计算机 类型
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246千字 字数
2022-04-01 发行日期
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主编推荐语

本书主要介绍数字图像处理基础知识与基于OpenCV和C的图像编程技术的相关内容，旨在帮助读者尽快掌握数字图像理论知识和编程技术。

内容简介

本书第1章主要介绍OpenCV基础；第2章主要介绍图像预处理；第3章主要介绍图像分割和数学形态学；第4章主要介绍特征提取与匹配；第5章主要介绍模板匹配与轮廓绘制；第6章主要介绍视频录制与目标追踪；第7章主要介绍三维重建；第8章主要介绍距离测量与角点检测；第9章主要介绍图像识别应用，涉及文字识别、二维码识别、人脸识别和车牌识别等内容；第10章主要介绍基于深度学习的图像应用。

本书通过近百个编程实例和项目，帮助读者掌握数字图像处理原理，并进一步掌握数字图像的编程技术。本书不仅适合各类院校相关专业的学生使用，也适合对数字图像编程感兴趣，已有一定的C编程基础，但没有数字图像基础理论知识的读者阅读。

目录

  • 版权信息
  • 内容提要
  • 序
  • 前言
  • 第1章 OpenCV基础
  • 1.1 OpenCV简介
  • 1.2 OpenCV 编程环境搭建
  • 1.2.1 Visual Studio 2019安装
  • 1.2.2 Qt 安装
  • 1.2.3 OpenCV Release版本安装
  • 1.2.4 VS 2019中OpenCV 4.4环境的配置
  • 1.2.5 Qt 5.9.9中OpenCV 4.4环境的搭建
  • 1.3 Mat图像存储容器
  • 1.3.1 Mat容器简介
  • 1.3.2 存储方法
  • 1.3.3 创建Mat对象
  • 1.4 图像读取与保存
  • 1.4.1 图像读取
  • 1.4.2 图像保存
  • 1.5 视频读取与输出
  • 1.5.1 视频读取
  • 1.5.2 视频输出
  • 1.6 图像属性与基本图形绘制
  • 1.6.1 图像属性
  • 1.6.2 基本图形绘制
  • 1.6.3 颜色空间转换
  • 1.7 计算机交互
  • 1.7.1 鼠标和键盘
  • 1.7.2 滑动条
  • 1.8 小结
  • 第2章 图像预处理
  • 2.1 图像格式和通道
  • 2.1.1 图像格式
  • 2.1.2 通道分离与合并
  • 2.2 点运算
  • 2.2.1 像素点操作和卷积
  • 2.2.2 图像反转
  • 2.2.3 对数变换
  • 2.2.4 幂律变换
  • 2.2.5 线性变换
  • 2.2.6 全域线性变换
  • 2.2.7 图像灰度化
  • 2.3 直方图处理
  • 2.3.1 标准直方图
  • 2.3.2 直方图均衡化
  • 2.3.3 直方图匹配
  • 2.3.4 局部直方图处理
  • 2.4 图像去噪
  • 2.4.1 均值滤波
  • 2.4.2 高斯滤波
  • 2.4.3 中值滤波
  • 2.4.4 双边滤波
  • 2.4.5 小波滤波
  • 2.5 小结
  • 第3章 图像分割和数学形态学
  • 3.1 图像分割
  • 3.1.1 灰度阈值算法
  • 3.1.2 OTSU阈值算法
  • 3.1.3 区域生长算法
  • 3.1.4 分水岭算法
  • 3.1.5 迭代式阈值分割
  • 3.1.6 Grab Cut图像切割算法
  • 3.2 数学形态学
  • 3.2.1 膨胀和腐蚀
  • 3.2.2 开运算与闭运算
  • 3.2.3 形态学梯度
  • 3.2.4 顶帽
  • 3.2.5 黑帽
  • 3.2.6 综合运用——细线和噪点去除
  • 3.3 图像金字塔
  • 3.3.1 高斯金字塔
  • 3.3.2 拉普拉斯金字塔
  • 3.3.3 高斯不同
  • 3.4 小结
  • 第4章 特征提取与匹配
  • 4.1 边缘检测
  • 4.1.1 梯度法
  • 4.1.2 索贝尔算子
  • 4.1.3 拉普拉斯算子
  • 4.1.4 坎尼算子
  • 4.1.5 普鲁伊特算子
  • 4.1.6 罗伯茨算子
  • 4.2 颜色特征
  • 4.2.1 灰度直方图
  • 4.2.2 聚类
  • 4.3 关键点特征
  • 4.3.1 SURF算法
  • 4.3.2 SIFT算法
  • 4.3.3 ORB算法
  • 4.3.4 LBP算法
  • 4.3.5 Gabor算法
  • 4.4 特征描述与匹配
  • 4.4.1 SIFT特征描述子
  • 4.4.2 ORB特征描述子
  • 4.5 形状提取
  • 4.5.1 标准霍夫变换
  • 4.5.2 累计概率霍夫变换
  • 4.5.3 霍夫圆变换
  • 4.6 小结
  • 第5章 模板匹配与轮廓绘制
  • 5.1 模板匹配
  • 5.2 轮廓绘制
  • 5.3 小结
  • 第6章 视频录制与目标追踪
  • 6.1 简单视频录制
  • 6.2 视频目标追踪
  • 6.2.1 BS算法
  • 6.2.2 Meanshift算法与Camshift算法
  • 6.2.3 示例程序
  • 6.3 小结
  • 第7章 三维重建
  • 7.1 超分辨率重建
  • 7.1.1 常见的超分辨率重建技术
  • 7.1.2 光流法简介
  • 7.1.3 视频重建的原理和过程
  • 7.2 三维重建的具体操作
  • 7.2.1 calib3d模块简介
  • 7.2.2 黑白棋盘重构
  • 7.2.3 单目相机标定
  • 7.3 小结
  • 第8章 距离测量与角点检测
  • 8.1 距离测量
  • 8.1.1 单目测距
  • 8.1.2 双目测距
  • 8.2 角点检测
  • 8.2.1 Harris角点检测
  • 8.2.2 Shi-Tomasi角点检测
  • 8.2.3 亚像素级角点检测
  • 8.3 小结
  • 第9章 图像识别应用
  • 9.1 文字识别
  • 9.1.1 OCR简介
  • 9.1.2 OCR操作基础
  • 9.1.3 示例程序
  • 9.2 二维码识别
  • 9.2.1 二维码编程原理
  • 9.2.2 二维码识别原理
  • 9.2.3 示例程序
  • 9.3 人脸识别
  • 9.3.1 人脸识别Haar特征
  • 9.3.2 Cascade分类器
  • 9.3.3 Eigen Faces人脸识别算法
  • 9.3.4 示例程序
  • 9.4 车牌识别
  • 9.4.1 灰度二值化处理
  • 9.4.2 车牌定位
  • 9.4.3 字符识别
  • 9.4.4 示例程序
  • 9.5 小结
  • 第10章 基于深度学习的图像应用
  • 10.1 深度学习基本原理
  • 10.1.1 神经网络
  • 10.1.2 卷积神经网络
  • 10.1.3 循环神经网络
  • 10.2 深度神经网络模块
  • 10.2.1 主流框架模型简介
  • 10.2.2 模型操作
  • 10.2.3 硬件加速
  • 10.3 人体姿态识别
  • 10.3.1 原理简介
  • 10.3.2 人体姿态识别示例程序
  • 10.4 YOLO物体识别
  • 10.4.1 原理简介
  • 10.4.2 YOLO算法示例程序
  • 10.5 图片分类
  • 10.6 小结
  • 附录1 OpenCV编程常见问题
  • 附录2 OpenCV 4.4源码及opencv_contrib模块编译
  • 附录3 基于Caffe框架的神经网络训练过程
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出版方

人民邮电出版社

人民邮电出版社是工业和信息化部主管的大型专业出版社，成立于1953年10月1日。人民邮电出版社坚持“立足信息产业、面向现代社会、传播科学知识、服务科教兴国”，致力于通信、计算机、电子技术、教材、少儿、经管、摄影、集邮、旅游、心理学等领域的专业图书出版。