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OpenCV編程案例詳解 ( 簡體 字) |
| 作者：李立宗 | 類別：1. -> 教材 -> 數位影像處理 |
| 譯者： |
| 出版社：電子工業出版社 |  3dWoo書號： 45362
詢問書籍請說出此書號！【缺書】
NT售價： 445 元 |
| 出版日：9/1/2016 |
| 頁數：500 |
| 光碟數：0 |
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站長推薦：  |
| 印刷：黑白印刷 | 語系： ( 簡體 版 ) |
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| ISBN：9787121299520 |
| 作者序 | 譯者序 | 前言 | 內容簡介 | 目錄 | 序 |
| (簡體書上所述之下載連結耗時費功, 恕不適用在台灣, 若讀者需要請自行嘗試, 恕不保證) |
| 作者序： |
| 譯者序： |
前言：前 言
計算機視覺技術是在圖像處理技術上發展起來的一門學科，在很多領域發揮著非常關鍵的作用。隨著硬件設備的不斷升級及價格的不斷下降，計算機視覺技術越來越成熟。OpenCV是英特爾（Inter）公司開發的一個開源應用平臺，借助該工具能夠開發高效的計算機視覺應用項目。
內容
本書的系統主要包括常用函數介紹類系統和應用類系統兩類。
? 常用函數介紹類系統
這類系統以介紹函數的使用為主，包括圖像處理系統（第1章）、醫學圖像處理系統（第2章）、圖像邊緣檢測學習系統（第3章）。這些系統主要介紹了常用OpenCV函數的使用方法，并對這些函數進行了不同形式的參數調用。
? 應用類系統
這類系統嘗試解決一些實際問題，包括數字圖像加密學習系統（第4章）、手寫數字識別學習系統（第5章）、骰子作畫學習系統（第6章）、濾鏡效果學習系統（第7章）、數字水印學習系統（第8章、第10章）和圖像檢索系統（第9章）。這類系統中，嘗試用最簡單的方法實現一個學習系統，讓讀者能夠了解該類系統的主要算法、解決問題的基本思路，同時能夠更深入地了解如何更好地使用OpenCV處理實際問題。
目的
從一接觸OpenCV開始，我就感受到了它的強大魅力，并深深地被它所吸引。我也希望更多的人能夠了解它、更好地使用它，本書的主要目的如下。
? 為OpenCV的學習提供一份更好的學習資料。
? 讓圖像處理零基礎的入門者能夠快速入門。
? 讓學習者通過本書的學習，能夠快速地構建基于OpenCV的可視化交互系統。
? 通過具體的實例教程，讓讀者能夠快速掌握圖像處理的相關理論基礎和算法。
? 能夠快速地構建基于Qt的視覺處理系統。
讀者范圍
本書提供的教學系統能夠讓讀者快速掌握計算機視覺的相關知識，盡快掌握圖像處理的相關算法和系統構建，讓圖像處理的零基礎入門開發者能夠盡快成為一名從業人員。本書提供的學習系統均含有詳細的注釋，讀者能夠在具有一定C++開發基礎、圖像處理零基礎的情況下完全自主地進行自學。
? 在校學生
本書所介紹的系統能夠方便學生自學計算機視覺相關系統的開發，也能夠方便學生進行課程設計、畢業設計的學習。
? 教師
本書能夠作為計算機視覺相關課程的配套教材使用，也可以作為教師相關課程的教學參考書。
? 入門者
對于希望進入計算機視覺領域的從業人員，本書提供的實例教程能夠讓他們快速掌握圖像處理的相關理論基礎、算法、設計思路等內容。
? 專業人員
對計算機視覺處理領域的專業人員，本書大量的實例代碼能夠讓他們快速上手相關項目，為他們提供切實有效的幫助。
? 愛好者
對計算機視覺處理有興趣的愛好者，能夠根據本書提供的系統完成相關項目的開發工作。由于本書屏蔽了很多內部細節，因此能夠讓愛好者更好地實現系統。
特點
本書不需要按照順序從第1章開始閱讀，讀者可以選擇自己感興趣的內容，各章的內容相對獨立。本書中的全部系統均以當前的最新版本OpenCV 3.0進行介紹。
? 用Qt構建可視化系統
目前，針對OpenCV的學習教程大部分局限在函數的使用上。本書將OpenCV的函數進行了整合，使用Qt構建了多種不同形式的圖像處理系統來介紹函數的使用、圖像處理常用算法、系統如何構建等。書中介紹的系統分成基礎系統和實用性系統。基礎系統主要介紹OpenCV常用函數的具體使用，給出了函數在調用不同參數時的實現效果。實用性系統嘗試解決一些常見的問題，比如手寫數字識別、圖像檢索、圖像加密、數字水印、圖像隱藏、濾鏡效果等。
? 黑盒
本書在進行圖像處理的過程中，把OpenCV函數作為一個黑盒來使用，盡可能使用通俗易懂的語言來描述圖像處理算法要實現什么功能、需要使用什么參數，而盡量避免堆砌復雜的公式來描述實現細節信息，盡可能地屏蔽了其內部實現細節。同時，為了更好地了解函數的功能，本書中使用了大量的具體示例對函數的實際處理效果進行了展示。
? 簡化問題處理
在處理問題時，本書盡可能地將問題進行了簡化處理。例如在進行數字識別時，采用了最近鄰算法。所使用的特征圖像庫中，針對每一個數字僅僅存儲有一個特征圖像。在數字識別時，將待識別的數字圖像與圖像庫中的圖像進行特征比對，將與其特征最接近的特征圖像作為識別結果。這樣，極大地簡化了問題的處理。通過這一系統的學習，既掌握了處理問題的基本思路和方法，又掌握了OpenCV的使用。
? 問題處理盡量獨立
在數字圖像處理過程中，處理過程的各個處理步驟、流程之間往往存在著較強的相關性，還有一些處理過程之間存在著較大的相似性。因此，在實際處理過程中，往往需要構建多個自定義函數，也就存在著較多的函數調用。本書在實現的過程中，為了方便問題的理解，更多關注OpenCV的使用，盡量將一個處理作為一個獨立的單元來實現，避免了由過于復雜的函數調用帶來的學習干擾。
? 章節之間相互獨立
在本書中，以數字圖像處理系統的方式介紹了十幾個不同的系統。各個系統之間是獨立的，讀者可以從任何一章開始閱讀學習。為了節省篇幅，有部分函數的介紹沒有在各個不同的章節之間進行重復介紹，但相關知識點均有簡單介紹，并給出了具體介紹所在的章節。
感謝
首先，我要感謝我在碩士期間的導師，南開大學的高鐵杠教授，高老師帶我走進了計算機視覺這一領域，讓我對計算機視覺產生了濃厚的興趣。同時感謝高老師長期以來，尤其是畢業后，還保持對我的關心和指導。
感謝CSDN提供的博客服務，讓我在學習時有堅持下去的動力。對于我來說，學習知識的過程是漫長的、枯燥的，自己一個人很難持續地堅持學習。但是當我學習了新知識在CSDN上面發表博文后，看到閱讀量不斷增多，我知道還有很多同學和我一樣奮斗在同樣的知識點上，就增加了堅持下去的信心。更應該感謝CSDN讓我有緣和符隆美老師結識，才有了這本書的出版。
感謝于仕琪、劉瑞禎兩位老師出版的OpenCV的教程，領我進入了OpenCV這一技術領域。
感謝英特爾公司OpenCV團隊提供了如此優秀的工具、非常優秀的官網。感謝官網提供的大量優質學習資源，本書中所介紹的函數語法參考了官網上的大量資料。
非常感謝本書的編輯付睿老師對稿件做出的修改，將我許多本來晦澀不通的語句變得能夠達到出版的要求，并對存在的技術問題進行了修正，同時感謝為本書出版而付出辛勤工作的各位同仁。更要特別感謝符隆美老師，感謝符老師為出版本書所付出的辛勤工作，感謝符老師在寫作過程中給予我的關心和幫助。
感謝我的工作單位天津職業技術師范大學，感謝單位對我開發OpenCV相關系統所給予的支持和資助。本書受到天津職業技術師范大學科研發展基金（編號：KJ12-12）的資助。
感謝合作單位天津遠目科技有限公司對本書編寫工作所提供的幫助和支持。
最后，我要感謝家人的支持。在完成本書期間，我經常獨自一人悶在書房里而忽略了你們的感受，也逃避了很多責任。我要感謝你們一直以來對我的理解、支持、付出，你們是我不斷前行的動力，我愛你們！
互動方式
由于本人水平有限，雖然本書經過了多次校驗，但是肯定仍舊存在很多大大小小的問題，希望讀者朋友在使用本書時，能夠海涵。在出版后，我會針對讀者朋友提供的反饋信息進行整理、歸納，給出統一的勘誤表。本書中所介紹的全部系統目前均已經能夠在Windows 10系統下正常穩定地運行，需要書中系統的讀者請與我聯系，以獲取書中的教學案例系統。我也在準備本書所介紹系統的配套視頻教程，完成后會通過多種渠道發布，歡迎大家關注。也非常歡迎大家跟我交流關于OpenCV的各種問題。
李立宗
2016年5月23日 |
內容簡介：OpenCV在計算機視覺領域扮演著重要的角色。作為一個基于開源發行的跨平臺計算機視覺庫，OpenCV實現了圖像處理和計OpenCV是英特爾（Inter）公司開發的一個開源應用平臺，借助該平臺能夠開發高效的計算機視覺應用項目。本書以實例介紹了如何使用OpenCV構建計算機視覺系統，本文的系統主要包括常用函數介紹類系統和應用類系統兩類。常用函數介紹類系統以介紹函數的使用為主。在這類系統中主要介紹了常用OpenCV函數的使用方法，并對這些函數進行了不同形式的參數調用。應用類系統嘗試解決一些實際問題，用最簡單的方法實現一個學習系統，讓讀者能夠了解該類系統的主要算法、解決問題的基本思路，同時能夠更深入地了解如何更好地使用OpenCV處理實際問題。本書各章的內容相對獨立，因此不需要按照順序從第1章開始閱讀，讀者可以自由選擇自己感興趣的內容來學習。本書中的全部系統均以當前的最新版本OpenCV 3.0版本進行介紹。本書在處理問題時，盡量屏蔽了無關的細節，即將OpenCV作為一個黑盒來使用。 |
目錄：第1章 圖像處理系統 1
1.1 系統介紹 2
1.1.1 功能描述 2
1.1.2 總體結構 2
1.1.3 界面效果 2
1.2 系統原理 3
1.2.1 翻轉 3
1.2.2 形態學處理 4
1.2.3 濾波處理 7
1.2.4 縮放 12
1.2.5 旋轉 14
1.3 編程實現 15
1.3.1 文件 15
1.3.2 翻轉的實現 16
1.3.3 形態學處理的實現 18
1.3.4 濾波處理的實現 24
1.3.5 縮放的實現 30
1.3.6 旋轉的實現 32
1.3.7 幫助 37
第2章 醫學圖像處理算法學習系統 38
2.1 系統介紹 39
2.1.1 功能描述 39
2.1.2 系統結構 39
2.1.3 界面效果 39
2.2 系統原理 40
2.2.1 增強 40
2.2.2 卷積 41
2.2.3 模板匹配 43
2.2.4 仿射變換 45
2.2.5 重映射 46
2.2.6 分割 47
2.3 編程實現 51
2.3.1 文件 51
2.3.2 增強的實現 51
2.3.3 卷積的實現 55
2.3.4 模板匹配的實現 60
2.3.5 仿射變換的實現 67
2.3.6 重映射的實現 70
2.3.7 分割的實現 76
2.3.8 幫助 97
第3章 圖像邊緣檢測學習系統 98
3.1 系統介紹 99
3.1.1 功能描述 99
3.1.2 總體結構 99
3.1.3 界面效果 99
3.2 系統原理 99
3.2.1 Sobel算子 100
3.2.2 Canny算子 102
3.2.3 Laplacian算子 104
3.2.4 Scharr濾波器 105
3.3 編程實現 106
3.3.1 文件 106
3.3.2 邊緣特征 106
3.4.3 Sobel算子的實現 110
3.4.4 Canny算子的實現 119
3.4.5 Laplacian算子的實現 126
3.4.6 Scharr濾波器的實現 134
3.4.7 幫助 140
第4章 數字圖像加密學習系統 141
4.1 系統介紹 142
4.1.1 功能描述 142
4.1.2 界面效果 142
4.2 系統原理 142
4.2.1 混沌系統 143
4.2.2 異或加密 146
4.2.3 置亂加密 151
4.3 系統結構與流程 153
4.3.1 總體結構 153
4.3.2 生成混沌圖像 153
4.3.3 異或加密流程 156
4.3.4 置亂加密流程 157
4.4 編程實現 160
4.4.1 混沌圖像的實現 160
4.4.2 異或加密的實現 165
4.4.3 置亂加密的實現 173
4.4.4 幫助 183
第5章 手寫數字識別學習系統 184
5.1 系統介紹 185
5.1.1 功能描述 185
5.1.2 界面效果 185
5.2 系統原理 185
5.2.1 圖像特征提取 186
5.2.2 距離計算 188
5.2.3 顏色處理 189
5.2.4 顏色通道處理 201
5.3 系統結構與流程 204
5.3.1 總體結構 204
5.3.2 主要流程 205
5.4 編程實現 205
5.4.1 文件處理 205
5.4.2 數字識別 206
5.4.3 顏色處理 210
5.4.4 通道處理 214
5.4.5 幫助 221
第6章 骰子作畫學習系統 223
6.1 系統介紹 224
6.1.1 功能描述 224
6.1.2 界面效果 224
6.2 系統原理 224
6.2.1 骰子狀子塊 224
6.2.2 原始圖像特征值計算 224
6.2.3 映射 224
6.2.4 閾值處理 224
6.3 系統結構與流程 224
6.3.1 總體結構 224
6.3.2 主要流程 224
6.4 編程實現 224
6.4.1 文件 224
6.4.2 骰子畫 224
6.4.3 骰子原型 224
6.4.4 點圖 224
6.4.5 幫助 224
第7章 濾鏡效果學習系統 224
7.1 系統介紹 224
7.1.1 功能描述 224
7.1.2 界面效果 224
7.2 系統結構 224
7.3 系統實現 224
7.3.1 文件處理 224
7.3.2 顏色效果 224
7.3.3 手工畫效果 224
7.3.4 藝術效果 224
7.3.5 光線效果 224
7.3.6 雕刻效果 224
7.3.7 幫助 224
第8章 盲數字水印學習系統 224
8.1 系統介紹 224
8.1.1 功能描述 224
8.1.2 界面效果 224
8.2 系統原理 224
8.2.1 通道分解 224
8.2.2 位平面分解 224
8.2.3 最低有效位盲水印 224
8.2.4 位置矩陣 224
8.2.5 隨機位盲水印 224
8.3 系統結構與流程 224
8.3.1 總體結構 224
8.3.2 通道分解 224
8.3.3 位平面分解 224
8.3.4 最低有效位盲水印 224
8.3.5 隨機位盲水印 224
8.4 編程實現 224
8.4.1 通道分解 224
8.4.2 位平面分解 224
8.4.3 最低有效位盲水印 224
8.4.4 隨機位盲水印 224
8.4.5 幫助 224
第9章 圖像檢索系統 224
9.1 系統介紹 224
9.1.1 功能描述 224
9.1.2 運行效果 224
9.2 系統原理 224
9.2.1 灰度化 224
9.2.2 縮小尺寸 224
9.2.3 簡化色彩 224
9.2.4 計算特征矩陣 224
9.2.5 獲取哈希值 224
9.2.6 計算距離 224
9.3 系統結構與流程 224
9.3.1 總體結構 224
9.3.2 主要流程 224
9.4 編程實現 224
9.4.1 打開文件夾的實現 224
9.4.2 提取特征的實現 224
9.4.3 打開文件的實現 224
9.4.4 檢索的實現 224
9.4.5 清除功能的實現 224
9.4.6 幫助 224
9.5 運行效果 224
第10章 非盲數字水印學習系統 224
10.1 系統介紹 224
10.1.1 功能描述 224
10.1.2 界面效果 224
10.2 系統原理 224
10.2.1 最低有效位非盲水印 224
10.2.2 隨機位非盲水印 224
10.3 系統結構與流程 224
10.3.1 總體結構 224
10.3.2 最低有效位非盲水印 224
10.3.3 隨機位非盲水印 224
10.4 編程實現 224
10.4.1 最低有效位非盲水印 224
10.4.2 隨機位非盲水印 224
10.4.3 幫助 224
附錄A 系統配置 224
附錄B 在Qt內使用OpenCV 224
參考文獻 224 |
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