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| 內容簡介： |
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本书基于面向 Python 的 OpenCV（OpenCV for Python），介绍了图像处理的方方面面。本书以 OpenCV 官方文档的知识脉络为主线，并对细节进行补充和说明。 书中不仅介绍了 OpenCV 函数的使用方法，还介绍了函数实现的算法原理。在介绍 OpenCV 函数的 使用方法时，提供了大量的程序示例。而且在介绍函数对图像的处理前，往往先展示函数对数值、数组 的处理，方便读者从数值的角度观察和理解函数的处理过程和结果。在介绍具体的算法原理时，本书尽 量使用通俗易懂的语言和贴近生活的示例来说明问题，避免使用过多复杂抽象的公式。
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| 關於作者： |
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李立宗，天津职业技术师范大学信息技术工程学院副教授，参与了《数字图像处理》等多本图书的编写工作，对数字图像处理研究颇深。
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| 目錄：
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第1章 OpenCV入门11.1 如何使用11.2 图像处理基本操作31.2.1 读取图像41.2.2 显示图像51.2.3 保存图像101.3 OpenCV贡献库10第2章 图像处理基础122.1 图像的基本表示方法122.2 像素处理162.3 使用numpy.array访问像素242.4 感兴趣区域（ROI）302.5 通道操作322.5.1 通道拆分332.5.2 通道合并352.6 获取图像属性36第3章 图像运算383.1 图像加法运算383.1.1 加号运算符383.1.2 cv2.add()函数393.2 图像加权和423.3 按位逻辑运算443.3.1 按位与运算443.3.2 按位或运算483.3.3 按位非运算493.3.4 按位异或运算503.4 掩膜513.5 图像与数值的运算543.6 位平面分解563.7 图像加密和解密623.8 数字水印663.8.1 原理673.8.2 实现方法703.8.3 例题773.9 脸部打码及解码783.9.1 按位与方式783.9.2 ROI方式82第4章 色彩空间类型转换854.1 色彩空间基础854.1.1 GRAY色彩空间854.1.2 XYZ色彩空间864.1.3 YCrCb色彩空间864.1.4 HSV色彩空间874.1.5 HLS色彩空间884.1.6 CIEL*a*b*色彩空间894.1.7 CIEL*u*v*色彩空间904.1.8 Bayer色彩空间904.2 类型转换函数924.3 类型转换实例984.3.1 通过数组观察转换效果984.3.2 图像处理实例1024.4 HSV色彩空间讨论1044.4.1 基础知识1044.4.2 获取指定颜色1054.4.3 标记指定颜色1074.4.4 标记肤色1114.4.5 实现艺术效果1124.5 alpha通道113第5章 几何变换1175.1 缩放1175.2 翻转1215.3 仿射1225.3.1 平移1235.3.2 旋转1245.3.3 更复杂的仿射变换1255.4 透视1265.5 重映射1285.5.1 映射参数的理解1295.5.2 复制1305.5.3 绕x轴翻转1325.5.4 绕y轴翻转1345.5.5 绕x轴、y轴翻转1365.5.6 x轴、y轴互换1385.5.7 图像缩放140第6章 阈值处理1416.1 threshold函数1416.1.1 二值化阈值处理（cv2.THRESH_BINARY）1426.1.2 反二值化阈值处理（cv2.THRESH_BINARY_INV）1446.1.3 截断阈值化处理（cv2.THRESH_TRUNC）1466.1.4 超阈值零处理（cv2.THRESH_TOZERO_INV）1476.1.5 低阈值零处理（cv2.THRESH_TOZERO）1496.2 Otsu处理1506.3 自适应阈值处理153第7章 图像平滑处理1577.1 均值滤波1597.1.1 基本原理1597.1.2 函数语法1667.1.3 程序示例1677.2 方框滤波1687.2.1 基本原理1697.2.2 函数语法1697.2.3 程序示例1717.3 高斯滤波1767.3.1 基本原理1767.3.2 函数语法1777.3.3 程序示例1797.4 中值滤波1807.4.1 基本原理1807.4.2 函数语法1817.4.3 程序示例1817.5 双边滤波1827.5.1 基本原理1827.5.2 函数语法1847.5.3 程序示例1857.6 2D卷积186第8章 形态学操作1898.1 腐蚀1898.2 膨胀1948.3 通用形态学函数1998.4 开运算1998.5 闭运算2018.6 形态学梯度运算2038.7 礼帽运算2048.8 黑帽运算2058.9 核函数207第9章 图像梯度2109.1 卷积基础2109.2 Sobel理论基础2149.3 Sobel算子及函数使用2169.3.1 参数ddepth2179.3.2 方向2219.3.3 实例2239.4 Scharr算子及函数使用2269.5 Sobel算子和Scharr算子的比较2319.6 Laplacian算子及函数使用2329.7 算子总结234第10章 Canny边缘检测23510.1 Canny边缘检测基础23510.2 Canny函数及使用239第11章 图像金字塔24111.1 理论基础24111.2 pyrDown函数及使用24311.3 pyrUp函数及使用24511.4 采样可逆性的研究24711.5 拉普拉斯金字塔25011.5.1 定义25011.5.2 应用252第12章 图像轮廓25712.1 查找并绘制轮廓25712.1.1 查找图像轮廓：findContours函数25712.1.2 绘制图像轮廓：drawContours函数26512.1.3 轮廓实例26612.2 矩特征27012.2.1 矩的计算：moments函数27112.2.2 计算轮廓的面积：contourArea函数27312.2.3 计算轮廓的长度：arcLength函数27612.3 Hu矩27812.3.1 Hu矩函数27812.3.2 形状匹配28212.4 轮廓拟合28412.4.1 矩形包围框28512.4.2 小包围矩形框28712.4.3 小包围圆形28912.4.4 拟合椭圆29012.4.5 拟合直线29112.4.6 小外包三角形29312.4.7 逼近多边形29412.5 凸包29612.5.1 获取凸包29712.5.2 凸缺陷29912.5.3 几何学测试30212.6 利用形状场景算法比较轮廓30612.6.1 计算形状场景距离30612.6.2 计算Hausdorff距离30912.7 轮廓的特征值31212.7.1 宽高比31212.7.2 Extent31312.7.3 Solidity31412.7.4 等效直径（Equivalent Diameter）31512.7.5 方向31612.7.6 掩膜和像素点31812.7.7 值和小值及它们的位置32312.7.8 平均颜色及平均灰度32512.7.9 极点326第13章 直方图处理32913.1 直方图的含义32913.2 绘制直方图33313.2.1 使用Numpy绘制直方图33313.2.2 使用OpenCV绘制直方图33513.2.3 使用掩膜绘制直方图34113.3 直方图均衡化34513.3.1 直方图均衡化原理34713.3.2 直方图均衡化处理35113.4 pyplot模块介绍35313.4.1 subplot函数35313.4.2 imshow函数354第14章 傅里叶变换35814.1 理论基础35814.2 Numpy实现傅里叶变换36214.2.1 实现傅里叶变换36314.2.2 实现逆傅里叶变换36414.3 OpenCV实现傅里叶变换36514.3.1 实现傅里叶变换36614.3.2 实现逆傅里叶变换36814.4 滤波处理36914.4.1 滤波原理36914.4.2 高通滤波实现37414.4.3 低通滤波实现377第15章 模板匹配38015.1 模板匹配基础38015.2 多模板匹配387第16章 霍夫变换39316.1 霍夫直线变换39316.1.1 霍夫变换原理39316.1.2 HoughLines函数39916.1.3 HoughLinesP函数40116.2 霍夫圆环变换403第17章 图像分割与提取40617.1 用分水岭算法实现图像分割与提取40617.1.1 算法原理40617.1.2 相关函数介绍40817.1.3 分水岭算法图像分割实例41817.2 交互式前景提取42117.2.1 矩形框提取42417.2.2 自定义模板提取42617.2.3 手绘模板提取429第18章 视频处理43218.1 VideoCapture类43218.1.1 类函数介绍43218.1.2 捕获摄像头视频43718.1.3 播放视频文件43818.2 VideoWriter类43818.2.1 类函数介绍43918.2.2 保存视频44018.3 视频操作基础442第19章 绘图及交互44419.1 绘画基础44419.1.1 绘制直线44519.1.2 绘制矩形44619.1.3 绘制圆形44719.1.4 绘制椭圆44919.1.5 绘制多边形45019.1.6 在图形上绘制文字45119.2 鼠标交互45419.2.1 绘制随机矩形45619.2.2 双窗口绘制图形45719.2.3 绘制多种不同图形45819.3 滚动条46019.3.1 用滚动条实现调色板46119.3.2 滚动条交互46219.3.3 用滚动条作为开关463第20章 K近邻算法46520.1 理论基础46520.2 计算46820.2.1 归一化46820.2.2 距离计算46920.3 手写数字识别的原理47020.4 自定义函数手写数字识别47520.5 K近邻模块的基本使用48220.6 K近邻手写数字识别487第21章 支持向量机49021.1 理论基础49021.2 SVM流程49321.3 SVM员工表现预测49421.4 手写数字识别498第22章 K均值聚类50822.1 理论基础50822.1.1 分豆子50922.1.2 K均值聚类的基本步骤51222.2 K均值聚类模块51222.3 单特征豆子分类51322.4 米粒分类51722.5 灰度图像二值化521第23章 人脸识别52623.1 人脸检测52623.1.1 基本原理52623.1.2 级联分类器的使用52923.1.3 函数介绍53023.1.4 案例介绍53123.2 人脸识别基础53423.2.1 人脸识别基本流程53423.2.2 OpenCV人脸识别基础53523.3 LPBH人脸识别53623.3.1 基本原理53723.3.2 函数介绍54023.3.3 案例介绍54123.4 EigenFaces人脸识别54323.4.1 基本原理54323.4.2 函数介绍54323.4.3 案例介绍54423.5 Fisherfaces人脸识别54623.5.1 基本原理54623.5.2 函数介绍54723.5.3 案例介绍54823.6 人脸数据库549
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