編輯推薦

OpenCV是*常見的計算機視覺庫之一，它提供瞭許多經過優化的復雜算法，而且幾乎可以兼容所有的平颱。本書首先講解OpenCV的安裝和基本處理過程，然後帶領你從零開始建立諸如視頻流分析或文字識彆等復雜場景的OpenCV項目。

通過對本書的學習，你將熟悉OpenCV的基本知識，如矩陣運算、過濾器和直方圖，以及更高級的概念，如分割、機器學習、復雜的視頻分析和文字識彆。

通過閱讀本書，你將學到：
OpenCV 3 的安裝
創建所需的CMake腳本、編譯C++應用程序和管理其依賴關係
理解計算機視覺的工作流程、基礎圖像矩陣格式和過濾器
理解圖像分割和特徵提取技術
從靜態場景中移除背景來識彆視頻監控的移動對象
在直播視頻中使用各種不同的技術，探測不同物體
使用Tesseract進行文本探測與識彆

內容簡介

OpenCV是一個開源的計算機視覺庫，在計算機視覺的開發中扮演著重要的角色。它為計算機視覺應用開發提供瞭靈活、功能強大的開發接口，使其成為計算機視覺專業人員所依賴的重要開發工具。
本書首先介紹計算機視覺中的各個領域和在C++中相關的OpenCV功能。每個章節都包含真實世界的例子和示例代碼，可以幫助你輕鬆地掌握主題，並瞭解它們在現實生活中的應用。全書自始至終都在力爭使用簡潔的語言、清晰的格式以及實踐性很強的示例項目來教你如何在C++中使用OpenCV，並建立各種應用程序。
無論你是對計算機視覺一無所知，還是對此已有基本的瞭解，本書都將通過一些真實世界的例子和項目來引導你理解OpenCV的概念和算法。

作者簡介

Prateek Joshi 計算機視覺專傢，曾任職於NVIDIA、微軟、高通等公司，其研究方嚮為基於內容的分析和深度學習。他在計算機視覺領域已經斬獲多個專利，也贏得過很多關於圖像識彆技術的編程比賽。他還是《OpenCV with Python By Example》一書的作者。

David Millan Escriva; 有超過13年的IT工作經驗和9年以上的計算機視覺領域從業經驗，在不同的項目和初創企業工作過，並一直在工作中運用計算機視覺、光學字符識彆、圖像識彆方麵的知識。他是DamilesBlog (http://blog.damiles.com)的作者，還是《Mastering OpenCV with Practical Computer Vision Projects Book》一書的閤著者。

Vinicius Godoy　PUCPR的計算機圖形學教授、Blackmuppet公司的聯閤創始人。他感興趣的領域包括圖像處理、設計模式和多綫程應用程序。

目錄

譯者序
前言
第1章　OpenCV的探險之旅 1
1.1　理解人類視覺係統 1
1.2　人類是怎麼理解圖像內容的 3
1.3　OpenCV可以做什麼 4
1.4　安裝OpenCV 11
1.5　總結 14
第2章　OpenCV基礎知識介紹 15
2.1　CMake基本配置文件 15
2.2　創建庫 16
2.3　管理依賴關係 17
2.4　腳本復雜化 19
2.5　圖像和矩陣 21
2.6　讀寫圖像 23
2.7　讀取視頻和攝像頭 27
2.8　其他基本對象類型 30
2.9　矩陣的基本運算 33
2.10　基本數據持久性和存儲 36
2.11　總結 38
第3章　圖形用戶界麵和基本濾波 39
3.1　介紹OpenCV的用戶界麵 39
3.2　使用OpenCV實現基本圖形用戶界麵 40
3.3　QT的圖形用戶界麵 45
3.4　在界麵上添加滑動條和鼠標事件 47
3.5　在用戶界麵上添加按鈕 51
3.6　支持OpenGL 55
3.7　總結 60
第4章　深入研究直方圖和濾波器 61
4.1　生成CMake腳本文件 62
4.2　創建圖形用戶界麵 63
4.3　繪製直方圖 65
4.4　圖像色彩均衡化 69
4.5　LOMO效果 71
4.6　卡通效果 76
4.7　總結 80
第5章　自動光學檢測、目標分割和檢測 81
5.1　隔離場景中的目標 82
5.2　創建AOI應用程序 84
5.3　輸入圖像的預處理 86
5.4　分割輸入圖像 92
5.5　總結 101
第6章　學習目標分類 102
6.1　介紹機器學習的概念 103
6.2　計算機視覺和機器學習的工作流程 106
6.3　自動檢測目標分類的示例 108
6.4　特徵提取 110
6.5　總結 120
第7章　識彆人臉部分並覆蓋麵具 121
7.1　理解Haar級聯 121
7.2　積分圖 123
7.3　在實時視頻中覆蓋上麵具 124
7.4　戴上太陽鏡 127
7.5　跟蹤鼻子、嘴和耳朵 130
7.6　總結 131
第8章　視頻監控、背景建模和形態學操作 132
8.1　理解背景差分 132
8.2　簡單背景差分法 133
8.3　幀差值法 137
8.4　混閤高斯方法 141
8.5　形態學圖像操作 144
8.6　圖像細化 145
8.7　圖像加粗 146
8.8　其他形態學運算 147
8.9　總結 152
第9章　學習對象跟蹤 153
9.1　跟蹤特定顔色的對象 153
9.2　建立交互式對象跟蹤器 156
9.3　使用Harris角點檢測器檢測點 161
9.4　Shi-Tomasi角點檢測器 163
9.5　基於特徵的跟蹤 166
9.6　總結 175
第10章　文本識彆中的分割算法 176
10.1　OCR簡介 176
10.2　預處理步驟 178
10.3　在你的操作係統上安裝Tesseract OCR 186
10.4　使用Tesseract OCR庫 190
10.5　總結 195
第11章　使用Tesseract識彆文本 196
11.1　文本識彆API工作原理 196
11.2　使用文本識彆API 200
11.3　總結 212

前言/序言

　　OpenCV是開發計算機視覺應用最流行的庫之一。它使我們能夠實時運行許多不同的計算機視覺算法。它已經存在瞭很多年，並成為這個領域的標準庫。OpenCV的主要優點之一是它的高度優化和幾乎可以在所有平颱上兼容。

　　本書首先介紹瞭計算機視覺中的各個領域和在C++中相關的OpenCV功能。每章都包含真實世界的例子和示例代碼幫助你輕鬆地掌握主題，並瞭解它們在現實生活中的應用。總之，本書是一部實用指南，會教你如何在C++中使用OpenCV，並建立各種應用程序。

　　本書的主要內容　　第1章涵蓋各種操作係統的安裝步驟，介紹瞭人類視覺係統，以及計算機視覺中的各種主要內容。

　　第2章討論如何在OpenCV中讀/寫圖像和視頻，並且介紹如何使用CMake建立一個項目。

　　第3章介紹如何通過創建一個圖形用戶界麵和鼠標事件檢測器來實現交互式應用程序。

　　第4章探討直方圖和濾波器，也演示瞭如何卡通化圖像。

　　第5章描述瞭各種圖像的預處理技術，如去除噪聲、閾值化，以及輪廓分析。

　　第6章處理對象識彆和機器學習，並學習如何使用支持嚮量機建立一個對象分類係統。

　　第7章討論瞭人臉檢測和Haar級聯，並解釋如何使用這些方法來檢測人臉的各個部分。

　　第8章探索背景差分、視頻監控和形態學圖像操作，並描述瞭它們如何彼此關聯。

　　第9章介紹如何使用不同的技術跟蹤對象，如基於顔色和基於特徵。

　　第10章介紹光學字符識彆、文本分割和Tesseract OCR引擎。

　　第11章深入研究Tesseract OCR引擎，介紹如何將它應用於文本檢測、提取和識彆。

　　你需要準備什麼　　本書的例子會用到以下技術：

　　OpenCV 3.0或更新的版本　　CMake 3.3.x或更新的版本　　Tesseract　　Leptonica（Tesseract依賴包）.　　QT（可選）　　OpenGL（可選）　　相關章節提供瞭詳細的安裝說明。

　　本書的讀者對象　　本書麵嚮OpenCV初學者，以及希望在C++中使用OpenCV進行計算機視覺應用開發的開發人員。懂得C++的基礎知識將有助於理解本書。本書對於想要開始學習計算機視覺，並瞭解基本概念的人來說同樣適用。他們應該知道基本的數學概念，如嚮量、矩陣、矩陣乘法，等等，這樣纔能最大限度地利用本書。在閱讀本書的過程中，你將從頭學習如何使用OpenCV創建各種計算機視覺應用。

　　下載示例代碼　　可登錄http://www.hzbook.com，下載本書示例代碼。

深入淺齣，講得還不錯，適閤入門看。

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對一些原來不太清楚的概念終於明瞭瞭