一、計算機視覺

1.定義：給計算機安裝上眼睛（照相機）和大腦（算法），讓其能感知周圍的環(huán)境。它是對生物視覺的一種模擬，通常的做法是通過對采集的圖像或視頻進行處理來獲得相應場景的三維信息。

2.應用： 計算機科學和工程、信號處理、物理學、應用數學和統(tǒng)計學

3.OpenCV不但能夠實時運行許多不同的計算機視覺算法（高度優(yōu)化），而且?guī)缀蹩梢约嫒菟械钠脚_。OpenCV是開發(fā)計算機視覺最流行的庫之一。它使我們能夠實時運行許多不同的計算機視覺算法。

二、本書主要內容

1.各種操作系統(tǒng)的 安裝步驟，介紹人類視覺系統(tǒng)，以及計算機視覺視覺中主要的各種內容。

2.如何在OpenCV中讀/寫圖像和視頻，并且介紹如何使用Cmake建立一個項目。

3.介紹如何通過創(chuàng)建一個圖形用戶界面和鼠標事件檢測器來實現交互式應用程序。

4.直方圖和濾波器，演示如何卡通化圖像。

5.描述各種圖像的預處理技術，如如何去噪聲、閾值化，以及輪廓分析。

6.處理對象識別和機器學習，并學習如何使用支持向量機建立一個對象分類系統(tǒng)。

7.討論人臉檢測和Harr級聯，并解釋如何使用這些方法來檢測人臉的各個部分。

8.探索背景差分、視頻監(jiān)控和形態(tài)學圖像操作，并描述它們如何彼此關聯。

9.如何使用不同的技術跟蹤對象，如基于顏色和基于特征。

10.介紹光學字符識別、文本分割和Tesseract OCR引擎。

11.深入研究Tessertact OCR引擎，介紹如何將它應用于文本檢測、提取和識別。

下載本書事例代碼

第1 章 OpenCV的探險之旅

1.1理解人類視覺系統(tǒng)

一、人類的視覺系統(tǒng)

1.特點

• 人類視覺對低頻內容敏感程度高于高頻內容。低頻內容（像素值不迅速改變的平面區(qū)域）高頻內容（像素值波動很大的角落和邊緣區(qū)域）
• 人眼敏感度：亮度變化>顏色變化
• 對運動事物敏感。如有東西在視野中運動，即時沒有直視，也很快意識到。
• 往往用心記住視野內突出的點。

?2.看不同事物的角度

3.人類如何理解圖像內容

（1）趨于通過形狀和一些重要特征記憶一個對象。大腦創(chuàng)建了可以幫助我們穩(wěn)健有關位置、縮放和角度方面的不變性層次結構。

（2）很多細胞在視覺皮層。如人輕松識別椅子。

4.機器難以理解圖像內容？

（1）形狀、尺寸、觀點、角度、光線、遮擋。如機器眼里，同樣的椅子從側面看不一樣。

（2）一種解決方法：將一個對象的變化存儲起來，包括大小、角度、光線等，但很費時且不能將遇到的每一種變化收集起來。當有特殊遮擋時，也無法識別。

（3）構建基本功能塊，在各種情況下結合成復雜的算法，OpenCV提供很多功能?？梢愿咝褂盟鼊?chuàng)建有趣的應用。

二、OpenCV可以做什么

1.做很多可以想象出的計算機視覺任務。需要理解哪些函數和模塊能達到預期的效果。

2.可以立即使用的方法：

（1）內置數據結構和輸入、輸出

OpenCV中提供大量內置基元去處理涉及圖像和計算機視覺的操作。如果從零開始寫，需要定義一些對象包括圖像、點、矩陣等。OpenCV中愿意提供基本框架。

imgcodecs模塊處理圖像文件的讀寫。當處理圖像和創(chuàng)建圖像文件時，你可以通過簡單的命令將圖像保存為PNG或者JPG格式文件。當使用攝像頭時 需要處理大量的視頻文件。

videoio模塊可以處理視頻文件所有讀寫相關的操作。

（2）圖像處理方法

當編寫計算機視覺算法時，會有一堆反復使用的基本圖像處理操作。

imgproc模塊：大部分函數?？梢蕴幚砣鐖D像濾波，形態(tài)學操作，幾何變換，色彩變換，繪制圖像，結構分析，直方圖，形狀分析等。

ximproc 模塊：處理高級用戶交互操作。創(chuàng)建用于展示圖像或者視頻的窗口等一系列函數。還包括等待功能，當用戶觸發(fā)鍵盤才進行下一步操作。還有一個函數可以檢測鼠標移動，可以在輸入窗口中繪畫長方形，處理被選擇的區(qū)域。

（3）視頻分析

包括分析視頻中的連續(xù)幀之間的運動，跟蹤視頻中的不同對象，創(chuàng)建視頻監(jiān)控模型等。（video模塊）

videostab模塊：視頻去抖動

（4）三維重建

將一系列二維圖像重建出三維場景。（calib3d模塊）

（5）特征提取

從一個給定場景中提取特征點。

（6）目標檢測

在給定圖像中檢測目標的位置。objdetect和xobjdetect模塊。

（7）機器學習

使用各種機器學習算法來實現不同的事情。OpenCV提供了ml模塊。算法包括貝葉斯分類器、K鄰域、支持向量機、決策樹、神經元網絡。flann模塊：包含大量的快速臨近搜索算法。

（8）計算攝影

使用先進的圖像處理技術來優(yōu)化相機拍攝的圖像。

（9）形狀分析

（10）光流算法

用于跟蹤在視頻的連續(xù)幀的特征。

（11）人臉識別和目標識別

（12）曲面匹配

與捕獲周圍對象的三維結構的設備進行交互。

（13）文本檢測和識別

銘牌識別、自動駕駛汽車道路識別，圖書掃描轉數字內容

?文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-478425.html

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到了這里，關于OpenCV實例解析（OpenCV初學者）的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內容，請在右上角搜索TOY模板網以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章，希望大家以后多多支持TOY模板網！