Python OpenCV从入门到精通

《Python  OpenCV从入门到精通》以在Python开发环境下运用OpenCV处理图像为主线，全面介绍OpenCV提供的处理图像的方法。全书共分为16章，包括Python与OpenCV、搭建开发环境、图像处理的基本操作、像素的操作、色彩空间与通道、绘制图形和文字、图像的几何变换、图像的阈值处理、图像的运算、模板匹配、滤波器、腐蚀与膨胀、图形检测、视频处理、人脸检测和人脸识别以及MR智能视频打卡系统。本书图文丰富，直观呈现处理后的图像与原图之间的差异；在讲解OpenCV提供的方法时，列举了其中的必选参数和可选参数，读者能更快地掌握方法的语法格式；最后一章以MR智能视频打卡系统为例，指导读者系统地运用OpenCV解决工作中的实际问题。本书专注于图像处理本身，尽可能忽略图像处理算法的具体实现细节，降低阅读和学习的难度，有助于读者更好更快地达到入门的目的。此外，本书资源包中提供了完整的示例源码、要使用到的图像等配套学习资源。

前言Preface

本书内容

本书特点

读者对象

读者服务

致读者

第1篇　入门篇

第1章　Python与OpenCV

1.1　Python概述

1.2　OpenCV概述

1.3　小结

第2章　搭建开发环境

2.1　Python的下载和安装

2.2　Python  OpenCV的下载和安装

2.3　PyCharm的下载和安装

2.4　小结

第3章　图像处理的基本操作

3.1　读取图像

3.2　显示图像

3.3　保存图像

3.4　获取图像属性

3.5　小结

第4章　像素的操作

4.1　像素

4.2　使用NumPy模块操作像素

4.3　小结

第5章　色彩空间与通道

5.1　色彩空间

5.2　通道

5.3　小结

第2篇　基础篇

第6章　绘制图形和文字

6.1　线段的绘制

6.2　矩形的绘制

6.3　圆形的绘制

6.4　多边形的绘制

6.5　文字的绘制

6.6　动态绘制图形

6.7　小结

第7章　图像的几何变换

7.1　缩放

7.2　翻转

7.3　仿射变换

7.4　透视

7.5　小结

第8章　图像的阈值处理

8.1　阈值处理函数

8.2　“非黑即白”的图像

8.3　零处理

8.4　截断处理

8.5　自适应处理

8.6　Otsu方法

8.7　阈值处理的作用

8.8　小结

第9章　图像的运算

9.1　掩模

9.2　图像的加法运算

9.3　图像的位运算

9.4　合并图像

9.5　小结

第3篇　进阶篇

第10章　模板匹配

10.1　模板匹配方法

10.2　单模板匹配

10.3　多模板匹配

10.4　小结

第11章　滤波器

11.1　均值滤波器

11.2　中值滤波器

11.3　高斯滤波器

11.4　双边滤波器

11.5　小结

第12章　腐蚀与膨胀

12.1　腐蚀

12.2　膨胀

12.3　开运算

12.4　闭运算

12.5　形态学运算

12.6　小结

第13章　图形检测

13.1　图像的轮廓

13.2　轮廓拟合

13.3　凸包

13.4　Canny边缘检测

13.5　霍夫变换

13.6　小结

第14章　视频处理

14.1　读取并显示摄像头视频

14.2　播放视频文件

14.3　保存视频文件

14.4　小结

第15章　人脸检测和人脸识别

15.1　人脸检测

15.2　检测其他内容

15.3　人脸识别

15.4　小结

第4篇　项目篇

第16章　MR智能视频打卡系统

16.1　需求分析

16.2　系统设计

16.3　文件系统设计

16.4　数据实体模块设计

16.5　工具模块设计

16.6　服务模块设计

16.7　程序入口设计

16.8　小结