<內容簡介>

本書共分為11章。第1章涵蓋各種操作系統的安裝步驟，介紹了人類視覺系統，以及計算機視覺中的各種主要內容；第2章討論如何在OpenCV中讀/寫圖像和視頻，並且介紹如何使用CMake建立一個項目；第3章介紹如何通過創建一個圖形化用戶界面和鼠標事件檢測器來實現交互式應用程序；第4章探索直方圖和過濾器，也演示瞭如何卡通化圖像；第5章描述了各種圖像的預處理技術，如去除噪聲、閾值，以及輪廓分析；第6章處理目標識別和機器學習，並學習如何使用支持向量機建立一個目標分類系統；第7章討論了人臉檢測和Haar級聯，並解釋如何使用這些方法來檢測人臉的各個部分；第8章探索背景差分、視頻監控和形態學圖像操作，並描述了它們如何彼此關聯；第9章介紹如何使用不同的技術跟蹤目標，如基於顏色和基於特徵；第10章介紹光學字符識別、文本分割和TesseractOCR引擎；第11章深入研究TesseractOCR引擎，介紹如何將它應用於文本檢測、提取和識別。

<章節目錄>

譯者序
前言
第1章OpenCV的探險之旅1
1.1理解人類視覺系統1
1.2人類是怎麼理解圖像內容的3
1.3 OpenCV可以做什麼4
1.4安裝OpenCV 11
1.5總結14
第2章OpenCV基礎知識介紹15
2.1 CMake基本配置文件15
2.2創建庫16
2.3管理依賴關係17
2.4腳本複雜化19
2.5圖像和矩陣21
2.6讀寫圖像23
2.7讀取視頻和攝像頭27
2.8其他基本對像類型30
2.9矩陣的基本運算33
2.10基本數據持久性和存儲36
2.11總結38
第3章圖形用戶界面和基本濾波39
3.1介紹OpenCV的用戶界面39
3.2使用OpenCV實現基本圖形用戶界面40
3.3 QT的圖形用戶界面45
3.4在界面上添加滑動條和鼠標事件47
3.5在用戶界面上添加按鈕51
3.6支持OpenGL 55
3.7總結60
第4章深入研究直方圖和濾波器61
4.1生成CMake腳本文件62
4.2創建圖形用戶界面63
4.3繪製直方圖65
4.4圖像色彩均衡化69
4.5 LOMO效果71
4.6卡通效果76
4.7總結80
第5章自動光學檢測、目標分割和檢測81
5.1隔離場景中的目標82
5.2創建AOI應用程序84
5.3輸入圖像的預處理86
5.4分割輸入圖像92
5.5總結101
第6章學習目標分類102
6.1介紹機器學習的概念103
6.2計算機視覺和機器學習的工作流程106
6.3自動檢測目標分類的示例108
6.4特徵提取110
6.5總結120
第7章識別人臉部分並覆蓋面具121
7.1理解Haar級聯121
7.2積分圖123
7.3在實時視頻中覆蓋上面具124
7.4戴上太陽鏡127
7.5跟蹤鼻子、嘴和耳朵130
7.6總結131
第8章視頻監控、背景建模和形態學操作132
8.1理解背景差分132
8.2簡單背景差分法133
8.3幀差值法137
8.4混合高斯方法141
8.5形態學圖像操作144
8.6圖像細化145
8.7圖像加粗146
8.8其他形態學運算147
8.9總結152
第9章學習對象跟蹤153
9.1跟蹤特定顏色的對象153
9.2建立交互式對象跟蹤器156
9.3使用Harris角點檢測器檢測點161
9.4 Shi-Tomasi角點檢測器163
9.5基於特徵的跟蹤166
9.6總結175
第10章文本識別中的分割算法176
10.1 OCR簡介176
10.2預處理步驟178
10.3在你的操作系統上安裝Tesseract OCR 186
10.4使用Tesseract OCR庫190
10.5總結195
第11章使用Tesseract識別文本196
11.1文本識別API工作原理196
11.2使用文本識別API 200
11.3總結212