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| 編輯推薦： |
OpenCV是*常见的计算机视觉库之一，它提供了许多经过优化的复杂算法，而且几乎可以兼容所有的平台。本书首先讲解OpenCV的安装和基本处理过程，然后带领你从零开始建立诸如视频流分析或文字识别等复杂场景的OpenCV项目。
通过对本书的学习，你将熟悉OpenCV的基本知识，如矩阵运算、过滤器和直方图，以及更高级的概念，如分割、机器学习、复杂的视频分析和文字识别。
通过阅读本书，你将学到：
OpenCV 3 的安装
创建所需的CMake脚本、编译C 应用程序和管理其依赖关系
理解计算机视觉的工作流程、基础图像矩阵格式和过滤器
理解图像分割和特征提取技术
从静态场景中移除背景来识别视频监控的移动对象
在直播视频中使用各种不同的技术，探测不同物体
使用Tesseract进行文本探测与识别
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| 內容簡介： |
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本书共分为11章。第1章涵盖各种操作系统的安装步骤，介绍了人类视觉系统，以及计算机视觉中的各种主要内容；第2章讨论如何在OpenCV中读写图像和视频，并且介绍如何使用CMake建立一个项目；第3章介绍如何通过创建一个图形化用户界面和鼠标事件检测器来实现交互式应用程序；第4章探索直方图和过滤器，也演示了如何卡通化图像；第5章描述了各种图像的预处理技术，如去除噪声、阈值，以及轮廓分析；第6章处理目标识别和机器学习，并学习如何使用支持向量机建立一个目标分类系统；第7章讨论了人脸检测和Haar级联，并解释如何使用这些方法来检测人脸的各个部分；第8章探索背景差分、视频监控和形态学图像操作，并描述了它们如何彼此关联；第9章介绍如何使用不同的技术跟踪目标，如基于颜色和基于特征；第10章介绍光学字符识别、文本分割和TesseractOCR引擎；第11章深入研究TesseractOCR引擎，介绍如何将它应用于文本检测、提取和识别。
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| 關於作者： |
Prateek Joshi
计算机视觉专家，曾任职于NVIDIA、微软、高通等公司，其研究方向为基于内容的分析和深度学习。他在计算机视觉领域已经斩获多个专利，也赢得过很多关于图像识别技术的编程比赛。他还是《OpenCV
with Python By Example》一书的作者。
David Millan Escriva;
有超过13年的IT工作经验和9年以上的计算机视觉领域从业经验，在不同的项目和初创企业工作过，并一直在工作中运用计算机视觉、光学字符识别、图像识别方面的知识。他是DamilesBlog
http:blog.damiles.com的作者，还是《Mastering OpenCV with Practical
Computer Vision Projects Book》一书的合著者。
Vinicius Godoy PUCPR的计算机图形学教授、Blackmuppet公司的联合创始人。他感兴趣的领域包括图像处理、设计模式和多线程应用程序。
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| 目錄：
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译者序前言第1章 OpenCV的探险之旅 11.1 理解人类视觉系统 11.2 人类是怎么理解图像内容的 31.3 OpenCV可以做什么 41.4 安装OpenCV 111.5 总结 14第2章 OpenCV基础知识介绍 152.1 CMake基本配置文件 152.2 创建库 162.3 管理依赖关系 172.4 脚本复杂化 192.5 图像和矩阵 212.6 读写图像 232.7 读取视频和摄像头 272.8 其他基本对象类型 302.9 矩阵的基本运算 332.10 基本数据持久性和存储 362.11 总结 38第3章 图形用户界面和基本滤波 393.1 介绍OpenCV的用户界面 393.2 使用OpenCV实现基本图形用户界面 403.3 QT的图形用户界面 453.4 在界面上添加滑动条和鼠标事件 473.5 在用户界面上添加按钮 513.6 支持OpenGL 553.7 总结 60第4章 深入研究直方图和滤波器 614.1 生成CMake脚本文件 624.2 创建图形用户界面 634.3 绘制直方图 654.4 图像色彩均衡化 694.5 LOMO效果 714.6 卡通效果 764.7 总结 80第5章 自动光学检测、目标分割和检测 815.1 隔离场景中的目标 825.2 创建AOI应用程序 845.3 输入图像的预处理 865.4 分割输入图像 925.5 总结 101第6章 学习目标分类 1026.1 介绍机器学习的概念 1036.2 计算机视觉和机器学习的工作流程 1066.3 自动检测目标分类的示例 1086.4 特征提取 1106.5 总结 120第7章 识别人脸部分并覆盖面具 1217.1 理解Haar级联 1217.2 积分图 1237.3 在实时视频中覆盖上面具 1247.4 戴上太阳镜 1277.5 跟踪鼻子、嘴和耳朵 1307.6 总结 131第8章 视频监控、背景建模和形态学操作 1328.1 理解背景差分 1328.2 简单背景差分法 1338.3 帧差值法 1378.4 混合高斯方法 1418.5 形态学图像操作 1448.6 图像细化 1458.7 图像加粗 1468.8 其他形态学运算 1478.9 总结 152第9章 学习对象跟踪 1539.1 跟踪特定颜色的对象 1539.2 建立交互式对象跟踪器 1569.3 使用Harris角点检测器检测点 1619.4 Shi-Tomasi角点检测器 1639.5 基于特征的跟踪 1669.6 总结 175第10章 文本识别中的分割算法 17610.1 OCR简介 17610.2 预处理步骤 17810.3 在你的操作系统上安装Tesseract OCR 18610.4 使用Tesseract OCR库 19010.5 总结 195第11章 使用Tesseract识别文本 19611.1 文本识别API工作原理 19611.2 使用文本识别API 20011.3 总结 212
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| 內容試閱：
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OpenCV是开发计算机视觉应用最流行的库之一。它使我们能够实时运行许多不同的计算机视觉算法。它已经存在了很多年，并成为这个领域的标准库。OpenCV的主要优点之一是它的高度优化和几乎可以在所有平台上兼容。
本书首先介绍了计算机视觉中的各个领域和在C中相关的OpenCV功能。每章都包含真实世界的例子和示例代码帮助你轻松地掌握主题，并了解它们在现实生活中的应用。总之，本书是一部实用指南，会教你如何在C中使用OpenCV，并建立各种应用程序。
本书的主要内容第1章涵盖各种操作系统的安装步骤，介绍了人类视觉系统，以及计算机视觉中的各种主要内容。
第2章讨论如何在OpenCV中读写图像和视频，并且介绍如何使用CMake建立一个项目。
第3章介绍如何通过创建一个图形用户界面和鼠标事件检测器来实现交互式应用程序。
第4章探讨直方图和滤波器，也演示了如何卡通化图像。
第5章描述了各种图像的预处理技术，如去除噪声、阈值化，以及轮廓分析。
第6章处理对象识别和机器学习，并学习如何使用支持向量机建立一个对象分类系统。
第7章讨论了人脸检测和Haar级联，并解释如何使用这些方法来检测人脸的各个部分。
第8章探索背景差分、视频监控和形态学图像操作，并描述了它们如何彼此关联。
第9章介绍如何使用不同的技术跟踪对象，如基于颜色和基于特征。
第10章介绍光学字符识别、文本分割和Tesseract OCR引擎。
第11章深入研究Tesseract OCR引擎，介绍如何将它应用于文本检测、提取和识别。
你需要准备什么本书的例子会用到以下技术：
OpenCV 3.0或更新的版本CMake 3.3.x或更新的版本TesseractLeptonica（Tesseract依赖包）.QT（可选）OpenGL（可选）相关章节提供了详细的安装说明。
本书的读者对象本书面向OpenCV初学者，以及希望在C中使用OpenCV进行计算机视觉应用开发的开发人员。懂得C的基础知识将有助于理解本书。本书对于想要开始学习计算机视觉，并了解基本概念的人来说同样适用。他们应该知道基本的数学概念，如向量、矩阵、矩阵乘法，等等，这样才能最大限度地利用本书。在阅读本书的过程中，你将从头学习如何使用OpenCV创建各种计算机视觉应用。
下载示例代码可登录http：www.hzbook.com，下载本书示例代码。
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