OpenCV2計算機視覺編程手冊

內(nèi)容概要

《OpenCV2計算機視覺編程手冊》以案例的形式介紹OpenCV 2.X的新特性和C++新接口，案例中包含具體的代碼與詳細的說明。本書很好地平衡了基礎(chǔ)知識與進階內(nèi)容，要求讀者具有基礎(chǔ)的C++知識。本書既適合想要學(xué)習(xí)計算機視覺的C++初學(xué)者，也適合專業(yè)的軟件開發(fā)人員。本書可作為高等院校計算機視覺課程的輔助教材，也可以作為圖像處理和計算機視覺領(lǐng)域研究人員的參考手冊。

作者簡介

作者：（加拿大）Robert Laganiere 譯者：張靜Robert Laganiere，加拿大渥太華教授，于1996年獲得蒙特利爾INRS-Telecommunications博士學(xué)位。他是計算機視覺領(lǐng)域的研究員，興趣包括食品分析、智能視覺監(jiān)控，以及基于圖像的建模。他是VIVA實驗室的聯(lián)合創(chuàng)始人，同時還是一家提供云端視頻監(jiān)控服務(wù)的公司的首席科學(xué)家。他與別人合著了Object-oriented Software Enginieering一書，由McGraw-Hill于2011年出版。

書籍目錄

第1章接觸圖像 1.1引 言 1.2安裝OpenCV庫 1.3使用MS Visual c++創(chuàng)建OpenCV工程 1.4使用Qt創(chuàng)建OpenCV項目 1.5載入、顯示及保存圖像 1.6使用Qt創(chuàng)建GUI應(yīng)用 第2章操作像素 2.1引 言 2.2存取像素值 2.3使用指針遍歷圖像 2.4使用迭代器遍歷圖像 2.5編寫高效的圖像遍歷循環(huán) 2.6遍歷圖像和鄰域操作 2.7進行簡單的圖像算術(shù) 2.8定義感興趣區(qū)域 第3章基于類的圖像處理 3.1引 言 3.2在算法設(shè)計中使用策略（Strategy）模式 3.3使用控制器（Controller）實現(xiàn)模塊間通信 3.4使用單件（Singleton）設(shè)計模式 3.5使用模型—視圖—控制器（Model—View—Controller）架構(gòu)設(shè)計應(yīng)用程序 3.6顏色空間轉(zhuǎn)換 第4章使用直方圖統(tǒng)計像素 4.1引言 4.2計算圖像的直方圖 4.3使用查找表修改圖像外觀 4.4直方圖均衡化 4.5反投影直方圖以檢測特定的圖像內(nèi)容 4.6使用均值漂移（Mean Shift）算法查找物體 4.7通過比較直方圖檢索相似圖片 第5章基于形態(tài)學(xué)運算的圖像變換 5.1引 言 5.2使用形態(tài)學(xué)濾波對圖像進行腐蝕、膨脹運算 5.3使用形態(tài)學(xué)濾波對圖像進行開閉運算 5.4使用形態(tài)學(xué)濾波對圖像進行邊緣及角點檢測 5.5使用分水嶺算法對圖像進行分割 5.6使用GrabCut算法提取前景物體 第6章圖像濾波 6.1引言 6.2使用低通濾波器 6.3使用中值濾波器 6.4使用方向濾波器檢測邊緣 6.5計算圖像的拉普拉斯變換 第7章提取直線、輪廓及連通區(qū)域 7.1引言 7.2使用Canny算子檢測輪廓 7.3使用霍夫變換檢測直線 7.4用直線擬合一組點 7.5提取連通區(qū)域的輪廓 7.6計算連通區(qū)域的形狀描述符 第8章檢測并匹配興趣點 8.1引 言 8.2檢測lJHarris角點 8.3檢澳IJFAST特征 8.4檢測尺度不變的SURF特征 8.5描述SuRF特征 第9章估算圖像問的投影關(guān)系 9.1引言 9.2相機標定 9.3計算一對圖像的基礎(chǔ)矩陣 9.4使用隨機采樣一致算法（RANSAC）進行圖像匹配 9.5計算兩幅圖之間的單應(yīng)矩陣 第10章處理視頻序列 10.1引言 10.2讀取視頻序列 10.3處理視頻幀 10.4寫入視頻序列 10.5跟蹤視頻中的特征點 10.6提取視頻中的前景物休

章節(jié)摘錄

版權(quán)頁：   插圖：   作用原理 在之前的秘訣中，我們學(xué)習(xí)到能夠從一組特征點的匹配中估算出與兩幅圖像相關(guān)的基礎(chǔ)矩陣。精確地說，這組匹配僅包含高質(zhì)量的匹配。然而，在實際應(yīng)用中，很難保證通過比較特征點描述子得到的匹配集是完全相同的。因此我們將使用RANSAC（RANdom SAmpling Consensus）策略來進行基礎(chǔ)矩陣的估算。 RANSAC算法的目的是從包含異常值的數(shù)據(jù)集中估算出給定的數(shù)學(xué)元素?；驹硎请S機地選取一些數(shù)據(jù)點，并且僅用它們來進行估算。選擇的數(shù)據(jù)點的個數(shù)應(yīng)當是可用于進行估算的最小數(shù)。對于基礎(chǔ)矩陣而言，8個匹配是最小數(shù)（事實上可以是7，但是8個點的線性算法計算更迅速）。一旦從這隨機的8個匹配中算出基礎(chǔ)矩陣，集合中所有剩下的匹配都將與矩陣對應(yīng)的極性約束進行測試。我們找到所有滿足該約束的匹配，它們對應(yīng)的特征非?？拷鼧O線。這些匹配組成了這個基礎(chǔ)矩陣的支持集合。 RANSAC算法背后最主要的想法是支持集合越大，得到正確矩陣的可能性就越大。顯而易見的，如果一個（或多個）隨機選擇的匹配是錯誤的，那么得到的基礎(chǔ)矩陣也是錯誤的，于是它的支持集合應(yīng)當很小。這個過程會重復(fù)數(shù)次，最后我們保留最大支持集合的矩陣作為最合適的。 因此，我們的目標是多次隨機挑選8個匹配，最終能夠得到8個足夠好的匹配提供我們一個較大支持集合。根據(jù)完整數(shù)據(jù)集中錯誤匹配的個數(shù)，挑選到8個正確數(shù)據(jù)的概率會不同。然而我們值得挑選的次數(shù)越多，我們從中得到至少一個優(yōu)質(zhì)匹配集合的概率就越大。更精確地，如果假設(shè)集合包含n％正確值，那么同時選中8個正確匹配的概率是8n。因此，包含至少一個錯誤匹配的概率是（1—8n）。如果我們挑選k次，至少出現(xiàn)一次包含8個正確結(jié)果的概率是1—（1—8n）k。這便是置信概率C，我們希望它盡可能地高。因此，當運行RANSAC算法時，我們需要確定k的數(shù)量以得到給定的置信等級。 在CV：：findFundamentalMat函數(shù)中使用RANSAC算法時，需要提供兩個額外的參數(shù)。第一個是置信等級，它決定迭代的次數(shù)。第二個是歸類為正確的點離極線的最大距離。因此，該函數(shù)返回一個字符類型的std：：vector，標志著對應(yīng)的匹配被識別為outlier（0）還是inlier（1）。 初始數(shù)據(jù)集中優(yōu)質(zhì)匹配的數(shù)量越大，RANSAC給出正確基礎(chǔ)矩陣的概率也越高。因此我們在調(diào)用CV：：findFundamentalMat之前便對數(shù)據(jù)集使用了多個濾波器。當然，你可以選擇跳過其中的一些步驟。這僅僅是如何在計算復(fù)雜性、最終匹配數(shù)目以及所需的置信等級之間進行平衡的問題。

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