python图像处理神器 python opencv中文教程

qq_14818513同学的python图像处理神器-python-opencv中文教程书虽然挺好的,但是不够全面,不能让读者完全了解 opencv的现状)。而我翻译的这本书是来源于 OpenCv的官方文档,内容全面,对各种的算法的描述简单易懂,而且不拘泥于长篇大论的数学推导,非常适合想使用OpenCⅤ解决实际问题的人,对他们来说具体的数学原坦并不重要,重要是能解决实际问题在国内这本书可以说是第一本 Python OpenCV的泽作4本书的时效性本书的编写时针对最新的 Opencv3.0的,本版本还没有正式发布(但很稳定),其中的內容页非常新,甚至用到了2012年才提出的算法。因此本书的时效性上应该是没有问题的5本书的目标读者本书针的读者是高校学生,科研工作者,图像处理爱好者。对于这些人群,他们往往是带着具体的问题,在苫苫寻找解决方案。为了一·个小问题貮让他们去学习C++这么深奥的语言几乎是不可能的。而 Python的悄然兴起给他们带来的希望,如果说C++是tex的话,那 Python的易用性相当于word。他们可以很快的看懂本书的所有代码,并可以学着使用它们来解决自己的问题,同时也能拓展自己的视野。别人经常说 Python不够快,但是对于上面的这些读者,我相信这不是问题,现在我们日常使用的PC机已经无比强大了,而且绝大多数情况下不会用到实时处理,更不会在嵌入式设备上使用。因此这不是问题Opencv-Python段力辉2014年1月30日目录Ⅰ走进 Opend101关于 OpenCV- Python教程102在 Windows上安装 OpenCv-Python113在 Fedora上安装 OpenCv-Python12II OpencV中的Gui特性134图片134.1读入图像134.2显示图像144.3保存图像.154.4总结一下5视频185.1用摄像头捕获视频185.2从文件中播放视频.195.3保存视频216 Opencv中的绘图函数246.1画线246.2画矩形246.3画圆256.4画椭圆256.5画多边形.,,,,,,.256.6在图片上添加文字267把鼠标当画笔287.1简单演示...287.2高级一点的示例298用滑动条做调色板328.1代码示例..32III核心操作369图像的基础操作369.1获取并修改像素值369.2获取图像属性389.3图像ROI....399.4拆分及合并图像通道,,,,,,,,,,409.5为图像扩边(填充)4110图像上的算术运算4310.1图像加法..,,,4310.2图像混合..,,,,,,4310.3按位运算4411程序性能检测及优化4711.1使用 OpencV检测程序效率,,,,,,.4711.2 Opencv中的默认优化,48113在 IPython中检测程序效率4911.4更多 IPython的魔法命令..5111.5效率优化技术5112 OpencV中的数学工具53Iv OpenCV中的图像处理5413颜色空间转换5413.1转换颜色空间5413.2物体跟踪5513.3怎样找到要跟踪对象的HSⅴ值?,,,,,.,,,,,,,,,,,5714几何变换914.1扩展缩放5914.2平移,,,,,,,.6014.3旋转6214.4仿射变换6314.5透视变换6415图像阔值6615.1简单阈值.66152自适应阈值6815.3Otsu's二值化,,,7015.4Otsu's二值化是如何工作的?7216图像平滑7516.1平均7716.2高斯模糊7816.3中值模糊716.4双边滤波..,,7917形态学转换8117.1腐蚀8117.2胀,8217.3开运算,..,8317.4闭运算8317.5形态学梯度8317.6礼帽8417.7黑帽......8417.8形态学操作之间的关系.8418图像梯度8718.1 Sobel算子和 Scharr算子87182 Laplacian算子.8719 Canny边缘检测9119.1原理.9119.1.1噪声去除...91191.2计算图像梯度.9119.1.3非极大值抑制,,,,,,9119.1.4滯后阈值92192 Opencv中的 Canny边界检测,,9220图像金字塔9420.1原理9420.2使用金字塔进行图像融合9621 OpencV中的轮廓10121.1初识轮廓,,,,,,,10121.1.1什么是轮廓,,,,,,,,,,,,,,,,10121.1.2怎样绘制轮廓...10121.1.3轮廓的近似方法10221.2轮廓特征10421.2.1矩.,,,,..10421.2.2轮廓面积D番,,,,,,,10421.2.3轮廓周长10521.24轮廓近似1052.5凸包10621.2.6凸性检测10721.2.7边界矩形10721.28最小外接圆,,,,,,,,,,10821.2.9椭圆拟合,,,,,.,10921.2.1重线拟合10921.3轮廓的性质...11121.3.1长宽比·····.11121.3.2Extent11121.3.sOlidity11121.3.eQuivalent Diameter11221.3.5方向··:·11221.3.6掩模和像素点.11221.3.7最大值和最小值及它们的位置11321.3.8平均颜色及平均灰度113139极点11421.4轮廓:更多函数,,,,,,,,,,,,,,,,11521.4.1凸缺陷11521.4.2 Point Polygon Test11621.4.3形状匹配11721.5轮廓的层次结构.11921.5.1什么是层次结构11921.5.20 penCV中层次结构12021.5.3轮廓检索模式,,,,12022直方图12422.1直方图的计算,绘制与分析,,,,,,,,,12422.1.1统计直方图12422.12绘制直方图,,,,.12622.1.3使用掩模........,....12822.2直方图均衡化....130222.1 Opencv中的直方图均衡化13222.2.2 CLAHE有限对比适应性直方图均衡化13222.32D直方图,,13522.3.1介绍,,,,,,,,,13522.32 Opencv中的2D直方图13522.3.3 Numpy中2D直方图13622.3.4绘制2D直方图...136224直方图反向投影141224.1 Numpy中的算法1412242 Opencv中的反向投影14323图像变换14623.1傅里叶变换..14623.11 Numpy中的傅里叶变换14623.1.2 Opencv中的傅里叶变换14823.1.3DFT的性能优化..15023.1.4为什么拉普拉斯算子是高通滤波器?15224模板匹配15524.1 OpencV中的模板匹配.15524.2多对象的模板匹配15825 Hough直线变换16025.1 Opencv中的霍夫变换16125.2 Probabilistic Hough transform16326 Hough圆环变换16527分水岭算法图像分割16827.1代码16828使用 GrabCut算法进行交互式前景提取17328.1演示174V图像特征提取与描述17829理解图像特征17829.1解释.17830 Harris角点检测18130.1 OpencV中的 Harris角点检测18230.2亚像素级精确度的角点18431 Shi-Tomasi角点检测&适合于跟踪的图像特征18731.1代码,,18732介绍SIFI( Scale- variant Feature Transform19033介绍SURF( Speeded- Up Robust Features)19533.1 Opencv中的SURF19734角点检测的FAST算法20034.1使用FAST算法进行特征提取20034.2机器学习的角点检测器20134.3非极大值抑制20234.4总结20234.5 OpenC中FAST特征检测器.,,..,,,,.,,,.20235 BRIEF(Binary robust Independent Elementary Features20535.1 Opencv中的 BRIEF20536ORB Oriented FAsT and Rotated BrieF)20736.1 OpencV中的ORB算法.20837特征匹配21137.1 Brute- Force匹配的基础21137.2对ORB描述符进行蛮力匹配21237.3匹配器对象是什么?21337.4对SIFT描述符进行蛮力匹配和比值测试21337.5 FLANN匹配器21438使用特征匹配和单应性查找对象21838.1基础21838.2代码218I视频分析22239 Meanshift和 Camshift22239.1 Meanshift...22239.2 OpencV中的 Meanshift22339.cAmshift225394 Opencv中的 Camshift..22640光流23140.1光流,,.,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,23140.2 Lucas- Kanade法,,,,,,,,,,,23240.3 OpencV中的 Lucas- Kanade光流..23240.4 Opencv中的稠密光流23541背景减除23841.1基础,...23841.2 Background SubtractorMOG23841. 3 Background SubtractorMoG22397