OpenCV4应用开发：入门、进阶与工程化实践

作者: 贾志刚，张振　著

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已完结现代当代当代文学

目录 (172章)

倒序

正文

001 .5 图像加载与保存 002 .5.1 加载图像 003 .5.2 保存图像 004 .6 加载视频 005 .7 小结 006 Mat与像素操作 007 .1 Mat对象 008 .1.1 什么是Mat对象 009 .1.2 一切图像皆Mat 010 .1.3 Mat类型与深度 011 .1.4 创建Mat 012 .2 访问像素 013 .2.1 遍历Mat中的像素 014 .2.2 像素算术运算 015 .2.3 位运算 016 .2.4 调整图像亮度与对比度 017 .3 图像类型与通道 018 .3.1 图像类型 019 .3.2 图像通道 020 .3.3 通道操作 021 .4 小结 022 色彩空间 023 .1 RGB色彩空间 024 .2 HSV色彩空间 025 .3 LAB色彩空间 026 .4 色彩空间的转换与应用 027 .5 小结 028 图像直方图 029 .1 像素统计信息 030 .2 直方图的计算与绘制 031 .2.1 直方图计算 032 .2.2 直方图绘制 033 .3 直方图均衡化 034 .4 直方图比较 035 .5 直方图反向投影 036 .6 小结 037 卷积操作 038 .1 卷积的概念 039 .2 卷积模糊 040 .3 自定义滤波 041 .4 梯度提取 042 .5 边缘发现 043 .6 噪声与去噪 044 .7 边缘保留滤波 045 .8 锐化增强 046 .9 小结 047 值图像 048 .1 图像阈值化分割 049 .2 全局阈值计算 050 .3 自适应阈值计算 051 .4 去噪与二值化 052 .4.1 去噪对二值化的影响 053 .4.2 其他方式的二值化 054 .5 小结 055 值分析 056 .1 二值图像分析概述 057 .2 连通组件标记 058 .3 轮廓发现 059 .3.1 轮廓发现函数 060 .3.2 轮廓绘制函数 061 .3.3 轮廓发现与绘制的示例代码 062 .4 轮廓测量 063 .5 拟合与逼近 064 .6 轮廓分析 065 .7 直线检测 066 .8 霍夫圆检测 067 .9 最大内接圆与最小外接圆 068 .10 轮廓匹配 069 .11 最大轮廓与关键点编码 070 .12 凸包检测 071 .13 小结 072 形态学分析 073 .1 图像形态学概述 074 .2 膨胀与腐蚀 075 .3 开/闭操作 076 .4 形态学梯度 077 .5 顶帽与黑帽 078 .6 击中/击不中 079 .7 结构元素 080 .8 距离变换 081 .9 分水岭分割 082 .10 小结 083 特征提取 084 .1 图像金字塔 085 .1.1 高斯金字塔 086 .1.2 拉普拉斯金字塔 087 .1.3 图像金字塔融合 088 .2 Harris角点检测 089 .3 shi-tomas角点检测 090 .4 亚像素级别的角点检测 091 .5 HOG特征与使用 092 .5.1 HOG特征描述子 093 .5.2 HOG特征行人检测 094 .6 ORB特征描述子 095 .6.1 关键点与描述子提取 096 .6.2 描述子匹配 097 .7 基于特征的对象检测 098 .7.1 单应性矩阵计算方法 099 .7.2 特征对象的位置发现 100 .8 小结 101 视频分析 102 .1 基于颜色的对象跟踪 103 .2 视频背景分析 104 .3 帧差法背景分析 105 .4 稀疏光流分析法 106 .5 稠密光流分析法 107 .6 均值迁移分析 108 .7 小结 109 机器学习 110 .1 KMeans分类 111 .1.1 KMeans图像语义分割 112 .1.2 提取主色彩构建色卡 113 .2 KNN分类 114 .2.1 KNN函数支持 115 .2.2 KNN实现手写数字识别 116 .3 SVM分类 117 .3.1 SVM的原理与分类 118 .3.2 SVM函数 119 .3.3 SVM实现手写数字识别 120 .4 SVM与HOG实现对象检测 121 .4.1 数据样本特征提取 122 .4.2 SVM特征分类 123 .4.3 构建SVM对象检测器 124 .5 小结 125 深度神经网络 126 .1 DNN概述 127 .2 图像分类 128 .3 对象检测 129 .3.1 SSD对象检测 130 .3.2 Faster-RCNN对象检测 131 .3.3 YOLO对象检测 132 .4 ENet图像语义分割 133 .5 风格迁移 134 .6 场景文字检测 135 .7 人脸检测 136 .8 小结 137 YOLO 5自定义对象检测 138 .1 YOLO 5对象检测框架 139 .2 YOLO 5对象检测 140 .3 自定义对象检测 141 .3.1 数据集制作与生成 142 .3.2 模型训练与查看损失曲线 143 .3.3 模型导出与部署 144 .4 小结 145 缺陷检测 146 .1 简单背景下的缺陷检测 147 .2 复杂背景下的缺陷检测 148 .2.1 频域增强的缺陷检测 149 .2.2 空间域增强的缺陷检测 150 .3 案例：刀片缺陷检测 151 .4 基于深度学习的缺陷检测 152 .4.1 基于分类的缺陷检测 153 .4.2 基于分割的缺陷检测 154 .5 小结 155 OpenVINO加速 156 .1 OpenVINO框架安装与环境配置 157 .1.1 OpenVINO安装 158 .1.2 配置C++开发支持 159 .2 OpenVINO2022.x版SDK推理演示 160 .2.1 推理SDK介绍 161 .2.2 推理SDK演示 162 .3 OpenVINO支持UNet部署 163 .4 OpenVINO支持YOLO 5部署 164 .5 小结 165 CUDA加速 166 .1 编译OpenCV源码支持CUDA加速 167 .2 用CUDA加速传统图像处理 168 .2.1 Mat与GpuMat 169 .2.2 加速图像处理与视频分析 170 .3 加速DNN 171 .4 小结 172 推荐阅读

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