图像处理与计算机视觉实践：基于OpenCV和Python

第 1章 图像的基本操作1
1.1 OpenCV简介1
1.2 图像的基本操作2
1.2.1 数字图像的表示2
1.2.2 图像文件的读写与显示3
1.2.3 视频文件的读写与显示7
第 2章 图像的几何变换11
2.1 缩放11
2.2 翻转、旋转和平移16
2.2.1 翻转16
2.2.2 旋转16
2.2.3 平移17
2.3 仿射变换18
2.4 单应性变换25
第3章 图像滤波28
3.1 什么是图像滤波28
3.2 均值滤波29
3.3 高斯滤波32
3.4 中值滤波34
3.5 双边滤波36
3.6 自定义滤波38
第4章 边缘检测39
4.1 图像梯度39
4.2 边缘检测算子41
4.2.1 一阶微分算子41
4.2.2 二阶微分算子45
4.3 Canny边缘检测47
第5章 特征提取与匹配51
5.1 特征提取51
5.1.1 SIFT51
5.1.2 ORB54
5.2 特征匹配58
5.2.1 暴力匹配58
5.2.2 FLANN60
5.3 应用示例61
第6章 人脸识别应用65
6.1 人脸识别简介65
6.2 人脸检测66
6.3 人脸对齐72
6.4 特征提取73
6.5 人脸比对75
6.6 人脸识别示例75
第7章 目标跟踪应用80
7.1 什么是目标跟踪80
7.2 目标跟踪算法81
7.2.1 MeanShift和CAMshift81
7.2.2 Tracker类85
7.2.3 DaSiamRPN86
7.2.4 NanoTrack90
第8章 文本识别应用94
8.1 文本识别简介94
8.2 文本检测95
8.2.1 传统的文本检测95
8.2.2 基于深度学习的文本检测98
8.3 基于深度学习的文本识别101
第9章 条形码与二维码识别应用105
9.1 条形码简介105
9.2 OpenCV中的条形码识别106
9.2.1 条形码检测107
9.2.2 条形码解码110
9.2.3 条形码识别示例111
9.3 二维码简介112
9.4 OpenCV中的QR码识别113
9.4.1 QR码的检测识别114
9.4.2 QR码识别示例116
第 10章 基于计算机视觉的机械臂应用118
10.1 机械臂控制基本原理118
10.2 应用：跟踪人脸的机械臂123
10.3 应用：跟踪指定人脸的机械臂127
10.4 应用：机械臂抓取物体128
第 11章 手势识别应用132
11.1 手掌检测132
11.2 手关键点估计135
11.3 应用：“石头-剪刀-布”人机大战141
第 12章 3D相机及其应用146
12.1 3D相机简介146
12.2 3D相机数据的采集和显示147
12.3 应用：人体分割149
12.4 应用：人脸鉴伪151