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内容大纲
本书专注于介绍OpenCV4在工业领域的常用模块,通过合理的章节设置构建了阶梯式的知识点学习路径。化繁就简、案例驱动,注重算法原理、代码演示及在相关场景的实际使用。本书还介绍了必备的深度学习知识与开发技巧,拓展OpenCV开发者技能。全书共16章,分为3篇。
基础篇(第1~4章):主要介绍OpenCV的简单使用、像素操作、色彩空间、图像直方图。
特色:从如何配置OpenCV开发环境开始到完成第一个OpenCV代码演示,从图像的表示到基本的像素操作,方便读者全面扎实地掌握基本图像处理知识与函数使用技巧,为深入学习打下坚实基础。
进阶篇(第5~12章):主要介绍卷积操作、二值图像分析、形态学分析、特征提取、视频分析、机器学习、DNN。
特色:结合代码演示学习OpenCV框架中主要图像处理模块的算法原理与相关函数使用,通过多个案例打通知识节点,学会使用OpenCV传统算法解决实际问题。
高级与实战篇(第13~16章):主要介绍YOLO 5自定义对象检测、缺陷检测、OpenVINO加速与CUDA加速。
特色:面向工程应用,帮助OpenCV开发者提升技能,通过实战案例增强OpenCV应用能力,掌握视觉开发必备的深度学习知识,以及从模型训练到部署加速的技巧。 -
作者介绍
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目录
前言
基础篇
第1章 OpenCV简介与安装
1.1 OpenCV简介
1.1.1 OpenCV历史
1.1.2 OpenCV的模块与功能
1.1.3 OpenCV4里程碑
1.1.4 OpenCV发展现状与应用趋势
1.2 OpenCV源码项目
1.3 OpenCV4开发环境搭建
1.4 第一个OpenCV开发程序
1.5 图像加载与保存
1.5.1 加载图像
1.5.2 保存图像
1.6 加载视频
1.7 小结
第2章 Mat与像素操作
2.1 Mat对象
2.1.1 什么是Mat对象
2.1.2 一切图像皆Mat
2.1.3 Mat类型与深度
2.1.4 创建Mat
2.2 访问像素
2.2.1 遍历Mat中的像素
2.2.2 像素算术运算
2.2.3 位运算
2.2.4 调整图像亮度与对比度
2.3 图像类型与通道
2.3.1 图像类型
2.3.2 图像通道
2.3.3 通道操作
2.4 小结
第3章 色彩空间
3.1 RGB色彩空间
3.2 HSV色彩空间
3.3 LAB色彩空间
3.4 色彩空间的转换与应用
3.5 小结
第4章 图像直方图
4.1 像素统计信息
……
进阶篇
高级与实战篇
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