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在計算機視覺處理中,特征指的是能夠解決某種特定任務的信息。圖像局部特征在目標識別、目標跟蹤、目標匹配、三維重建、圖像檢索等應用中發揮著重要的作用。它是近20年來在計算機視覺領域中研究的熱點問題之一。本書以OpenCV 2.4.9為研究工具,對其實現的所有新的特征檢測和描述算法—Kitchen-Rosenfeld、Canny、Harris、Shi-Tomasi、FAST、MSER、MSCR、SIFT、SURF、BRISK、BRIEF、ORB、FREAK、CenSurE、SimpleBlob等,不僅詳細分析了它們的原理和實現方法,還進行了詳細的源碼解析,并且給出了具體的程序實現范例,充分體現了理論與實踐相結合的特點。
第 1章 Kitchen-Rosenfeld角點檢測 11.1 原理分析 11.2 源碼解析 11.3 應用實例 3第 2章 Canny邊緣檢測 52.1 理論分析 52.2 源碼解析 72.3 應用實例 13第3章 Harris角點檢測 163.1 理論分析 163.2 源碼解析 183.3 應用實例 21第4章 Shi-Tomasi角點檢測 244.1 理論分析 244.2 源碼解析 244.3 應用實例 29第5章 SIFT方法 315.1 原理分析 315.2 源碼解析 425.3 應用實例 59第6章 MSER區域檢測 636.1 原理分析 636.2 源碼解析 666.3 應用實例 76第7章 SURF方法 787.1 原理分析 787.2 源碼解析 887.3 應用實例 108第8章 FAST角點檢測 1128.1 原理分析 1128.2 源碼解析 1138.3 應用實例 123第9章 MSCR彩色圖像區域檢測 1269.1 原理分析 1269.2 源碼解析 1279.3 應用實例 139第 10章 CenSurE檢測方法 14110.1 原理分析 14110.2 源碼解析 14610.3 應用實例 156第 11章 BRIEF描述符方法 15811.1 原理分析 15811.2 源碼解析 16011.3 應用實例 162第 12章 BRISK方法 16512.1 原理分析 16512.2 源碼解析 17612.3 應用實例 220第 13章 ORB方法 22313.1 原理分析 22313.2 源碼解析 22513.3 應用實例 238第 14章 FREAK方法 24214.1 原理分析 24214.2 源碼解析 24514.3 應用實例 259第 15章 SimpleBlob方法 26115.1 原理分析 26115.2 源碼解析 26415.3 應用實例 270第 16章 密度特征檢測 27216.1 原理分析 27216.2 源碼解析 27216.3 應用實例 273附錄A Windows 7系統下OpenCV 2.4.9與 Visual Studio 2012編譯環境的配置 275附錄B Windows 7系統下Qt 5.3.1與OpenCV 2.4.9編譯環境的配置 280參考文獻 285