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《學習OpenCV》內容簡介：計算機視覺是在圖像處理的基礎上發展起來的新興學科。OpenCV是一個開源的計算機視覺庫，是英特爾公司資助的兩大圖像處理利器之一。它為圖像處理、模式識別、三維重建、物體跟蹤、機器學習和線性代數提供了各種各樣的算法。
本書由OpenCV發起人所寫，站在一線開發人員的角度用通俗易懂的語言解釋了OpenCV的緣起和計算機視覺基礎結構，演示了如何用OpenCV和現有的自由代碼為各種各樣的機器進行編程，這些都有助於讀者迅速入門並漸入佳境，興趣盎然地深入探索計算機視覺領域。
本書可作為信息處理、計算機、機器人、人工智能、遙感圖像處理、認知神經科學等有關專業的高年級學生或研究生的教學用書，也可供相關領域的研究工作者參考。 透過本書，您將置身於迅速發展的計算機視覺領域。本書由自由開源OpenCV的發起人所著，介紹了計算機視覺，並通過實例演示了如何快速生成這樣的應用——能使計算機「看到」並根據由此獲取的數據做出決策。
計算機視覺無處不在，安全系統、製造檢驗系統、醫學圖像分析、無人機等都可以見到它的蹤影。它與Google Map和Google Earth緊密結合，它檢查LCD屏幕上的像素，它確保襯衫上的每個針腳都能完全縫合。
OpenCV提供了一個簡易好用的計算機視覺框架和一個豐富的庫，後者包含500多個可實時運行視覺代碼的函數。 透過各章提供的練習，任何一個開發人員或愛好者都可以迅速掌握如何使用這個框架。
本書特色主題如下： 透徹介紹OpenCV 從攝像機獲取輸入 圖像的變換 圖像的分割和形狀的匹配 模式識別，包括人臉檢測 二維和三維場景中的跟蹤監測 根據立體視覺進行三維重構 機器學習算法 「讓機器來看」是一個富有挑戰但也很有意思的目標。
不管是想構建簡單的視覺應用，還是複雜的視覺應用，都離不開這本入門必備參考，拿起它，開始愉快的學習之旅吧！
目錄
圖書信息
內容簡介
作者簡介
圖書目錄
媒體推薦
內容簡介
《學習OpenCV(影印版)》將你置身於迅速發展的 計算機視覺領域。《學習OpenCV(影印版)》作者是免費開源0penCV的發起人，《學習OpenCV(影印版)》為你介紹了計算機視覺，例證了如何迅速建立使計算機能「看」的 應用程序，以及如何基於計算機獲取的數據作出決策。計算機視覺幾乎隨處可見： 安全系統、管理檢驗系統、醫學圖像分析、 無人機等。它將 Google地圖和 Google地球結合在一起，在 LCD屏幕上核對像素，確保襯衫上的每一個 針腳都完全縫合。OpenCV提供了一個簡易實用的計算機視覺框架以及一個含有超過500種可以實時運行視覺代碼的函數的綜合庫。《學習OpenCV》在每一章里教授任何OpenCV的開發者或熱愛者如何在這些實戰經驗的幫助下迅速掌握該軟件。《學習OpenCV(影印版)》包括了如下內容： 對0penCV全面詳盡的介紹
從照相機中導入圖片
機器學習算法
使機器能看見是一個具有挑戰卻又充滿樂趣的目標。無論你是想建立一個簡單的還是複雜的視覺應用程序，《學習OpenCV》 都是你入門的必備教材。
作者簡介
Gary Rost BradSki，博士，倫比亞大學 計算機科學教授， 斯坦福大學人工智能實驗室的顧問教授，也是Willow Garage公司機器；人學研究協會的資深科學家。Ad rian Kaehler博士，Applied Mind S公司的資深科學家，從事 機器學習、 統計建模、 計算機視覺和 機器人學方面的研究。
圖書目錄
Preface 1. Overview What Is OpenCV? Who Uses OpenCV? What Is Computer Vision? The Origin of OpenCV Downloading and Installing OpenCV Getting the Latest OpenCV via CVS More OpenCV Documentation OpenCV Structure and Content Portability Exercises
2. Introduction to OpenCV Getting Started First Program——Display a Picture Second Program——AVI Video Moving Around A Simple Transformation A Not-So-Simple Transformation Input from a Camera Writing to an AVI File Onward Exercises
3. Gettingto KnowOpenCV OpenCV Primitive Data Types CvMat Matrix Structure IplImage Data Structure Matrix and Image Operators Drawing Things Data Persistence Integrated Performance Primitives Summary Exercises[1]
4. HighGUI A Portable Graphics Toolkit Creating a Window Loading an Image Displaying Images Working with Video ConvertImage Exercises
5. Image Processing Overview Smoothing Image Morphology Flood Fill Resize Image Pyramids Threshold Exercises
6. Image Transforms Overview Convolution Gradients and Sobel Derivatives Laplace Canny Hough Transforms Remap Stretch, Shrink, Warp, and Rotate CartToPolar and PolarToCart LogPolar Discrete Fourier Transform ( DFT) Discrete Cosine Transform ( DCT) Integral Images Distance Transform Histogram Equalization Exercises
7. Histograms and Matching Basic Histogram Data Structure Accessing Histograms Basic Manipulations with Histograms Some More Complicated Stuff Exercises
8. Contours Memory Storage Sequences Contour Finding Another Contour Example More to Do with Contours Matching Contours Exercises
9. Image Parts and Segmentation Parts and Segments Background Subtraction Watershed Algorithm Image Repair by Inpainting Mean-Shift Segmentation Delaunay Triangulation, Voronoi Tesselation Exercises
10. Tracking and Motion The Basics of Tracking Corner Finding Subpixel Corners Invariant Features Optical Flow Mean-Shift and Camshift Tracking Motion Templates Estimators The Condensation Algorithm Exercises
11. Camera Models and Calibration Camera Model Calibration Undistortion Putting Calibration All Together Rodrigues Transform Exercises
12. Projection and 3D Vision Projections Affine and Perspective Transformations POSIT: 3D Pose Estimation Stereo Imaging Structure from Motion Fitting Lines in Two and Three Dimensions Exercises
13. Machine Learning What Is Machine Learning Common Routines in the ML Library Mahalanobis Distance K-Means Naive/Normal Bayes Classifier Binary Decision Trees Boosting Random Trees Face Detection or Haar Classifier Other Machine Learning Algorithms Exercises
14. OpenCV's Future Past and Future Directions OpenCV for Artists Afterword Bibliography Index ……
媒體推薦
「OpenCV庫對從業人員而言非常有用，對初涉該領域的新手而言也不失為一個優秀工具。正如其廣而告之的那樣，它是一套高效的計算機視覺算法。」 ——William T. Freeman，麻省理工學院計算機科學與人工智能實驗室
「對計算機視覺領域內任何一個從業人員而言，《學習OpenCV》是他們不可或缺的重要參考。」
——David Lowe，英屬哥倫比亞大學計算機科學教授。