)第十三章　運(yùn)動(dòng)與跟蹤  13.1　圖像統(tǒng)計(jì)的累積函數(shù)  13.2　運(yùn)動(dòng)模板函數(shù)  13.3　對(duì)象跟蹤  13.4　光流  13.5　預(yù)估器  13.6  Kalman濾波器跟蹤示例  13.7  用Snake方法檢測(cè)可變形體的輪廓  13.8  運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤與檢測(cè)  本章小結(jié)第十四章　立體視覺(jué)第一部分——照相機(jī)定標(biāo)  14.1　坐標(biāo)系介紹  14.2　透視投影矩陣的獲得  14.3　攝像機(jī)參數(shù)的獲取  14.4　徑向畸變的校正  14.5　使用OpenCV及CVUT進(jìn)行攝像機(jī)定標(biāo)  14.6　OpenCV中的定標(biāo)函數(shù)  14.7　CVUT介紹  本章小結(jié)第十五章　立體視覺(jué)第二部分——三維重建  15.1　極線幾何  15.2　特征點(diǎn)匹配  15.3　三維重建  15.4　OpenCV中相關(guān)函數(shù)介紹  本章小結(jié)第十六章　立體視覺(jué)第三部分——三維重建算法  16.1　圖像校正  16.2　已校正圖像的快速三維重建  16.3  Birchfield算法  16.4  OpenCV中相關(guān)函數(shù)介紹  本章小結(jié)第十七章  立體視覺(jué)第四部分——立體視覺(jué)實(shí)例  17.1  圖像校正實(shí)例代碼  17.2  基于窗口的稀疏點(diǎn)匹配及三維重建之一  17.3  基于窗口的稀疏點(diǎn)匹配及三維重建之二  17.4  Birchfield算法的OpenCV實(shí)現(xiàn)  本章小結(jié)第十八章  常見(jiàn)問(wèn)題解疑  18.1  安裝與編譯出錯(cuò)解決方法  18.2  OpenCV庫(kù)基本技術(shù)問(wèn)題  18.3  OpenCV在Linux下的相關(guān)問(wèn)題  18.4  OpenCV庫(kù)中的陷阱和bug  本章小結(jié)參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

　　第一章　使用OpenCV實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)　　本章首先介紹了計(jì)算機(jī)視覺(jué)的概念及其現(xiàn)狀和應(yīng)用，然后對(duì)OpenCV作了簡(jiǎn)要的介紹，并指導(dǎo)讀者如何養(yǎng)成良好的編程習(xí)慣以達(dá)到高效率的編程，最后介紹基于開源代碼OpenCV進(jìn)行程序開發(fā)的基本方法。此外還給出了用OpenCV編程時(shí)常用的資料信息及網(wǎng)絡(luò)資源鏈接。　　1.1　計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)　　人眼與大腦的協(xié)作使得人們可以獲取、處理及理解視覺(jué)信息。人類利用視覺(jué)感知外界環(huán)境信息的效率很高，事實(shí)上人類獲取的環(huán)境信息中80％左右是通過(guò)視覺(jué)得到的。視覺(jué)信息來(lái)自于環(huán)境中的可見(jiàn)光：環(huán)境中的物體在可見(jiàn)光照射下，在人眼的視網(wǎng)膜上形成圖像，通過(guò)感光細(xì)胞轉(zhuǎn)換為神經(jīng)脈沖信號(hào)并通過(guò)神經(jīng)纖維傳人大腦皮層進(jìn)行處理與理解。所以，視覺(jué)并不僅指對(duì)光信號(hào)的感受，它包括對(duì)視覺(jué)信息的獲取、傳輸、處理、儲(chǔ)存以及理解的全過(guò)程。那么，究竟什么是計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)呢?　　1.1.1　計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)　　近年來(lái)，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)的迅猛發(fā)展，人們用攝像機(jī)獲取環(huán)境圖像并將其轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào)，且利用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)對(duì)視覺(jué)信息處理的全過(guò)程，這就是計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的起源?！　∮?jì)算機(jī)視覺(jué)成為一門獨(dú)立的學(xué)科，至少可以從美國(guó)麻省理工學(xué)院（MIT）Marr教授這一代人所做的奠基工作開始追溯，因此這門學(xué)科至少已有二三十年的歷史。20世紀(jì)50年代歸人模式識(shí)別——主要集中在二維圖像分析和識(shí)別上，例如，光學(xué)字符識(shí)別、工件表面、顯微圖片和航空?qǐng)D片的分析和解釋等。60年代MIT的RO—berts通過(guò)計(jì)算機(jī)程序從數(shù)字圖像中提取出諸如立方體、楔形體、棱柱體等多面體的三維結(jié)構(gòu)，并對(duì)物體形狀及物體的空間關(guān)系進(jìn)行描述。Roberts的研究工作開創(chuàng)了以理解三維場(chǎng)景為目的的三維計(jì)算機(jī)視覺(jué)的研究，Roberts對(duì)積木世界的創(chuàng)造性研究給人們以極大的啟發(fā)。許多人相信，一旦由白色積木玩具組成的三維世界可以被理解，則可以推廣到理解更復(fù)雜的三維場(chǎng)景。在70年代，已經(jīng)出現(xiàn)了一些視覺(jué)應(yīng)用系統(tǒng)。70年代中期麻省理工學(xué)院人工智能（AI）實(shí)驗(yàn)室正式開設(shè)“機(jī)器視覺(jué)”（machine vision）課程，由Horn教授講授。

編輯推薦

　　本書內(nèi)容共分18章，涉及200多個(gè)技術(shù)問(wèn)題，覆蓋了基于OpenCV基礎(chǔ)編程的大部分內(nèi)容。利用大量生動(dòng)有趣的編程案例、編程技巧，從答疑解惑和解決問(wèn)題入手，以因特網(wǎng)上最新資料為藍(lán)本，以簡(jiǎn)潔明快的語(yǔ)言、清晰直觀的條理，全面地對(duì)OpenCV編程過(guò)程中常見(jiàn)問(wèn)題及故障給予了具體解決辦法和答案。深入淺出地說(shuō)明了OpenCV中最典型和用途最廣的程序設(shè)計(jì)方法。并且結(jié)合作者所在計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究團(tuán)隊(duì)多年來(lái)的研究實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)對(duì)各個(gè)專題作較全面的解述。

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