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学习OpenCV(中文版)pdf

Learning OpenCV 中文版哦 ,更容易理解。 《学习OpenCV》是2009年清华大学出版社出版的图书,作者是(美国)布拉德斯基。本书介绍了计算机视觉,并通过实例演示了如何快速生成这样的应用——能使计算机“看到”并根据由此获取的数据做出决策。
2018-04-16 上传大小:12.99MB
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uuxmas 扫描版的,已经不错了,看着吧先
2018-11-17
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学习OpenCV(中文版)PDF及随书源码
学习opencv.pdf(清晰带完整目录)

网上找的资源,有个很清晰的但没有完整目录,有目录的却又不太清晰,于是我把它的目录调整后导入到清晰的版本,所以这是一个清晰带完整目录的扫描版pdf

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学习OpenCV(中文版).pdf

学习OpenCV(中文版)内容通俗易懂,循序渐进,涉及范围广,比较适合初学者和对OpenCV感兴趣的计算机及相关专业人员使用。从概述到入门,及之后涉及许多相关算法,是一本非常基础和全面的书籍。配有图形说明和简单示例与代码,每章节结束均有相应题目,读起来不是很枯燥。 ▪ 第1章 概述 ▪ 第2章 OpenCV入门 ▪ 第3章 初探OpenCV ▪ 第4章 细说HighGUI ▪ 第5章 图像处理 ▪ 第6章 图像变换 ▪ 第7章 直方图与匹配 ▪ 第8章 轮廓 ▪ 第9章 图像局部与分割 ▪ 第10章 跟踪与运动 ▪ 第11章 摄像机模型与标定 ▪ 第12章 投影与三维视觉 ▪ 第13章 机器学习 ▪ 第14章 OpenCV的未来

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学习OpenCV(中文版) PDF

内容简介 《学习OpenCV》:计算机视觉是在图像处理的基础上发展起来的新兴学科。OpenCV是一个开源的计算机视觉库,是英特尔公司资助的两大图像处理利器之一。它为图像处理、模式识别、三维重建、物体跟踪、机器学习和线性代数提供了各种各样的算法。 本书由OpenCV发起人所写,站在一线开发人员的角度用通俗易懂的语言解释了OpenCV的缘起和计算机视觉基础结构,演示了如何用OpenCV和现有的自由代码为各种各样的机器进行编程,这些都有助于读者迅速入门并渐入佳境,兴趣盎然地深入探索计算机视觉领域。 本书可作为信息处理、计算机、机器人、人工智能、遥感图像处理、认知神经科学等有关专业的高年级学生或研究生的教学用书,也可供相关领域的研究工作者参考。 透过本书,您将置身于迅速发展的计算机视觉领域。本书由自由开源OpenCV的发起人所著,介绍了计算机视觉,并通过实例演示了如何快速生成这样的应用——能使计算机“看到”并根据由此获取的数据做出决策。 计算机视觉无处不在,安全系统、制造检验系统、医学图像分析、无人机等都可以见到它的踪影。它与Google Map和Google Earth紧密结合,它检查LCD屏幕上的像素,它确保衬衫上的每个针脚都能完全缝合。OpenCV提供了一个简易好用的计算机视觉框架和一个丰富的库,后者包含500多个可实时运行视觉代码的函数。 透过各章提供的练习,任何一个开发人员或爱好者都可以迅速掌握如何使用这个框架。本书特色主题如下: 透彻介绍OpenCV 从摄像机获取输入 图像的变换 图像的分割和形状的匹配 模式识别,包括人脸检测 二维和三维场景中的跟踪监测 根据立体视觉进行三维重构 机器学习算法 “让机器来看”是一个富有挑战但也很有意思的目标。不管是想构建简单的视觉应用,还是复杂的视觉应用,都离不开这本入门必备参考,拿起它,开始愉快的学习之旅吧! 媒体推荐 “OpenCV库对从业人员而言非常有用,对初涉该领域的新手而言也不失为一个优秀工具。正如其广而告之的那样,它是一套高效的计算机视觉算法。” ——William T. Freeman,麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室 “对计算机视觉领域内任何一个从业人员而言,《学习OpenCV》是他们不可或缺的重要参考。” ——David Lowe,英属哥伦比亚大学计算机科学教授 作者简介 作者:(美国)布拉德斯基 (美国)克勒 译者:于仕琪 刘瑞祯 布拉德斯基,Gary Rost Bradski博士是斯坦福大学人工智能实验室计算机科学系的顾问教授,同时也是Willow Garage的资深科学家,Willow Garage是一家机器人研究机构/孵化器。 目录 出版前言 译者序 写在前面的话 前言 第1章 概述 什么是OpenCV OpenCV的应用领域 什么是计算机视觉 OpenCV的起源 下载和安装OpenCV 通过SVN获取最新的OpenCV代码 更多OpenCV文档 OpenCV的结构和内容 移植性 练习 第2章 OpenCV入门 开始准备 初试牛刀—— 显示图像 第二个程序—— 播放AVI视频 视频播放控制 一个简单的变换 一个复杂一点的变换 从摄像机读入数据 写入AVI视频文件 小结 练习 第3章 初探OpenCV OpenCV的基本数据类型 CvMat矩阵结构 IplImage数据结构 矩阵和图像操作 绘图 数据存储 集成性能基元 小结 练习 第4章 细说HighGUI 一个可移植的图形工具包 创建窗口 载入图像 显示图像 视频的处理 ConvertImage函数 练习 第5章 图像处理 综述 平滑处理 图像形态学 漫水填充算法 尺寸调整 图像金字塔 阈值化 练习 第6章 图像变换 概述 卷积 梯度和Sobel导数 拉普拉斯变换 Canny算子 霍夫变换 重映射 拉伸、收缩、扭曲和旋转 CartToPolar与PolarToCart LogPolar 离散傅里叶变换(DFT) 离散余弦变换(DCT) 积分图像 距离变换 直方图均衡化 练习 第7章 直方图与匹配 直方图的基本数据结构 访问直方图 直方图的基本操作 一些更复杂的策略 练习 第8章 轮廓 内存 序列 查找轮廓 Freeman链码 轮廓例子 另一个轮廓例子 深入分析轮廓 轮廓的匹配 练习 第9章 图像局部与分割 局部与分割 背景减除 分水岭算法 用Inpainting修补图像 均值漂移分割 Delaunay三角剖分和Voronoi 划分 练习 第10章 跟踪与运动 跟踪基础 寻找角点 亚像素级角点 不变特征 光流 mean-shift和camshift跟踪 运动模板 预估器 condensation算法 练习 第11章 摄像机模型与标定 摄像机模型 标定 矫正 一次完成标定 罗德里格斯变换 练习 第12章 投影与三维视觉 投影 仿射变换和透视变换 POSIT:3D姿态估计 立体成像 来自运动的结构 二维和三维下的直线拟合 练习 第13章 机器学习 什么是机器学习 OpenCV机器学习算法 Mahalanobis距离 K均值 朴素贝叶斯分类 二叉决策树 boosting 随机森林 人脸识别和Haar分类器 其他机器学习算法 练习 第14章 OpenCV的未来 过去与未来 发展方向 OpenCV与艺术家 后记 参考文献 索引 关于作者和译者 封面图片

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