OpenCV图像处理

葛罗瑞亚·布埃诺·加西亚、奥斯卡·德尼茨·苏亚雷斯、何塞·路易斯·埃斯皮诺萨·阿兰达编著的《OpenCV图像处理》深入浅出地阐述和论证了图像处理理论、方法和技术，探讨了图像增强和校正、加速图像处理等新专题。在介绍OpenCV基础知识之后，讲述了图像处理的主干内容。全书共分为7章，全面系统地讲述了图像处理领域中的核心内容，包括：构建图像处理的工具、图像增强、图像校正、形态学运算、图像金字塔、几何变换、颜色空间、颜色变换、视频稳定性、图像拼接、图像合成、计算摄影学、加速图像处理等。为便于学习与实践，本书提供了示例算法的编码实现，并全面详尽地介绍了基于OpenCV进行图像处理编程的技术和方法。
本书可作为图像处理方面科技人员、研发人员以及在应用中以图像处理作为工具的实践工程师的参考书。同样，本书适合计算机、通信和自动化等相关专业的本科生、研究生阅读。

Gloria Bueno Garcia拥有英国考文垂大学机器视觉博士学位，曾在多个研究中心担任首席研究员。她拥有两项发明专利、一项软件注册权和100多篇期刊论文，主要研究方向为,三维多模态图像处理和人工智能。
Oscar Deniz Suarez研究兴趣主要集中在计算机视觉和模式识别，发表期刊和会议论文50多篇，他的研究成果被Existor、 Gliif, Tapmedia、E-Twenty等行业靠前公司采用，并且已经被添加到OpenCV中。
刘冰，重庆邮电大学计算机科学与技术学院专业教师，先后荣获重庆邮电大学很好青年教师、课堂很好教学二等奖、很好班导师、很好班主任等荣誉称号。他获国家专利授权1项，编著教材5部，译著2部，参与重量项目3项，主研重庆市市级项目4项。

译者序
作者简介
审校者简介
前言
第1章 处理图像文件和视频文件
1.1 OpenCV介绍
1.2 下载和安装OpenCV
1.2.1 获取编译器和设置
1.2.2 使用CMake配置OpenCV
1.2.3 库的编译和安装
1.3 OpenCV的结构
1.4 使用OpenCV创建用户项目
1.4.1 库的一般使用方法
1.4.2 开发新项目的工具
1.4.3 使用Qt生成器创建OpenCV C++程序
1.5 读取和写入图像文件
1.5.1 基本API概念
1.5.2 支持图像文件的格式
1.5.3 示例代码
1.6 读取和写入视频文件
1.7 用户交互工具
1.7.1 滑动条
1.7.2 鼠标交互
1.7.3 按钮
1.7.4 文本绘制与显示
1.8 小结
第2章 构建图像处理工具
2.1 基本数据类型
2.2 像素级访问
2.3 测量时间
2.4 图像的常用操作
2.5 算术运算
2.6 数据持久化
2.7 直方图
2.7.1 ColourImageEqualizeHist示例代码
2.7.2 ColourImageComparison示例代码
2.8 小结
第3章 校正和增强图像
3.1 图像滤波
3.1.1 平滑
3.1.2 锐化
3.1.3 图像金字塔
3.2 形态学运算
3.3 查找表
3.4 几何变换
3.4.1 仿射变换
3.4.2 透视变换
3.5 图像修复
3.6 去噪
3.7 小结
第4章 处理颜色
4.1 颜色空间
4.2 基于颜色空间的分割
4.2.1 HSV分割
4.2.2 YCrCb分割
4.3 颜色变换
4.4 小结
第5章 视频图像处理
5.1 视频稳定性
5.2 超分辨率
5.3 拼接
5.4 小结
第6章 计算摄影学
6.1 高动态范围成像
6.1.1 创建HDR图像
6.1.2 色调映射
6.1.3 对准
6.1.4 曝光合成
6.2 无缝合成
6.3 脱色
6.4 非真实感图像渲染
6.5 小结
第7章 加速图像处理
7.1 安装带OpenCL的OpenCV
7.1.1 安装带OpenCL的OpenCV的一种快速方法
7.1.2 检查GPU的使用情况
7.2 加速你自己的函数
7.2.1 检查你的OpenCL
7.2.2 第一个基于GPU的程序
7.2.3 实时处理
7.3 小结

Preface?前    言OpenCV，可以说是使用最广泛的计算机视觉库，它包括几百个易用的图像成像和视觉函数，既可用于学术研究，也可用于工业领域。随着摄像机越来越便宜和对影像学特征需求的增长，无论是对于台式机还是移动平台，OpenCV的应用范围都有了显著增长。
    本书结合示例讲述OpenCV的主要图像处理算法。OpenCV方面的其他书籍试图说明其基础理论，或提供接近完整的大型应用程序示例，而本书则针对这样的读者而编写：他们想要尽量快速地得到一个易于理解的工作示例，并可能在此基础上开发一些附加功能。
    本书以一个介绍性的章节作为开始，说明库的安装，描述库的结构，并给出基本图像和视频的读取与写入示例。随后的章节包括以下一些内容：图像和视频的处理，基本图像处理工具，校正和增强图像，颜色、视频处理以及计算摄影学。最后但同样重要的章节介绍一些高级特性，例如基于GPU的加速。本书对最新的主要版本OpenCV 3中的新功能和技术进行了全面的说明。
    本书包含的内容第1章展示如何读取图像和视频文件。该章还介绍了基本的用户交互工具，这些工具在图像处理中非常有用，可用于更改参数值、选择感兴趣区域等。
    第2章讲述在后续章节中所需要的一些主要数据结构和基本过程。
    第3章介绍用于校正图像缺陷的一些典型变换。该章包括滤波、使用查找表的点变换、几何变换，以及关于图像修复和图像去噪的一些算法。
    第4章讨论图像处理中的颜色话题。该章讲述如何使用不同的颜色空间，以及如何在两幅图像之间进行颜色空间的转换。
    第5章包括用于视频或图像序列处理的一些技术。该章重点介绍有关视频稳定、超分辨率和图像拼接的一些算法的实现。
    第6章介绍如何读取HDR图像，以及如何在其上进行色调映射。
    第7章包括图像处理中的一个重要话题：速度。对于降低图像处理任务消耗的时间，现代GPU是最佳的技术。
    阅读本书所需的知识本书旨在通过一些实用的图像处理项目教大家学习OpenCV的图像处理技术。本书将使用OpenCV的最新版本3.0。
    每一章都提供了许多易用的示例，用于说明所涉及的一些概念。因此，本书的重点集中在尽快地提供一个可行示例，以便读者可以在此基础上开发一些附加功能。
    要使用本书，只需有免费软件即可。书中所有的示例都是使用现有免费的Qt Creator IDE和GNU/GCC编译器完成开发与测试的。还采用了CMake工具，以便在其目标平台上配置OpenCV库的构建过程。此外，在第7章中给出的GPU加速示例，还需要免费的OpenCL SDK。
    本书适合的读者本书适合已经了解C++编程并且想要学习如何使用OpenCV进行图像处理的读者阅读。应该具备最起码的图像处理理论背景知识。本书并不涉及与计算机视觉关系更为密切的话题，例如，特征和对象检测、追踪或机器学习。