深入理解OpenCV：實(shí)用計(jì)算機(jī)視覺(jué)項(xiàng)目解析（原書(shū)第3版）

深入理解OpenCV：實(shí)用計(jì)算機(jī)視覺(jué)項(xiàng)目解析（原書(shū)第3版）讀書(shū)筆記模板01思維導(dǎo)圖讀書(shū)筆記作者介紹內(nèi)容摘要目錄分析精彩摘錄目錄0305020406思維導(dǎo)圖視覺(jué)解析計(jì)算機(jī)視覺(jué)項(xiàng)目項(xiàng)目層次車(chē)牌小結(jié)圖像人臉要求相機(jī)第章技術(shù)模塊算法皮膚濾波器關(guān)鍵字分析思維導(dǎo)圖內(nèi)容摘要內(nèi)容摘要本書(shū)（現(xiàn)在是第3版）是計(jì)算機(jī)視覺(jué)工程師使用OpenCV作為工具的系列叢書(shū)之一。本書(shū)保留了最基本的核心數(shù)學(xué)公式，提供了從構(gòu)思到運(yùn)行代碼的完整項(xiàng)目，涵蓋了當(dāng)前計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的熱門(mén)話題，包括人臉識(shí)別、關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)和姿態(tài)估計(jì)、具有深度卷積網(wǎng)絡(luò)的車(chē)牌識(shí)別、從運(yùn)動(dòng)中恢復(fù)結(jié)構(gòu)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)的場(chǎng)景重建，以及本機(jī)和Web環(huán)境中的移動(dòng)端計(jì)算機(jī)視覺(jué)。本書(shū)將作者在學(xué)術(shù)界和行業(yè)中實(shí)施計(jì)算機(jī)視覺(jué)產(chǎn)品及項(xiàng)目的豐富知識(shí)輕松打包，不但向讀者介紹了API的功能，而且提供了對(duì)完整計(jì)算機(jī)視覺(jué)項(xiàng)目中設(shè)計(jì)選擇的見(jiàn)解，并超越了計(jì)算機(jī)視覺(jué)的基礎(chǔ)知識(shí)，從更高層次來(lái)設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)復(fù)雜圖像識(shí)別項(xiàng)目的解決方案。讀書(shū)筆記讀書(shū)筆記幫助計(jì)算機(jī)視覺(jué)工程師邁出掌握OpenCV的第一步！通過(guò)典型項(xiàng)目，系統(tǒng)講解使用OpenCV構(gòu)建計(jì)算機(jī)視覺(jué)相關(guān)應(yīng)用的各種技術(shù)細(xì)節(jié)、方法和實(shí)踐，并提供全部實(shí)現(xiàn)源碼?？催^(guò)的第二本關(guān)于OpenCV的書(shū)，主要從項(xiàng)目實(shí)踐的角度介紹相關(guān)的知識(shí)點(diǎn)，不錯(cuò)。目錄分析1.1訪問(wèn)攝像頭1.2桌面應(yīng)用程序的相機(jī)處理主循環(huán)1.3皮膚變色器的實(shí)現(xiàn)1.4從桌面移植到嵌入式設(shè)備1.5小結(jié)12345第1章樹(shù)莓派上的卡通化和皮膚顏色分析1.2桌面應(yīng)用程序的相機(jī)處理主循環(huán)1.2.1生成黑白素描1.2.2生成彩色繪畫(huà)和卡通1.2.3用邊緣濾波器來(lái)生成邪惡模式1.2.4用皮膚檢測(cè)來(lái)生成外星人造型1.4從桌面移植到嵌入式設(shè)備1.4.1用于開(kāi)發(fā)嵌入式設(shè)備代碼的設(shè)備配置1.4.2在嵌入式設(shè)備上安裝OpenCV2.1技術(shù)要求2.2SfM的核心概念2.3在OpenCV中實(shí)現(xiàn)SfM2.4小結(jié)第2章使用SfM模塊從運(yùn)動(dòng)中恢復(fù)結(jié)構(gòu)2.2SfM的核心概念2.2.1相機(jī)標(biāo)定和對(duì)極幾何2.2.2立體重建和SfM2.3在OpenCV中實(shí)現(xiàn)SfM2.3.1圖像特征匹配2.3.2找到特征軌跡2.3.33D重建和可視化2.3.4用于稠密重建的MVS3.1技術(shù)要求3.2背景和理論3.3OpenCV中的人臉特征點(diǎn)檢測(cè)3.4基于特征點(diǎn)的人臉?lè)较蚬烙?jì)3.5小結(jié)12345第3章使用人臉模塊進(jìn)行人臉特征點(diǎn)及姿態(tài)檢測(cè)3.2背景和理論3.2.1主動(dòng)外觀模型與受約束的局部模型3.2.2回歸方法3.4基于特征點(diǎn)的人臉?lè)较蚬烙?jì)3.4.1估計(jì)姿態(tài)計(jì)算3.4.2將姿態(tài)投影到圖像上4.1ANPR簡(jiǎn)介4.2ANPR算法4.3車(chē)牌檢測(cè)4.4車(chē)牌識(shí)別4.5小結(jié)12345第4章基于深度卷積網(wǎng)絡(luò)的車(chē)牌識(shí)別4.3車(chē)牌檢測(cè)4.3.1分割4.3.2分類(lèi)4.4車(chē)牌識(shí)別4.4.1OCR分割4.4.2基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的字符分類(lèi)5.1介紹人臉檢測(cè)和人臉識(shí)別5.3參考文獻(xiàn)5.2小結(jié)第5章通過(guò)DNN模塊進(jìn)行人臉檢測(cè)和識(shí)別5.1介紹人臉檢測(cè)和人臉識(shí)別5.1.1人臉檢測(cè)5.1.2人臉預(yù)處理5.1.3收集人臉并從中學(xué)習(xí)5.1.4人臉識(shí)別5.1.5收尾工作——保存和加載文件5.1.6收尾工作——制作一個(gè)漂亮的、交互體驗(yàn)好的GUI6.1什么是OpenCV.js6.2編譯OpenCV.js開(kāi)發(fā)基礎(chǔ)6.4訪問(wèn)攝像頭流6.5圖像處理和基本用戶界面6.6瀏覽器中的光流010302040506第6章Web計(jì)算機(jī)視覺(jué)之初識(shí)OpenCV.js6.8小結(jié)6.7在瀏覽器中使用Haar級(jí)聯(lián)分類(lèi)器進(jìn)行人臉檢測(cè)第6章Web計(jì)算機(jī)視覺(jué)之初識(shí)OpenCV.js6.5圖像處理和基本用戶界面6.5.1閾值濾波器6.5.2高斯濾波器6.5.3canny濾波器7.1技術(shù)要求7.3Android系統(tǒng)中的相機(jī)訪問(wèn)7.2增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)和姿態(tài)估計(jì)第7章使用ArUco模塊的Android相機(jī)校準(zhǔn)和AR7.4使用ArUco進(jìn)行相機(jī)校準(zhǔn)7.6小結(jié)7.5使用jMonkeyEngine實(shí)現(xiàn)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)第7章使用ArUco模塊的Android相機(jī)校準(zhǔn)和AR7.2增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)和姿態(tài)估計(jì)7.2.1相機(jī)校準(zhǔn)7.2.2用于平面重建的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)標(biāo)記8.1技術(shù)要求8.2全景圖像拼接方法8.3項(xiàng)目概況8.4用CocoaPods設(shè)置iOSOpenCV項(xiàng)目8.5用于全景捕捉的iOSUI12345第8章帶有拼接模塊的iOS全景圖8.6Objective-C++包裝器中的OpenCV拼接8.8進(jìn)一步閱讀8.7小結(jié)第8章帶有拼接模塊的iOS全景圖8.2全景圖像拼接方法8.2.1全景圖的特征提取和魯棒匹配8.2.2變形圖像，以便全景創(chuàng)建9.1技術(shù)要求9.3OpenCV中的算法選項(xiàng)9.2方案是否包含在OpenCV中第9章為項(xiàng)目找到最佳OpenCV算法9.4哪種算法最好9.6小結(jié)9.5算法性能比較的示例第9章為項(xiàng)目找到最佳OpenCV算法10.1OpenCV從v1到v4的歷史10.3常見(jiàn)陷阱和建議解決方案10.2OpenCV中的歷史算法第10章避免OpenCV中的常見(jiàn)陷阱10.5進(jìn)一步閱讀10.4小結(jié)第10章避免OpenCV中的常見(jiàn)陷阱作者介紹同名作者介紹這是《