OpenCV计算机视觉编程攻略（第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 在线阅读 2026

编辑推荐

1. 50多个知识点的案例解读，全面掌握基础知识与进阶内容
2. 学习OpenCV重要的图像操作类和函数
3. 初学者和从业者即查即用的工具书
4. 掌握计算机视觉与图像处理的基础知识与概念

内容简介

《OpenCV计算机视觉编程攻略（第2版）》结合C++和OpenCV全面讲解计算机视觉编程，不仅涵盖计算机视觉和图像处理的基础知识，而且通过完整示例讲解OpenCV的重要类和函数。《OpenCV计算机视觉编程攻略（第2版）》主要内容包括OpenCV库的安装和部署、图像增强、像素操作、图形分析等各种技术，并且详细介绍了如何处理来自文件或摄像机的视频，以及如何检测和跟踪移动对象。

作者简介

Robert Laganière，渥太华大学电气工程与计算机科学学院教授，同时任教于学院成立的VIVA实验室（主要研究图像与视频处理、计算机视觉、自治系统），还是基于云的家庭监控服务公司iWatchLife和嵌入式视觉解决方案行业引领者Cognivue公司的首席科学家。他与人共同发表过多篇科学论文，并获得了基于内容的视频分析、视觉监控、目标识别和三维重建等领域的多项专利。

2006年，他在渥太华与人共同创立了从事视频分析的Visual Cortek公司（2009年被iWatchLife收购）。个人网站：www.laganiere.name。

内页插图

目录

第1 章 图像编程入门 1
1．1 简介 1
1．2 安装OpenCV 库 1
1．2．1 准备工作 1
1．2．2 安装 2
1．2．3 实现原理 3
1．2．4 扩展阅读 4
1．2．5 参阅 6
1．3 装载、显示和存储图像 6
1．3．1 准备工作 6
1．3．2 如何实现 6
1．3．3 实现原理 8
1．3．4 扩展阅读 9
1．3．5 参阅 12
1．4 深入了解cv：：Mat 12
1．4．1 如何实现 12
1．4．2 实现原理 14
1．4．3 扩展阅读 16
1．4．4 参阅 17
1．5 定义兴趣区域 18
1．5．1 准备工作 18
1．5．2 如何实现 18
1．5．3 实现原理 19
1．5．4 扩展阅读 19
1．5．5 参阅 20
第2 章 操作像素 21
2．1 简介 21
2．2 访问像素值 22
2．2．1 准备工作 22
2．2．2 如何实现 22
2．2．3 实现原理 24
2．2．4 扩展阅读 24
2．2．5 参阅 25
2．3 用指针扫描图像 25
2．3．1 准备工作 25
2．3．2 如何实现 26
2．3．3 实现原理 27
2．3．4 扩展阅读 28
2．3．5 参阅 31
2．4 用迭代器扫描图像 31
2．4．1 准备工作 32
2．4．2 如何实现 32
2．4．3 实现原理 32
2．4．4 扩展阅读 33
2．4．5 参阅 34
2．5 编写高效的图像扫描循环 34
2．5．1 如何实现 34
2．5．2 实现原理 34
2．5．3 扩展阅读 36
2．5．4 参阅 36
2．6 扫描图像并访问相邻像素 36
2．6．1 准备工作 36
2．6．2 如何实现 37
2．6．3 实现原理 38
2．6．4 扩展阅读 39
2．6．5 参阅 39
2．7 实现简单的图像运算 40
2．7．1 准备工作 40
2．7．2 如何实现 40
2．7．3 实现原理 41
2．7．4 扩展阅读 41
2．8 图像重映射 42
2．8．1 如何实现 43
2．8．2 实现原理 43
2．8．3 参阅 44
第3 章 用类处理彩色图像 45
3．1 简介 45
3．2 在算法设计中使用策略模式 45
3．2．1 准备工作 46
3．2．2 如何实现 46
3．2．3 实现原理 47
3．2．4 扩展阅读 50
3．2．5 参阅 52
3．3 用控制器设计模式实现功能模块间
通信 52
3．3．1 准备工作 53
3．3．2 如何实现 53
3．3．3 实现原理 55
3．3．4 扩展阅读 56
3．4 转换颜色表示法 57
3．4．1 准备工作 57
3．4．2 如何实现 57
3．4．3 实现原理 58
3．4．4 参阅 59
3．5 用色调、饱和度、亮度表示颜色 59
3．5．1 如何实现 60
3．5．2 实现原理 61
3．5．3 扩展阅读 63
第4 章 用直方图统计像素 66
4．1 简介 66
4．2 计算图像直方图 66
4．2．1 准备工作 67
4．2．2 如何实现 67
4．2．3 实现原理 71
4．2．4 扩展阅读 71
4．2．5 参阅 73
4．3 利用查找表修改图像外观 73
4．3．1 如何实现 74
4．3．2 实现原理 74
4．3．3 扩展阅读 75
4．3．4 参阅 77
4．4 直方图均衡化 78
4．4．1 如何实现 78
4．4．2 实现原理 79
4．5 反向投影直方图检测特定图像内容 79
4．5．1 如何实现 79
4．5．2 实现原理 81
4．5．3 扩展阅读 81
4．5．4 参阅 84
4．6 均值平移算法查找目标 84
4．6．1如何实现 85
4．6．2 实现原理 87
4．6．3 参阅 88
4．7 比较直方图搜索相似图像 88
4．7．1 如何实现 88
4．7．2 实现原理 90
4．7．3 参阅 90
4．8 用积分图像统计像素 91
4．8．1 如何实现 91
4．8．2 实现原理 92
4．8．3 扩展阅读 93
4．8．4 参阅 99
第5 章 用形态学运算变换图像 100
5．1 简介 100
5．2 形态学滤波器腐蚀和膨胀图像 100
5．2．1 准备工作 101
5．2．2 如何实现 101
5．2．3 实现原理 102
5．2．4 扩展阅读 104
5．2．5 参阅 104
5．3 用形态学滤波器开启和闭合图像 104
5．3．1 如何实现 104
5．3．2 实现原理 105
5．3．3 参阅 106
5．4 用形态学滤波器检测边缘和角点 106
5．4．1 准备工作 106
5．4．2 如何实现 107
5．4．3 实现原理 109
5．4．4 参阅 110
5．5 用分水岭算法实现图像分割 110
5．5．1 如何实现 111
5．5．2 实现原理 114
5．5．3 扩展阅读 115
5．5．4 参阅 116
5．6 用MSER 算法提取特征区域 116
5．6．1 如何实现 117
5．6．2 实现原理 118
5．6．3 参阅 121
5．7 用GrabCut 算法提取前景物体 121
5．7．1 如何实现 121
5．7．2 实现原理 123
5．7．3 参阅 124
第6 章 图像滤波 125
6．1 简介 125
6．2 低通滤波器 126
6．2．1 如何实现 126
6．2．2 实现原理 127
6．2．3 扩展阅读 129
6．2．4 参阅 132
6．3 中值滤波器 133
6．3．1 如何实现133
6．3．2 实现原理 134
6．4 用定向滤波器检测边缘 134
6．4．1 如何实现 135
6．4．2 实现原理 137
6．4．3 扩展阅读 139
6．4．4 参阅 141
6．5 计算拉普拉斯算子 141
6．5．1 如何实现 141
6．5．2 实现原理 143
6．5．3 扩展阅读 145
6．5．4 参阅 146
第7 章 提取直线、轮廓和区域 147
7．1 简介 147
7．2 用Canny 算子检测图像轮廓 147
7．2．1 如何实现 147
7．2．2 实现原理 148
7．2．3 参阅 150
7．3 用霍夫变换检测直线 150
7．3．1 准备工作 150
7．3．2 如何实现 150
7．3．3 实现原理 154
7．3．4 扩展阅读 157
7．3．5 参阅 158
7．4 点集的直线拟合 158
7．4．1 如何实现 159
7．4．2 实现原理 161
7．4．3 扩展阅读 161
7．5 提取区域的轮廓 161
7．5．1 如何实现 162
7．5．2 实现原理 163
7．5．3 扩展阅读 164
7．6 计算区域的形状描述子 164
7．6．1 如何实现 165
7．6．2 实现原理 166
7．6．3 扩展阅读 167
第8 章 检测兴趣点 169
8．1 简介 169
8．2 检测图像中的角点 169
8．2．1 如何实现 170
8．2．2 实现原理 174
8．2．3 扩展阅读 176
8．2．4 参阅 177
8．3 快速检测特征 178
8．3．1 如何实现 178
8．3．2 实现原理 179
8．3．3 扩展阅读 180
8．3．4 参阅 182
8．4 尺度不变特征的检测 182
8．4．1 如何实现 183
8．4．2 实现原理 184
8．4．3 扩展阅读 185
8．4．4 参阅186

前言/序言

《图像处理与计算机视觉实用技术解析》 本书是一本面向广大技术爱好者、学生和从业人员的深度技术指南，旨在全面解析图像处理与计算机视觉领域的核心概念、经典算法以及前沿应用。本书不直接关联任何特定书籍名称，而是聚焦于构建读者对这一领域的扎实理解和实际操作能力。我们将从最基础的图像表示入手，逐步深入到复杂的感知与理解任务，力求为读者提供一个清晰、系统且实用的学习路径。 第一部分：图像处理基础与核心技术 在数字时代，图像是信息传递和人机交互的重要载体。本部分将带领读者深入理解图像的本质，为后续的计算机视觉探索奠定坚实基础。 数字图像的奥秘： 我们将从数字图像的基本概念讲起，详细阐述像素、分辨率、色彩空间（如RGB、灰度、HSV等）的构成与转换。理解不同色彩空间的特性及其在实际应用中的优劣势，例如，RGB适合显示，而HSV在颜色分割和目标跟踪中更为便捷。我们将探讨图像的位深度和数据类型，以及它们对图像质量和处理效率的影响。此外，还会介绍常见的图像文件格式（如BMP、JPEG、PNG）的特点和用途，为后续的图像读取和存储操作做好准备。 几何变换： 图像的几何变换是图像处理中最为基础且重要的操作之一。本部分将详细讲解平移、旋转、缩放、裁剪、翻转等基本变换的原理，并通过数学公式和直观的图示来阐明其实现过程。我们将重点分析仿射变换和透视变换，理解它们在图像校正、相机标定、三维重建等领域的关键作用。还会介绍插值算法，如最近邻插值、双线性插值和双三次插值，讨论它们在处理变换后的图像时对质量的影响。 灰度图像增强： 提升图像的视觉质量，使其更易于分析是图像处理的首要任务。我们将深入探讨各种灰度图像增强技术。直方图均衡化作为一种经典的全局对比度增强方法，其原理和应用将得到详细介绍，并分析其在不同场景下的优劣。此外，还会讲解局部对比度增强技术，如自适应直方图均衡化（AHE）和对比度限制自适应直方图均衡化（CLAHE），以及它们如何克服全局方法在处理局部细节时的不足。 图像平滑与锐化： 噪声是图像固有的一部分，平滑滤波是去除噪声、改善图像质量的关键。本部分将详细介绍各种平滑滤波器，包括均值滤波、高斯滤波、中值滤波等。我们将分析不同滤波器的原理、适用场景以及对图像细节的影响，例如，中值滤波在去除椒盐噪声方面表现出色，而高斯滤波则在平滑的同时保留较好的边缘信息。相对地，图像锐化技术旨在突出图像的细节和轮廓。我们将探讨拉普拉斯算子、Sobel算子等边缘检测算子，以及它们在图像锐化中的应用。还将介绍高提升滤波（High Boost Filtering）等方法，以实现更精细的锐化效果。 边缘检测： 边缘是图像中最基本、最重要的视觉特征之一，它包含了物体形状、轮廓以及表面突变等信息。本部分将深入剖析经典的边缘检测算法，如Sobel、Prewitt、Roberts算子，以及Canny边缘检测算法。我们将详细讲解Canny算法的四个步骤：高斯平滑、计算梯度、非极大值抑制和滞后阈值处理，并分析每个步骤的意义和作用。还会探讨其他边缘检测方法，如Laplacian of Gaussian (LoG)和Difference of Gaussians (DoG)，以及它们在不同应用场景下的表现。 形态学处理： 形态学处理是基于图像中物体形状和结构的工具，主要用于图像的去噪、分割、连接以及细化等。本部分将详细介绍腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等基本形态学操作。我们将解释这些操作如何改变图像中物体的大小、形状和连接性，以及它们在去除小噪声、连接断裂物体、填充孔洞等任务中的应用。此外，还将介绍更复杂的形态学操作，如击中与不击中变换（Hit-or-Miss Transform）、骨架提取（Skeletonization）等，并阐述其在物体识别和分析中的潜在价值。 颜色图像处理： 颜色是图像信息的重要组成部分，掌握颜色图像的处理技术对于理解和分析真实世界至关重要。本部分将深入研究颜色空间的转换，如从RGB到HSV、YCbCr等，并分析不同颜色空间在特定应用中的优势。我们将讲解如何进行颜色分割，即根据颜色信息将图像划分为不同的区域，这在目标跟踪和图像检索中尤为重要。此外，还会介绍颜色直方图的构建与应用，以及基于颜色特征的图像匹配和检索方法。 第二部分：计算机视觉核心技术与应用 在掌握了基础的图像处理技术后，我们将进入计算机视觉的核心领域，探索如何让计算机“看懂”并理解图像。 特征提取与描述： 要让计算机识别图像中的物体，首先需要提取出能够代表物体本质的特征。本部分将详细介绍各种经典的特征提取方法。我们将从SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）、SURF（Speeded Up Robust Features）等局部不变性特征讲起，深入分析它们的原理、计算流程以及在尺度、旋转、亮度变化下的鲁棒性。随后，将介绍HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征，重点讲解其在行人检测等任务中的广泛应用。我们还将探讨尺度空间理论，以及它在不同尺度下检测特征点的重要性。 特征匹配与目标识别： 提取到特征后，如何将它们进行匹配并最终识别出目标是计算机视觉的关键问题。本部分将介绍多种特征匹配算法，包括暴力匹配（Brute-Force Matching）和基于FLANN（Fast Library for Approximate Nearest Neighbors）的匹配。我们将详细讲解RANSAC（Random Sample Consensus）算法，以及它如何从噪声中鲁棒地估计出模型参数，从而实现更可靠的匹配。在目标识别方面，我们将介绍基于模板匹配的方法，以及如何利用支持向量机（SVM）、K-近邻（KNN）等机器学习分类器进行图像分类和物体识别。 图像分割： 将图像划分为具有语义意义的不同区域是计算机视觉的基础任务之一。本部分将介绍多种图像分割技术。我们将从经典的阈值分割方法（如Otsu二值化）出发，进一步探讨区域生长法，理解它如何根据像素相似性扩展区域。还将深入讲解分水岭算法，分析它在分割粘连物体方面的优势。此外，还将介绍图割（Graph Cut）算法，以及它在语义分割中的强大应用。 运动检测与目标跟踪： 视频是动态图像序列，理解视频中的运动信息是许多应用的基础，如安防监控、自动驾驶等。本部分将详细讲解运动检测的技术，包括背景减除法、帧差法等，分析它们的原理、优缺点以及适用场景。在目标跟踪方面，我们将介绍光流法，理解它如何估计像素在连续帧之间的运动。还将探讨经典的跟踪算法，如卡尔曼滤波（Kalman Filter）和粒子滤波（Particle Filter），以及它们在预测和更新目标状态中的作用。 相机模型与标定： 计算机视觉的一个重要分支是三维重建，而理解相机模型和进行相机标定是实现这一目标的前提。本部分将详细介绍针孔相机模型，以及相机内参（焦距、主点、畸变系数）和外参（旋转、平移）的概念。我们将深入讲解相机标定的原理和方法，包括如何通过识别棋盘格等标定图案来获取相机参数。掌握相机标定技术，对于进行三维测量、立体视觉以及增强现实等应用至关重要。 立体视觉与三维重建： 利用两个或多个摄像头获取同一场景的图像，可以推断出场景的三维信息。本部分将深入介绍立体视觉的基本原理，包括视差的计算以及如何根据视差重建深度图。我们将讲解视差计算的挑战，以及块匹配（Block Matching）等算法在视差计算中的应用。在此基础上，我们将进一步探讨多视图几何，以及如何利用多视图信息进行三维重建，从而构建出真实世界的数字模型。 深度学习在计算机视觉中的应用： 近年来，深度学习极大地推动了计算机视觉的发展。本部分将概述深度学习在图像识别、目标检测、语义分割等任务中的革命性突破。我们将介绍卷积神经网络（CNN）的基本结构，如卷积层、池化层、全连接层，以及它们如何在图像数据上学习有效的特征表示。还将简要介绍一些经典的深度学习模型，如AlexNet、VGG、ResNet、YOLO、Faster R-CNN等，并阐述它们在不同任务中的成功之处。本书不会深入讲解深度学习的理论细节，而是侧重于介绍其在计算机视觉中的实际应用和价值。 第三部分：进阶话题与实践指导 在掌握了基础和核心技术后，本部分将引导读者关注一些进阶话题，并提供实践方面的建议，帮助读者将所学知识转化为实际能力。 图像识别的挑战与前沿： 图像识别并非易事，面临着各种挑战，如光照变化、遮挡、视角变化、类内差异等。本部分将探讨这些挑战，并介绍一些解决思路。我们将简要介绍一些最新的研究方向，如注意力机制（Attention Mechanism）、Transformer模型在视觉领域的应用，以及如何利用迁移学习（Transfer Learning）和数据增强（Data Augmentation）来提升模型的性能。 机器人视觉与自主导航： 机器人视觉是实现机器人自主感知和决策的关键。本部分将探讨机器人视觉在环境感知、SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）、路径规划等方面的应用。我们将介绍如何利用视觉信息进行场景理解，以及如何在未知环境中进行定位和建图。 医学影像分析： 医学影像在疾病诊断、治疗方案制定中扮演着至关重要的角色。本部分将介绍计算机视觉技术在医学影像分析中的应用，如图像分割、病灶检测、影像配准等。我们将讨论医学影像的特点和处理难点，以及深度学习在这一领域取得的显著进展。 实践项目建议与工具链： 理论学习需要与实践相结合。本部分将提供一些适合初学者和进阶者的实践项目建议，例如，开发一个简单的图像分类器、实现一个目标检测系统、构建一个视频分析应用等。我们还将介绍一些常用的计算机视觉开发工具和库，如Python的OpenCV库、Pillow库，以及深度学习框架如TensorFlow和PyTorch，为读者的实践提供便利。 通过以上内容，本书旨在为读者构建一个全面、深入且实用的图像处理与计算机视觉知识体系，帮助读者理解其中的基本原理，掌握核心技术，并能将其应用于实际问题中。本书注重理论与实践的结合，鼓励读者通过动手实践来加深理解，从而成为一名优秀的计算机视觉从业者。