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