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第1章 概述 1

什么是OpenCV 1

OpenCV的应用领域 1

什么是计算机视觉 2

OpenC V的起源 6

下载和安装OpenCV 8

通过SVN获取最新的OpenCV代码 11

更多OpenCV文档 12

OpenC V的结构和内容 14

移植性 16

练习 16

第2章 OpenCV入门 18

开始准备 18

初试牛刀——显示图像 19

第二个程序——播放AVI视频 21

视频播放控制 23

一个简单的变换 26

一个复杂一点的变换 28

从摄像机读入数据 30

写入AVI视频文件 31

小结 33

练习 34

第3章 初探OpenCV 35

OpenC V的基本数据类型 35

CvMat矩阵结构 38

IplImage数据结构 48

矩阵和图像操作 54

绘图 91

数据存储 98

集成性能基元 102

小结 103

练习 103

第4章 细说HighGUI 106

一个可移植的图形工具包 106

创建窗口 107

载入图像 108

显示图像 110

视频的处理 120

ConvertImage函数 125

练习 126

第5章 图像处理 128

综述 128

平滑处理 128

图像形态学 134

漫水填充算法 146

尺寸调整 149

图像金字塔 150

阈值化 155

练习 162

第6章 图像变换 165

概述 165

卷积 165

梯度和Sobel导数 169

拉普拉斯变换 172

Canny算子 173

霍夫变换 175

重映射 183

拉伸、收缩、扭曲和旋转 185

CartToPolar与PolarToCart 196

LogPolar 197

离散傅里叶变换（DFT） 200

离散余弦变换（DCT） 205

积分图像 206

距离变换 208

直方图均衡化 211

练习 213

第7章 直方图与匹配 216

直方图的基本数据结构 219

访问直方图 221

直方图的基本操作 223

一些更复杂的策略 231

练习 244

第8章 轮廓 246

内存 246

序列 248

查找轮廓 259

Freeman链码 266

轮廓例子 268

另一个轮廓例子 270

深入分析轮廓 271

轮廓的匹配 279

练习 290

第9章 图像局部与分割 293

局部与分割 293

背景减除 294

分水岭算法 328

用Inpainting修补图像 329

均值漂移分割 331

Delaunay三角剖分和Voronoi划分 333

练习 347

第10章 跟踪与运动 350

跟踪基础 350

寻找角点 351

亚像素级角点 353

不变特征 355

光流 356

mean-shift和camshi ft跟踪 371

运动模板 376

预估器 383

condensation算法 399

练习 403

第11章 摄像机模型与标定 406

摄像机模型 407

标定 414

矫正 430

一次完成标定 432

罗德里格斯变换 437

练习 438

第12章 投影与三维视觉 441

投影 441

仿射变换和透视变换 443

POSIT： 3D姿态估计 449

立体成像 452

来自运动的结构 493

二维和三维下的直线拟合 494

练习 498

第13章 机器学习 499

什么是机器学习 499

OpenCV机器学习算法 502

Mahalanobis距离 516

K均值 519

朴素贝叶斯分类 524

二叉决策树 527

boosting 537

随机森林 543

人脸识别和Haar分类器 549

其他机器学习算法 559

练习 560

第14章 OpenCV的未来 564

过去与未来 564

发展方向 565

OpenC V与艺术家 568

后记 570

参考文献 571

索引 586

关于作者和译者 599

封面图片 601