✍ Scribed by 李立宗
No coin nor oath required. For personal study only.
《OpenCV轻松入门：面向Python》基于面向Python 的OpenCV（OpenCV for Python），介绍了图像处理的方方面面。本书以OpenCV官方文档的知识脉络为主线，并对细节进行补充和说明。
书中不仅介绍了OpenCV 函数的使用方法，还介绍了函数实现的算法原理。在介绍OpenCV 函数的使用方法时，提供了大量的程序示例。而且在介绍函数对图像的处理前，往往先展示函数对数值、数组的处理，方便读者从数值的角度观察和理解函数的处理过程和结果。在介绍具体的算法原理时，本书尽量使用通俗易懂的语言和贴近生活的示例来说明问题，避免使用过多复杂抽象的公式。
《OpenCV轻松入门：面向Python》适合计算机视觉领域的初学者阅读，包括在校学生、教师、专业技术人员、图像处理爱好者。
扉页
版权页
前言
目录
第1章 OpenCV 入门
1.1 如何使用
1.2 图像处理基本操作
1.2.1 读取图像
1.2.2 显示图像
1.2.3 保存图像
1.3 OpenCV 贡献库
第2章 图像处理基础
2.1 图像的基本表示方法
2.2 像素处理
2.3 使用numpy.array 访问像素
2.4 感兴趣区域（ROI）
2.5 通道操作
2.5.1 通道拆分
2.5.2 通道合并
2.6 获取图像属性
第3章 图像运算
3.1 图像加法运算
3.1.1 加号运算符
3.1.2 cv2.add()函数
3.2 图像加权和
3.3 按位逻辑运算
3.3.1 按位与运算
3.3.2 按位或运算
3.3.3 按位非运算
3.3.4 按位异或运算
3.4 掩模
3.5 图像与数值的运算
3.6 位平面分解
3.7 图像加密和解密
3.8 数字水印
3.8.1 原理
3.8.2 实现方法
3.8.3 例题
3.9 脸部打码及解码
第4章 色彩空间类型转换
4.1 色彩空间基础
4.1.1 GRAY色彩空间
4.1.2 XYZ色彩空间
4.1.3 YCrCb色彩空间
4.1.4 HSV色彩空间
4.1.5 HLS色彩空间
4.1.6 CIELab色彩空间
4.1.7 CIELuv色彩空间
4.1.8 Bayer色彩空间
4.2 类型转换函数
4.3 类型转换实例
4.3.1 通过数组观察转换效果
4.3.2 图像处理实例
4.4 HSV 色彩空间讨论
4.4.1 基础知识
4.4.2 获取指定颜色
4.4.3 标记指定颜色
4.4.4 标记肤色
4.4.5 实现艺术效果
4.5 alpha 通道
第5章 几何变换
5.1 缩放
5.2 翻转
5.3 仿射
5.3.1 平移
5.3.2 旋转
5.3.3 更复杂的仿射变换
5.4 透视
5.5 重映射
5.5.1 映射参数的理解
5.5.2 复制
5.5.3 绕x轴翻转
5.5.4 绕y轴翻转
5.5.5 绕x轴、y轴翻转
5.5.6 x轴、y轴互换
5.5.7 图像缩放
第6章 阈值处理
6.1 threshold 函数
6.1.1 二值化阈值处理（cv2.THRESH_BINARY）
6.1.2 反二值化阈值处理（cv2.THRESH_BINARY_INV）
6.1.3 截断阈值化处理（cv2.THRESH_TRUNC）
6.1.4 超阈值零处理（cv2.THRESH_TOZERO_INV）
6.1.5 低阈值零处理（cv2.THRESH_TOZERO）
6.2 自适应阈值处理
6.3 Otsu 处理
第7章 图像平滑处理
7.1 均值滤波
7.1.1 基本原理
7.1.2 函数语法
7.1.3 程序示例
7.2 方框滤波
7.2.1 基本原理
7.2.2 函数语法
7.2.3 程序示例
7.3 高斯滤波
7.3.1 基本原理
7.3.2 函数语法
7.3.3 程序示例
7.4 中值滤波
7.4.1 基本原理
7.4.2 函数语法
7.4.3 程序示例
7.5 双边滤波
7.5.1 基本原理
7.5.2 函数语法
7.5.3 程序示例
7.6 2D 卷积
第8章 形态学操作
8.1 腐蚀
8.2 膨胀
8.3 通用形态学函数
8.4 开运算
8.5 闭运算
8.6 形态学梯度运算
8.7 礼帽运算
8.8 黑帽运算
8.9 核函数
第9章 图像梯度
9.1 Sobel 理论基础
9.2 Sobel 算子及函数使用
9.2.1 参数ddepth
9.2.2 方向
9.2.3 实例
9.3 Scharr 算子及函数使用
9.4 Sobel 算子和Scharr 算子的比较
9.5 Laplacian 算子及函数使用
9.6 算子总结
第10章 Canny 边缘检测
10.1 Canny 边缘检测基础
10.2 Canny 函数及使用
第11章 图像金字塔
11.1 理论基础
11.2 pyrDown 函数及使用
11.3 pyrUp 函数及使用
11.4 采样可逆性的研究
11.5 拉普拉斯金字塔
11.5.1 定义
11.5.2 应用
第12章 图像轮廓
12.1 查找并绘制轮廓
12.1.1 查找图像轮廓：findContours函数
12.1.2 绘制图像轮廓：drawContours函数
12.1.3 轮廓实例
12.2 矩特征
12.2.1 矩的计算：moments函数
12.2.2 计算轮廓的面积：contourArea函数
12.2.3 计算轮廓的长度：arcLength函数
12.3 Hu 矩
12.3.1 Hu矩函数
12.3.2 形状匹配
12.4 轮廓拟合
12.4.1 矩形包围框
12.4.2 最小包围矩形框
12.4.3 最小包围圆形
12.4.4 最优拟合椭圆
12.4.5 最优拟合直线
12.4.6 最小外包三角形
12.4.7 逼近多边形
12.5 凸包
12.5.1 获取凸包
12.5.2 凸缺陷
12.5.3 几何学测试
12.6 利用形状场景算法比较轮廓
12.6.1 计算形状场景距离
12.6.2 计算Hausdorff距离
12.7 轮廓的特征值
12.7.1 宽高比
12.7.2 Extent
12.7.3 Solidity
12.7.4 等效直径（Equivalent Diameter）
12.7.5 方向
12.7.6 掩模和像素点
12.7.7 最大值和最小值及它们的位置
12.7.8 平均颜色及平均灰度
12.7.9 极点
第13章 直方图处理
13.1 直方图的含义
13.2 绘制直方图
13.2.1 使用Numpy绘制直方图
13.2.2 使用OpenCV绘制直方图
13.2.3 使用掩模绘制直方图
13.3 直方图均衡化
13.3.1 直方图均衡化原理
13.3.2 直方图均衡化处理
13.4 pyplot 模块介绍
13.4.1 subplot函数
13.4.2 imshow函数
第14章 傅里叶变换
14.1 理论基础
14.2 Numpy 实现傅里叶变换
14.2.1 实现傅里叶变换
14.2.2 实现逆傅里叶变换
14.2.3 高通滤波示例
14.3 OpenCV 实现傅里叶变换
14.3.1 实现傅里叶变换
14.3.2 实现逆傅里叶变换
14.3.3 低通滤波示例
第15章 模板匹配
15.1 模板匹配基础
15.2 多模板匹配
第16章 霍夫变换
16.1 霍夫直线变换
16.1.1 霍夫变换原理
16.1.2 HoughLines函数
16.1.3 HoughLinesP函数
16.2 霍夫圆环变换
第17章 图像分割与提取
17.1 用分水岭算法实现图像分割与提取
17.1.1 算法原理
17.1.2 相关函数介绍
17.1.3 分水岭算法图像分割实例
17.2 交互式前景提取
第18章 视频处理
18.1 VideoCapture 类
18.1.1 类函数介绍
18.1.2 捕获摄像头视频
18.1.3 播放视频文件
18.2 VideoWriter 类
18.2.1 类函数介绍
18.2.2 保存视频
18.3 视频操作基础
第19章 绘图及交互
19.1 绘画基础
19.1.1 绘制直线
19.1.2 绘制矩形
19.1.3 绘制圆形
19.1.4 绘制椭圆
19.1.5 绘制多边形
19.1.6 在图形上绘制文字
19.2 鼠标交互
19.2.1 简单示例
19.2.2 进阶示例
19.3 滚动条
19.3.1 用滚动条实现调色板
19.3.2 用滚动条控制阈值处理参数
19.3.3 用滚动条作为开关
第20章 K 近邻算法
20.1 理论基础
20.2 计算
20.2.1 归一化
20.2.2 距离计算
20.2 手写数字识别的原理
20.3 自定义函数手写数字识别
20.4 K 近邻模块的基本使用
20.5 K 近邻手写数字识别
第21章 支持向量机
21.1 理论基础
21.2 SVM 案例介绍
第22章 K 均值聚类
22.1 理论基础
22.1.1 分豆子
22.1.2 K均值聚类的基本步骤
22.2 K 均值聚类模块
22.3 简单示例
第23章 人脸识别
23.1 人脸检测
23.1.1 基本原理
23.1.2 级联分类器的使用
23.1.3 函数介绍
23.1.4 案例介绍
23.2 LBPH 人脸识别
23.2.1 基本原理
23.2.2 函数介绍
23.2.3 案例介绍
23.3 EigenFaces 人脸识别
23.3.1 基本原理
23.3.2 函数介绍
23.3.3 案例介绍
23.4 Fisherfaces 人脸识别
23.4.1 基本原理
23.4.2 函数介绍
23.4.3 案例介绍
参考文献
附录A 范例
📜 SIMILAR VOLUMES
<p>Python是一种被广泛用于网站开发、数据处理和机器学习等领域的高级编程语言，同时也是一种学习门槛较低的高级编程语言。《跟老齐学Python：轻松入门》是Python语言的入门读物，旨在引导初学者能够在轻松的环境中掌握Python的基础知识，包括基本对象类型、函数、类、模块以及数据存储方式。</p> <p>《跟老齐学Python：轻松入门》适合计算机高级编程语言零基础水平及其以上的Python初学者阅读。</p>
<p>本书分为5部分，第1部分介绍了水彩工具和水彩的基本画法，让读者初步了解水彩；第2部分至第5部分分别讲解了蔬果、小物件、风景、人物等的基本画法，让读者轻松掌握绘画技巧；在本书的最后，作者还特别介绍了星空的画法，让读者在跟随本书学习绘画的过程中增添更多的乐趣与惊喜。
<p>《从美国中小学课本学英文1:轻松入门》包含60个单元，题材均选自美国小学一～三年级的科学、社会、历史、音乐、美术等科目的教科书。根据中国学生的英语水平，合理安排了学习内容，旨在为孩子们的阅读和理解能力打下坚实的基础。</p> <p>每个提问部有对应的提示，帮助孩子们正确回答问题。在阅读《从美国中小学课本学英文1:轻松入门》的同时，孩子们不仅能提高英语能力，还会学到很多有趣的知识。</p>