基于OpenCV的计算机视觉技术实现

第一章 使用OpenCV实现计算机视觉技术 1

1.1 计算机视觉技术 1

1.2 什么是OpenCV 8

1.3 基于OpenCV库的编程方法 11

本章小结 16

第二章 OpenCV的编程环境 17

2.1 OpenCV环境介绍 17

2.2 OpenCV的体系结构 25

2.3 OpenCV实例演示 33

本章小结 39

第三章 OpenCV编程风格 40

3.1 命名约定 40

3.2 结构 41

3.3 函数接口设计 43

3.4 函数实现 44

3.5 代码布局 45

3.6 移植性 46

3.7 文件操作 46

3.8 文档编写 52

本章小结 54

第四章 数据结构 55

4.1 基本数据结构 55

4.2 数组有关的操作 59

4.3 动态结构 85

本章小结 95

第五章 数据交互 96

5.1 绘图函数 96

5.2 文件存储 106

5.3 运行时类型信息和通用函数 118

5.4 错误处理函数 120

5.5 系统函数 122

本章小结 124

第六章 图像处理 125

6.1 边缘检测 125

6.2 直方图 137

6.3 Hough变换 142

6.4 几何变换 150

6.5 形态学 155

本章小结 161

第七章 结构与识别 162

7.1 轮廓处理函数 162

7.2 计算几何 166

7.3 平面划分 176

7.4 目标检测函数 183

7.5 生成与控制贝塞尔曲线 190

7.6 用OpenCV进行人脸检测 197

本章小结 203

第八章 图形界面（HighGUI） 204

8.1 读取和保存图像 204

8.2 OpenCV中的实用系统函数 216

本章小结 224

第九章 视频处理（CvCAM） 225

9.1 使用HighGUI对视频进行读写处理 225

9.2 CvCam对摄像头和视频流的使用 234

本章小结 242

第十章 OpenCV附加库第一部分 243

10.1 附加库介绍 243

10.2 形态学（morphing functions） 249

本章小结 282

第十一章 OpenCV附加库第二部分——隐马尔可夫模型 283

11.1 隐马尔可夫模型概述 283

11.2 隐马尔可夫模型中的基本结构与函数介绍 288

11.3 隐马尔可夫模型中的函数介绍 289

11.4 人脸识别工具 294

本章小结 312

第十二章 核心库综合例程 313

12.1 检测黑白格标定板内指定矩形区域内的角点 313

12.2 解线性标定方程组程序 323

本章小结 331

第十三章 运动与跟踪 332

13.1 图像统计的累积函数 332

13.2 运动模板函数 334

13.3 对象跟踪 336

13.4 光流 338

13.5 预估器 341

13.6 Kalman滤波器跟踪示例 345

13.7 用Snake方法检测可变形体的轮廓 349

13.8 运动目标跟踪与检测 354

本章小结 363

第十四章 立体视觉第一部分——照相机定标 364

14.1 坐标系介绍 364

14.2 透视投影矩阵的获得 366

14.3 摄像机参数的获取 368

14.4 径向畸变的校正 370

14.5 使用OpenCV及CVUT进行摄像机定标 371

14.6 OpenCV中的定标函数 377

14.7 CVUT介绍 383

本章小结 389

第十五章 立体视觉第二部分——三维重建 390

15.1 极线几何 390

15.2 特征点匹配 394

15.3 三维重建 400

15.4 OpenCV中相关函数介绍 401

本章小结 403

第十六章 立体视觉第三部分——三维重建算法 404

16.1 图像校正 404

16.2 已校正图像的快速三维重建 410

16.3 Birchfield算法 411

16.4 OpenCV中相关函数介绍 418

本章小结 420

第十七章 立体视觉第四部分——立体视觉实例 421

17.1 图像校正实例代码 421

17.2 基于窗口的稀疏点匹配及三维重建之一 422

17.3 基于窗口的稀疏点匹配及三维重建之二 437

17.4 Birchfield算法的OpenCV实现 455

本章小结 456

第十八章 常见问题解疑 457

18.1 安装与编译出错解决方法 457

18.2 OpenCV库基本技术问题 459

18.3 OpenCV在Linux下的相关问题 464

18.4 OpenCV库中的陷阱和bug 467

本章小结 475

参考文献 476