內容簡介:用OpenCV與C++打造電腦視覺與影像處理應用程式
OpenCV是現今最好的開放原始碼電腦視覺庫,開發人員能夠建立完整專案,處理影像處理、動態偵測與影像切割等問題。不論是電腦視覺新手或是有經驗的熟手,本書透過實務範例與專案,帶領讀者了解OpenCV基礎概念與演算法。
從安裝OpenCV與基本影像處理開始,接著介紹使用者介面並深入影像處理的進階概念,讀者會學到複雜的電腦視覺演算法,探索機器學習與人臉偵測。接著帶領各位建立光流影像分析(optical flow video analysis)與複雜情境的背景相減,在最後一章還會學到文字切割與辨識,以及認識新加入與改善後的機器學習模組基礎。
讀完本書,讀者會熟悉OpenCV基礎,如矩陣運算、濾鏡與色階直方圖,也能夠熟悉常用的電腦視覺技巧,能夠從無到有建立OpenCV專案。
本書內容涵蓋
‧在系統上安裝OpenCV 4
‧建立編譯C++應用程式與管理相依性所需要的CMake命令稿
‧了解基本的影像矩陣格式與濾鏡
‧探索切割與特徵萃取技巧
‧移除靜態場景的背景,找出影片監控影像中移動的物體
‧透過各式技巧從即時影片中追蹤不同的物體
‧使用OpenCV的新函式偵測文字並透過Tesseract辨識文字
‧熟悉影像分類重要的深度學習工具
目錄
章節說明:前言
Chapter 1 OpenCV 入門
Chapter 2 OpenCV 基礎介紹
Chapter 3 圖形使用者介面與基本濾鏡
Chapter 4 深入色階直方圖與濾鏡
Chapter 5 自動光學檢查、物體分割與偵測
Chapter 6 學習物體分類
Chapter 7 偵測人臉部份與覆蓋遮罩
Chapter 8 影像監控、背景塑模與形態學操作
Chapter 9 學習物體追蹤
Chapter 10 為文字辨識開發分割演算法
Chapter 11 用 Tesseract 辨識文字
Chapter 12 深度學習與 OpenCV
索引
章節說明:前言
Chapter 1 OpenCV 入門
Chapter 2 OpenCV 基礎介紹
Chapter 3 圖形使用者介面與基本濾鏡
Chapter 4 深入色階直方圖與濾鏡
Chapter 5 自動光學檢查、物體分割與偵測
Chapter 6 學習物體分類
Chapter 7 偵測人臉部份與覆蓋遮罩
Chapter 8 影像監控、背景塑模與形態學操作
Chapter 9 學習物體追蹤
Chapter 10 為文字辨識開發分割演算法
Chapter 11 用 Tesseract 辨識文字
Chapter 12 深度學習與 OpenCV
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