ApacheCN 计算机视觉译文集 20211110 更新

• OpenCV3 和 Qt5 计算机视觉

  • 零、前言
  • 一、OpenCV 和 Qt 简介
  • 二、创建我们的第一个 Qt 和 OpenCV 项目
  • 三、创建一个全面的 Qt + OpenCV 项目
  • 四、Mat和QImage
  • 五、图形视图框架
  • 六、OpenCV 中的图像处理
  • 七、特征和描述符
  • 八、多线程
  • 九、视频分析
  • 十、调试与测试
  • 十一、链接与部署
  • 十二、Qt Quick 应用

• 精通 Python OpenCV4

  • 零、前言

  • 第 1 部分：OpenCV 4 和 Python 简介

    • 一、设置 OpenCV
    • 二、OpenCV 中的图像基础
    • 三、处理文件和图像
    • 四、在 OpenCV 中构造基本形状

  • 第 2 部分：OpenCV 中的图像处理

    • 五、图像处理技术
    • 六、构造和建立直方图
    • 七、分割技术
    • 八、轮廓检测，过滤和绘图
    • 九、增强现实

  • 第 3 部分：OpenCV 中的机器学习和深度学习

    • 十、使用 OpenCV 的机器学习
    • 十一、人脸检测，跟踪和识别
    • 十二、深度学习简介

  • 第 4 部分：移动和 Web 计算机视觉

    • 十三、使用 Python 和 OpenCV 的移动和 Web 计算机视觉
  • 十四、答案

• Python OpenCV3 计算机视觉秘籍

  • 零、前言
  • 一、I/O 和 GUI
  • 二、矩阵，颜色和过滤器
  • 三、轮廓和分割
  • 四、目标检测与机器学习
  • 五、深度学习
  • 六、线性代数
  • 七、检测器和描述符
  • 八、图像和视频处理
  • 九、多视图几何

• Python OpenCV 3.x 示例

  • 零、前言
  • 一、将几何变换应用于图像
  • 二、检测边缘并应用图像过滤器
  • 三、卡通化图像
  • 四、检测和跟踪不同的身体部位
  • 五、从图像中提取特征
  • 六、接缝雕刻
  • 七、检测形状和分割图像
  • 八、对象跟踪
  • 九、对象识别
  • 十、增强现实
  • 十一、通过人工神经网络的机器学习

• Qt5 和 OpenCV4 计算机视觉项目

  • 零、前言
  • 一、构建图像查看器
  • 二、像专业人士一样编辑图像
  • 三、家庭安全应用
  • 四、人脸上的乐趣
  • 五、光学字符识别
  • 六、实时对象检测
  • 七、实时汽车检测和距离测量
  • 八、OpenGL 图像高速过滤
  • 九、答案

• OpenCV 图像处理学习手册

  • 零、前言
  • 一、处理图像和视频文件
  • 二、建立图像处理工具
  • 三、校正和增强图像
  • 四、处理色彩
  • 五、视频图像处理
  • 六、计算摄影
  • 七、加速图像处理

• Python3 OpenCV4 计算机视觉学习手册

  • 零、前言
  • 一、设置 OpenCV
  • 二、处理文件，相机和 GUI
  • 三、使用 OpenCV 处理图像
  • 四、深度估计和分割
  • 三、检测和识别人脸
  • 六、检索图像并将图像描述符用于搜索
  • 七、建立自定义对象检测器
  • 八、追踪对象
  • 九、相机模型和增强现实
  • 十、使用 OpenCV 的神经网络简介
  • 十一、附录 A：使用“曲线”过滤器弯曲颜色空间

• 使用计算机视觉实战项目精通 OpenCV

  • 零、前言
  • 一、Android 的卡通化器和换肤器
  • 二、iPhone 或 iPad 上基于标记的增强现实
  • 三、无标记增强现实
  • 四、使用 OpenCV 探索运动结构
  • 五、使用 SVM 和神经网络识别车牌
  • 六、非刚性人脸跟踪
  • 七、使用 AAM 和 POSIT 的 3D 头部姿势估计
  • 八、使用 EigenFace 或 Fisherfaces 的人脸识别

• OpenCV 安卓编程示例

  • 零、前言
  • 一、准备就绪
  • 二、应用 1-建立自己的暗室
  • 三、应用 2-软件扫描程序
  • 四、应用 2-应用透视校正
  • 五、应用 3-全景查看器
  • 六、应用 4 –自动自拍

• Python OpenCV 计算机视觉项目

  • 零、前言

  • 第 1 部分：模块 1

    • 一、设置 OpenCV
    • 二、处理文件，相机和 GUI
    • 三、过滤图像
    • 四、使用 Haar 级联跟踪人脸
    • 五、检测前景/背景区域和深度

  • 第 2 部分：模块 2

    • 六、检测边缘并应用图像过滤器
    • 七、对图像进行卡通化
    • 八、检测和跟踪不同的身体部位
    • 九、从图像中提取特征
    • 十、创建全景图像
    • 十一、接缝雕刻
    • 十二、检测形状和分割图像
    • 十三、对象跟踪
    • 十四、对象识别
    • 十五、立体视觉和 3D 重建

  • 第 3 部分：模块 3

    • 十六、增强现实
    • 十七、过滤器的乐趣
    • 十八、使用 Kinect 深度传感器的手势识别
    • 十九、通过特征匹配和透视变换来查找对象
    • 二十、使用运动结构重建 3D 场景
    • 二十一、跟踪视觉上显着的对象
    • 二十二、学习识别交通标志
    • 二十三、学习识别面部表情
  • 附录 A：集成 Pygame
  • 附录 B：为自定义目标生成 Haar 级联
  • 附录 C：参考书目

• 树莓派计算机视觉编程

  • 零、前言
  • 一、计算机视觉和 Raspberry Pi 简介
  • 二、为计算机视觉准备 Raspberry Pi
  • 三、Python 编程简介
  • 四、计算机视觉入门
  • 五、图像处理基础
  • 六、色彩空间，变换和阈值
  • 七、让我们发出一些声音
  • 八、高通过滤器和特征检测
  • 九、图像还原，分割和深度图
  • 十、直方图，轮廓和形态转换
  • 十一、计算机视觉的实际应用
  • 十二、结合 Mahotas 和 Jupyter
  • 十三、附录

• OpenCV3 安卓应用编程

  • 零、前言
  • 一、设置 OpenCV
  • 二、使用相机帧
  • 三、应用图像效果
  • 四、识别和跟踪图像
  • 五、将图像跟踪与 3D 渲染相结合
  • 六、通过 JNI 混合 Java 和 C++

• OpenCV 即时入门

  • 一、OpenCV 即时入门

• Python 机器人学习手册

  • 零、前言
  • 一、机器人操作系统入门
  • 二、了解差动机器人的基础
  • 三、建模差动机器人
  • 四、使用 ROS 模拟差动机器人
  • 五、设计 ChefBot 硬件和电路
  • 六、将执行器和传感器连接到机器人控制器
  • 七、视觉传感器与 ROS 接口
  • 八、构建 ChefBot 硬件和软件集成
  • 九、使用 Qt 和 Python 为机器人设计 GUI
  • 十、评估

• OpenCV2 计算机视觉应用编程秘籍

  • 零、前言
  • 一、玩转图像
  • 二、操纵像素
  • 三、使用类处理图像
  • 四、使用直方图计算像素
  • 五、通过形态学运算转换图像
  • 六、过滤图像
  • 七、提取直线，轮廓和零件
  • 八、检测和匹配兴趣点
  • 九、估计图像中的投影关系
  • 十、处理视频序列

• Python OpenCV 计算机视觉

  • 零、前言
  • 一、设置 OpenCV
  • 二、处理文件，相机和 GUI
  • 三、过滤图像
  • 四、使用 Haar 级联跟踪人脸
  • 五、检测前景/背景区域和深度
  • 附录 A：与 Pygame 集成
  • 附录 B：为自定义目标生成 Haar 级联

• Python OpenCV 蓝图

  • 零、前言
  • 一、过滤器的乐趣
  • 二、使用 Kinect 深度传感器的手势识别
  • 三、通过特征匹配和透视变换查找对象
  • 四、使用运动结构重建 3D 场景
  • 五、跟踪视觉上显着的对象
  • 六、学习识别交通标志
  • 七、学习识别面部表情

• Python 图像处理实用指南

  • 零、前言
  • 一、图像处理入门
  • 二、采样、傅里叶变换和卷积
  • 三、卷积与频域滤波
  • 四、图像增强
  • 五、基于导数的图像增强
  • 六、形态图像处理
  • 七、提取图像特征和描述符
  • 八、图像分割
  • 九、图像处理中的经典机器学习方法
  • 十、图像处理中的深度学习——图像分类
  • 十一、深入学习图像处理——目标检测等
  • 十二、图像处理中的附加问题

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