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| 編輯推薦： |
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本书具有如下特色：? 由浅入深，循序渐进。本书以入门读者为对象，先从语言基础学起，再学习语言的核心技术，然后学习高 级应用，*后学习开发一个完整项目。讲解过程中步骤详尽，版式新颖，使读者在阅读时一目了然，从而快速掌握书中内容。? 语音视频，讲解详尽。书中每一章节均提供声图并茂的教学视频，读者可以扫描书中对应的二维码随时随地学习。这些视频能够引导初学者快速入门，感受编程的快乐和成就感，增强进一步学习的信心，从而快速成为编程高手。? 实例典型，轻松易学。通过例子学习是好的学习方式，本书通过“一个知识点、一个例子、一个结果、一段评析、一个综合应用”的模式，透彻详尽地讲述了实际开发中所需的各类知识。另外，为了便于读者阅读程序代码，快速学习编程技能，书中几乎每行代码都提供了注释。 ? 精彩栏目，贴心提醒。本书根据需要在各章安排了很多“注意”“说明”“技巧”等小栏目，让读者可以在学习过程中更轻松地理解相关知识点及概念，更快地掌握个别技术的应用技巧。? 附赠资源，优质服务。除配套视频和源程序外，本书还赠送相关资源库、题库，同时为读者提供社区技术支持、QQ在线答疑等学习服务，收获更好的学习体验。
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| 內容簡介： |
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本书从零基础读者的角度出发，通过通俗易懂的语言、丰富多彩的实例，循序渐进地让读者在实践中学习Python OpenCV编程知识，并提升自己的实际开发能力。全书共分为4篇16章，内容包括搭建开发环境、图像处理基础、NumPy模块、绘制图形和文字、阈值、图像运算、腐蚀与膨胀、图像的几何变换、滤波器、模板匹配、图像轮廓、图形检测、视频处理、人脸跟踪与识别、MR机读答题卡、MR智能视频打卡系统等。书中知识点讲解细致，侧重介绍每个知识点的使用场景，涉及的代码给出了详细的注释，可以使读者轻松领会OpenCV程序开发的精髓，快速提高开发技能。同时，本书配套了大量教学视频，扫码即可观看，还提供所有程序源文件，方便读者实践。本书适合Python OpenCV、人工智能、机器视觉初学者自学使用，也可用作高等院校相关专业的教材及参考书。
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| 目錄：
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第1篇 基础知识篇
第章 搭建开发环境 2 视频讲解：6节，26分钟
1.1 OpenCV概述 3
1.1.1 OpenCV包含的模块 3
1.1.2 OpenCV的发展历程 4
1.1.3 OpenCV的应用 4
1.1.4 Python与OpenCV 4
1.2 Python的下载和安装 5
1.2.1 如何查看计算机操作系统的位数 5
1.2.2 下载Python安装包 5
1.2.3 Windows 64位系统上安装Python 7
1.2.4 测试Python是否安装成功 9
1.3 Python OpenCV的下载和安装 10
1.3.1 下载和安装OpenCV/Contrib/Python库 10
1.3.2 测试OpenCV/Contrib/Python库和NumPy库是否安装成功 11
1.4 PyCharm的下载和安装 11
1.4.1 下载PyCharm 11
1.4.2 安装PyCharm 12
1.4.3 启动并配置PyCharm 14
本章知识思维导图 19
第2章 图像处理基础 20 视频讲解：13节，38分钟
2.1 图像处理的基本操作 21
2.1.1 读取图像 21
[实例2.1] 读取当前项目目录下的图像 21
2.1.2 显示图像 22
[实例2.2] 窗口显示图像 23
2.1.3 保存图像 24
[实例2.3] 保存图像 24
2.1.4 获取图像属性 25
[实例2.4] 打印彩色图像和灰度图像的属性 25
2.2 像素 26
2.2.1 确定像素的位置 26
[实例2.5] 表示图2.8中的指定像素 28
2.2.2 获取像素的BGR值 28
2.2.3 修改像素的BGR值 30
[实例2.6] 修改图2.7中的指定区域内的所有像素 30
2.3 色彩空间 31
2.3.1 GRAY色彩空间 31
[实例2.7] 从BGR色彩空间转换到GRAY色彩空间 32
2.3.2 HSV色彩空间 33
[实例2.8] 从BGR色彩空间转换到HSV色彩空间 34
2.4 通道 34
2.4.1 拆分通道 34
[实例2.9] 拆分一幅BGR图像中的通道 35
[实例2.10] 拆分一幅HSV图像中的通道 36
2.4.2 合并通道 38
[实例2.11] 按B→G→R的顺序合并通道 38
[实例2.12] 合并H通道图像、S通道图像和V通道图像 39
2.4.3 综合运用拆分通道和合并通道 40
[实例2.13] 只把H通道的值调整为180 40
2.4.4 alpha通道 42
[实例2.14] 调整A通道的值 42
本章知识思维导图 44
第3章 NumPy模块 45 视频讲解：5节，35分钟
3.1 NumPy模块与OpenCV 46
3.2 数组的类型 46
3.3 创建数组 47
3.3.1 最常规的array()方法 47
[实例3.1] 创建一维数组和二维数组 48
[实例3.2] 创建浮点类型数组 48
[实例3.3] 创建三维数组 49
3.3.2 创建指定维度和数据类型未初始化的数组 49
[实例3.4] 创建2行3列的未初始化数组 49
3.3.3 创建用0填充的数组 49
[实例3.5] 创建纯0数组 49
3.3.4 创建用1填充的数组 50
[实例3.6] 创建纯1数组 50
3.3.5 创建随机数组 50
[实例3.7] 创建随机数组 50
3.4 操作数组 51
3.4.1 加法运算 51
[实例3.8] 对数组做加法运算 51
3.4.2 减法和乘除法运算 51
[实例3.9] 对数组做减法、乘法和除法运算 52
3.4.3 幂运算 52
[实例3.10] 两个数组做幂运算 52
3.4.4 比较运算 53
[实例3.11] 使用逻辑运算符比较数组 53
3.4.5 复制数组 53
[实例3.12] 复制数据，比较复制的结果与原数组是否相同 53
[实例3.13] 复制图像 54
3.5 数组的索引和切片 55
3.5.1 索引 55
[实例3.14] 查找一维数组索引为0的元素 55
3.5.2 切片式索引 55
[实例3.15] 获取数组中某范围内的元素 56
[实例3.16] 使用不同的切片式索引操作获取数组中的元素 56
3.5.3 二维数组索引 57
[实例3.17] 用三种方式获取二维数组中的元素 57
3.5.4 二维数组切片式索引 58
[实例3.18] 对二维数组进行切片式索引操作 58
3.6 创建图像 59
3.6.1 创建黑白图像 59
[实例3.19] 创建纯黑色图像 59
[实例3.20] 创建纯白色图像 59
[实例3.21] 在黑色图像内部绘制白色矩形 60
[实例3.22] 创建黑白相间的图像 60
3.6.2 创建彩色图像 61
[实例3.23] 创建彩色图像 61
3.6.3 创建随机图像 62
[实例3.24] 创建随机像素的雪花点图像 62
3.7 拼接图像 63
3.7.1 水平拼接数组 63
3.7.2 垂直拼接数组 63
3.7.3 在图像处理中的应用 64
[实例3.25] 按照水平和垂直两种方式拼接两个图像 64
本章知识思维导图 66
第4章 绘制图形和文字 67 视频讲解：9节，23分钟
4.1 线段的绘制 68
[实例4.1] 绘制线段并拼成一个“王”字 68
[实例4.2] 绘制99条长度、方向、宽度、颜色随机的线段 69
4.2 矩形的绘制 71
[实例4.3] 绘制一个矩形边框 71
[实例4.4] 绘制正方形 72
4.3 圆形的绘制 73
[实例4.5] 绘制“交通灯” 74
[实例4.6] 绘制同心圆 74
[实例4.7] 绘制27个随机实心圆 75
4.4 多边形的绘制 76
[实例4.8] 绘制一个等腰梯形边框 77
[实例4.9] 绘制五角星 78
4.5 文字的绘制 79
[实例4.10] 绘制文字“OpenCV” 80
4.5.1 文字的斜体效果 81
[实例4.11] 绘制指定字体样式的文字并呈现斜体效果 81
4.5.2 文字的垂直镜像效果 82
[实例4.12] 绘制呈现垂直镜像效果的“OpenCV” 82
4.5.3 在图像上绘制文字 83
[实例4.13] 在图像上绘制文字 83
4.6 动态绘制图形 83
[实例4.14] 弹球动画 84
本章知识思维导图 86
第5章 阈值 88 视频讲解：10节，18分钟
5.1 阈值概述 89
5.2 阈值处理函数 89
5.3 二值化处理 90
5.3.1 “非黑即白”的图像 90
[实例5.1] 二值化阈值处理白黑渐变图 90
[实例5.2] 观察不同阈值的处理效果 91
[实例5.3] 观察不同最大值的处理效果 92
5.3.2 反二值化处理 93
[实例5.4] 对图像进行反二值化处理 93
5.4 零处理 94
5.4.1 低于阈值零处理 95
[实例5.5] 对图像进行低于阈值零处理 95
5.4.2 超出阈值零处理 96
[实例5.6] 对图像进行超出阈值零处理 96
5.5 截断处理 97
[实例5.6] 对图像进行截断处理 97
5.6 自适应处理 99
[实例5.8] 无法得到清晰有效的结果 99
[实例5.9] 显示自适应阈值处理的结果 101
5.7 Otsu方法 102
[实例5.10] 实现Otsu方法的阈值处理 103
5.8 阈值处理的应用 104
[实例5.11] 利用阈值处理勾勒楼房和汽车的轮廓 104
[实例5.12] 阈值调试器 106
本章知识思维导图 107
第6章 图像运算 108 视频讲解：9节，65分钟
6.1 掩模 109
[实例6.1] 创建3通道掩模图像 110
6.2 图像的加法运算 111
[实例6.2] 分别使用“ ”和add()方法计算图像和 111
[实例6.3] 显示图像底片的效果 112
[实例6.4] 模拟三色光叠加得白光 113
[实例6.5] 利用掩模遮盖相加结果 114
6.3 图像的位运算 115
6.3.1 按位与运算 115
[实例6.6] 花图像与十字掩模做与运算 116
6.3.2 按位或运算 117
[实例6.7] 花图像与十字掩模做或运算 118
6.3.3 按位取反运算 119
[实例6.8] 对花图像进行取反运算 119
6.3.4 按位异或运算 119
[实例6.9] 花图像与十字掩模做异或运算 121
[实例6.10] 对图像进行加密、解密 121
6.3.5 图像的位运算的应用 123
[实例6.11] 粘贴带透明区域的图像 123
6.4 合并图像 124
6.4.1 加权和 125
[实例6.12] 利用计算加权和的方式实现多次曝光效果 125
[实例6.13] 为图像添加水印效果 126
6.4.2 覆盖 127
[实例6.14] 将小猫图像贴到沙滩上 127
[实例6.15] 拼接禁止吸烟图像 129
本章知识思维导图 130
第7章 腐蚀与膨胀 131 视频讲解：7节，39分钟
7.1 腐蚀 132
[实例7.1] 将仙人球图像中的刺都抹除掉 133
7.2 膨胀 134
[实例7.2] 将图像加工成“近视眼”效果 135
7.3 开运算 136
[实例7.3] 抹除黑种草图像中的针状叶子 136
7.4 闭运算 137
[实例7.4] 对汉字图片进行闭运算 138
7.5 形态学方法 139
7.5.1 梯度运算 140
[实例7.5] 通过梯度运算画出小蜘蛛的轮廓 140
7.5.2 顶帽运算 141
[实例7.6] 通过顶帽运算画出小蜘蛛的腿 141
7.5.3 黑帽运算 142
[实例7.7] 通过黑帽运算画出小蜘蛛身上的花纹 142
本章知识思维导图 143
第8章 图像的几何变换 144 视频讲解：8节，41分钟
8.1 缩放 145
8.1.1 dsize参数实现缩放 145
[实例8.1] 将图像按照指定宽高进行缩放 145
8.1.2 fx参数和fy参数实现缩放 145
[实例8.2] 将图像按照指定比例进行缩放 146
8.2 翻转 148
[实例8.3] 同时实现三种翻转效果 148
8.3 仿射变换 150
8.3.1 平移 151
[实例8.4] 让图像向右下方平移 151
8.3.2 旋转 152
[实例8.5] 让图像逆时针旋转 153
8.3.3 倾斜 154
[实例8.6] 让图像向右倾斜 154
8.4 透视 156
[实例8.7] 模拟从底部观察图像得到的透视效果 157
[实例8.8] 生成图书封面俯视图 159
8.5 cmath模块 160
[实例8.9] 呈现波浪效果的图像 161
本章知识思维导图 162
第9章 滤波器 163 视频讲解：6节，35分钟
9.1 图像平滑处理 164
9.2 均值滤波器 164
[实例9.1] 对花朵图像进行均值滤波操作 165
9.3 中值滤波器 167
[实例9.2] 对花朵图像进行中值滤波操作 167
9.4 高斯滤波器 168
[实例9.3] 对花朵图像进行高斯滤波操作 170
9.5 双边滤波器 171
[实例9.4] 对一幅人脸图像进行“磨皮” 172
9.6 拉普拉斯高通滤波器 173
[实例9.5] 锐化图像 174
本章知识思维导图 175
第10章 模板匹配 178 视频讲解：5节，13分钟
10.1 模板匹配方法 179
10.2 单模板匹配 181
10.2.1 单目标匹配 181
[实例10.1] 为原始图片中匹配成功的区域绘制红框 181
[实例10.2] 从两幅图像中选择最佳的匹配结果 183
[实例10.3] 查找重复的图像 184
10.2.2 多目标匹配 185
[实例10.4] 为原始图片中所有匹配成功的图案绘制红框 185
[实例10.5] 统计一条快轨线路的站台总数 187
[实例10.6] 优先选择直线距离最短的地铁站 188
10.3 多模板匹配 190
[实例10.7] 同时匹配3个不同的模板 190
[实例10.8] 控制台输出4辆车分别停在了哪个车位上 192
本章知识思维导图 193
第11章 图像轮廓 194 视频讲解：6节，37分钟
11.1 图像的轮廓 195
11.1.1 查找轮廓 195
[实例11.1] 获取图像轮廓的极点 196
[实例11.2] 获取图像轮廓的重心坐标 197
[实例11.3] 获取图像轮廓的周长 199
[实例11.4] 比较两个图像轮廓面积的大小 200
11.1.2 绘制轮廓 200
[实例11.5] 绘制几何图像的轮廓 201
[实例11.6] 绘制花朵的轮廓 203
11.2 轮廓拟合 204
11.2.1 矩形包围框 204
[实例11.7] 为爆炸图形绘制矩形包围框 204
11.2.2 圆形包围框 205
[实例11.8] 为爆炸图形绘制圆形包围框 205
11.2.3 最小三角包围框 206
[实例11.9] 绘制最小三角包围框 207
11.2.4 最优椭圆包围框 207
[实例11.10] 绘制最优拟合椭圆包围框 208
11.3 凸包 208
[实例11.11] 为爆炸图形绘制凸包 209
本章知识思维导图 210
第12章 图形检测 211 视频讲解：3节，25分钟
12.1 Canny边缘检测 212
[实例12.1] 使用Canny算法检测花朵边缘 212
[实例12.2] 能否直接对包含噪声的图像进行Canny边缘检测 214
12.2 霍夫变换 215
12.2.1 直线检测 215
[实例12.3] 检测笔图像中出现的直线 215
12.2.2 圆环检测 216
[实例12.4] 检测硬币图像中出现的圆环 217
本章知识思维导图 218
第13章 视频处理 219 视频讲解：16节，38分钟
13.1 读取并显示摄像头视频 220
13.1.1 VideoCapture类 220
13.1.2 如何使用VideoCapture类 221
[实例13.1] 读取并显示摄像头视频 221
[实例13.2] 摄像头视频由彩色视频转换为灰度视频 222
[实例13.3] 显示并保存摄像头视频某一时刻的图像 223
[实例13.4] 读取并显示两个摄像头视频 224
13.2 播放视频文件 225
13.2.1 读取并显示视频文件 225
[实例13.5] 读取并显示视频文件 225
[实例13.6] 视频文件由彩色视频转换为灰度视频 226
[实例13.7] 分解视频 227
[实例13.8] 按照一定的帧数间隔保存帧 228
13.2.2 视频的暂停播放和继续播放 229
[实例13.9] 视频的暂停播放和继续播放 229
13.2.3 获取视频文件的属性 230
[实例13.10] 获取并输出视频文件的指定属性值 231
[实例13.11] 动态显示视频文件的属性值 231
13.3 保存视频文件 232
13.3.1 VideoWriter类 233
13.3.2 如何使用VideoWriter类 234
[实例13.12] 保存一段摄像头视频 234
[实例13.13] 保存一段时长为10s的摄像头视频 235
[实例13.14] 保存视频文件 236
[实例13.15] 保存视频文件中的前10s视频 238
本章知识思维导图 239
第14章 人脸跟踪与识别 240 视频讲解：10节，21分钟
14.1 人脸跟踪 241
14.1.1 级联分类器 241
14.1.2 方法 242
14.1.3 分析人脸位置 243
[实例14.1] 在图像的人脸位置绘制红框 243
[实例14.2] 戴墨镜特效 244
14.2 跟踪其他内容 245
14.2.1 眼睛跟踪 245
[实例14.3] 在图像的眼睛位置绘制红框 245
14.2.2 猫脸跟踪 246
[实例14.4] 在图像里找到猫脸的位置 246
14.2.3 行人跟踪 247
[实例14.5] 在图像里行人的位置 247
14.2.4 车牌跟踪 248
[实例14.6] 标记图像中车牌的位置 248
14.3 人脸识别 249
14.3.1 Eigenfaces人脸识别器 249
[实例14.7] 使用Eigenfaces识别人脸 250
14.3.2 Fisherfaces人脸识别器 252
[实例14.8] 使用Fisherfaces识别人脸 253
14.3.3 Local Binary Pattern Histogram人脸识别器 254
[实例14.9] 使用LBPH识别人脸 255
本章知识思维导图 257
第15章 MR机读答题卡 260 视频讲解：1节，13分钟
15.1 开发背景 261
15.2 程序设计 261
15.2.1 开发环境 261
15.2.2 功能结构 261
15.2.3 业务流程 262
15.2.4 程序结构 262
15.3 模块设计 263
15.3.1 公共工具模块 263
15.3.2 获取矩形图案的平面透视图 265
15.3.3 判断填涂的是哪一个选项 267
15.3.4 判断是哪一道题目 268
15.3.5 显示机读卡的平面透视图 270
15.3.6 显示对平面透视图进行二值化阈值处理的结果 270
15.3.7 显示对二值化阈值处理后的图像进行闭运算后的结果 271
15.3.8 保存机读卡上填涂的选项 272
15.3.9 打印在机读卡上填涂的答案 272
本章知识思维导图 273
第16章 MR智能视频打卡系统 274 视频讲解：17节，84分钟
16.1 需求分析 275
16.2 系统设计 276
16.2.1 开发环境 276
16.2.2 功能结构 276
16.2.3 业务流程 277
16.2.4 项目结构 280
16.3 文件系统设计 280
16.4 数据实体模块设计 281
16.5 工具模块设计 283
16.5.1 公共工具模块 283
16.5.2 IO流工具模块 285
16.5.3 摄像头工具模块 290
16.6 服务模块设计 292
16.6.1 人事服务模块 292
16.6.2 人脸识别服务模块 301
16.7 程序入口设计 303
16.7.1 用户权限管理 303
16.7.2 主菜单设计 304
16.7.3 人脸打卡功能 306
16.7.4 为新员工登记人脸照片样本 307
16.7.5 删除旧员工全部数据 308
16.7.6 查询员工打卡记录 309
16.7.7 生成考勤报表 311
16.7.8 自定义上下班时间 313
16.7.9 启动程序 315
本章知识思维导图 315
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| 內容試閱：
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OpenCV是一个由C 语言编写并进行深度优化的、开源的、跨平台的计算机视觉库。OpenCV提供了500多个容易使用的方法，帮助开发人员在实际开发中快速、精巧地建立视觉应用。OpenCV自测试版本发布以来，被广泛地用于各个领域和科研工作中。面临着Python语句的迅速崛起，Python OpenCV成为了一个很好的学习方向。本书虽然讲解的只是Python OpenCV的冰山一角，但是能够帮助零基础用户快速入门。
本书内容
本书包含了学习Python OpenCV的各类知识，分为4篇、共16章的内容。本书结构如下图所示。
第1篇：基础知识篇。本篇主要对Python OpenCV的基础知识进行详解，包括搭建开发环境、图像处理基础、NumPy模块、绘制图形和文字等内容。
第2篇：处理图像篇。本篇主要讲解如何使用Python OpenCV提供的方法对图像进行处理，包括阈值、图像运算、腐蚀与膨胀、图像的几何变换、滤波器等内容。
第3篇：识别图像和处理视频篇。本篇主要包括两个方面：识别图像和处理视频。它们包括模板匹配、图像轮廓、图形检测、视频处理、人脸跟踪与识别等内容。
第4篇：项目开发篇。学习编程的最终目的是进行开发，解决实际问题，本篇通过MR机读答题卡和MR智能视频打卡系统，讲解如何使用所学的Python OpenCV知识开发项目。
本书特点
知识讲解详尽细致。本书以零基础入门学员为对象，力求将知识点讲解得更加详细，在降低学习难度的同时，让读者掌握得更加全面。
学练结合案例实用。本书通过实用的案例对所讲解的知识点进行解析，让读者不只学会知识，还能够知道把学会的知识用在哪里。
思维导图总结知识。每章最后都会使用思维导图总结本章介绍的知识，从而能够帮助读者“温故知新”。
配套高清视频讲解。本书资源包中提供了同步高清教学视频，读者可以观看这些视频更快速地学习，达到事半功倍的学习效果。
读者对象
初学编程的自学者 编程爱好者
大中专院校的老师和学生 相关培训机构的老师和学员
毕业设计的学生 初、中、高级程序开发人员
程序测试及维护人员 参加实习的“菜鸟”程序员
读者服务
为了方便解决本书疑难问题，我们提供了多种服务方式，并由作者团队提供在线技术指导和社区服务，服务方式如下：
√ 企业QQ：4006751066
√ QQ群：337212027
√ 服务电话：400/67501966、0431/84978981
本书约定
开发环境及工具如下：
√ 操作系统：Windows7、Windows 10等。
√ 开发工具：Python 3.9（兼容Python 3.x）、OpenCV 4.2.0及其以上版本、NumPy 1.18.2及其以上版本、PyCharm。
致读者
本书由明日科技Python程序开发团队组织编写，主要人员有赵宁、王小科、申小琦、李菁菁、何平、张鑫、周佳星、王国辉、李磊、赛奎春、杨丽、高春艳、张宝华、庞凤、宋万勇、葛忠月等。在编写过程中，我们以科学、严谨的态度，力求精益求精，但疏漏之处在所难免，敬请广大读者批评指正。
感谢您阅读本书，零基础编程，一切皆有可能，希望本书能成为您编程路上的敲门砖。
祝读书快乐！
编著者
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