OpenCV-Python 中文教程

目录

I 走进 OpenCV

  1. 关于 OpenCV-Python 教程
  2. 在 Windows 上安装 OpenCV-Python
  3. 在 Fedora 上安装 OpenCV-Python

II OpenCV 中的 Gui 特性

  1. 图片
    4.1 读入图像
    4.2 显示图像
    4.3 保存图像
    4.4 总结一下
  2. 视频
    5.1 用摄像头捕获视频
    5.2 从文件中播放视频
    5.3 保存视频
  3. OpenCV 中的绘图函数
    6.1 画线
    6.2 画矩形
    6.3 画圆
    6.4 画椭圆
    6.5 画多边形
    6.6 在图片上添加文字
  4. 把鼠标当画笔
    7.1 简单演示
    7.2 高级一点的示例
  5. 用滑动条做调色板
    8.1 简单演示

III 核心操作

  1. 图像的基础操作
    9.1 获取并修改像素值
    9.2 获取图像属性
    9.3 图像 ROI
    9.4 拆分及合并图像通道
    9.5 为图像扩边（填充）
  2. 图像上的算术运算
    10.1 图像加法
    10.2 图像混合
    10.3 按位运算
  3. 程序性能检测及优化
    11.1 使用 OpenCV 检测程序效率
    11.2 OpenCV 中的默认优化
    11.3 在 IPython 中检测程序效率
    11.4 更多 IPython 的魔法命令
    11.5 效率优化技术

IV OpenCV中的图像处理

  1. 颜色空间转换
    13.1 转换颜色空间
    13.2 物体跟踪
    13.3 怎样找到要跟踪对象的 HSV 值？
  2. 几何变换
    14.1 扩展缩放
    14.2 平移
    14.3 旋转
    14.4 仿射变换
    14.5 透视变换
  3. 图像阈值
    15.1 简单阈值
    15.2 自适应阈值
    15.3 Otsu’s 二值化
    15.4 Otsu’s 二值化是如何工作的？
  4. 图像平滑
    16.1 平均
    16.2 高斯模糊
    16.3 中值模糊
    16.4 双边滤波
  5. 形态学转换
    17.1 腐蚀
    17.2 膨胀
    17.3 开运算
    17.4 闭运算
    17.5 形态学梯度
    17.6 礼帽
    17.7 黑帽
    17.8 形态学操作之间的关系
  6. 图像梯度
    18.1 Sobel 算子和 Scharr 算子
    18.2 Laplacian 算子
  7. Canny 边缘检测
    19.1 原理
    19.2 OpenCV 中的 Canny 边界检测
  8. 图像金字塔
    20.1 原理
    20.2 使用金字塔进行图像融合
  9. OpenCV 中的轮廓
    21.1 初识轮廓
    21.2 轮廓特征
    21.3 轮廓的性质
    21.4 轮廓：更多函数
    21.5 轮廓的层次结构
  10. 直方图
    22.1 直方图的计算，绘制与分析
    22.2 直方图均衡化
    22.3 2D 直方图
    22.4 直方图反向投影
  11. 图像变换
    23.1 傅里叶变换

24 模板匹配 155
24.1OpenCV 中的模板匹配 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 155
24.2多对象的模板匹配 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 158
25Hough 直线变换 160
25.1OpenCV 中的霍夫变换 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 161
25.2Probabilistic Hough Transform . . . . . . . . . . . . . . . . 163
26Hough 圆环变换 165
27 分水岭算法图像分割 168
27.1代码 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 168
28 使用 GrabCut 算法进行交互式前景提取 173
28.1演示 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 174

V 图像特征提取与描述 178

29 理解图像特征 178
29.1解释 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 178
30Harris 角点检测 181
30.1OpenCV 中的 Harris 角点检测 . . . . . . . . . . . . . . . . . 182
30.2亚像素级精确度的角点 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 184
31Shi-Tomasi 角点检测 & 适合于跟踪的图像特征 187
31.1代码 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 187
32 介绍 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) 190
33 介绍 SURF(Speeded-Up Robust Features) 195
33.1OpenCV 中的 SURF . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 197
34 角点检测的 FAST 算法 200
34.1使用 FAST 算法进行特征提取 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 200
34.2机器学习的角点检测器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 201
34.3非极大值抑制 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 202
34.4总结 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 202
34.5OpenCV 中 FAST 特征检测器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 202
35BRIEF(Binary Robust Independent Elementary Features) 205
35.1OpenCV 中的 BRIEF . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 205
36ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF) 207
36.1OpenCV 中的 ORB 算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 208
37 特征匹配 211
37.1Brute-Force 匹配的基础 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 211
37.2对 ORB 描述符进行蛮力匹配 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 212
37.3匹配器对象是什么？ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 213
37.4对 SIFT 描述符进行蛮力匹配和比值测试 . . . . . . . . . . . . . 213
37.5FLANN 匹配器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 214
38 使用特征匹配和单应性查找对象 218
38.1基础 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 218
38.2代码 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 218

VI 视频分析 222

39Meanshift 和 和 Camshift 222
39.1Meanshift . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 222
39.2OpenCV 中的 Meanshift . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 223
39.3Camshift . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 225
39.4OpenCV 中的 Camshift . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 226
40 光流 231
40.1光流 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 231
40.2Lucas-Kanade 法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 232
40.3OpenCV 中的 Lucas-Kanade 光流 . . . . . . . . . . . . . . . 232
40.4OpenCV 中的稠密光流 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 235
41 背景减除 238
41.1基础 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 238
41.2BackgroundSubtractorMOG . . . . . . . . . . . . . . . . . 238
41.3BackgroundSubtractorMOG2 . . . . . . . . . . . . . . . . . 239
41.4BackgroundSubtractorGMG . . . . . . . . . . . . . . . . . 240
41.5结果 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 241

VII 摄像机标定和 3D 重构 243

42 摄像机标定 243
42.1基础 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 243
42.2代码 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 244
42.2.1设置 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 245
42.2.2标定 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 247
42.2.3畸变校正 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 247
42.3反向投影误差 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 249
43 姿势估计 250
43.1基础 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 250
43.1.1渲染一个立方体 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 252
44 对极几何（Epipolar Geometry ） 254
44.1基本概念 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 254
44.2代码 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 255
45 立体图像中的深度地图 259
45.1基础 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 259
45.2代码 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 259

VIII 机器学习 261

46K 近邻（k-Nearest Neighbour ） 261
46.1理解 K 近邻 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 261
46.1.1OpenCV 中的 kNN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 262
46.2使用 kNN 对手写数字 OCR . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 266
46.2.1手写数字的 OCR . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 266
46.2.2英文字母的 OCR . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 268
47 支持向量机 270
47.1理解 SVM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 270
47.1.1线性数据分割 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 270
47.1.2非线性数据分割 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 271
47.2使用 SVM 进行手写数据 OCR . . . . . . . . . . . . . . . . . . 273
48K 值聚类 277
48.1理解 K 值聚类 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 277
48.1.1T 恤大小问题 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 277
48.1.2它是如何工作的？ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 278
48.2OpenCV 中的 K 值聚类 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 281
48.2.1理解函数的参数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 281
48.2.2仅有一个特征的数据 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 282
48.2.3颜色量化 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 286

IX 计算摄影学 288

49 图像去噪 288
49.1OpenCV 中的图像去噪 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 289
49.1.1cv2.fastNlMeansDenoisingColored() . . . . . . . . 290
49.1.2cv2.fastNlMeansDenoisingMulti() . . . . . . . . . . 290
50 图像修补 294
50.1基础 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 294
50.2代码 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 295
X 对象检测 297
51 使用 Haar 分类器进行面部检测 297
51.1基础 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 297
51.2OpenCV 中的 Haar 级联检测 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 299

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