opencv轻松入门面向python下载_OpenCV轻松入门：面向Python

第1章 OPENCV入门 1

1.1 如何使用 1

1.2 图像处理基本操作 3

1.2.1 读取图像 3

1.2.2 显示图像 5

1.2.3 保存图像 9

1.3 OpenCV贡献库 10

第2章 图像处理基础 11

2.1 图像的基本表示方法 11

2.2 像素处理 15

2.3 使用numpy.array访问像素 23

2.4 感兴趣区域(ROI) 29

2.5 通道操作 32

2.5.1 通道拆分 32

2.5.2 通道合并 34

2.6 获取图像属性 36

第3章 图像运算 37

3.1 图像加法运算 37

3.1.1 加号运算符 37

3.1.2 cv2.add()函数 38

3.2 图像加权和 40

3.3 按位逻辑运算 43

3.3.1 按位与运算 43

3.3.2 按位或运算 46

3.3.3 按位非运算 47

3.3.4 按位异或运算 48

3.4 掩模 49

3.5 图像与数值的运算 52

3.6 位平面分解 53

3.7 图像加密和解密 59

3.8 数字水印 63

3.8.1 原理 64

3.8.2 实现方法 66

3.8.3 例题 73

3.9 脸部打码及解码 74

第4章 色彩空间类型转换 77

4.1 色彩空间基础 77

4.1.1 GRAY色彩空间 77

4.1.2 XYZ色彩空间 78

4.1.3 YCrCb色彩空间 78

4.1.4 HSV色彩空间 79

4.1.5 HLS色彩空间 80

4.1.6 CIEL*a*b*色彩空间 80

4.1.7 CIEL*u*v*色彩空间 81

4.1.8 Bayer色彩空间 82

4.2 类型转换函数 82

4.3 类型转换实例 88

4.3.1 通过数组观察转换效果 88

4.3.2 图像处理实例 92

4.4 HSV色彩空间讨论 93

4.4.1 基础知识 93

4.4.2 获取指定颜色 95

4.4.3 标记指定颜色 96

4.4.4 标记肤色 100

4.4.5 实现艺术效果 101

4.5 alpha通道 102

第5章 几何变换 106

5.1 缩放 106

5.2 翻转 110

5.3 仿射 111

5.3.1 平移 112

5.3.2 旋转 113

5.3.3 更复杂的仿射变换 114

5.4 透视 115

5.5 重映射 117

5.5.1 映射参数的理解 117

5.5.2 复制 119

5.5.3 绕x轴翻转 121

5.5.4 绕y轴翻转 122

5.5.5 绕x轴、y轴翻转 124

5.5.6 x轴、y轴互换 126

5.5.7 图像缩放 128

第6章 阈值处理 130

6.1 threshold函数 130

6.1.1 二值化阈值处理(cv2.THRESH_BINARY) 131

6.1.2 反二值化阈值处理(cv2.THRESH_BINARY_INV) 133

6.1.3 截断阈值化处理(cv2.THRESH_TRUNC) 135

6.1.4 超阈值零处理(cv2.THRESH_TOZERO_INV) 136

6.1.5 低阈值零处理(cv2.THRESH_TOZERO) 138

6.2 自适应阈值处理 139

6.3 Otsu处理 141

第7章 图像平滑处理 144

7.1 均值滤波 146

7.1.1 基本原理 146

7.1.2 函数语法 150

7.1.3 程序示例 150

7.2 方框滤波 152

7.2.1 基本原理 152

7.2.2 函数语法 153

7.2.3 程序示例 154

7.3 高斯滤波 156

7.3.1 基本原理 156

7.3.2 函数语法 158

7.3.3 程序示例 159

7.4 中值滤波 159

7.4.1 基本原理 160

7.4.2 函数语法 161

7.4.3 程序示例 161

7.5 双边滤波 162

7.5.1 基本原理 162

7.5.2 函数语法 164

7.5.3 程序示例 164

7.6 2D卷积 166

第8章 形态学操作 168

8.1 腐蚀 168

8.2 膨胀 173

8.3 通用形态学函数 178

8.4 开运算 179

8.5 闭运算 180

8.6 形态学梯度运算 182

8.7 礼帽运算 183

8.8 黑帽运算 185

8.9 核函数 186

第9章 图像梯度 189

9.1 Sobel理论基础 189

9.2 Sobel算子及函数使用 191

9.2.1 参数ddepth 192

9.2.2 方向 195

9.2.3 实例 196

9.3 Scharr算子及函数使用 200

9.4 Sobel算子和Scharr算子的比较 204

9.5 Laplacian算子及函数使用 206

9.6 算子总结 208

第10章 CANNY边缘检测 209

10.1 Canny边缘检测基础 209

10.2 Canny函数及使用 213

第11章 图像金字塔 215

11.1 理论基础 215

11.2 pyrDown函数及使用 217

11.3 pyrUp函数及使用 219

11.4 采样可逆性的研究 220

11.5 拉普拉斯金字塔 223

11.5.1 定义 223

11.5.2 应用 225

第12章 图像轮廓 229

12.1 查找并绘制轮廓 229

12.1.1 查找图像轮廓：findContours函数 229

12.1.2 绘制图像轮廓：drawContours函数 237

12.1.3 轮廓实例 238

12.2 矩特征 240

12.2.1 矩的计算：moments函数 241

12.2.2 计算轮廓的面积：contourArea函数 243

12.2.3 计算轮廓的长度：arcLength函数 246

12.3 Hu矩 248

12.3.1 Hu矩函数 248

12.3.2 形状匹配 252

12.4 轮廓拟合 254

12.4.1 矩形包围框 254

12.4.2 最小包围矩形框 257

12.4.3 最小包围圆形 259

12.4.4 最优拟合椭圆 260

12.4.5 最优拟合直线 261

12.4.6 最小外包三角形 262

12.4.7 逼近多边形 263

12.5 凸包 266

12.5.1 获取凸包 267

12.5.2 凸缺陷 268

12.5.3 几何学测试 270

12.6 利用形状场景算法比较轮廓 275

12.6.1 计算形状场景距离 275

12.6.2 计算Hausdorff距离 278

12.7 轮廓的特征值 280

12.7.1 宽高比 280

12.7.2 Extent 281

12.7.3 Solidity 282

12.7.4 等效直径(Equivalent Diameter) 283

12.7.5 方向 284

12.7.6 掩模和像素点 286

12.7.7 最大值和最小值及它们的位置 291

12.7.8 平均颜色及平均灰度 293

12.7.9 极点 294

第13章 直方图处理 297

13.1 直方图的含义 297

13.2 绘制直方图 301

13.2.1 使用Numpy绘制直方图 301

13.2.2 使用OpenCV绘制直方图 302

13.2.3 使用掩模绘制直方图 307

13.3 直方图均衡化 312

13.3.1 直方图均衡化原理 313

13.3.2 直方图均衡化处理 317

13.4 pyplot模块介绍 319

13.4.1 subplot函数 319

13.4.2 imshow函数 320

第14章 傅里叶变换 324

14.1 理论基础 324

14.2 Numpy实现傅里叶变换 328

14.2.1 实现傅里叶变换 329

14.2.2 实现逆傅里叶变换 330

14.2.3 高通滤波示例 331

14.3 OpenCV实现傅里叶变换 333

14.3.1 实现傅里叶变换 333

14.3.2 实现逆傅里叶变换 335

14.3.3 低通滤波示例 336

第15章 模板匹配 339

15.1 模板匹配基础 339

15.2 多模板匹配 345

第16章 霍夫变换 351

16.1 霍夫直线变换 351

16.1.1 霍夫变换原理 351

16.1.2 HoughLines函数 357

16.1.3 HoughLinesP函数 359

16.2 霍夫圆环变换 361

第17章 图像分割与提取 364

17.1 用分水岭算法实现图像分割与提取 364

17.1.1 算法原理 364

17.1.2 相关函数介绍 366

17.1.3 分水岭算法图像分割实例 375

17.2 交互式前景提取 376

第18章 视频处理 383

18.1 VideoCapture类 383

18.1.1 类函数介绍 383

18.1.2 捕获摄像头视频 387

18.1.3 播放视频文件 388

18.2 VideoWriter类 389

18.2.1 类函数介绍 389

18.2.2 保存视频 391

18.3 视频操作基础 392

第19章 绘图及交互 393

19.1 绘画基础 393

19.1.1 绘制直线 394

19.1.2 绘制矩形 394

19.1.3 绘制圆形 395

19.1.4 绘制椭圆 397

19.1.5 绘制多边形 398

19.1.6 在图形上绘制文字 400

19.2 鼠标交互 402

19.2.1 简单示例 404

19.2.2 进阶示例 405

19.3 滚动条 407

19.3.1 用滚动条实现调色板 408

19.3.2 用滚动条控制阈值处理参数 409

19.3.3 用滚动条作为开关 410

第20章 K近邻算法 412

20.1 理论基础 412

20.2 计算 415

20.2.1 归一化 415

20.2.2 距离计算 416

20.2 手写数字识别的原理 417

20.3 自定义函数手写数字识别 421

20.4 K近邻模块的基本使用 427

20.5 K近邻手写数字识别 429

第21章 支持向量机 431

21.1 理论基础 431

21.2 SVM案例介绍 434

第22章 K均值聚类 439

22.1 理论基础 439

22.1.1 分豆子 439

22.1.2 K均值聚类的基本步骤 441

22.2 K均值聚类模块 441

22.3 简单示例 442

第23章 人脸识别 448

23.1 人脸检测 448

23.1.1 基本原理 448

23.1.2 级联分类器的使用 451

23.1.3 函数介绍 452

23.1.4 案例介绍 453

23.2 LBPH人脸识别 454

23.2.1 基本原理 454

23.2.2 函数介绍 456

23.2.3 案例介绍 457

23.3 EigenFaces人脸识别 458

23.3.1 基本原理 458

23.3.2 函数介绍 459

23.3.3 案例介绍 460

23.4 Fisherfaces人脸识别 461

23.4.1 基本原理 461

23.4.2 函数介绍 463

23.4.3 案例介绍 464

23.5 人脸数据库 465

参与文献 467

附录A 范例 470