出版時間:2009-10 出版社:清華大學出版社 作者:Gary Bradski,Adrian Kaehler 頁數(shù):601 字數(shù):769000 譯者:于仕琪,劉瑞禎
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內(nèi)容概要
計算機視覺是在圖像處理的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的新興學科。OpenCV是一個開源的計算機視覺庫,是英特爾公司資助的兩大圖像處理利器之一。它為圖像處理、模式識別、三維重建、物體跟蹤、機器學習和線性代數(shù)提供了各種各樣的算法。
本書由OpenCV發(fā)起人所寫,站在一線開發(fā)人員的角度用通俗易懂的語言解釋了OpenCV的緣起和計算機視覺基礎(chǔ)結(jié)構(gòu),演示了如何用OpenCV和現(xiàn)有的自由代碼為各種各樣的機器進行編程,這些都有助于讀者迅速入門并漸入佳境,興趣盎然地深入探索計算機視覺領(lǐng)域。
本書可作為信息處理、計算機、機器人、人工智能、遙感圖像處理、認知神經(jīng)科學等有關(guān)專業(yè)的高年級學生或研究生的教學用書,也可供相關(guān)領(lǐng)域的研究工作者參考。
透過本書,您將置身于迅速發(fā)展的計算機視覺領(lǐng)域。本書由自由開源OpenCV的發(fā)起人所著,介紹了計算機視覺,并通過實例演示了如何快速生成這樣的應用——能使計算機“看到”并根據(jù)由此獲取的數(shù)據(jù)做出決策。
計算機視覺無處不在,安全系統(tǒng)、制造檢驗系統(tǒng)、醫(yī)學圖像分析、無人機等都可以見到它的蹤影。它與Google Map和Google
Earth緊密結(jié)合,它檢查LCD屏幕上的像素,它確保襯衫上的每個針腳都能完全縫合。OpenCV提供了一個簡易好用的計算機視覺框架和一個豐富的庫,后者包含500多個可實時運行視覺代碼的函數(shù)。
透過各章提供的練習,任何一個開發(fā)人員或愛好者都可以迅速掌握如何使用這個框架。本書特色主題如下:
透徹介紹OpenCV
從攝像機獲取輸入
圖像的變換
圖像的分割和形狀的匹配
模式識別,包括人臉檢測
二維和三維場景中的跟蹤監(jiān)測
根據(jù)立體視覺進行三維重構(gòu)
機器學習算法
“讓機器來看”是一個富有挑戰(zhàn)但也很有意思的目標。不管是想構(gòu)建簡單的視覺應用,還是復雜的視覺應用,都離不開這本入門必備參考,拿起它,開始愉快的學習之旅吧!
作者簡介
Gary Rost Bradski博士是斯坦福大學人工智能實驗室計算機科學系的顧問教授,同時也是Willow
Garage的資深科學家,Willow Garage是一家機器人研究機構(gòu)/孵化器。
書籍目錄
出版前言
譯者序
寫在前面的話
前言
第1章 概述
什么是OpenCV
OpenCV的應用領(lǐng)域
什么是計算機視覺
OpenCV的起源
下載和安裝OpenCV
通過SVN獲取最新的OpenCV代碼
更多OpenCV文檔
OpenCV的結(jié)構(gòu)和內(nèi)容
移植性
練習
第2章 OpenCV入門
開始準備
初試牛刀—— 顯示圖像
第二個程序—— 播放AVI視頻
視頻播放控制
一個簡單的變換
一個復雜一點的變換
從攝像機讀入數(shù)據(jù)
寫入AVI視頻文件
小結(jié)
練習
第3章 初探OpenCV
OpenCV的基本數(shù)據(jù)類型
CvMat矩陣結(jié)構(gòu)
IplImage數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
矩陣和圖像操作
繪圖
數(shù)據(jù)存儲
集成性能基元
小結(jié)
練習
第4章 細說HighGUI
一個可移植的圖形工具包
創(chuàng)建窗口
載入圖像
顯示圖像
視頻的處理
ConvertImage函數(shù)
練習
第5章 圖像處理
綜述
平滑處理
圖像形態(tài)學
漫水填充算法
尺寸調(diào)整
圖像金字塔
閾值化
練習
第6章 圖像變換
概述
卷積
梯度和Sobel導數(shù)
拉普拉斯變換
Canny算子
霍夫變換
重映射
拉伸、收縮、扭曲和旋轉(zhuǎn)
CartToPolar與PolarToCart
LogPolar
離散傅里葉變換(DFT)
離散余弦變換(DCT)
積分圖像
距離變換
直方圖均衡化
練習
第7章 直方圖與匹配
直方圖的基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
訪問直方圖
直方圖的基本操作
一些更復雜的策略
練習
第8章 輪廓
內(nèi)存
序列
查找輪廓
Freeman鏈碼
輪廓例子
另一個輪廓例子
深入分析輪廓
輪廓的匹配
練習
第9章 圖像局部與分割
局部與分割
背景減除
分水嶺算法
用Inpainting修補圖像
均值漂移分割
Delaunay三角剖分和Voronoi 劃分
練習
第10章 跟蹤與運動
跟蹤基礎(chǔ)
尋找角點
亞像素級角點
不變特征
光流
mean-shift和camshift跟蹤
運動模板
預估器
condensation算法
練習
第11章 攝像機模型與標定
攝像機模型
標定
矯正
一次完成標定
羅德里格斯變換
練習
第12章 投影與三維視覺
投影
仿射變換和透視變換
POSIT:3D姿態(tài)估計
立體成像
來自運動的結(jié)構(gòu)
二維和三維下的直線擬合
練習
第13章 機器學習
什么是機器學習
OpenCV機器學習算法
Mahalanobis距離
K均值
樸素貝葉斯分類
二叉決策樹
boosting
隨機森林
人臉識別和Haar分類器
其他機器學習算法
練習
第14章 OpenCV的未來
過去與未來
發(fā)展方向
OpenCV與藝術(shù)家
后記
參考文獻
索引
關(guān)于作者和譯者
封面圖片
媒體關(guān)注與評論
“OpenCV庫對從業(yè)人員而言非常有用,對初涉該領(lǐng)域的新手而言也不失為一個優(yōu)秀工具。正如其廣而告之的那樣,它是一套高效的計算機視覺算法。”——William T. Freeman,麻省理工學院計算機科學與人工智能實驗室“對計算機視覺領(lǐng)域內(nèi)任何一個從業(yè)人員而言,《學習OpenCV》是他們不可或缺的重要參考?!薄狣avid Lowe,英屬哥倫比亞大學計算機科學教授
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