OpenCV 電腦視覺基礎教程 (Python版)(慕課版)

夏幫貴，西華大學副教授，1998年畢業於西南大學，主要從事數據庫、軟件開發，已出版VB、C/C++、VF、Java、PHP、ASP.NET等相關教材十餘部。

第 1章　OpenCV起步　1
1．1　OpenCV簡介　1
1．1．1　OpenCV主要功能及模塊介紹　1
1．1．2　OpenCV的版本　3
1．1．3　OpenCV-Python　3
1．2　配置開發環境　4
1．2．1　安裝Python　4
1．2．2　安裝NumPy　5
1．2．3　安裝OpenCV-Python　6
1．2．4　安裝Visual Studio Code　9
1．3　使用OpenCV文檔和示例　10
1．3．1　查看OpenCV文檔　10
1．3．2　查看OpenCV-Python示例　11
1．4　實驗　13
1．4．1　實驗1：配置虛擬開發環境　13
1．4．2　實驗2：在VS Code中運行示例　15
習題　16

第　2章 圖像處理基礎　17
2．1　NumPy簡介　17
2．1．1　數據類型　17
2．1．2　創建數組　18
2．1．3　數組的形狀　20
2．1．4　索引、切片和迭代　21
2．1．5　數組運算　22
2．2　圖像基礎操作　24
2．2．1　讀、寫、顯示圖像　24
2．2．2　讀、寫、播放視頻　27
2．2．3　操作灰度圖像　29
2．2．4　操作彩色圖像　30
2．2．5　圖像通道操作　31
2．3　圖像運算　33
2．3．1　加法運算　33
2．3．2　加權加法運算　34
2．3．3　位運算　35
2．4　實驗　36
2．4．1　實驗1：為人物圖像打碼　36
2．4．2　實驗2：創建圖像掩模　37
習題　39

第3章　圖形用戶界面　40
3．1　窗口控制　40
3．1．1　創建和關閉窗口　40
3．1．2　調整窗口大小　41
3．2　繪圖　41
3．2．1　繪製直線　41
3．2．2　繪製矩形　42
3．2．3　繪製圓　43
3．2．4　繪製橢圓　44
3．2．5　繪製多邊形　44
3．2．6　繪製文本　45
3．2．7　繪製箭頭　47
3．3　響應鼠標事件　47
3．4　使用跟踪欄　49
3．5　實驗　50
3．5．1　實驗1：使用鼠標指針取點繪圖　50
3．5．2　實驗2：使用跟踪欄選擇通道圖像　51
習題　52

第4章　圖像變換　54
4．1　色彩空間變換　54
4．1．1　RGB色彩空間　54
4．1．2　GRAY色彩空間　55
4．1．3　YCrCb色彩空間　56
4．1．4　HSV色彩空間　57
4．2　幾何變換　58
4．2．1　縮放　58
4．2．2　翻轉　59
4．2．3　仿射　60
4．2．4　透視　64
4．3　圖像模糊　65
4．3．1　均值濾波　65
4．3．2　高斯濾波　67
4．3．3　方框濾波　68
4．3．4　中值濾波　69
4．3．5　雙邊濾波　70
4．3．6　2D卷積　71
4．4　閾值處理　72
4．4．1　全局閾值處理　72
4．4．2　自適應閾值處理　78
4．5　形態變換　79
4．5．1　形態操作內核　79
4．5．2　腐蝕　80
4．5．3　膨脹　82
4．5．4　高級形態操作　83
4．6　實驗　86
4．6．1　實驗1：圖像幾何變換　86
4．6．2　實驗2：圖像形態變換　87
習題　88

第5章　邊緣和輪廓　89
5．1　邊緣檢測　89
5．1．1　Laplacian邊緣檢測　89
5．1．2　Sobel邊緣檢測　90
5．1．3　Canny邊緣檢測　91
5．2　圖像輪廓　92
5．2．1　查找輪廓　92
5．2．2　繪製輪廓　94
5．2．3　輪廓特徵　95
5．3　霍夫變換　106
5．3．1　霍夫直線變換　106
5．3．2　霍夫圓變換　108
5．4　實驗　110
5．4．1　實驗1：執行Canny邊緣檢測　110
5．4．2　實驗2：查找和繪製輪廓　111
習題　112

第6章　直方圖　113
6．1　直方圖基礎　113
6．1．1　用hist()函數繪製直方圖　113
6．1．2　用calcHist()函數查找直方圖　114
6．1．3　應用掩模的直方圖　115
6．1．4　NumPy中的直方圖　116
6．2　直方圖均衡化　117
6．2．1　普通直方圖均衡化　117
6．2．2　限制對比度自適應直方圖均衡化　118
6．3　二維直方圖　120
6．3．1　OpenCV中的二維直方圖　120
6．3．2　NumPy中的二維直方圖　121
6．4　實驗　122
6．4．1　實驗1：使用NumPy函數計算直方圖　122
6．4．2　實驗2：使用OpenCV函數計算直方圖　123
習題　124

第7章　模板匹配和圖像分割　125
7．1　模板匹配　125
7．1．1　單目標匹配　125
7．1．2　多目標匹配　127
7．2　圖像分割　128
7．2．1　使用分水嶺算法分割圖像　128
7．2．2　圖像金字塔　131
7．3　交互式前景提取　135
7．4　實驗　138
7．4．1　實驗1：使用模板匹配查找圖像　138
7．4．2　實驗2：使用交互式前景提取方法分割圖像　139
習題　140

第8章　特徵檢測　141
8．1　角檢測　141
8．1．1　哈里斯角檢測　141
8．1．2　優化哈里斯角　142
8．1．3　Shi-Tomasi角檢測　143
8．2　特徵點檢測　144
8．2．1　FAST特徵檢測　145
8．2．2　SIFT特徵檢測　146
8．2．3　ORB特徵檢測　147
8．3　特徵匹配　147
8．3．1　暴力匹配器　147
8．3．2　FLANN匹配器　151
8．4　對象查找　152
8．5　實驗　154
8．5．1　實驗1：應用Shi-Tomasi角檢測器　154
8．5．2　實驗2： 應用特徵匹配查找對象　155
習題　157

第9章　人臉檢測和識別　158
9．1　人臉檢測　158
9．1．1　基於Haar的人臉檢測　158
9．1．2　基於深度學習的人臉檢測　161
9．2　人臉識別　162
9．2．1　EigenFaces人臉識別　163
9．2．2　FisherFaces人臉識別　164
9．2．3　LBPH人臉識別　165
9．3　實驗　167
9．3．1　實驗1：使用Haar級聯檢測器　167
9．3．2　實驗2：使用EigenFaces人臉識別器　168
習題　169

第　10章 機器學習和深度學習　170
10．1　機器學習　170
10．1．1　kNN算法　170
10．1．2　SVM算法　173
10．1．3　k均值聚類算法　175
10．2　深度學習　177
10．2．1　基於深度學習的圖像識別　177
10．2．2　基於深度學習的對象檢測　181
10．3　實驗　185
10．3．1　實驗1：調整圖像顏色　185
10．3．2　實驗2：檢測視頻中的對象　186
習題　188