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    开心
    2018-4-8 22:14
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    [LV.1]初学乍练

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    发表于 2018-4-29 00:40:00 | 显示全部楼层 |阅读模式
    java自学网(www.javazx.com)-java论坛,java电子书推荐:《 OpenCV算法精解:基于Python与C++》
    3 N: k5 _, S6 D4 tjava电子书推荐理由:Python与C 双实现,助力读者轻松驾驭OpenCV算法,夯实计算机视觉领域基础知识! 基本概念理论 数学原理 详细介绍OpenCV实现对应的函数 注重代码实现(分别给出Python和C 实现)及实际应用$ g4 e4 ~( W6 G4 Y+ n$ r
    3 {' @1 X& m; ^+ F% o# t
    作者:张平
    ; p5 O' @  C2 S出版社:电子工业出版社
    ' i7 z5 m' Z" X+ t: ^3 G* L. K出版时间:2017-10-01
    2 T" x' y5 s. ~4 {  U, d书籍价格:62.40元6 k# s8 v3 g/ d" O2 L6 \
    6 I) F* j$ T2 \- P; q" s/ v
    3 w2 D6 S5 }" W# @
    % n1 d, j( {4 t% z( R

    5 W5 X! R8 {  Y' m" s$ U/ g6 xjava电子书目录:% o! o3 u/ k/ w9 v6 m
    1 OpenCV入门        9 U$ E# `" C. o" L
    1.1 初识OpenCV        . _6 j. o2 t; E/ M
    1.1.1 OpenCV的模块简介        5 e9 F+ h' c, q
    1.1.2 OpenCV 2.4.13与3.2版本的区别        + P" P5 t% n& v8 x
    1.2 部署OpenCV        7 ]0 t1 Y4 F- \- a
    1.2.1 在Visual Studio 2015中 配置OpenCV        9 x, m) V, ?2 w! J5 ^+ {2 O9 ~
    1.2.2 OpenCV 2.X C API的第一个示例        
    3 b! X  `/ R2 a, i# t1.2.3 OpenCV 3.X C API的第一个示例        * F2 e- ^. W5 [% ~+ \; [( Q
    1.2.4 在Anaconda 2中配置OpenCV        
    $ l' m/ Q6 _3 T4 [8 e- _# y8 c0 \9 c1.2.5 OpenCV 2.X Python API的第一个示例        9 q* F2 [" B$ t8 ~3 U9 P
    1.2.6 OpenCV 3.X Python API的第一个示例        
    ' A9 H# X( T: a; s2 图像数字化        ! Z/ U8 m- ~) k
    2.1 认识Numpy中的ndarray        2 ?5 b% x! _! p0 \- h) o
    2.1.1 构造ndarray对象        9 Q; j. u0 j$ d
    2.1.2 访问ndarray中的值        
    ! E$ Z, M) [* B5 g" Q* {3 ^2.2 认识OpenCV中的Mat类        
    / d: C0 [$ O; |6 B: X+ v, s2 y2.2.1 初识Mat        
    1 [% N1 F+ ]0 |, ^9 \1 O$ a4 `2.2.2 构造单通道Mat对象        
    2 X. E: T2 J6 w2.2.3 获得单通道Mat的基本信息        . X- X5 ~( A0 V1 P1 k3 _+ H6 l5 D
    2.2.4 访问单通道Mat对象中的值        + A7 e) E$ z- F, Q' X* k
    2.2.5 向量类Vec        
    * e* Z  g) ?! \% E2.2.6 构造多通道Mat对象        / K0 M# L! V4 l( {# v; T
    2.2.7 访问多通道Mat对象中的值        " R5 k$ J9 O$ z! f4 a3 W; b
    2.2.8 获得Mat中某一区域的值        
    ( B8 S! @) Z9 p; G2.3 矩阵的运算        
    2 s/ k( C. z3 u2 q" R0 }2.3.1 加法运算        3 {% E& ~* {- c$ Q2 ]8 A
    2.3.2 减法运算        5 l4 ~7 B+ z$ b0 p0 Q$ W
    2.3.3 点乘运算        
    * X4 {2 |3 [9 D/ m4 g. m& T2.3.4 点除运算        - V$ r: }. w9 }# j/ c- _% j
    2.3.5 乘法运算        5 m( c7 }7 D# g  Z  d
    2.3.6 其他运算        
    6 {- @; O0 R) S8 D: C% `+ \2.4 灰度图像数字化        / b) Y9 j) z% G' e- \6 _/ Q. e" Y' K
    2.4.1 概述        
    0 i$ w) s* X& i# q- M5 m1 f6 v! b' s) A2.4.2 将灰度图像转换为Mat        , X. |& F5 O4 N% F
    2.4.3 将灰度图转换为ndarray        
    $ l: k  c% B( k4 y1 P2 w2.5 彩色图像数字化        / [! K  h7 U$ L& G
    2.5.1 将RGB彩色图像转换为多通道Mat        
    0 S% B# k& h8 w2.5.2 将RGB彩色图转换为三维的ndarray        + p7 `3 |0 V8 L( n3 B" y. _
    2.6 参考文献        
    ) |4 j% ]% L/ ~7 B& N( F, G% V8 v3 几何变换        / v9 @% h3 J" u2 }& B
    3.1 仿射变换        . Z7 b& m2 b" P! {; L5 }# n
    3.1.1 平移        
    " u* ?1 e2 R. i4 G3.1.2 放大和缩小        
    3 z( k3 O0 |! z, o& c3.1.3 旋转        $ J# j& Q2 D0 V
    3.1.4 计算仿射矩阵        ) [( C( \: R7 M9 ^3 M
    3.1.5 插值算法        - w  w/ S& g" F- _
    3.1.6 Python实现        
    * G5 V# m. [. W& y( r2 Z& I3.1.7 C 实现        
    4 t& f& B5 {1 C3 e3.1.8 旋转函数rotate(OpenCV3.X新特性)        , o5 S- @  f, a" M4 K& b
    3.2 投影变换        $ [9 }* g' L2 H4 m) p
    3.2.1 原理详解        
    - V4 D6 @4 O) ^% a- ?+ [% I3.2.2 Python实现        
    - w- [8 N- I# d; ]3.2.3 C 实现        
    6 v" D* [: w4 t3.3 极坐标变换        
    : C9 R9 E; N0 b( L+ ^3.3.1 原理详解        
    4 E. ^0 i/ J* r9 E( R9 t3.3.2 Python实现        
    . U$ ~/ H1 K3 u; O! ]+ N3.3.3 C 实现        
    # A! ~, B# Y' w( p; X$ c3.3.4 线性极坐标函数linearPolar(OpenCV 3.X新特性)        & P* G5 ]1 G  q0 H
    3.3.5 对数极坐标函数logPolar(OpenCV 3.X新特性)        8 r8 W5 d9 u' V6 @
    3.4 参考文献        ( G! @! d% t  c( t, O# b
    4 对比度增强        / N% U& \' k9 B# Q  u
    4.1 灰度直方图        3 [) h) }! |3 H0 I( Z0 ]
    4.1.1 什么是灰度直方图        4 I6 q( x. K7 s% c. u- ^* v7 w
    4.1.2 Python及C 实现        * b9 T$ z3 P" i# b
    4.2 线性变换        " g6 Z: r. m: v4 B, y
    4.2.1 原理详解        & m( F5 d; y7 l. `8 @+ `: x9 `
    4.2.2 Python实现        
    : z! s) A' Z& @9 V0 F0 ~3 e$ L4.2.3 C 实现        
    ) b9 k- t2 Q$ O9 c" n4.3 直方图正规化        3 T/ l& z3 }% Q( P9 v
    4.3.1 原理详解        + @+ t. K# y9 m" N" U
    4.3.2 Python实现        
    0 C  z6 T* c2 y# K9 ^4 Z4.3.3 C 实现        % J: e4 F: W3 o8 }4 R  G, }
    4.3.4 正规化函数normalize        3 }: [1 F/ x$ e7 e7 k/ B6 P
    4.4 伽马变换        
    1 V# C, t) H- V. h$ ^: v4.4.1 原理详解        
    : a' ^, n9 {3 w4.4.2 Python实现        
    ! i. s2 K# y* |7 C' ^% f* h/ m4.4.3 C 实现        6 O: E5 s8 U: _0 Y. n  g
    4.5 全局直方图均衡化        
    ! O4 L6 F1 t& P4.5.1 原理详解        # v* p8 U& ^" i. h7 P
    4.5.2 Python实现        
    4 h: X. d/ P" i) G$ b* E4.5.3 C 实现        
    ( H3 X* F5 O; D- F! R4.6 限制对比度的自适应直方图均衡化        + u% Y& n7 G& W+ Y& p2 {
    4.6.1 原理详解        
    , y: ]' T2 _* Y& ]: B% \4.6.2 代码实现        
    # B! Z9 I$ P9 Z7 t7 E4 A( i4.7 参考文献        7 Z0 N- [. T  e# D4 [8 B
    5 图像平滑        # l8 T3 n0 e: h' d
    5.1 二维离散卷积        6 X$ Z- V) L3 P, T& D8 ~' o# I
    5.1.1 卷积定义及矩阵形式        
    % i/ {3 w4 Z/ s* a0 L7 Y5.1.2 可分离卷积核        + {! m% |" @( ?: I4 h3 j
    5.1.3 离散卷积的性质        / M1 R; ~4 t- e1 }, ]- p. {& z$ w0 ?
    5.2 高斯平滑        
    8 E. f; ?( D% }2 K6 E+ [( U, c' l  z( D5.2.1 高斯卷积核的构建及分离性        + [  K6 h" w, p7 U
    5.2.2 高斯卷积核的二项式近似        
    0 n8 L) z6 `3 _9 l" S" O5.2.3 Python实现        
    $ ~  m$ o8 i) N8 z" G1 I) T5.2.4 C 实现        6 s  }% T+ J0 b  J/ M: h& Q: I
    5.3 均值平滑        3 E* m4 U( ~% O7 b- q
    5.3.1 均值卷积核的构建及分离性        
    " K+ ~  V- @  c) l% G5.3.2 快速均值平滑        ' S5 f/ y6 |+ o, x" _
    5.3.3 Python实现        
    7 ^+ W- T* h" ?5.3.4 C 实现        0 z6 ?6 b& Q3 \- u& A
    5.4 中值平滑        
    % ?3 y0 R* w) i' q  x% J3 {5.4.1 原理详解        8 \  a. n$ W0 V+ E5 \- c' t5 n4 W
    5.4.2 Python实现        ; s3 I( C4 m9 V; ]' y: w# r) ~/ i
    5.4.3 C 实现        . ]1 b1 q8 g7 x% L4 n+ J
    5.5 双边滤波        
    " K& W' h5 W9 e% `& f5.5.1 原理详解        
    / U8 x  [- F6 @9 m- k$ t5.5.2 Python实现        
    # d( L4 ]; h( t6 I) \5.5.3 C 实现        
    ; Y8 t$ R6 }" p$ `) M" t4 x5.6 联合双边滤波        / V8 f/ V! C$ H+ P$ d. J" u
    5.6.1 原理详解        
    ! [. ]4 ]3 d4 o" w" s5.6.2 Python实现        
    2 W# f/ L9 s; ~4 ?+ @5.6.3 C 实现        
    0 c$ q) z; q2 s3 Y9 e6 p3 E/ H5.7 导向滤波        4 j% Y/ e! _0 d( I$ P! \  F( e
    5.7.1 原理详解        
    5 \1 l4 }9 `0 R; @; s5 q* m5.7.2 Python实现        6 ?, Y5 v6 O+ |% A
    5.7.3 快速导向滤波        : G  C5 a7 J: W7 ?$ g# L
    5.7.4 C 实现        
    % S$ ?) z' J" U( F+ J5 x5.8 参考文献        3 Q/ ]( u! [8 H; t4 u, f" q3 `$ ^. I
    6 阈值分割        
    6 ]) Q6 a" i8 x. S1 R- b9 o$ b6.1 方法概述        
    ; B' u+ e0 i4 j1 I. Y6.1.1 全局阈值分割        + R8 d6 R& i: B1 y6 [) {
    6.1.2 阈值函数threshold(OpenCV3.X新特性)        / o- t" a5 O( {9 X7 X- i) N4 }
    6.1.3 局部阈值分割        3 t3 U- O/ f6 l1 _7 p; k1 C* y& l
    6.2 直方图技术法        : h" m  n- h- _& ]3 D  B; A) \
    6.2.1 原理详解        
    2 I7 Z: u8 S  |# b' a. t" n4 R; z6.2.2 Python实现        4 M( W! L2 P9 i' i3 T
    6.2.3 C 实现        ' \: O# z7 t4 p, Y$ r* e
    6.3 熵算法        ( f- Z! P$ @- `1 ]" ^; G0 o
    6.3.1 原理详解        & C4 F9 R" i  b$ }. P
    6.3.2 代码实现        # j  o( S9 j2 E% Y% ]
    6.4 Otsu阈值处理        
    . L# s4 U! z1 B6.4.1 原理详解        & g, T+ Y/ F" G9 D9 n
    6.4.2 Python实现        
    2 C/ k# G2 e2 m6.4.3 C 实现        ' K+ w1 }# E; j6 U4 U/ H9 S
    6.5 自适应阈值        
    + t- a( `. L$ Z2 ^6.5.1 原理详解        + ]! ~, Y4 O1 W! q4 b% \
    6.5.2 Python实现        , N/ Z$ V2 W4 ^* I
    6.5.3 C 实现        ! J+ \& E( w# e4 e7 `* E' p
    6.6 二值图的逻辑运算        - Z1 I$ G9 ^4 i( N. V9 q2 t
    6.6.1 “与”和“或”运算        
    ; g+ ^! U5 ^1 A, ]7 i, o6.6.2 Python实现        
    8 M) D  s6 w+ V' l2 U2 O: d6.6.3 C 实现        
    8 [% ~4 B5 E9 U: g6 G- I+ v6.7 参考文献        
    3 ]7 F" b: L1 v- Y4 t8 G) L* f7 形态学处理        
    ( Q9 x' m* B/ w5 F1 G) h1 N7.1 腐蚀        
    5 c3 d$ p5 q9 k5 K$ e7.1.1 原理详解        : q- o3 n. \2 V# @
    7.1.2 实现代码及效果        1 H5 W, [  \: U3 w. N; d' g
    7.2 膨胀        
    2 D* G/ w0 _! u/ y0 z. i. W# O7.2.1 原理详解        
    0 }" ?1 p1 `' ~, b; A* {5 F$ }, U8 J7.2.2 Python实现        
    0 ?, Z/ Z# U% h4 |' }7 H1 J+ N: d- {7.2.3 C 实现        $ Z$ r5 Y! k* j2 H0 G) c
    7.3 开运算和闭运算        
    4 a. S) L' L$ A! @* ?  H+ T, x3 c: S0 i7.3.1 原理详解        ! I; G/ h6 T% X' n
    7.3.2 Python实现        
    3 A3 V  n- B4 x! B7.4 其他形态学处理操作        1 F2 h% O# k& M
    7.4.1 顶帽变换和底帽变换        
    ) K3 G1 E7 C8 b7 R& s% ~- ]( c7.4.2 形态学梯度        
    7 x9 W1 r6 ~6 _1 a/ B/ V" g7.4.3 C 实现        7 e3 j* r4 z- o& N5 m
    8 边缘检测        
    $ J7 n/ d* g5 h8.1 Roberts算子        2 t# K! [8 F6 N* v0 O1 P+ m- U3 p
    8.1.1 原理详解        # t( W6 i! G* c! |# S3 u; A+ ?
    8.1.2 Python实现        . h3 I1 B; b" i) ~& ]: o' f
    8.1.3 C 实现        # f9 ^# h, A5 H2 C
    8.2 Prewitt边缘检测        : i" b2 b" p% u% S& E
    8.2.1 Prewitt算子及分离性        
    : ?3 l1 d! N5 r- l& W1 o4 E: K8.2.2 Python实现        
    ' V& D. W: `% @. E* D8.2.3 C 实现        , L3 }# P3 ?1 `9 `
    8.3 Sobel边缘检测        
    ' m+ S9 K6 J( n) y8.3.1 Sobel算子及分离性          j- @( A& q! B, b" v$ l
    8.3.2 构建高阶的Sobel算子        1 p7 f6 D1 ~$ N% l# c+ ]. l' [
    8.3.3 Python实现        
    0 C7 E6 _/ F" B" w  L) ~8.3.4 C 实现        
    & v8 j3 O" t- R8.4 Scharr算子        
    9 ^. F! ]- S- m0 ]8.4.1 原理详解        
    ; w! E- |4 f/ u! T8.4.2 Python实现        " g( i% x9 [% ]1 W
    8.4.3 C 实现        
    9 W. L* r- {$ u! I/ S! V8 c. i8.5 Kirsch算子和Robinson算子        3 h  u3 x( l: W( S
    8.5.1 原理详解        
    3 N, m" j5 P5 m7 [8 J* b& h' g2 p8.5.2 代码实现及效果        , ]) f, [" h" W9 E+ i& Z
    8.6 Canny边缘检测        
    " M5 A* J  J4 _1 k' E- y8.6.1 原理详解        5 X( Z# U; ^% I: F8 r3 {
    8.6.2 Python实现        
    ( G9 S, k8 W: t- e8 N" D8.6.3 C 实现        
    0 u. l0 N; u5 m1 U0 c8.7 Laplacian算子        , b# W  Q+ c7 R, Q, y6 c1 h
    8.7.1 原理详解        
    % E, G: y& E5 I: [# L" i& v' b. J8.7.2 Python实现        " P. i0 ^6 \1 Z7 b0 e
    8.7.3 C 实现        
    6 @3 z! Q) G; f7 X. l  z( [8.8 高斯拉普拉斯(LoG)边缘检测        
    ) r  U, X: ~5 h0 g% n' e6 L; w. ^8.8.1 原理详解        ! @0 q+ i& k" q, Z
    8.8.2 Python实现        
    6 h( F0 C. M5 n0 i8 c8.8.3 C 实现        # ?+ M; K* ~  S) @+ X/ c. v
    8.9 高斯差分(DoG)边缘检测        5 F) i' e2 T  x2 k  r
    8.9.1 高斯拉普拉斯与高斯差分的关系        ' _% U# k  n3 H
    8.9.2 Python实现        
      C% Q9 p2 T5 x3 P. k+ v8.9.3 C 实现        5 b- m# a& u2 }9 a6 m/ `
    8.10 Marr-Hildreth边缘检测        
    % |' |+ v! L+ B" n# ~3 Z0 a0 a8.10.1 算法步骤详解        / Z6 H" a( E+ \/ i. c! A
    8.10.2 Pyton实现        
    1 o/ M; e+ L, }. X8 R* d8.10.3 C 实现        
    + r1 N. E& `; b2 C* |( c& Y& i8.11 参考文献        , a# s6 ?% i3 |  H
    9 几何形状的检测和拟合        4 }) W& N3 t2 N" C, W
    9.1 点集的最小外包        ' Y) A! W9 \/ c
    9.1.1 最小外包旋转矩形        
    % |6 S! W9 e8 q9.1.2 旋转矩形的4个顶点(OpenCV 3.X新特性)        0 c# X, L$ U" F! }% M
    9.1.3 最小外包圆        
    0 r/ I& s1 s& X7 I+ o9.1.4 最小外包直立矩形(OpenCV 3.X新特性)        - C6 `/ ^  h1 K
    9.1.5 最小凸包        / M% R' d9 h  `& a/ j
    9.1.6 最小外包三角形( OpenCV 3.X新特性)        
    & h' X2 G+ i6 K  {4 u0 Q1 b9.2 霍夫直线检测        
    1 U9 t* O9 E$ E% p: b: ~) L9.2.1 原理详解        + d9 {/ K9 ^+ a# Z
    9.2.2 Python实现        6 n- [1 B6 }0 L2 `
    9.2.3 C 实现        
    ; h4 M0 ^' T9 b& d, L6 O4 r! Z7 M) _9.3 霍夫圆检测        
    9 b. O! l1 ]: [# G* t, O9.3.1 标准霍夫圆检测        - B8 a9 y+ d* D; C$ [
    9.3.2 Python实现        % I6 v5 U+ d3 i5 \2 A6 `
    9.3.3 基于梯度的霍夫圆检测        
    + N" Q* U. }5 i  e* R  g8 U. V9.3.4 基于梯度的霍夫圆检测函数HoughCircles        
    ! V2 b% _; d# v" t9.4 轮廓        . s6 R2 q( M9 V! N- l
    9.4.1 查找、绘制轮廓        
    5 P3 e- h2 f! u5 J5 ]& o! D9.4.2 外包、拟合轮廓        & ]" V: E: l: p
    9.4.3 轮廓的周长和面积        
    $ b3 ]& `2 K' R. x& _  D9.4.4 点和轮廓的位置关系        
    + m0 W9 P- }* ]! A* h, i* ]9.4.5 轮廓的凸包缺陷        
    . j8 w6 @* j: C2 M$ I, g9.5 参考文献        4 ?% t! z0 }0 ?# s* b( B3 G
    10 傅里叶变换        - q# ~7 \, e2 B1 |+ Q
    10.1 二维离散的傅里叶(逆)变换        
    ( y- J6 E  N7 `- W1 }$ r& x10.1.1 数学理解篇        8 v* r7 v9 K' B8 Z; }- [6 r9 J4 k
    10.1.2 快速傅里叶变换        
    ! X# ?) S) T2 Q: D4 Z- X& G$ ]* l10.1.3 C 实现        & W+ b. {6 m6 j
    10.1.4 Python实现        : i9 m  ?2 c7 h
    10.2 傅里叶幅度谱与相位谱        
    ! q1 `  K+ S  |& I10.2.1 基础知识        
    0 u* w! ^: S, ]6 q# }10.2.2 Python实现        $ A( K* W7 g; d- z" w  B* p
    10.2.3 C 实现        
    7 ]" ~' O$ v: z5 V: v! e: ^3 g10.3 谱残差显著性检测        # ~" W$ ^) Z- f# C% v3 J0 [# S: ?
    10.3.1 原理详解        
    5 p6 E; b! o- ?% ^5 ~10.3.2 Python实现        ; [! F/ T) |5 }& L1 u9 q
    10.3.3 C 实现        
    8 f' R1 N: H8 F2 K+ F: W10.4 卷积与傅里叶变换的关系        
    2 w1 l. W; B# {) l( R4 D8 ?* y10.4.1 卷积定理        
    5 X4 |' \# s* k" x10.4.2 Python实现        % \; Y. h) p) j. ^; {' w0 ]& d
    10.5 通过快速傅里叶变换计算卷积        # q% U1 y; R0 H& R
    10.5.1 步骤详解        
    & w2 A. o- j/ N/ _0 T4 r8 C10.5.2 Python实现        
    # @6 Q' x* t! M3 G0 u9 H10.5.3 C 实现        
    / M1 ?7 i- O( j6 K  L* z3 M10.6 参考文献        
    7 ~( I; ^1 s' d! P7 O, m11 频率域滤波        ; z8 [& l% b! j* o/ {/ s1 P
    11.1 概述及原理详解        
    % r! R+ h8 P* f4 o8 a11.2 低通滤波和高通滤波        ; x# s% h' D! S1 A: U1 o0 _
    11.2.1 三种常用的低通滤波器        ( H" V: P3 j; b+ B* k* S
    11.2.2 低通滤波的C 实现        9 d" t' m4 l0 F; }) g. x3 L/ w$ R. A
    11.2.3 低通滤波的Python实现        
    ( Q* V- H6 G" L1 }6 G( `# L; }11.2.4 三种常用的高通滤波器        1 Y4 b% z8 }' b$ w
    11.3 带通和带阻滤波        
    " ~7 Q' t! \5 o. x( c0 n11.3.1 三种常用的带通滤波器        : C' `) Q1 ~8 E  [
    11.3.2 三种常用的带阻滤波器        
    " b9 O3 C2 D+ A& ^6 J  D( r11.4 自定义滤波器        # A, e- H9 \) q' ?- k% Y9 H4 B" c
    11.4.1 原理详解        6 G, W9 a* u8 Q- t6 H% w) E: Y
    11.4.2 C 实现        
    4 i. w" v$ ~7 g4 q+ |* A1 ~/ a11.5 同态滤波        4 ?8 K" p" p1 B, l1 \
    11.5.1 原理详解        
    6 o2 P8 _/ ~$ P( H  C3 y- t11.5.2 Python实现        
    . G( p6 G2 a5 \* w3 j11.6 参考文献        
    : ?5 v  X! \, K  @% |8 h  d& j  }12 色彩空间        
    6 W- A6 E/ g5 M; \  [7 Z12.1 常见的色彩空间        & |9 i+ R0 M% ~( A* J$ S
    12.1.1 RGB色彩空间        
    $ }, O" e! ~% X! S& U12.1.2 HSV色彩空间        " k# P3 W+ q$ r- W2 b. y: M& K; c
    12.1.3 HLS色彩空间        $ H) ~" @4 Z( \) J& K0 \
    12.2 调整彩色图像的饱和度和亮度        
    ' _( f: Y8 B+ q12.2.1 Python实现        
    % ~* Y1 @2 v' y6 C6 ^" T' _12.2.2 C 实现. X) C2 L; u3 t! [$ x% b# H
    , s1 o+ a- A7 r! [$ U
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    8 Z" S% q' i9 P* \8 |) x4 l3 o, W, Y. c! A7 ]
    2 z' ^) w  j% z! y; g0 ^

    , P3 w; b' t' ^0 p' Y2 B' D/ V
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  • TA的每日心情
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  • TA的每日心情
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    感谢大佬,这是本好书
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  • TA的每日心情
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    楼主是好人路人求下载拜托
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  • TA的每日心情
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    多谢分享。
    4 q1 Z# [% \1 Q
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  • TA的每日心情
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    多谢分享。8 `* P+ E9 h5 T( R/ r: ^: k5 ?* ]
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  • TA的每日心情
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    学习,谢谢了
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  • TA的每日心情
    慵懒
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    资料很好!
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