基本信息
- 作者: [西班牙]大卫·米兰·埃斯克里瓦(David Millán Escrivá)[西班牙]维尼休斯·G.门东萨(Vinícius G. Mendon&ccedil a) [美]普拉蒂克·乔希(Prateek Joshi)
- 丛书名: 智能系统与技术丛书
- 出版社:机械工业出版社
- ISBN:9787111631644
- 上架时间:2019-7-20
- 出版日期:2019 年7月
- 开本:16开
- 页码:218
- 版次:1-1
- 所属分类:计算机 > 人工智能 > 综合


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内容简介
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目录
作者简介
审校者简介
第1章 OpenCV入门 1
1.1 了解人类视觉系统 1
1.2 人类如何理解图像内容 3
1.3 你能用OpenCV做什么 4
1.3.1 内置数据结构和输入/输出 4
1.3.2 图像处理操作 5
1.3.3 GUI 5
1.3.4 视频分析 6
1.3.5 3D重建 6
1.3.6 特征提取 7
1.3.7 对象检测 7
1.3.8 机器学习 8
1.3.9 计算摄影 8
1.3.10 形状分析 9
1.3.11 光流算法 9
1.3.12 人脸和对象识别 9
1.3.13 表面匹配 10
前言
本书首先简要介绍计算机视觉的各个领域以及相关的OpenCV函数,这些函数均用C++编写。每章都包含实际的例子和代码示例,用于演示用例。这有助于你轻松掌握主题并了解如何在现实生活中应用它们。综上所述,这是一本实用的指导书,你将从中学会如何在C++中使用OpenCV并使用这个库构建各种应用程序。
本书目标读者
本书面向不熟悉OpenCV并希望在C++中使用OpenCV开发计算机视觉应用程序的开发人员。了解C++的基本知识将有助于理解本书。本书对于想要学习计算机视觉入门知识并理解基本概念的人也很有用。他们应该了解基本的数学概念,例如向量、矩阵和矩阵乘法,以便充分利用本书。在阅读本书的过程中,你将学会如何使用OpenCV从零开始构建各种计算机视觉应用程序。
本书涵盖内容
第1章介绍在各种操作系统上的安装步骤,并介绍人类视觉系统以及计算机视觉中的各种主题。
第2章讨论如何在OpenCV中读/写图像和视频,并解释如何使用CMake构建项目。
第3章介绍如何构建图形用户界面和鼠标事件检测器,以构建交互式应用程序。
第4章探讨直方图和滤波器,并展示如何对图像进行卡通化处理。
第5章描述各种图像预处理技术,如噪声消除、阈值处理和轮廓分析。
第6章处理目标识别和机器学习,以及如何使用支持向量机来构建目标分类系统。
第7章讨论人脸检测和Haar级联,然后解释这些方法如何用于检测人脸的各个部位。
第8章探讨背景减除、视频监控和形态图像处理,并且描述它们如何相互连接。
第9章介绍如何使用不同技术跟踪实时视频中的目标,例如,基于颜色和基于特征进行跟踪。
第10章讨论光学字符识别、文本分割,并介绍Tesseract OCR引擎。
第11章深入探究Tesseract OCR引擎,解释如何将其用于文本检测、提取和识别。
第12章探讨如何使用两种常用的深度学习架构在OpenCV中应用深度学习,在这两种架构中,YOLO v3用于目标检测,而单发探测器(Single Shot Detector)用于人脸检测。
如何充分利用本书
了解C++的基本知识将有助于理解本书内容。这些例子使用以下技术进行构建:OpenCV 4.0、CMake 3.3.x或更新版本、Tesseract、Leptonica(依赖于Tesseract)、Qt(可选)和OpenGL(可选)。
相关章节提供了详细的安装说明。
媒体评论
本书首先介绍OpenCV的入门知识及安装,然后介绍OpenCV的基础知识,包括用户界面、矩阵运算、滤波器和直方图等,之后介绍复杂的计算机视觉算法,包括对象分割和分类、视频监控、对象跟踪等,最后探讨对象跟踪、文本识别、机器学习和人脸检测等高级技术。阅读本书之后,你将掌握常用和最新的计算机视觉技术,并学会从零开始构建各类OpenCV项目。
通过阅读本书,你将学到:
在各种操作系统上安装OpenCV 4
创建CMake脚本以编译C++应用程序
了解基本的图像矩阵格式和滤波器
探索图像分割和特征提取技术
从静态场景中删除背景以识别需要监控的移动对象
采用各种技术跟踪实时视频中的对象
通过Tesseract进行文本检测和识别
熟悉用于图像分类的重要深度学习工具