基于OpenCV的计算机视觉技术实现

基于OpenCV的计算机视觉技术实现OpencV是用来实现计算机视觉相关技术的开放源码工作库，是计算机视觉、图像处理、模式识别、计算机图形学、信号处理、视频监控、科学可视化等相关从业人员的好工具。本书介绍了大约200多个典型的技术问题，覆盖了基于OpenCV基础编程的主要内容，利用大量生动有趣的编程案例和编程技巧，从解决问题和答疑解惑入手，以因特网上最新资料为蓝本，深入浅出地说明了OpenCV中最典型和用途最广的程序设计方法。全书结构清晰、合理，范例实用、丰富，理论结合实践，即使读者只是略懂计算机视觉原理，也能人手对相关理论方法直接进行编码实现。"基于OPENCV的计算机视觉技术实现"的图书目录……前言第一章 使用OpenCV实现计算机视觉技术1.1 计算机视觉技术1.2 什么是OpenCV1.3 基于OpenCV库的编程方法本章小结第二章 OpenCV的编程环境2.1 OpenCV环境介绍2.2 OpenCV的体系结构2.3 OpenCV实例演示本章小结第三章 OpenCV编程风格3.1 命名约定3.2 结构3.3 函数接口设计3.4 函数实现3.5 代码布局3.6 移植性3.7 文件操作3.8 文档编写本章小结第四章 数据结构4.1 基本数据结构4.2 数组有关的操作4.3 动态结构本章小结第五章 数据交互5.1 绘图函数5.2 文件存储5.3 运行时类型信息和通用函数5.4 错误处理函数5.5 系统函数本章小结第六章 图像处理6.1 边缘检测6.2 直方图6.3 Hough变换6.4 几何变换6.5 形态学本章小结第七章 结构与识别7.1 轮廓处理函数7.2 计算几何7.3 平面划分7.4 目标检测函数7.5 生成与控制贝塞尔曲线7.6 用OpenCV进行人脸检测本章小结第八章 图形界面（HighGUI）8.1 读取和保存图像8.2 OpenCV中的实用系统函数本章小结第九章 视频处理（CvCAM）9.1 使用HighGUI对视频进行读写处理9.2 CvCam对摄像头和视频流的使用本章小结第十章 OpenCV附加库第一部分10.1 附加库介绍10.2 形态学（morhing funcTIons）本章小结第十一章 OpenCV附加库第二部分——隐马尔可夫模型11.1 隐马尔可夫模型概述11.2 隐马尔可夫模型中的基本结构与函数介绍11.3 隐马尔可夫模型中的函数介绍11.4 人脸识别工具本章小结第十二章 核心库综合例程12.1 检测黑白格标定板内指定矩形区域内的角点12.2 解线性标定方程组程序本章小结第十三章 运动与跟踪13.1 图像统计的累积函数13.2 运动模板函数13.3 对象跟踪13.4 光流13.5 预估器13.6 Kalman滤波器跟踪示例13.7 用Snake方法检测可变形体的轮廓13.8 运动目标跟踪与检测本章小结第十四章 立体视觉第一部分——照相机定标14.1 坐标系介绍14.2 透视投影矩阵的获得14.3 摄像机参数的获取14.4 径向畸变的校正14.5 使用OpenCV及CVUT进行摄像机定标14.6 OpenCV中的定标函数14.7 CVUT介绍本章小结第十五章 立体视觉第二部分——三维重建15.1 极线几何15.2 特征点匹配15.3 三维重建15.4 OpenCV中相关函数介绍本章小结第十六章 立体视觉第三部分——三维重建算法16.1 图像校正16.2 已校正图像的快速三维重建16.3 Birchfield算法16.4 OpenCV中相关函数介绍本章小结第十七章 立体视觉第四部分——立体视觉实例17.1 图像校正实例代码17.2 基于窗口的稀疏点匹配及三维重建之一17.3 基于窗口的稀疏点匹配及三维重建之二17.4 Birchfield算法的OpenCV实现本章小结第十八章 常见问题解疑18.1 安装与编译出错解决方法18.2 OpenCV库基本技术问题18.3 OpenCV在Linux下的相关问题18.4 OpenCV库中的陷阱和bug