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內(nèi)容簡介

　　本書基于Python 3.8和OpenCV 4.5編寫，共8章，包括環(huán)境搭建、簡易調(diào)色畫布、幾何圖像繪制、簡單的圖像處理、馬賽克、圖像美顏、人臉檢測、人臉跟蹤。讀者通過學(xué)習(xí)本書內(nèi)容及運行相應(yīng)的仿真程序，可以更加深刻地理解圖像處理的內(nèi)容，并且更加熟練地掌握計算機視覺在不同領(lǐng)域的應(yīng)用。

作者簡介

　　王偉斌（1981.2―），男，碩士，副教授，系統(tǒng)集成項目管理工程師。一直從事軟件開發(fā)技術(shù)、高職教育等領(lǐng)域的研究。主講《算法邏輯與程序設(shè)計》《PHP程序設(shè)計》《網(wǎng)絡(luò)音視頻制作》等課程，教學(xué)效果評價優(yōu)良。主持校級示范微課1門，五個一批課程1門，獲浙江省高職高專計算機類專業(yè)信息化教學(xué)設(shè)計大賽二等獎1次；指導(dǎo)學(xué)生獲全國職業(yè)院校技能大賽二等獎3項，省選拔賽一等獎3項；指導(dǎo)學(xué)生獲浙江省程序設(shè)計競賽一等獎1項，二、三等獎多項；指導(dǎo)學(xué)生獲浙江省大學(xué)生多媒體作品設(shè)計競賽一等獎1項，三等獎3項。

圖書目錄

第1章計算機視覺概述 1
1．1　項目介紹 1
1．2　計算機視覺理論知識 2
1．2．1 計算機視覺能解決什么問題 2
1．2．2 計算機視覺與相關(guān)領(lǐng)域 3
1．2．3 計算機視覺的發(fā)展歷史 4
1．2．4 計算機視覺的發(fā)展趨勢 12
1．3　典型的計算機視覺任務(wù) 14
應(yīng)用場景1：文字識別 20
第2章環(huán)境搭建 22
2．1　項目介紹 22
2．2　環(huán)境搭建的理論知識 23
2．3　環(huán)境搭建 26
2．3．1 安裝Anaconda 26
2．3．2 創(chuàng)建Anaconda 虛擬環(huán)境 30
2．3．3 下載PyCharm 32
2．3．4 安裝PyCharm 33
2．3．5 使用PyCharm加載Anaconda虛擬環(huán)境 35
應(yīng)用場景2：安防領(lǐng)域 40
第3章簡易調(diào)色畫布 42
3．1　項目介紹 42
3．2　調(diào)色畫布理論基礎(chǔ) 43
3．2．1 像素 43
3．2．2 像素坐標(biāo)系 43
3．2．3 RGB顏色模型 44
3．2．4 BGR排列模式 46
3．2．5 滑動條 47
3．2．6 簡易調(diào)色畫布原理 49
3．3　項目實現(xiàn) 50
3．3．1 代碼框架 50
3．3．2 代碼實現(xiàn) 52
應(yīng)用場景3：農(nóng)業(yè)領(lǐng)域 55
第4章幾何圖像的繪制 57
4．1　項目介紹 57
4．2　理論基礎(chǔ) 58
4．2．1 直線 58
4．2．2 矩形 59
4．2．3 圓 59
4．2．4 多邊形 60
4．2．5 文本 61
4．3　項目分析 62
4．3．1 項目介紹 62
4．3．2 界面效果 63
4．4　項目實現(xiàn) 63
4．4．1 調(diào)用聲明 64
4．4．2 定義初始化變量 64
4．4．3 類內(nèi)方法 64
4．4．4 繪制幾何圖形 66
4．4．5 系統(tǒng)化編程 68
應(yīng)用場景4：零售業(yè) 71
第5章簡單的圖像處理 73
5．1　項目介紹 73
5．2　項目原理 74
5．2．1 圖像的翻轉(zhuǎn)處理 74
5．2．2 形態(tài)學(xué)處理 74
5．3　項目實現(xiàn) 74
5．3．1 使用OpenCV旋轉(zhuǎn)圖像 74
5．3．2 使用OpenCV平移圖像 78
5．3．3 使用OpenCV鏡像圖像 80
5．3．4 使用OpenCV翻轉(zhuǎn)圖像 82
5．3．5 形態(tài)學(xué)處理實現(xiàn) 84
應(yīng)用場景5：生產(chǎn)制造 89
第6章馬賽克 92
6．1　項目介紹 92
6．2　項目原理 93
6．2．1 馬賽克效果實現(xiàn) 93
6．2．2 馬賽克效果實現(xiàn)原理 93
6．3　項目實現(xiàn) 95
6．3．1 圖像馬賽克效果實現(xiàn) 95
6．3．2 視頻馬賽克效果實現(xiàn) 96
6．3．3 馬賽克拼圖效果實現(xiàn) 97
應(yīng)用場景6：醫(yī)療保健 109
第7章圖像美顏 111
7．1　項目介紹 111
7．2　空域濾波理論基礎(chǔ) 112
7．2．1 均值濾波 113
7．2．2 方框濾波 114
7．2．3 高斯濾波 115
7．2．4 中值濾波 117
7．2．5 雙邊濾波 118
7．3　項目實現(xiàn) 119
7．3．1 代碼框架 119
7．3．2 代碼實現(xiàn) 120
應(yīng)用場景7：谷歌翻譯 126
第8章人臉檢測 127
8．1　項目介紹 127
8．2　理論基礎(chǔ) 128
8．2．1 計算機視覺任務(wù)與目標(biāo)識別算法 128
8．2．2 Haar特征與積分圖 131
8．2．3 AdaBoost級聯(lián)分類器 134
8．2．4 人臉檢測 136
8．3　項目分析 138
8．3．1 項目介紹 138
8．3．2 界面效果 139
8．4　項目實現(xiàn) 140
8．4．1 模型配置細(xì)節(jié) 140
8．4．2 檢測算法應(yīng)用 140
8．4．3 輸出檢測結(jié)果 141
8．4．4 系統(tǒng)化編程 142
8．4．5 輸出結(jié)果分析 143
應(yīng)用場景8：人臉識別 147
第9章人臉跟蹤 149
9．1　項目介紹 149
9．2　人臉跟蹤原理 150
9．2．1 基于特征匹配的跟蹤 150
9．2．2 基于區(qū)域匹配的跟蹤 151
9．2．3 基于模型匹配的跟蹤 151
9．3　基于OpenCV的人臉跟蹤實現(xiàn) 153
9．3．1 人臉檢測功能的實現(xiàn) 153
9．3．2 檢測模式和跟蹤模式的切換 155
9．3．3 跟蹤器的實現(xiàn) 156
9．3．4 人臉特征點定位實現(xiàn) 158
應(yīng)用場景9：自動駕駛汽車 162
參考文獻(xiàn) 164