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资料简介：
《OpenCV计算机视觉编程攻略（第2版）》结合C++和OpenCV全面讲解计算机视觉编程，不仅涵盖计算机视觉和图像处理的基础知识，而且通过完整示例讲解OpenCV的重要类和函数。《OpenCV计算机视觉编程攻略（第2版）》主要内容包括OpenCV库的安装和部署、图像增强、像素操作、图形分析等各种技术，并且详细介绍了如何处理来自文件或摄像机的视频，以及如何检测和跟踪移动对象。 《OpenCV计算机视觉编程攻略（第2版）》结合C++和OpenCV全面讲解计算机视觉编程，不仅涵盖计算机视觉和图像处理的基础知识，而且通过完整示例讲解OpenCV的重要类和函数。《OpenCV计算机视觉编程攻略（第2版）》主要内容包括OpenCV库的安装和部署、图像增强、像素操作、图形分析等各种技术，并且详细介绍了如何处理来自文件或摄像机的视频，以及如何检测和跟踪移动对象。

资料目录：

译者序

计算机视觉：电脑和智能手机的眼睛

本书特色

翻译过程中的一些体会

致谢

前言

内容速览

阅读须知

读者对象

排版规范

读者反馈

客户支持

第1章 图像编程入门

1.1 简介

1.2 安装OpenCV库

1.3 装载、显示和存储图像

1.4 深入了解 cv::Mat

1.5 定义兴趣区域

第2章 操作像素

2.1 简介

2.2 访问像素值

2.3 用指针扫描图像

2.4 用迭代器扫描图像

2.5 编写高效的图像扫描循环

2.6 扫描图像并访问相邻像素

2.7 实现简单的图像运算

2.8 图像重映射

第3章 用类处理彩色图像

3.1 简介

3.2 在算法设计中使用策略模式

3.3 用控制器设计模式实现功能模块间通信

3.4 转换颜色表示法

3.5 用色调、饱和度、亮度表示颜色

第4章 用直方图统计像素

4.1 简介

4.2 计算图像直方图

4.3 利用查找表修改图像外观

4.4 直方图均衡化

4.5 反向投影直方图检测特定图像内容

4.6 均值平移算法查找目标

4.7 比较直方图搜索相似图像

4.8 用积分图像统计像素

第5章 用形态学运算变换图像

5.1 简介

5.2 形态学滤波器腐蚀和膨胀图像

5.3 用形态学滤波器开启和闭合图像

5.4 用形态学滤波器检测边缘和角点

5.5 用分水岭算法实现图像分割

5.6 用MSER算法提取特征区域

5.7 用GrabCut算法提取前景物体

第6章 图像滤波

6.1 简介

6.2 低通滤波器

6.3 中值滤波器

6.4 用定向滤波器检测边缘

6.5 计算拉普拉斯算子

第7章 提取直线、轮廓和区域

7.1 简介

7.2 用Canny算子检测图像轮廓

7.3 用霍夫变换检测直线

7.4 点集的直线拟合

7.5 提取区域的轮廓

7.6 计算区域的形状描述子

第8章 检测兴趣点

8.1 简介

8.2 检测图像中的角点

8.3 快速检测特征

8.4 尺度不变特征的检测

8.5 多尺度FAST特征的检测

第9章 描述和匹配兴趣点

9.1 简介

9.2 局部模板匹配

9.3 描述局部强度值模式

9.4 用二值特征描述关键点

第10章 估算图像之间的投影关系

10.1 简介

10.2 相机校准

10.3 计算图像对的基础矩阵

10.4 用RANSAC（随机抽样一致性）算法匹配图像

10.5 计算两幅图像之间的单应矩阵

第11章 处理视频序列

11.1 简介

11.2 读取视频序列

11.3 处理视频帧

11.4 写入视频帧

11.5 跟踪视频中的特征点

11.6 提取视频中的前景物体