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内容简介

OpenCV在计算机视觉领域扮演着重要的角色。作为一个基于开源发行的跨平台计算机视觉库，OpenCV实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。本书以当前最新版本的OpenCV最常用最核心的组件模块为索引，深入浅出地介绍了OpenCV2和OpenCV3中的强大功能、性能，以及新特性。书本配套的OpenCV2和OpenCV3双版本的示例代码包中，含有总计两百多个详细注释的程序源代码与思路说明。读者可以按图索骥，按技术方向进行快速上手和深入学习。 本书要求读者具有基础的C/C++知识，适合研究计算机视觉以及相关领域的在校学生和老师、初次接触OpenCV但有一定C/C++编程基础的研究人员，以及已有过OpenCV 1.0编程经验，想快速了解并上手OpenCV2、OpenCV3编程的计算机视觉领域的专业人员。本书也适合于图像处理、计算机视觉领域的业余爱好者、开源项目爱好者做为通向新版OpenCV的参考手册之用。 本书配套的【示例程序】、【.exe可执行文件】、【书内彩图】的下载链接可通过扫描本书封底或后勒口的二维码获取。 本书要求读者具有基础的C/C++知识，适合研究计算机视觉以及相关领域的在校学生和老师、初次接触OpenCV但有一定C/C++编程基础的研究人员，以及已有过OpenCV 1.0编程经验，想快速了解并上手OpenCV2、OpenCV3编程的计算机视觉领域的专业人员。本书也适合于图像处理、计算机视觉领域的业余爱好者、开源项目爱好者做为通向新版OpenCV的参考手册之用。

作者简介

毛星云，90后，网络ID“浅墨”。微软VC++领域最具价值专家（MVP），中国2013年度十大杰出IT博客作者，南京航空航天大学2014年度十大杰出青年。CSDN博客专家，2013年度CSDN博客之星，于CSDN写博数年，博客浏览量已逾500万人次。本科毕业于乌克兰国立 航空航天大学以及南京航空航天大学，硕士就读于南京航空航天大学。已出版著作《逐梦旅程：Windows游戏编程之从零开始》。 CSDN博客：http://blog.csdn.net/poem_qianmo 联系邮箱：happylifemxy#163.com 新浪微博：@浅墨_毛星云

网友热评

ChrisZZ: opencv入门书，以翻译官方文档为基础。编程进阶请看《Learning opencv》，理论进阶请看《数字图像处理》（冈萨雷斯） 核桃: 补标，当年的OpenCV入门书籍。缅怀大佬。 大雨滂沱时: 虽然里面贴了很多代码，但书附有源码，每个例子都有具体的讲解，结合在一起看效果就很好。学习OpenCV3难得的好书，还是相当不错的

图书目录

第一部分快速上手OpenCV1 第1章邂逅OpenCV3 11OpenCV周边概念认知4 111图像处理、计算机视觉与OpenCV4 112OpenCV概述4 113起源及发展5 114应用概述6 12OpenCV基本架构分析7 13OpenCV3带来了什么11 131项目架构的改变11 132将OpenCV2代码升级到OpenCV3报错时的一些策略12 14OpenCV的下载、安装与配置14 141预准备：下载和安装集成开发环境14 142第一步：下载和安装OpenCVSDK15 143第二步：配置环境变量16 144第三步：工程包含（include）目录的配置17 145第四步：工程库（lib）目录的配置21 146第五步：链接库的配置22 147第六步：在Windows文件夹下加入OpenCV动态链接库25 148第七步：最终测试26 149可能遇到的问题和解决方案27 15快速上手OpenCV图像处理28 151第一个程序：图像显示29 152第二个程序：图像腐蚀30 153第三个程序：图像模糊31 154第四个程序：canny边缘检测32 16OpenCV视频操作基础34 161读取并播放视频34 162调用摄像头采集图像35 17本章小结38 目录 X 第2章启程前的认知准备39 21OpenCV官方例程引导与赏析40 211彩色目标跟踪：Camshift41 212光流：opticalflow42 213点追踪：lkdemo43 214人脸识别：objectDetection43 215支持向量机引导44 22开源的魅力：编译OpenCV源代码45 221下载安装CMake45 222使用CMake生成OpenCV源代码工程的解决方案46 223编译OpenCV源代码50 23“opencvhpp”头文件认知53 24命名规范约定54 25argc与argv参数解惑56 251初识main函数中的argc和argv56 252argc、argv的具体含义57 253VisualStudio中main函数的几种写法说明58 254总结59 26格式输出函数printf()简析59 261格式输出：printf()函数59 262示例程序：printf函数的用法示例60 27智能显示当前使用的OpenCV版本61 28本章小结61 第3章HighGUI图形用户界面初步63 31图像的载入、显示和输出到文件64 311OpenCV的命名空间64 312Mat类简析64 313图像的载入与显示概述65 314图像的载入：imread()函数65 315图像的显示：imshow()函数66 316关于InputArray类型67 317创建窗口：namedWindow()函数67 318输出图像到文件：imwrite()函数68 319综合示例程序：图像的载入、显示与输出70 32滑动条的创建和使用73 321创建滑动条：createTrackbar()函数73 322获取当前轨迹条的位置：getTrackbarPos()函数76 33鼠标操作76 34本章小结80 目录 XI 第二部分初探core组件83 第4章OpenCV数据结构与基本绘图85 41基础图像容器Mat86 411数字图像存储概述86 412Mat结构的使用86 413像素值的存储方法88 414显式创建Mat对象的七种方法89 415OpenCV中的格式化输出方法91 416输出其他常用数据结构94 417示例程序：基础图像容器Mat类的使用95 42常用数据结构和函数95 421点的表示：Point类96 422颜色的表示：Scalar类96 423尺寸的表示：Size类96 424矩形的表示：Rect类97 425颜色空间转换：cvtColor()函数98 426其他常用的知识点100 43基本图形的绘制100 431DrawEllipse()函数的写法101 432DrawFilledCircle()函数的写法102 433DrawPolygon()函数的写法102 434DrawLine()函数的写法103 435main函数的写法104 44本章小结106 第5章core组件进阶107 51访问图像中的像素108 511图像在内存之中的存储方式108 512颜色空间缩减108 513LUT函数：Lookuptable操作109 514计时函数110 515访问图像中像素的三类方法110 516示例程序114 52ROI区域图像叠加＆图像混合114 521感兴趣区域：ROI115 522线性混合操作116 523计算数组加权和：addWeighted()函数117 524综合示例：初级图像混合120 目录 XII 53分离颜色通道、多通道图像混合125 531通道分离：split()函数125 532通道合并：merge()函数126 533示例程序：多通道图像混合127 54图像对比度、亮度值调整131 541理论依据131 542访问图片中的像素131 543示例程序：图像对比度、亮度值调整132 55离散傅里叶变换135 551离散傅里叶变换的原理135 552dft()函数详解136 553返回DFT最优尺寸大小：getOptimalDFTSize()函数137 554扩充图像边界：copyMakeBorder()函数137 555计算二维矢量的幅值：magnitude()函数138 556计算自然对数：log()函数138 557矩阵归一化：normalize()函数138 558示例程序：离散傅里叶变换139 56输入输出XML和YAML文件144 561XML和YAML文件简介144 562FileStorage类操作文件的使用引导144 563示例程序：XML和YAML文件的写入147 564示例程序：XML和YAML文件的读取148 57本章小结150 第三部分掌握imgproc组件151 第6章图像处理153 61线性滤波：方框滤波、均值滤波、高斯滤波154 611平滑处理154 612图像滤波与滤波器154 613线性滤波器的简介155 614滤波和模糊155 615邻域算子与线性邻域滤波155 616方框滤波（boxFilter）156 617均值滤波157 618高斯滤波159 619线性滤波相关OpenCV源码剖析160 6110OpenCV中GaussianBlur函数源码剖析164 6111线性滤波核心API函数165 6112图像线性滤波综合示例170 目录 XIII 62非线性滤波：中值滤波、双边滤波175 621非线性滤波概述175 622中值滤波175 623双边滤波177 624非线性滤波相关核心API函数178 625OpenCV中的5种图像滤波综合示例181 63形态学滤波（1）：腐蚀与膨胀187 631形态学概述187 632膨胀188 633腐蚀189 634相关OpenCV源码分析溯源190 635相关核心API函数讲解191 636综合示例：腐蚀与膨胀195 64形态学滤波（2）：开运算、闭运算、形态学梯度、顶帽、黑帽198 641开运算199 642闭运算200 643形态学梯度200 644顶帽201 645黑帽202 646形态学滤波OpenCV源码分析溯源203 647核心API函数：morphologyEx()205 648各形态学操作使用范例一览206 649综合示例：形态学滤波208 65漫水填充214 651漫水填充的定义214 652漫水填充法的基本思想214 653实现漫水填充算法：floodFill函数214 654综合示例：漫水填充216 66图像金字塔与图片尺寸缩放223 661引言223 662关于图像金字塔223 663高斯金字塔225 664拉普拉斯金字塔226 665尺寸调整：resize()函数227 666图像金字塔相关API函数230 667综合示例：图像金字塔与图片尺寸缩放234 67阈值化237 671固定阈值操作：Threshold()函数238 672自适应阈值操作：adaptiveThreshold()函数239 目录 XIV 673示例程序：基本阈值操作240 68本章小结244 第7章图像变换247 71基于OpenCV的边缘检测248 711边缘检测的一般步骤248 712canny算子248 713sobel算子253 714Laplacian算子256 715scharr滤波器259 716综合示例：边缘检测262 72霍夫变换267 721霍夫变换概述267 722OpenCV中的霍夫线变换268 723霍夫线变换的原理268 724标准霍夫变换：HoughLines()函数270 725累计概率霍夫变换：HoughLinesP()函数272 726霍夫圆变换274 727霍夫梯度法的原理275 728霍夫梯度法的缺点276 729霍夫圆变换：HoughCircles()函数276 7210综合示例：霍夫变换278 73重映射281 731重映射的概念281 732实现重映射：remap()函数282 733基础示例程序：基本重映射283 734综合示例程序：实现多种重映射285 74仿射变换289 741认识仿射变换289 742仿射变换的求法290 743进行仿射变换：warpAffine()函数291 744计算二维旋转变换矩阵：getRotationMatrix2D()函数292 745示例程序：仿射变换292 75直方图均衡化295 751直方图均衡化的概念和特点296 752实现直方图均衡化：equalizeHist()函数297 753示例程序：直方图均衡化298 76本章小结300 目录 XV 第8章图像轮廓与图像分割修复303 81查找并绘制轮廓304 811寻找轮廓：findContours()函数304 812绘制轮廓：drawContours()函数305 813基础示例程序：轮廓查找306 814综合示例程序：查找并绘制轮廓308 82寻找物体的凸包312 821凸包312 822寻找凸包：convexHull()函数313 823基础示例程序：凸包检测基础313 824综合示例程序：寻找和绘制物体的凸包315 83使用多边形将轮廓包围318 831返回外部矩形边界：boundingRect()函数318 832寻找最小包围矩形：minAreaRect()函数318 833寻找最小包围圆形：minEnclosingCircle()函数318 834用椭圆拟合二维点集：fitEllipse()函数319 835逼近多边形曲线：approxPolyDP()函数319 836基础示例程序：创建包围轮廓的矩形边界319 837基础示例程序：创建包围轮廓的圆形边界321 838综合示例程序：使用多边形包围轮廓324 84图像的矩327 841矩的计算：moments()函数328 842计算轮廓面积：contourArea()函数328 843计算轮廓长度：arcLength()函数328 844综合示例程序：查找和绘制图像轮廓矩329 85分水岭算法333 851实现分水岭算法：watershed()函数334 852综合示例程序：分水岭算法334 86图像修补338 861实现图像修补：inpaint()函数340 862综合示例程序：图像修补341 87本章小结343 第9章直方图与匹配345 91图像直方图概述346 92直方图的计算与绘制347 921计算直方图：calcHist()函数347 922找寻最值：minMaxLoc()函数348 923示例程序：绘制H—S直方图348 目录 XVI 924示例程序：计算并绘制图像一维直方图350 925示例程序：绘制RGB三色直方图352 93直方图对比355 931对比直方图：compareHist()函数355 932示例程序：直方图对比356 94反向投影360 941引言360 942反向投影的工作原理360 943反向投影的作用361 944反向投影的结果361 945计算反向投影：calcBackProject()函数361 946通道复制：mixChannels()函数362 947综合程序：反向投影363 95模板匹配367 951模板匹配的概念与原理367 952实现模板匹配：matchTemplate()函数367 953综合示例：模板匹配369 96本章小结373 第四部分深入feature2d组件375 第10章角点检测377 101Harris角点检测378 1011兴趣点与角点378 1012角点检测378 1013harris角点检测379 1014实现Harris角点检测：cornerHarris()函数379 1015综合示例：harris角点检测与绘制381 102Shi-Tomasi角点检测384 1021Shi-Tomasi角点检测概述384 1022确定图像强角点：goodFeaturesToTrack()函数384 1023综合示例：Shi-Tomasi角点检测385 103亚像素级角点检测388 1031背景概述388 1032寻找亚像素角点：cornerSubPix()函数389 1033综合示例：亚像素级角点检测389 104本章小结392 第11章特征检测与匹配395 111SURF特征点检测396 目录 XVII 1111SURF算法概览396 1112SURF算法原理396 1113SURF类相关OpenCV源码剖析400 1114绘制关键点：drawKeypoints()函数401 1115KeyPoint类402 1116示例程序：SURF特征点检测402 112SURF特征提取405 1121绘制匹配点：drawMatches()函数405 1122BruteForceMatcher类源码分析407 1123示例程序：SURF特征提取408 113使用FLANN进行特征点匹配410 1131FlannBasedMatcher类的简单分析410 1132找到最佳匹配：DescriptorMatcher::match方法411 1133示例程序:使用FLANN进行特征点匹配411 1134综合示例程序：FLANN结合SURF进行关键点的描述和匹配413 1135综合示例程序：SIFT配合暴力匹配进行关键点描述和提取417 114寻找已知物体420 1141寻找透视变换：findHomography()函数421 1142进行透视矩阵变换：perspectiveTransform()函数421 1143示例程序:寻找已知物体422 115ORB特征提取425 1151ORB算法概述425 1152相关概念认知425 1153ORB类相关源码简单分析426 1154示例程序：ORB算法描述与匹配426 116本章小结430 附录433 A1配套示例程序清单433 A2随书额外附赠的程序一览436 A3书本核心函数清单439 A4Mat类函数一览442 A41构造函数：Mat::Mat442 A42析构函数Mat::~Mat444 A43Mat类成员函数444 主要参考文献447