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第1章 概述1

什么是OpenCV1

OpenCV怎么用2

什么是计算机视觉3

OpenCV的起源6

OpenCV的结构7

使用IPP来加速OpenCV8

谁拥有OpenCV9

下载和安装OpenCV9

安装9

从Git获取最新的OpenCV12

更多的OpenCV文档13

提供的文档13

在线文档和维基资源13

OpenCV贡献库15

下载和编译Contributed模块16

可移植性16

小结17

练习17

第2章 OpenCV初探19

头文件19

资源20

第一个程序：显示图片21

第二个程序：视频23

跳转24

简单的变换28

不那么简单的变换30

从摄像头中读取32

写入AVI文件33

小结34

练习35

第3章 了解OpenCV的数据类型37

基础知识37

OpenCV的数据类型37

基础类型概述38

深入了解基础类型39

辅助对象46

工具函数53

模板结构60

小结61

练习61

第4章 图像和大型数组类型63

动态可变的存储63

cv::Mat类N维稠密数组64

创建一个数组65

独立获取数组元素69

数组迭代器NAryMatIterator72

通过块访问数组元素74

矩阵表达式：代数和cv::Mat75

饱和转换77

数组还可以做很多事情78

稀疏数据类cv::SparesMat79

访问稀疏数组中的元素79

稀疏数组中的特有函数82

为大型数组准备的模板结构83

小结85

练习86

第5章 矩阵操作87

矩阵还可以做更多事情87

cv::abs()90

cv::add()91

cv: :addWeighted()92

cv::bitwise_and()94

cv: :bitwise_not()94

cv: :bitwise_or()94

cv::bitwise_xor()95

cv::calcCovarMatrix()95

cv::cartToPolar()97

cv::checkRange()97

cv::compare()98

cv::completeSymm()99

cv::convertScaleAbs()99

cv::countNonZero()100

cv::Mat cv::cvarrToMat()100

cv::dct()101

cv::dft()102

cv::cvtColor()103

cv::determinant()106

cv::divide()106

cv::eigen()106

cv::exp()107

cv::extractImageCOI()107

cv::flip()108

cv::gemm()108

cv::getConvertElem()和cv::getConvertScaleElem()109

cv::idct()110

cv::inRange()110

cv::insertImageCOI()111

cv::invert()111

cv::log()112

cv::LUT()112

cv::Mahalanobis()113

cv::max()114

cv::mean()115

cv::meanStdDev()116

cv::merge()116

cv::min()116

cv::minMaxIdx()117

cv::minMaxLoc()118

cv: :mixChannels()119

cv: :mulSpectrums()120

cv::multiply()121

cv::mulTransposed()121

cv::norm()122

cv::normalize()123

cv::perspectiveTransform()125

cv::phase()125

cv::polarToCart()126

cv::pow()126

cv::randu()127

cv::randn()127

cv: :repeat()129

cv::scaleAdd()129

cv::setIdentity()130

cv::solve()130

cv::solveCubic()131

cv::solvePoly()132

cv::sort()132

cv::sortIdx()133

cv::split()133

cv::sqrt()134

cv::subtract()135

cv::sum()135

cv::trace()135

cv::transform()136

cv::transpose()136

小结137

练习137

第6章 绘图和注释139

绘图139

艺术线条和填充多边形140

字体和文字146

小结148

练习148

第7章 OpenCV中的函数子151

操作对象151

主成分分析（cv::PCA）151

奇异值分解cv::SVD154

随机数发生器cv::RNG157

小结160

练习160

第8章 图像、视频与数据文件163

HighGUI模块：一个可移植的图形工具包163

图像文件的处理164

图像的载入与保存165

关于codecs的一些注释167

图片的编码与解码168

视频的处理169

使用cv::VideoCapture对象读取视频流169

使用cv::VideoWriter对象写入视频175

数据存储176

cv::FileStorage的写入177

使用cv:FileStorage读取文件179

cv::FileNode180

小结183

练习183

第9章 跨平台和Windows系统187

基于Windows开发187

HighGUI原生图形用户接口188

通过Qt后端工作199

综合OpenCV和全功能GUI工具包209

小结222

练习222

第10章 滤波与卷积225

概览225

预备知识225

滤波、核和卷积225

边界外推和边界处理227

阈值化操作230

Otsu算法233

自适应阈值233

平滑235

简单模糊和方框型滤波器236

中值滤波器238

高斯滤波器239

双边滤波器240

导数和梯度242

索贝尔导数242

Scharr滤波器244

拉普拉斯变换245

图像形态学246

膨胀和腐蚀247

通用形态学函数250

开操作和闭操作251

形态学梯度254

顶帽和黑帽256

自定义核258

用任意线性滤波器做卷积259

用cv::filter2D()进行卷积259

通过cv::sepFilter2D使用可分核260

生成卷积核260

小结262

练习262

第11章 常见的图像变换267

概览267

拉伸、收缩、扭曲和旋转267

均匀调整268

图像金字塔269

不均匀映射273

仿射变换274

透视变换279

通用变换282

极坐标映射282

LogPolar283

任意映射287

图像修复287

图像修复288

去噪289

直方图均衡化292

cv::equalizeHist()用于对比均衡294

小结295

练习295

第12章 图像分析297

概览297

离散傅里叶变换297

cv::dft()离散傅里叶变换298

cv:idft()用于离散傅里叶逆变换300

cv::mulSpectrums()频谱乘法300

使用傅里叶变换进行卷积301

cv::dct()离散余弦变换303

cv:idct()离散余弦逆变换304

积分图304

cv::integral()标准求和积分306

cv::integral()平方求和积分306

cv::integral()倾斜求和积分307

Canny边缘检测307

cv::Canny()309

Hough变换309

Hough线变换309

Hough圆变换313

距离变换316

cv::distanceTransform()无标记距离变换317

cv::distanceTransform()有标记距离变换317

分割318

漫水填充318

分水岭算法322

Grabcuts算法323

Mean-Shift分割算法325

小结326

练习326

第13章 直方图和模板329

OpenCV中直方图的表示331

cv:calcHist()：从数据创建直方图332

基本直方图操作334

直方图归一化334

直方图二值化335

找出最显著的区间335

比较两个直方图337

直方图用法示例339

一些复杂的直方图方法342

EMD距离342

反向投影347

模板匹配350

方差匹配方法（cv:TM_SQDIFF）351

归一化方差匹配方法（cv::TM_SQDIFF_NORMED）352

相关性匹配方法（cv:TM_CCORR）352

归一化的互相关匹配方法（cv::TM_CCORR_NORMED）352

相关系数匹配方法（cv::TM_CCOEFF）352

归一化的相关系数匹配方法（cv::TM_CCOEFF_NORMED）352

小结355

练习355

第14章 轮廓359

轮廓查找359

轮廓层次360

绘制轮廓364

轮廓实例365

另一个轮廓实例366

快速连通区域分析368

深入分析轮廓370

多边形逼近370

几何及特性概括372

几何学测试377

匹配轮廓与图像378

矩378

再论矩380

使用Hu矩进行匹配383

利用形状场景方法比较轮廓384

小结388

练习389

第15章 背景提取391

背景提取概述391

背景提取的缺点392

场景建模392

像素393

帧间差分396

平均背景法397

累计均值，方差和协方差403

更复杂的背景提取方法410

结构413

进行背景学习414

存在移动的前景物体时进行背景学习417

背景差分：检测前景物体418

使用码书法的背景模型419

关于码书法的其他想法419

使用连通分量进行前景清理420

小测试423

两种背景方法的对比425

OpenCV中的背景提取方法的封装425

cv::BackgroundSubstractor基类426

KB方法427

Zivkovic方法428

小结431

练习431

第16章 关键点和描述子433

关键点和跟踪基础433

角点检测434

光流简介437

Lucas-Kanade稀疏光流法438

广义关键点和描述符448

光流，跟踪和识别450

OpenCV一般如何处理关键点和描述符451

核心关键点检测方法461

关键点过滤497

匹配方法499

结果显示505

小结508

练习508

第17章 跟踪511

跟踪中的概念511

稠密光流512

Farneback多项式扩展算法513

DualTV-L1模型515

简单光流算法519

Mean-Shift算法和Camshift追踪522

Mean-Shift算法522

Camshift526

运动模板526

估计533

卡尔曼滤波器534

扩展卡尔曼滤波器简述549

小结551

练习551

第18章 相机模型与标定553

相机模型554

射影几何基础556

Rodrigues变换558

透镜畸变559

标定562

旋转矩阵和平移向量563

标定板566

单应性572

相机标定576

矫正587

矫正映射587

使用cv::convertMaps()在不同表示方式之间转换矫正映射588

使用cv::initUndistortRectifyMap()计算矫正映射589

使用cv::remap()矫正图像591

使用cv::undistort()进行矫正591

使用cv:undistortPoints()进行稀疏矫正591

与标定结合592

小结595

练习596

第19章 投影与三维视觉599

投影600

仿射变换与透视变换601

鸟瞰图变换实例602

三维姿态估计606

单摄像机姿态估计607

立体成像609

三角测量610

对极几何613

本征矩阵和基本矩阵615

计算极线624

立体校正624

立体校正628

立体匹配638

立体校正、标定和对应的示例代码650

来自三维重投影的深度映射657

来自运动的结构659

二维与三维直线拟合659

小结662

练习662

第20章 机器学习基础665

什么是机器学习665

训练集和测试集666

有监督学习和无监督学习667

生成式模型和判别式模型669

OpenCV机器学习算法669

机器学习在视觉中的应用671

变量的重要性673

诊断机器学习中的问题674

ML库中遗留的机器学习算法678

K均值679

马氏距离684

小结687

练习687

第21章 StatModel：OpenCV中的基准学习模型689

ML库中的常见例程689

训练方法和cv::ml::TrainData的结构691

预测697

使用cv::StatModel的机器学习算法698

朴素贝叶斯分类器699

二叉决策树703

Boosting方法716

随机森林721

期望最大化算法725

K近邻算法729

多层感知机731

支持向量机739

小结749

练习750

第22章 目标检测753

基于树的目标检测技术753

级联分类器754

有监督学习和boosting理论756

学习新目标764

使用支持向量机的目标识别772

Latent SVM用于目标识别772

Bag of Words算法与语义分类775

小结780

练习780

第23章 OpenCV的未来783

过去与未来783

OpenCV 3.x784

我们上一次预测怎么样？784

未来应用785

目前GSoC的进展787

社区贡献788

OpenCV.org789

一些关于AI的猜测790

结语793

附录A平面划分795

附录B opencV_contrib模块概述809

附录C标定图案813

参考文献819