Python OpenCV教程中文版

根据OpenCV 官方网页（https://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/py_tutorials/py_tutorials.html）翻译书虽然挺好的,但是不够全面,不能让读者完全了解 opencv的现状)。而我翻译的这本书是来源于 OpenCv的官方文档,内容全面,对各种的算法的描述简单易懂,而且不拘泥于长篇大论的数学推导,非常适合想使用OpencⅤ解决实际问题的人,对他们来说具体的数学原坦并不重要,重要是能解决实际问题。在国内这本书可以说是第一本 Python OpenCV的译作。4本书的时效性本书的编写时针对最新的 Opencv3.0的,本版本还没有正式发布(但很稳定),其中的内容页非常新,甚至用到了2012年才提出的算法。因此本书的时效性上应该是没有问题的。5本书的目标读者本书针的读者是高校学生,科研工作者,图像处理爱好者。对于这些人群,他们往往是带着具体的问题,在苫苫寻找解决方案。为了·个小问题就让他们去学习C++这么深奥的语言几乎是不可能的。而 Python的悄然兴起给他们带来的希望,如果说C++是tex的话,那 Python的易用性相当于word。他们可以很快的看懂本书的所有代码,并可以学着使用它们来解决自己的问题,同时也能拓展自己的视野。别人经常说 Python不够快,但是对于上面的这些读者,我相信这不是问趣,现在我们日常使用的PC机已经无比强大了,而且绝大多数情况下不会用到实时处理,更不会在嵌入式设备上使用。因此这不是问题。Opencv-Python段力辉2014年1月30日目录Ⅰ走进 Opencv101关于 OpenCv-Python教程102在 Windows上安装 OpenCV- Python113在 Fedora上安装 Opencv-Python12II OpenCV中的Gui特性134图片134.1读入图像134.2显示图像...144.3保存图像154.4总结一下155视频185.1用摄像头捕获视频185.2从文件中播放视频.195.3保存视频216 OpencV中的绘图函数246.1画线246.2画矩形246.3画圆256.4画椭圆256.5画多边形..256.6在图片上添加文字267把鼠标当画笔287.1简单演287.2高级一点的示例298用滑动条做谓色板328.1代码示例,,,,,,,,32III核心操作369图像的基础操作369.1获取并修改像素值369.2获取图像属性.389.3图像ROI399.4拆分及合并图像通道409.5为图像扩边(填充)4110图像上的算术运算4310.1图像加法4310.2图像混合4310.3按位运算4411程序性能检测及优化4711.1使用 OpenCV检测程序效率,,4711.2 Opencv中的默认优化4811.3在 IPython中检测程序效率4911.4更多 IPython的魔法命令5111.5效率优化技术5112 Openc中的数学工具53IV OpenCV中的图像处理5413顏色空间转换5413.1转换颜色空间,,,5413.2物体跟踪5513.3怎样找到要跟踪对象的HSV值?,.,,5714几何变换5914.1扩展缩放,,,,,,,5914.2平移,,,,6014.3旋转6214.4仿射变换6314.5透视变换6415图像闻值6615.1简单阈值..6615.2自适应间值...6815.3Otsu′s二值化7015.4Otsu's二值化是如何工作的?7216图像平滑7516.1平均7716.2高斯模糊7816.3中值模糊7916.4双边滤波7917形态学转换8117.1腐蚀..8117.2膨胀8217.3开运算8317.4闭运算8317.5形态学梯度8317.6礼帽..8417.7黑帽..8417.8形态学操作之问的关系..8418图像梯度8718.1 Sobel算子和 Scharr算子87182 Laplacian算子8719 Canny边缘检测9119.1原理9119.1.1噪声去除9119.1.2计算图像梯度9119.1.3非极大值抑制,..,,,,,,..9119.1.4滞后阈值921920pnCV中的 Canny边界检测9220图像金字塔9420.1原理9420.2使用金字塔进行图像融合96210 penCV中的轮廓10121.1初识轮廓..,,,,,,.10121.1.1什么是轮廓10121.1.2怎样绘制轮廓.·0121.1.3轮廓的近似方法10221.2轮廓特征10421.2.1矩,,.10421.2.2轮廓面积10421.2.3轮廓周长,,,105421.2.4轮廓近似,,.10521.2.5凸包10621.2.6凸性检测.10721.2.7边界矩形10721.2.8最小外接圆,,,,,,,,,,,,,10821.2.9椭圆拟合··10921.2.1值线拟合10921.3轮廓的性质11121.3.1长宽比..11121.3.eXtent11121.3.3 Solidity..11121.3.eQuivalent Diameter .......11221.3.5方向.11221.3.6掩模和像素点11221.3.7最大值和最小值及它们的位置11321.3.8平均颜色及平均灰度11321.3.9极点,,,,,,,,.11421.4轮廓:更多函数,.11521.4.1凸缺陷11521.4.2Point Polygon Test,,,11621.4.3形状匹配11721.5轮廓的层次结构.·.11921.5.1什么是层次结构11921.5.2 Opencv中层次结构,,,,,.,,,,.,12021.5.3轮廓检索模式.12022直方图12422.1直方图的计算,绘制与分析,,,,..12422.1.1统计直方图,,,,,,,,,,,,,,,,,12422.1.2绘制直方图12622.1.3使用掩模12822.2直方图均衡化.13022.2.1 OpencV中的直方图均衡化13222.2.2 CLAHE有限对比适应性直方图均衡化13222.32D直方图..,13522.3.1介绍,13522.3.2 Opencv中的2D直方图.....13522.33 Numpy中2D直方图.13622.3.4绘制2D直方图13622.4直方图反向投影,,,,,,,,,,,,,,,141224.1 Numpy中的算法1412242 OpenCv中的反向投影14323图像变换14623.1傅里叶变换14623.1.1 Numpy中的傳里叶变换14623.1.2 OpenCV中的傅里叶变换.14823.1.3DFT的性能优化..15023.1.4为什么拉普拉斯算子是高通滤波器?.,,,,,,,.15224模板匹配15524.1 Opencv中的模板匹配15524.2多对象的模板匹配..,,,,,,,,,,,,,.15825 Hough直线变换16025.1 Opencv中的霍夫变换16125.2 Probabilistic Hough Transform16326 Hough圆环变换16527分水岭算法图像分割16827.1代码16828使用 GrabCut算法进行交互式前景提取17328.1演174V图像特征提取与描述17829理解图像特征17829.1解释.17830 Harris角点检测18130.1 pencV中的 Harris角点检测.18230.2亚像素级精确度的角点18431shi- omasi角点检测&适合于跟踪的图食特征18731.1代码.,18732 5 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)19033介绍 SURF(Speeded- Up Robust Features19533.1 Opencv中的SURF19734角点检测的FAST算法20034.1使用FAST算法进行特征提取20034.2机器学习的角点检测器..20134.3非极大值扣制.20234.4总结..20234.5 Opencv中FAST特征检测器20235 BRIEF(Binary Robust Independent Elementary Features205351 OpencV中的 BRIEF,20536ORB (Oriented FAsT and Rotated BRIEF)20736.1 OpencV中的ORB算法.20837特征匹配21137.1 Brute-Force匹配的基础21137.2对ORB描述符进行蛮力匹配21237.3匹配器对象是什么?21337.4对SIFT描述符进行蛮力匹配和比值测试213375 FLANN匹配器,,,21438使用特征匹配和单应性查找对象21838.1基础,....,,,.21838.2代码,,218VI视频分析22239 Meanshift. A Camshift22239.1 Meanshift222392 Opencv中的 Meanshift22339.3 Camshift225394 Opencv中的 Camshift22640光流23140.1光流23140.2 Lucas- Kanade法23240.3 Opencv中的 Lucas-Kanade光流.,,,..23240.4 Opencv中的稠密光流..23541背景减除23841.1基础,,23841.2 BackgroundSubtractorMOG···.,.23841.3 Background Subt ractorMOG2239