TA的每日心情 | 开心 2018-4-8 22:14 |
---|
签到天数: 1 天 [LV.1]初学乍练
普通会员

- 积分
- 5517
|
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
Java资料百度网盘下载地址链接(百度云):java自学网(javazx.com) OpenCV算法精解:基于Python与C++ PDF 高清 电子书 百度云.rar【密码回帖可见】; M9 B, x! b: ~0 F e" r
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 |
|