深入理解OpenCV

深入理解OpenCV:实用计算机视觉项目解析(中文版) Daniel Lélis Baggio著

OpenCV 视觉
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  OpenCV是一个开源的计算机视觉库,在计算机视觉的开发中扮演着重要的角色。它为计算机视觉应用开发提供了灵活、功能强大的开发接口,使其成为计算机视觉专业人员所依赖的重要开发工具。《深入理解OpenCV:实用计算机视觉项目解析》系统地介绍如何使用OpenCV来构建与计算机视觉相关的应用,如增强现实、车牌识别、人脸检测等。每章都会介绍一个典型的计算机视觉应用问题,并并提供相关的背景介绍及全部源代码,为快速解决实际计算机视觉项目遇到的问题提供系统实用指南。   《深入理解OpenCV:实用计算机视觉项目解析》共9章:第1章介绍Android系统上的卡通化和皮肤变换;第2章讲解如何针对iPhone或iPad设备来构建基于标记的增强现实(AR)应用;第3章讲解怎样开发无标记增强现实桌面应用;第4章介绍如何从2D图像重构3D几何结构,以及如何估计摄像机位置;第5章讲解如何通过模式识别算法来判断一幅图像是否为车牌;第6章构建一个动态人脸跟踪系统;第7章讲解如何根据AAM提供的拟和能力来匹配给定帧;第8章介绍基于特征脸或Fisher脸的人脸识别技术;第9章包含一个互动流体模拟器(称为流体墙)的完整开发流程。
译者序   
前 言   
第1章 Android系统上的卡通化和皮肤变换   
1.1 访问摄像机   
1.2 桌面应用处理摄像机视频的主循环   
1.3 生成黑白素描   
1.4 生成彩色图像和卡通   
1.5 用边缘滤波器来生成\"怪物\"模式   
1.6 用皮肤检测来生成 \"外星人\"造型   
1.7 把桌面应用移植到Android系统   
1.8 总结   
第2章 iPhone或iPad上基于标记的增强现实   
2.1 使用OpenCV创建iOS项目   
2.2 应用程序的结构   
2.3 标记检测   
2.4 在三维空间放置标记   
2.5 渲染3D虚拟物体   
2.6 总结   
2.7 参考文献   
第3章 无标记的增加现实   
3.1 基于标记的AR与无标记的AR   
3.2 使用特征描述符检测视频中的任意图像   
3.3 模式姿态估计   
3.4 应用的基础架构   
3.5 总结   
3.6 参考文献   
第4章 使用OpenCV研究从运动中恢复结构   
4.1 从运动中恢复结构的概念   
4.2 从两幅图像估计摄像机运动   
4.3 重构场景   
4.4 从多视图中重构   
4.5 重构的细化   
4.6 用PCL来可视化3D点云   
4.7 使用示例代码   
4.8 总结   
4.9 参考文献   
第5章 基于SVM和神经网络的车牌识别   
5.1 ANPR简介   
5.2 ANPR算法   
5.3 车牌检测   
5.4 车牌号识别   
5.5 总结   
第6章 非刚性人脸跟踪   
6.1 概述   
6.2 实用工具   
6.3 几何约束   
6.4 面部特征检测器   
6.5 人脸检测与初始化   
6.6 人脸跟踪   
6.7 总结   
6.8 参考文献   
第7章 基于AAM和POSIT的   
三维头部姿态估计   
7.1 主动外观模型概述   
7.2 主动形状模型概述   
7.3 模型实例化--试试主动外观模型   
7.4 主动外观模型搜索和拟合   
7.5 POSIT算法   
7.6 总结   
7.7 参考文献   
第8章 基于特征脸或Fisher脸的人脸识别   
8.1 人脸识别与人脸检测介绍   
8.2 总结   
8.3 参考文献   
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