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软件工程/开发项目管理

OpenCV 4.5计算机视觉开发实战(基于VC++)

作者：朱文伟

出版社：清华大学出版社出版时间：2021-06-01

开本： 16开 页数： 376

本类榜单：计算机/网络销量榜

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版权信息
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内容简介
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OpenCV 4.5计算机视觉开发实战(基于VC++) 版权信息

ISBN：9787302580935
条形码：9787302580935 ; 978-7-302-58093-5
装帧：一般胶版纸
册数：暂无
重量：暂无
所属分类：
计算机/网络
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软件工程/开发项目管理

OpenCV 4.5计算机视觉开发实战(基于VC++) 本书特色

本书基于OpenCV 4.5版本，详细介绍了OpenCV 4.5中220多个函数，涵盖传统的图像处理与图像识别技术，内容翔实，行文通俗，示例丰富。*后给出一个停车场车牌识别系统项目实战案例，帮助读者熟练掌握OpenCV应用开发技术。

OpenCV 4.5计算机视觉开发实战(基于VC++) 内容简介

　　OpenCV是计算机视觉领域的开发者必须掌握的技术。该书针对 OpenCV 4.5进行编写，全面系统地介绍OpenCV 4.5的使用。书中重点介绍OpenCV 4.5相比之前的版本做出的重大修改。　　《OpenCV 4.5计算机视觉开发实战（基于VC++）》共14章，主要内容包括OpenCV 4.5的基础知识、OpenCV开发环境搭建、OpenCV的模块架构、图像的读取与显示、核心模块CORE、图像处理模块基础、灰度变换和直方图修正、图像平滑、几何变换、图像分割、图像金字塔、图像形态学、图像边缘检测、视频加载与摄像头调用、摄像头视频录制以及OpenCV在机器学习方面的应用等，*后给出一个停车场车牌识别系统的大案例。　　《OpenCV 4.5计算机视觉开发实战（基于VC++）》适合计算机视觉与图像处理的开发人员、已有图像处理基础并想了解OpenCV 4.5新特性的开发人员阅读，也适合高等院校和培训机构计算机视觉与图像处理相关专业的师生作为教学参考书。

OpenCV 4.5计算机视觉开发实战(基于VC++) 目录

第1章数字图像视觉概述 1

1.1 图像的基本概念 1

1.1.1 图像和图形 1

1.1.2 什么是数字图像 1

1.1.3 数字图像的特点 2

1.1.4 图像单位（像素） 2

1.1.5 图像分辨率 3

1.1.6 屏幕分辨率 4

1.1.7 图像的灰度 4

1.1.8 灰度级 4

1.1.9 图像深度 5

1.1.10 二值图像 5

1.1.11 灰度图 5

1.1.12 彩色图像 6

1.1.13 通道 6

1.1.14 图像存储 6

1.2 图像噪声 6

1.2.1 图像噪声的定义 6

1.2.2 图像噪声的来源 7

1.2.3 图像噪声的滤除 7

1.3 图像处理 8

1.3.1 图像处理的分类 8

1.3.2 数字图像处理 9

1.3.3 数字图像处理常用的方法 10

1.3.4 图像处理的应用 13

1.4 图像信号处理层次 13

1.5 机器视觉 14

1.5.1 机器视觉的概念 14

1.5.2 机器视觉系统构成和分类 15

1.5.3 机器视觉的优势 15

1.5.4 机器视觉系统的应用 15

1.5.5 计算机视觉与相关学科的关系 15

1.6 OpenCV概述 16

第2章搭建OpenCV开发环境 18

2.1 视觉图像编程的重要库 18

2.2 启动Visual C++ 2017 19

2.3 下载OpenCV 4.5 20

2.4 解压OpenCV 20

2.5 在程序中测试OpenCV 21

2.6 在VC中配置通用开发环境 23

2.7 数学函数 24

2.8 OpenCV架构 26

2.9 图像输入输出模块imgcodecs 27

2.9.1 imread读取图像文件 28

2.9.2 imwrite保存图片 30

2.10 OpenCV界面编程 32

2.11 单窗口显示多幅图像 34

2.12 销毁窗口 36

2.13 鼠标事件 39

2.14 键盘事件 42

2.15 滑动条事件 43

第3章核心模块Core 46

3.1 矩阵操作 46

3.1.1 矩阵类Mat 46

3.1.2 构造法 48

3.1.3 直接赋值法 52

3.1.4 数组法 52

3.1.5 create函数法 53

3.1.6 定义特殊矩阵 53

3.1.7 得到矩阵的行数、列数和维数 54

3.1.8 矩阵的数据指针及其打印 55

3.1.9 创建新的矩阵头 57

3.1.10 得到矩阵通道数 58

3.1.11 复制矩阵 59

3.1.12 判断矩阵是否有元素 64

3.1.13 矩阵的5种遍历方式 64

3.1.14 设置矩阵新值 71

3.1.15 得到矩阵的元素总个数 71

3.1.16 矩形类Rect 72

3.2 数组的操作 73

3.3 XML和YAML文件读写 76

3.3.1 YAML文件简介 76

3.3.2 写入和读取YAML\XML文件的基本步骤 77

3.3.3 XML、YAML文件的打开 77

3.3.4 文本和数字的输入和输出 78

3.3.5 OpenCV数据结构的输入和输出 78

3.3.6 vector（arrays）和 maps的输入和输出 78

3.3.7 文件关闭 79

第4章图像处理模块基础 85

4.1 颜色变换cvtColor 85

4.2 画基本图形 87

4.2.1 点的表示 87

4.2.2 画矩形 88

4.2.3 画圆 90

4.2.4 画椭圆 91

4.2.5 画线段 94

4.2.6 填充多边形 94

4.3 像素存放类Scalar 97

4.4 使用随机数 99

4.4.1 产生一个随机数 101

4.4.2 返回下一个随机数 102

4.4.3 用随机数填充矩阵 103

4.5 文字绘制 105

4.6 为图像添加边框 112

4.7 在图像中查找轮廓 116

第5章灰度变换和直方图修正 122

5.1 点运算 122

5.1.1 基本概念 122

5.1.2 点运算的目标 122

5.1.3 点运算的分类 122

5.1.4 点运算的特点 123

5.1.5 点运算的应用 123

5.2 灰度变换 124

5.2.1 灰度变换概述 124

5.2.2 灰度变换的作用 125

5.2.3 灰度变换的方法 125

5.2.4 灰度化 125

5.2.5 对比度 128

5.2.6 灰度的线性变换 129

5.2.7 分段线性灰度变换 132

5.2.8 对数变换和反对数变换 138

5.2.9 幂律变换 143

5.3 直方图修正 145

5.3.1 直方图的概念 145

5.3.2 OpenCV实现灰度直方图 146

5.3.3 直方图均衡化 148

第6章图像平滑 154

6.1 平滑处理算法 154

6.2 线性滤波 156

6.2.1 归一化方框滤波器 156

6.2.2 高斯滤波器 158

6.3 非线性滤波 161

6.3.1 中值滤波 161

6.3.2 双边滤波 162

第7章几何变换 165

7.1 几何变换基础 165

7.2 图像平移 168

7.3 图像旋转 171

7.4 仿射变换 175

7.5 图像缩放 179

7.5.1 缩放原理 179

7.5.2 OpenCV中的缩放 180

第8章图像边缘检测 182

8.1 概述 182

8.2 边缘检测研究的历史现状 185

8.3 边缘定义及类型分析 186

8.4 梯度的概念 187

8.5 图像边缘检测的应用 187

8.6 目前边缘检测存在的问题 189

8.7 边缘检测的基本思想 190

8.8 图像边缘检测的步骤方法 190

8.9 经典图像边缘检测算法 191

8.9.1 差分边缘检测 192

8.9.2 Roberts算子 194

8.9.3 Sobel算子边缘检测 196

8.9.4 Prewitt算子边缘检测 199

8.9.5 LoG边缘检测算子 202

8.9.6 边缘检测的新技术与方法 206

第9章图像分割 209

9.1 概述 209

9.2 图像分割的应用 211

9.3 图像分割的数学定义 212

9.4 图像分割方法的分类 212

9.5 使用OpenCV进行图像分割 218

9.6 彩色图像分割 228

9.7 grabCut算法分割图像 232

9.8 floodFill漫水填充分割 236

9.9 分水岭分割法 242

第10章图像金字塔 253

10.1 基本概念 253

10.2 高斯金字塔 255

10.3 拉普拉斯金字塔 260

第11章图像形态学 263

11.1 基本概念 263

11.2 形态学的应用 263

11.3 结构元素 266

11.4 膨胀 266

11.5 腐蚀 267

11.6 开运算 269

11.7 闭运算 271

11.8 实现腐蚀和膨胀 273

11.9 开闭运算和顶帽黑帽 275

11.10 击中击不中 278

11.11 利用形态学运算提取水平线和垂直线 282

第12章视频处理 288

12.1 OpenCV视频处理架构 288

12.2 类VideoCapture 289

12.3 构造VideoCapture对象 289

12.4 判断打开视频是否成功 290

12.5 读取视频帧 290

12.6 播放视频文件 291

12.7 获取和设置视频属性 293

12.8 播放摄像头视频 296

12.9 录制视频类VideoWriter 297

第13章机器学习 302

13.1 机器学习概述 302

13.2 机器学习的发展历程 303

13.3 机器学习研究现状 304

13.4 机器学习的分类 307

13.5 机器学习常见的算法 308

13.6 机器学习的研究内容 310

13.7 机器学习的应用 311

13.8 OpenCV中的机器学习 312

第14章案例：停车场车牌识别系统 320

14.1 车牌识别技术概述 320

14.2 车牌识别技术的宏观分析 321

14.3 车牌定位技术 325

14.4 车牌字符分割技术 338

14.5 车牌字符识别技术 345

14.6 系统设计 348

14.7 系统拓扑结构 348

14.8 停车场端的详细设计 349

14.9 办公室端的详细设计 358

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OpenCV 4.5计算机视觉开发实战(基于VC++) 作者简介

朱文伟，名校计算机专业统招硕士，20年C\C++、Java开发经验。主导开发过密码、图形、人工智能等产品。精通Linux、Windows系统开发及数据库开发技术。著有图书《Windows C/C++加密解密实战》《密码学原理与Java实现》《Linux C与C++ 一线开发实践》《Visual C++2017从入门到精通》。

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