OpenCV图像处理与应用

　　本书介绍CV方向工作的基础内容，以OpenCV为基础，介绍传统的图像处理算法，为图像处理算法工作打下坚实的基础。本书以全新版本的0penCV软件中常用的核心组件模块为索引，深入浅出地介绍了OpenCV在图像处理中的强大功能、性能、新特性及其在林业方向的应用。在本书配套的示例代码包中，含有共计200多个详细注释的程序源代码与思路说明。读者可以按图索骥，按技术方向进行快速上手和深入学习。本书可作为信息处理、计算机、机器人、人工智能、遥感图像处理、认知神经科学等相关专业的高年级学生或研究生的学习用书，也可作为相关领域的研究工作者的参考书。通过学习本书，读者可以莫定扎实的图像处理基础，运用计算机视觉相关知识和OpenCV构建简单的或者精巧复杂的应用程序。本书每一章都精心设计示例、程序源代码和程序运行结果，旨在方便读者边学边试验，进一步帮助读者学以致用。

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第1章 OpenCV简介
1.1 图像处理简介
1.1.1 图像的起源
1.1.2 数字图像的表示
1.2 OpenCV简介及安装方法
1.2.1 什么是OpenCV
1.2.2 OpenCV部署方法
1.3 0penCV的模块
第2章 OpenCV基本操作
2.1 图像的基础操作
2.1.1 图像的IO操作
2.1.2 绘制几何图像
2.1.3 获取并修改图像中的像素点
2.1.4 获取图像的属性
2.1.5 图像通道的拆分与合并
2.1.6 色彩空间的转换
2.2 算法操作
2.2.1 图像的加法
2.2.2 图像的混合
第3章 OpenCV图像处理
3.1 几何变换
3.1.1 图像缩放
3.1.2 图像平移
3.1.3 图像旋转
3.1.4 仿射变换
3.1.5 透射变换
3.1.6 图像金字塔
3.2 形态学操作
3.2.1 连通性
3.2.2 腐蚀和膨胀
3.3 图像平滑
3.3.1 图像噪声
3.3.2 图像平滑简介
3.4 直方图
3.4.1 灰度直方图
3.4.2 直方图均衡化
3.5 边缘检测
3.5.1 边缘检测原理
3.5.2 Sobel算子
3.5.3 Laplacian算子
3.5.4 Canny边缘检测
3.6 模板匹配和霍夫变换
3.6.1 模板匹配
3.6.2 霍夫变换
3.7 傅里叶变换
3.7.1 原理
3.7.2 OpenCV中的傅里叶变换
第4章 图像特征提取与描述
4.1 角点特征
4.2 Harris算法和Shi-Tromasi算法