OpenCV图像处理[图书]

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本书由知名汁算机视觉专家撰写，使用OpenCV的最新版本3.0，深入浅出地阐述和论证了图像处理理论、方法和技术，探讨了图像增强和校正、加速图像处理等新专题。作者在介绍OpenCV基础知识之后，系统讲述图像处理的核心技术、工具。

全书共分为7章，全面系统地讲述了图像处理领域中的核心内容，包括：构建图像处理的工具、图像的增强、图像校正、形态学运算、图像金字塔、几何变换、颜色空间、颜色变换、视频稳定性、图像拼接、图像合成、计算摄影学、加速图像处理等。为了便于学习与实践，本书提供了示例算法的编码实现，也向渎者全面洋尽地介绍了基于OpenCV进行图像处理编程的技术和方法。

本书既可作为从事图像处理研究的科研人员参考，也适合汁算机、通信和自动化等相关专业的本科生、研究生以及工作在图像处理和识别领域一线的广大工程技术人员阅读。

作者简介
Gloria Bueno García，拥有英国考文垂大学机器视觉博士学位，曾在多个研究中心担任首席研究员，比如，法国国家科学研究中心/路易巴斯德大学（法国斯特拉斯堡）的UMR 7005研究所，吉尔伯特·吉尔克斯与戈登技术中心（英国），圣·塞瓦斯蒂安中欧技术研究院（西班牙）等。她拥有两项发明专利、一项软件注册权和100多篇期刊论文，主要研究方向为二维/三维多模态图像处理和人工智能。她是卡斯蒂利亚-拉曼恰大学VISILAB研究小组的负责人，与人合著了由Packt出版社出版的关于移动设备OpenCV编程的《OpenCV Essentials》一书。
本书献给我的儿子们，由于工作繁忙使得我没有时间能够陪他们玩耍；本书也献给我的父母，感谢他们在我的生命中无条件的支持。同时感谢Gloria和Oscar。
Oscar Deniz Suarez，研究方向主要集中在计算机视觉和模式识别方面，发表期刊和会议论文50多篇，荣获由AERFAI组织的关于计算机视觉和模式识别研究最佳博士工作亚军和由Innocentive公司组织的图像文件及重新格式化软件挑战奖，并进入2009年Cor Baayen大赛全国决赛获入围奖。他的研究成果由Existor、Gliif、Tapmedia、E-Twenty等前沿公司采用，并且已经被添加到OpenCV中。目前，他是卡斯蒂利亚-拉曼恰大学的副教授，并加入到VISILAB研究小组。他是IEEE的高级会员，并隶属于AAAI、SIANI、CEA-IFAC、AEPIA和AERFAI-IAPR。他是PLoS ONE期刊的学术编辑，卡内基-梅隆大学、伦敦帝国理工学院和莱卡生物系统公司的客座研究员，曾与人合作完成了两本有关OpenCV的书籍。
José Luis Espinosa Aranda，拥有卡斯蒂利亚-拉曼恰大学计算机科学专业的博士学位。他的博士学位项目获得了2009年度西班牙Certamen Universitario Arquímedes de Introducción a la Investigación científica提名奖（入围奖）。研究方向包括计算机视觉、启发式算法和运筹学，目前在VISILAB研究小组担任副研究员和计算机视觉领域的开发人员。
本书献给我的父母和兄弟们。
Jesus Salido Tercero，拥有西班牙马德里工业大学电气工程学位和博士学位（1996）。之后，他在（美国匹兹堡）卡内基-梅隆大学机器人研究所做了两年的访问学者，从事协作多机器人系统研究。在回到西班牙卡斯蒂利亚-拉曼恰大学后，他将时间花在了机器人和工业信息学课程的教学上，同时也在进行视觉和智能系统的研究。在过去的三年里，他专心致力于开发移动设备上的视觉应用，并与人合著了一本关于移动设备OpenCV编程的书。
本书献给我所亏欠的人：我的父母，Sagrario和Maria。
Ismael Serrano Gracia，2012年在卡斯蒂利亚-拉曼恰大学获计算机科学专业学位。他的最终学位项目“人物检测”获得了最高分数，这项应用使用了具有OpenCV库的深度相机。他现在在卡斯蒂利亚-拉曼恰大学攻读博士学位，并获得了西班牙科学研究院的研究项目资助。他还是VISILAB研究小组的副研究员，并从事不同的计算机视觉领域研发工作。
本书献给我的父母，他们给了我接受教育的机会并一直支持我。还要献给我的导师：Oscar Deniz博士，他是我的良师益友。最后，献给我的朋友和女朋友，在我完成本书的过程中他们给予我不少的帮助。
Noelia Vállez Enano，从小就喜欢电脑，尽管那时她还不到十五岁。2009年，她完成了在卡斯蒂利亚-拉曼恰大学计算机科学专业的学习，并以优异的成绩毕业。她开始在VISILAB小组时从事乳腺X光检查CAD系统和电子健康记录。之后，她获得了物理和数学专业的硕士学位，并已报名开始攻读博士学位。她的工作涉及应用图像处理和模式识别方法，她还喜欢从事有关人工智能的其他一些领域的教学和研究工作。
审校者简介
Walter Lucetti，互联网上知名的Myzhar，是意大利的一个计算机工程师，主攻机器人和机器人感知。他2005年获得学士学位，同时在意大利比萨城的“E.Piaggio”研究中心从事研究，在这里，他写了一篇关于现实生活中3D映射的论文，其中使用一个随伺服电机倾斜的2D激光的论文。在写该论文时，他第一次接触OpenCV，那是在2004年，OpenCV正处于萌芽期。
在取得硕士学位之后，他开始从事底层嵌入式系统和高层桌面系统的软件开发工作。作为意大利拉斯佩齐亚Gustavo Stefanini高级机器人中心（隶属于意大利圣安娜高等学校PERCRO实验室）的研究员，他学习了很多计算机视觉和机器学习方面的知识。
目前，他在软件行业工作，为嵌入式ARM系统编写固件，为基于Qt框架的桌面系统编写软件，并为基于OpenCV和CUDA的视频监控系统编写智能算法。
他还在研发个人机器人项目“MyzharBot”。MyzharBot是一个跟踪地面移动机器人的项目，使用计算机视觉来检测障碍并分析和探索环境。机器人用基于ROS、CUDA和OpenCV的算法来控制。可以在网站http://myzharbot.robot-home.it跟进这个项目。
André de Souza Moreira，拥有计算机科学专业硕士学位，在巴西里约热内卢的天主教大学主攻计算机图形学。
他拥有巴西马拉尼昂联邦大学（UFMA）计算机科学专业学士。在攻读学士学位期间，他是Labmint研究团队的成员，并从事医学成像研究，专攻采用图像处理技术进行乳腺癌的检测和诊断。
目前，他是Tecgraf研究所的一名研究员和系统分析员，该研究所是巴西计算机图形学主要的研究与开发实验室之一。从2007年开始，他一直致力于使用PHP、HTML和CSS进行广泛的研发工作。现在，他使用C ++ 11 / C ++ 14以及结合SQLite、Qt、Boost和OpenGL开发项目。可以从他的个人网站www.andredsm.com获得更多有关他的信息。
Marvin Smith，目前是国防工业领域的一名软件工程师，专攻摄影测量与遥感技术。他在内华达大学雷诺分校获得计算机科学专业的理学学士学位，技术方向包括：高性能计算、分布式图像处理和多频谱图像的开发。在国防部工作之前，Marvin曾在美国宇航局（NASA）艾姆斯研究中心的智能机器人团队和内华达汽车测试中心实习。

译者序
作者简介
审校者简介
前言
第1章　处理图像文件和视频文件 1
1.1　OpenCV介绍 1
1.2　下载和安装OpenCV 2
1.2.1　获取编译器和设置CMake 4
1.2.2　使用CMake配置OpenCV 4
1.2.3　库的编译和安装 7
1.3　OpenCV的结构 7
1.4　使用OpenCV创建用户项目 9
1.4.1　库的一般使用方法 9
1.4.2　开发新项目的工具 10
1.4.3　使用Qt生成器创建OpenCV C++程序 11
1.5　读取和写入图像文件 13
1.5.1　基本API概念 13
1.5.2　支持图像文件的格式 15
1.5.3　示例代码 16
1.6　读取和写入视频文件 20

　　图像作为人类感知世界的视觉基础，是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。图像处理就是利用计算机对图像信息进行加工以满足人的视觉心理或者应用需求的行为，图像信息实质上是一段能够被计算机还原、显示和输出为一幅图像的数字码。
　　图像处理技术可以帮助人们更客观、更准确地认识世界，人的视觉系统可以帮助人类从外界获取3/4以上的信息，而图像、图形又是所有视觉信息的载体，尽管人眼的鉴别力很高，可以识别上千种颜色，但很多情况下，图像对于人眼来说是模糊的，甚至是不可见的。图像增强技术可以使模糊甚至不可见的图像变得清晰明亮；通过图像处理中的模式识别技术，可以将人眼无法识别的图像进行分类处理。
　　图像处理是信号处理中一个非常重要的领域，涉及的理论知识众多。仅仅通过理论讲解很难帮助读者掌握图像处理的基本原理，也不能帮助读者得到直观的认识，因此本书与OpenCV编程实践相结合。在Visual C++中引入OpenCV大大降低了开发强度，如果读者对图像处理原理已经比较了解，那么完全可以在Visual C++中结合OpenCV 进行编程开发。
　　本书是依据作者近几年研究过程中重要的基础部分编写的，书中主要介绍图像处理的基础方法，其中不仅包括经典方法，而且包括近几年在研究中所提出的方法。作者深入浅出地阐述和论证了图像处理中共性的和基础性的知识，以及有关前端的处理理论、方法和技术，探讨了图像增强和恢复、图像分析等新专题，并包括了形象地说明本书理论内容的交互计算机显示图像示例及基于OpenCV的图像处理编程示例。某些章节介绍的内容既可以作为独立的技术产生用户所需的输出，满足用户需求，也可以作为对后续的某些信息进行处理的预处理。
　　在介绍完OpenCV编程基础知识之后，本书讲述了图像处理的主干内容。全书共分为7章，全面系统地讲述了图像处理领域中的核心内容，包括：构建图像处理工具、图像增强、图像校正、形态学运算、图像金字塔、几何变换、颜色空间、颜色变换、视频稳定性、图像拼接、图像合成、计算摄影学、加速图像处理等。为便于学习与实践，本书提供了示例算法的编码实现，详尽地介绍了基于OpenCV进行图像处理编程的技术和方法。
　　全书结构紧凑，内容深入浅出，讲解以及编程实例图文并茂，可作为图像处理方面科技人员、研发人员及在应用中以图像处理作为工具的实践工程师的参考手册。本书同样适合计算机、通信和自动化等相关专业的本科生、研究生阅读。
　　为了能够更准确地翻译本书，我们查阅了很多有关图像处理和OpenCV等内容的中英文资料。本书从翻译到审校直至最终成稿历时4个多月，限于译校者水平所限，译文中不当之处，恳请读者批评指正。
　　本书是重庆邮电大学刘冰老师在重庆大学攻读博士学位期间，与博士生导师朱征宇教授共同合作完成的一部译著。刘冰翻译完本书，朱征宇教授对全书进行了译校和审定。在翻译过程中，重庆大学的张瑞、洪晓璐、夏书银、王想等博士也提出了宝贵的意见并参与了部分章节的审校工作。最后还要感谢机械工业出版社各位认真审校的编辑，是他们的严格要求才让本书得以高质量出版。
　　朱征宇、刘冰
　　zhu_zhengyu@cqu.edu.cn；liubing@cqupt.edu.cn
　　

　　OpenCV，可以说是使用最广泛的计算机视觉库，它包括几百个易用的图像成像和视觉函数，既可用于学术研究，也可用于工业领域。随着摄像机越来越便宜和对影像学特征需求的增长，无论是对于台式机还是移动平台，OpenCV的应用范围都有了显著增长。
　　本书结合示例讲述OpenCV的主要图像处理算法。OpenCV方面的其他书籍试图说明其基础理论，或提供接近完整的大型应用程序示例，而本书则针对这样的读者而编写：他们想要尽量快速地得到一个易于理解的工作示例，并可能在此基础上开发一些附加功能。
　　本书以一个介绍性的章节作为开始，说明库的安装，描述库的结构，并给出基本图像和视频的读取与写入示例。随后的章节包括以下一些内容：图像和视频的处理，基本图像处理工具，校正和增强图像，颜色、视频处理以及计算摄影学。最后但同样重要的章节介绍一些高级特性，例如基于GPU的加速。本书对最新的主要版本OpenCV 3中的新功能和技术进行了全面的说明。
　　本书包含的内容
　　第1章展示如何读取图像和视频文件。该章还介绍了基本的用户交互工具，这些工具在图像处理中非常有用，可用于更改参数值、选择感兴趣区域等。
　　第2章讲述在后续章节中所需要的一些主要数据结构和基本过程。
　　第3章介绍用于校正图像缺陷的一些典型变换。该章包括滤波、使用查找表的点变换、几何变换，以及关于图像修复和图像去噪的一些算法。
　　第4章讨论图像处理中的颜色话题。该章讲述如何使用不同的颜色空间，以及如何在两幅图像之间进行颜色空间的转换。
　　第5章包括用于视频或图像序列处理的一些技术。该章重点介绍有关视频稳定、超分辨率和图像拼接的一些算法的实现。
　　第6章介绍如何读取HDR图像，以及如何在其上进行色调映射。
　　第7章包括图像处理中的一个重要话题：速度。对于降低图像处理任务消耗的时间，现代GPU是最佳的技术。
　　阅读本书所需的知识
　　本书旨在通过一些实用的图像处理项目教大家学习OpenCV的图像处理技术。本书将使用OpenCV的最新版本3.0。
　　每一章都提供了许多易用的示例，用于说明所涉及的一些概念。因此，本书的重点集中在尽快地提供一个可行示例，以便读者可以在此基础上开发一些附加功能。
　　要使用本书，只需有免费软件即可。书中所有的示例都是使用现有免费的Qt Creator IDE和GNU/GCC编译器完成开发与测试的。还采用了CMake工具，以便在其目标平台上配置OpenCV库的构建过程。此外，在第7章中给出的GPU加速示例，还需要免费的OpenCL SDK。
　　本书适合的读者
　　本书适合已经了解C++编程并且想要学习如何使用OpenCV进行图像处理的读者阅读。应该具备最起码的图像处理理论背景知识。本书并不涉及与计算机视觉关系更为密切的话题，例如，特征和对象检测、追踪或机器学习。