第 1章 初見(jiàn)OpenCV1

1.1 計(jì)算機(jī)視覺(jué)1

1.2 OpenCV介紹1

1.3 安裝OpenCV1

1.3.1 安裝Python2

1.3.2 使用pip命令安裝OpenCV4

1.4 環(huán)境測(cè)試5

1.5 小結(jié)6

習(xí)題6

第 2章 OpenCV入門(mén)應(yīng)用7

2.1 圖像讀寫(xiě)7

2.2 標(biāo)識(shí)和截取ROI8

2.2.1 訪問(wèn)圖像數(shù)據(jù)9

2.2.2 對(duì)圖像進(jìn)行幾何變換10

2.2.3 添加標(biāo)識(shí)15

2.3 色彩空間16

2.3.1 BGR色彩空間的概念17

2.3.2 通過(guò)滑動(dòng)條改變B、G、R

的值17

2.3.3 灰度色彩空間19

2.4 視頻讀寫(xiě)19

2.4.1 視頻讀取21

2.4.2 視頻寫(xiě)入23

2.5 應(yīng)用：編寫(xiě)一個(gè)簡(jiǎn)易的照相機(jī)程序25

2.6 小結(jié)27

習(xí)題27

第3章 圖像平滑與形態(tài)學(xué)處理29

3.1 平滑處理29

3.1.1 圖像噪聲29

3.1.2 常用平滑濾波方法30

3.2 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理37

3.2.1 腐蝕與膨脹38

3.2.2 開(kāi)運(yùn)算、閉運(yùn)算、形態(tài)學(xué)梯度41

3.3 圖像金字塔44

3.4 小結(jié)46

習(xí)題47

第4章 圖像基礎(chǔ)變換49

4.1 邊緣檢測(cè)49

4.1.1 Sobel算子50

4.1.2 Scharr濾波器53

4.1.3 Laplacian算子55

4.1.4 Canny算子57

4.2 霍夫變換59

4.2.1 霍夫線(xiàn)變換59

4.2.2 霍夫圓變換63

4.3 直方圖65

4.3.1 直方圖計(jì)算66

4.3.2 直方圖均衡化69

4.4 小結(jié)70

習(xí)題71

第5章 圖像輪廓檢測(cè)72

5.1 輪廓檢測(cè)72

5.1.1 二值圖像轉(zhuǎn)換72

5.1.2 輪廓匹配73

5.1.3 二值圖像輪廓檢測(cè)76

5.2 凸包80

5.3 多邊形輪廓83

5.4 小結(jié)86

習(xí)題86

第6章 人臉識(shí)別88

6.1 人臉檢測(cè)88

6.2 人臉識(shí)別程序91

6.2.1 程序概述91

6.2.2 人臉檢測(cè)及采集92

6.2.3 人臉識(shí)別95

6.3 小結(jié)99

習(xí)題99

第7章 圖像特征檢測(cè)101

7.1 圖像特征101

7.2 Harris角點(diǎn)檢測(cè)102

7.3 特征檢測(cè)103

7.3.1 SIFT特征檢測(cè)算法103

7.3.2 FAST特征檢測(cè)算法105

7.4 特征描述符及匹配器106

7.4.1 Brute-Force匹配器和FLANN匹配器的基本概念106

7.4.2 使用ORB描述符和Brute-Force匹配器匹配Logo106

7.4.3 FLANN及單應(yīng)性變換110

7.5 小結(jié)113

習(xí)題114

第8章 圖像分割115

8.1 K-Means算法115

8.1.1 基本過(guò)程115

8.1.2 OpenCV中的K-Means算法117

8.1.3 使用K-Means算法對(duì)顏色進(jìn)行分割118

8.2 分水嶺算法120

8.2.1 基本過(guò)程120

8.2.2 分水嶺圖像分割算法120

8.3 GrabCut算法123

8.3.1 基本過(guò)程123

8.3.2 GrabCut算法124

8.4 小結(jié)125

習(xí)題126

第9章 目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別127

9.1 目標(biāo)檢測(cè)127

9.1.1 HOG技術(shù)127

9.1.2 SVM技術(shù)129

9.1.3 NMS技術(shù)131

9.1.4 行人檢測(cè)131

9.2 貓狗目標(biāo)檢測(cè)133

9.2.1 程序概述133

9.2.2 貓狗特征提取與識(shí)別134

9.3 小結(jié)143

習(xí)題144

第 10章 目標(biāo)跟蹤145

10.1 背景差分法145

10.1.1 高斯背景建模146

10.1.2 LBP特征146

10.1.3 OpenCV背景差分法146

10.1.4 背景差分器147

10.1.5 基于背景差分器的目標(biāo)跟蹤149

10.2 基于顏色的目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤151

10.2.1 HSV色彩空間151

10.2.2 顏色分割152

10.2.3 目標(biāo)跟蹤樣例154

10.3 光流跟蹤155

10.3.1 光流155

10.3.2 光流場(chǎng)155

10.3.3 基本原理155

10.3.4 KLT光流法156

10.3.5 GF光流法161

10.4 CAMShift對(duì)象跟蹤163

10.4.1 MeanShift164

10.4.2 CAMShift164

10.4.3 目標(biāo)跟蹤程序165

10.5 卡爾曼濾波器167

10.5.1 預(yù)測(cè)與更新168

10.5.2 鼠標(biāo)軌跡跟蹤168

10.5.3 CAMShift目標(biāo)跟蹤與卡爾曼濾波器預(yù)測(cè)程序171

10.6 小結(jié)173

習(xí)題174

第 11章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)176

11.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)176

11.1.1 神經(jīng)元模型176

11.1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)177

11.1.3 過(guò)擬合現(xiàn)象177

11.1.4 欠擬合現(xiàn)象178

11.1.5 ANN算法分類(lèi)179

11.2 ANN工作原理179

11.3 MNIST手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別180

11.3.1 MNIST手寫(xiě)數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)181

11.3.2 基于ANN的手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別程序183

11.3.3 手寫(xiě)數(shù)字預(yù)測(cè)185

11.4 小結(jié)187

習(xí)題187

第 12章 YOLOv5目標(biāo)檢測(cè)188

12.1 YOLOv5的安裝與配置188

12.2 基于YOLOv5的目標(biāo)檢測(cè)189

12.3 YOLO數(shù)據(jù)集191

12.3.1 分析數(shù)據(jù)集191

12.3.2 YOLO標(biāo)注格式191

12.3.3 配置數(shù)據(jù)集192

12.4 YOLOv5訓(xùn)練模塊193

12.4.1 訓(xùn)練模型參數(shù)193

12.4.2 特殊情況194

12.4.3 訓(xùn)練結(jié)果197

12.5 YOLOv5 預(yù)測(cè)模塊199

12.5.1 預(yù)測(cè)參數(shù)199

12.5.2 預(yù)測(cè)結(jié)果200

12.6 實(shí)戰(zhàn)：口罩佩戴檢測(cè)201

12.7 小結(jié)203

習(xí)題204