[正版]套装2本 OpenCV3和Qt5计算机视觉应用开发+OpenCV4计算机视觉项目实战人工智能编程深度学习算法开

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OpenCV 4计算机视觉项目实战（原书D2版）
	定价	79.00
	出版社	机械工业出版社
	版次	1-1
	出版时间	2019年07月
	开本	16
	作者	大卫·米兰·埃斯克里瓦等
	装帧	平装
	页数	220
	字数
	ISBN编码	9787111631644

《OpenCV 3和Qt5计算机视觉应用开发》

全书共分为12章，全面系统地讲述了OpenCV3和Qt5的核心内容，包括：OpenCV和Qt介绍、创建OpenCV和Qt项目、Mat和QImage、图形视图框架、OpenCV中的图像处理、特征与描述符、多线程、视频分析、视频稳定性、调试与测试、链接与部署、Qt Quick应用程序等。为了便于学习与实践，本书提供了示例算法的编码实现。也向读者全面详尽地介绍了基于OpenCV和Qt进行图像处理、计算机视觉等编程的技术和方法。

《OpenCV 4计算机视觉项目实战（原书D2版）》

本书通过实例和项目讲解OpenCV概念及其算法。1先介绍OpenCV的安装和图像处理的基础知识。然后，覆盖用户界面并深入讲解图像处理，读者将学到复杂的计算机视觉算法，并探索机器学习和人脸检测。之后，本书将介绍如何在复杂场景中创建光流视频分析和背景减除，还将讲解文本分割和识别，以及新的和改进的深度学习模块的基础知识。Z后，本书介绍了OpenCV的基础知识，例如矩阵运算、滤波器和直方图，帮读者掌握常用的计算机视觉技术，从头开始构建OpenCV项目。

《OpenCV 4计算机视觉项目实战（原书D2版）》

D1章　OpenCV入门 1

1.1　了解人类视觉系统 1

1.2　人类如何理解图像内容 3

1.3　你能用OpenCV做什么 4

1.3.1　内置数据结构和输入/输出 4

1.3.2　图像处理操作 5

1.3.3　GUI 5

1.3.4　视频分析 6

1.3.5　3D重建 6

1.3.6　特征提取 7

1.3.7　对象检测 7

1.3.8　机器学习 8

1.3.9　计算摄影 8

1.3.10　形状分析 9

1.3.11　光流算法 9

1.3.12　人脸和对象识别 9

1.3.13　表面匹配 10

1.3.14　文本检测和识别 10

1.3.15　深度学习 10

1.4　安装OpenCV 10

1.4.1　Windows 11

1.4.2　Mac OS X 11

1.4.3　Linux 13

1.5　z结 14

D2章　OpenCV基础知识导论 15

2.1　技术要求 15

2.2　基本CMake配置文件 16

2.3　创建一个库 16

2.4　管理依赖项 17

2.5　让脚本更复杂 18

2.6　图像和矩阵 20

2.7　读/写图像 22

2.8　读取视频和摄像头 25

2.9　其他基本对象类型 27

2.9.1　Vec对象类型 27

2.9.2　Scalar对象类型 28

2.9.3　Point对象类型 28

2.9.4　Size对象类型 29

2.9.5　Rect对象类型 29

2.9.6　RotatedRect对象类型 29

2.10　基本矩阵运算 30

2.11　基本数据存储 32

2.12　z结 34

D3章　学习图形用户界面 35

3.1　技术要求 35

3.2　OpenCV用户界面介绍 36

3.3　OpenCV的基本图形用户界面 36

3.4　Qt图形用户界面 44

3.5　OpenGL支持 50

3.6　z结 54

D4章　深入研究直方图和滤波器 55

4.1　技术要求 56

4.2　生成CMake脚本文件 56

4.3　创建图形用户界面 57

4.4　绘制直方图 59

4.5　图像颜色均衡 62

4.6　Lomography效果 64

4.7　卡通效果 68

4.8　z结 72

D5章　自动光学检查、对象分割和检测 73

5.1　技术要求 73

5.2　隔离场景中的对象 74

5.3　为AOI创建应用程序 76

5.4　预处理输入图像 78

5.4.1　噪声消除 78

5.4.2　用光模式移除背景进行分割 79

5.4.3　阈值 84

5.5　分割输入图像 85

5.5.1　连通组件算法 85

5.5.2　findContours算法 90

5.6　z结 92

D6章　学习对象分类 94

6.1　技术要求 94

6.2　机器学习概念介绍 95

6.3　计算机视觉和机器学习工作流程 98

6.4　自动对象检查分类示例 100

6.4.1　特征提取 102

6.4.2　训练SVM模型 105

6.4.3　输入图像预测 109

6.5　z结 111

D7章　检测面部部位与覆盖面具 112

7.1　技术要求 112

7.2　了解Haar级联 112

7.3　什么是积分图像 114

7.4　在实时视频中覆盖面具 115

7.5　戴上太阳镜 118

7.6　跟踪鼻子、嘴巴和耳朵 121

7.7　z结 122

D8章　视频监控、背景建模和形态学操作 123

8.1　技术要求 123

8.2　理解背景减除 124

8.3　直接的背景减除 124

8.4　帧差分 128

8.5　高斯混合方法 131

8.6　形态学图像处理 133

8.7　使形状变细 134

8.8　使形状变粗 135

8.9　其他形态运算符 136

8.9.1　形态开口 136

8.9.2　形态闭合 137

8.9.3　绘制边界 138

8.9.4　礼帽变换 139

8.9.5　黑帽变换 140

8.10　z结 140

D9章　学习对象跟踪 141

9.1　技术要求 141

9.2　跟踪特定颜色的对象 141

9.3　构建交互式对象跟踪器 143

9.4　用Harris角点检测器检测点 148

9.5　用于跟踪的好特征 151

9.6　基于特征的跟踪 153

9.6.1　Lucas-Kanade方法 153

9.6.2　Farneback算法 157

9.7　z结 161

D10章　开发用于文本识别的分割算法 162

10.1　技术要求 162

10.2　光学字符识别介绍 162

10.3　预处理阶段 164

10.3.1　对图像进行阈值处理 164

10.3.2　文本分割 165

10.4　在你的操作系统上安装Tesseract OCR 172

10.4.1　在Windows上安装Tesseract 172

10.4.2　在Mac上安装Tesseract 173

10.5　使用Tesseract OCR库 173

10.6　z结 177

D11章　用Tesseract进行文本识别 178

11.1　技术要求 178

11.2　文本API的工作原理 179

11.2.1　场景检测问题 179

11.2.2　J值区域 180

11.2.3　J值区域过滤 181

11.3　使用文本API 182

11.3.1　文本检测 182

11.3.2　文本提取 187

11.3.3　文本识别 189

11.4　z结 193

D12章　使用OpenCV进行深度学习 194

12.1　技术要求 194

12.2　深度学习简介 195

12.2.1　什么是神经网络，我们如何从数据中学习 195

12.2.2　卷积神经网络 197

12.3　OpenCV中的深度学习 198

12.4　YOLO用于实时对象检测 199

12.4.1　YOLO v3深度学习模型架构 200

12.4.2　YOLO数据集、词汇表和模型 200

12.4.3　将YOLO导入OpenCV 201

12.5　用SSD进行人脸检测 204

12.5.1　SSD模型架构 204

12.5.2　将SSD人脸检测导入OpenCV 204

12.6　z结 208

《 OpenCV 3和Qt5计算机视觉应用开发》

"译者序

序

前言

评阅者简介

D1章　OpenCV和Qt简介1

1.1　需要什么2

1.2　Qt介绍3

1.2.1　Qt基本模块3

1.2.2　Qt扩展4

1.2.3　附加值模块4

1.2.4　技术预览模块5

1.2.5　Qt支持的平台5

1.2.6　Qt Creator6

1.3　OpenCV介绍7

1.3.1　主模块8

1.3.2　附加模块8

1.4　安装Qt9

1.4.1　Qt安装准备9

1.4.2　在哪里获得Qt10

1.4.3　安装方法11

1.4.4　测试Qt安装14

1.5　安装OpenCV19

1.5.1　为构建OpenCV做准备19

1.5.2　在哪里获得OpenCV19

1.5.3　如何构建20

1.5.4　配置OpenCV安装23

1.5.5　测试OpenCV安装25

1.6　小结27

D2章　创建DY个Qt + OpenCV项目28

2.1　什么是Qt Creator29

2.2　IDE一览30

2.2.1　Qt Creator的模式30

2.2.2　Qt Creator的选项窗口58

2.3　小结61

D3章　创建完整的Qt + OpenCV项目62

3.1　后台63

3.1.1　qmake工具63

3.1.2　元对象编译器（moc）65

3.1.3　用户界面编译器（uic）66

3.2　设计模式67

3.3　Qt资源系统69

3.4　样式化应用程序73

3.4.1　选择器类型74

3.4.2　子控件75

3.4.3　伪状态75

3.4.4　级联75

3.5　多语言支持77

3.6　创建和使用插件81

3.6.1　接口82

3.6.2　插件84

3.6.3　插件加载器和用户88

3.7　创建基础94

3.8　小结96

D4章　Mat和QImage97

4.1　关于Mat类的所有内容98

4.1.1　构造函数、属性与方法100

4.1.2　Mat_<_Tp>类107

4.1.3　Matx<_Tp, m, n>107

4.1.4　UMat类108

4.1.5　InputArray、OutputArry、InputOutputArray108

4.2　利用OpenCV读取图像109

4.3　利用OpenCV写入图像110

4.4　OpenCV中的视频读写110

4.5　OpenCV中的HighGUI模块112

4.6　Qt中的图像和视频处理113

4.6.1　QImage类113

4.6.2　QPixmap类116

4.6.3　QImageReader与QImageWriter类119

4.6.4　QPainter类119

4.6.5　Qt中的相机和视频处理124

4.7　小结125

D5章　图形视图框架126

5.1　场景-视图-对象元素架构127

5.2　场景QGraphicsScene130

5.3　对象元素QGraphicsItem134

5.4　视图QGraphicsView142

5.5　小结152

D6章　基于OpenCV的图像处理153

6.1　图像滤波154

6.2　图像变换功能168

6.2.1　几何变换168

6.2.2　其他变换174

6.3　OpenCV绘图180

6.4　模板匹配183

6.5　小结185

D7章　特征及其描述符187

7.1　所有算法的基础—Algorithm类188

7.2　二维特征框架191

7.2.1　检测特征192

7.2.2　提取和匹配描述符204

7.3　如何选择算法211

7.3.1　精度212

7.3.2　速度212

7.3.3　资源利用率213

7.3.4　可用性213

7.4　小结213

D8章　多线程215

8.1　Qt中的多线程216

8.2　利用QThread实现低级多线程217

8.2.1　子类化QThread217

8.2.2　使用moveToThread函数222

8.3　线程同步工具224

8.3.1　互斥锁224

8.3.2　读写锁226

8.3.3　信号量228

8.3.4　等待条件228

8.4　基于QtConcurrent的GJ多线程230

8.5　小结235

D9章　视频分析237

9.1　理解直方图238

9.2　理解反投影图像242

9.2.1　直方图比较250

9.2.2　直方图均衡化252

9.3　MeanShift算法和CamShift算法253

9.4　背景/前景检测260

9.5　小结263

D10章　调试与测试265

10.1　Qt Creator调试266

10.2　Qt测试框架271

10.2.1　创建单元测试272

10.2.2　数据驱动的测试276

10.2.3　基准测试278

10.2.4　GUI 测试278

10.2.5　测试用例项目281

10.3　小结283

D11章　链接和部署285

11.1　后台构建过程286

11.1.1　预处理286

11.1.2　编译286

11.1.3　链接287

11.2　构建OpenCV静态库288

11.3　构建Qt静态库289

11.4　部署Qt + OpenCV应用程序295

11.4.1　使用静态链接部署295

11.4.2　使用动态链接部署297

11.4.3　Qt安装程序框架299

11.5　小结302

D12章　Qt Quick应用程序304

12.1　QML介绍305

12.2　QML中的用户交互和脚本310

12.3　Qt Quick Designer的使用312

12.4　Qt Quick应用程序的结构313

12.5　集成C++和QML代码318

12.6　Android和iOS上的Qt和OpenCV应用程序324

12.7　小结326