OpenCV+VTK+Visual Studio图像识别应用开发(第2版)

 

OpenCV是一个基于BSD开源协议发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和macOS操作系统上。轻量级且高效的OpenCV，还提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像识别和计算机视觉方面的很多通用算法。
本书从OpenCV的基础知识入手，基于Microsoft Visual Studio 2017并结合C++讲解用OpenCV编程的方法，然后辅以大量示例介绍OpenCV中多个功能模块的实际应用，最后引申至VTK三维图像显示技术的学习，以帮助读者实现更广泛的应用。
本书适合图像处理领域的从业人员阅读，也适合想要学习OpenCV的读者参考。本书所涉及示例均已配套资源方式给出，读者可登录异步社区本书页面下载。

望熙荣，中国台湾中兴大学环境工程系副教授，教授计算机程序设计、大数据分析、R语言在环境工程中的应用等课程。
望熙贵，曾任摩托罗拉半导体事业部项目经理，先后供职于多家知名IT企业。

第1章系统安装与项目准备1
1.1认识OpenCV2
1.2系统安装4
1.2.1安装OpenCV4
1.2.2安装VisualStudio20176
1.3开始新项目9
第2章Core模块17
2.1显示图文件18
2.2图文件转换32
2.3图文件混合33
2.4改变对比与明亮度40
2.5基本绘图42
2.6文字处理51
2.7离散的傅立叶变换59
2.8使用XML与YAML进行文件的输出输入63
第3章HighGUI模块73
3.1滑块功能74
3.2读取视频文件进行相似性比较76
3.3产生视频文件81
第4章ImgProc模块84
4.1图像的平滑化85
4.2腐蚀与膨胀89
4.3更多形态处理92
4.4图像金字塔95
4.5基本阈值法98
4.6建立自己的线性滤波器104
4.7将图像加上边框106
4.8Sobel算子108
4.9拉普拉斯运算112
4.10Canny图像边缘检测113
4.11霍夫线变换115
4.12霍夫圆变换120
4.13重映射124
4.14仿射变换127
4.15直方图分布平等化129
4.16直方图分布计算131
4.17直方图分布比较133
4.18反向投影136
4.19模板匹配149
4.20寻找图的轮廓152
4.21凸包156
4.22为轮廓建立许多矩形与圆形159
4.23为轮廓建立旋转的矩形与椭圆形161
4.24图像矩163
4.25点多边形测试165
4.26线性变换168
第5章Calib3d模块170
5.1使用棋盘进行相机校准171
5.2视差190
第6章Feature2d模块192
6.1特征描述193
6.2哈瑞斯角点检测195
6.3使用FLANN进行特征匹配197
6.4使用Features2D和Homography识别对象199
6.5Shi-Tomasi角点检测201
6.6建立自定义的角点检测203
6.7在次像素检测角位置206
6.8特征检测209
第7章Video模块211
7.1图像拍摄212
7.2生成视频文件214
7.3指定帧216
7.4移动感知217
7.5计算移动时间219
7.6即时对象追踪223
7.7播放暂停227
第8章Objdetect模块229
第9章ML模块234
9.1支持向量机的介绍237
9.2非线性可分开数据的支持向量机241
第10章Contrib模块244
第11章实际应用250
11.1图像藏密251
第12章图像采集255
第13章键盘应用259
第14章图像分割266
第15章图像翻转268
第16章鼠标坐标检测271
第17章QRCode检测273
第18章与OpenGL整合282
第19章OpenGL与摄像机286
第20章以轮廓寻找车牌290
第21章安装VTK294
21.1系统安装295
21.2验证结果305
第22章重构建OpenCV307
22.1下载重构建文件308
22.2构建309
22.3生成链接库与动态链接311
22.4创建Viz模块313
第23章Viz模块示例316
23.1启动窗口317
23.2构建套件320
23.3套件的不同位置323
23.4转换325
第24章VTK简介328
24.1认识VTK329
24.2VTK可视化概论329
24.2.1开发技术329
24.2.2基本对象333
24.2.3系统与设备独立335
24.2.4可视化流程335
24.2.5数据结构336
24.2.6文件格式341
24.3简易示例351
第25章文件访问372
25.1文件转换373
25.2读取文件373
25.3存储文件381
25.4图像处理388
附录A软件安装说明及设置Appendix394