【布客】ApacheCN 计算机视觉译文集
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apachecn/apachecn-cv-zh
【布客】ApacheCN 计算机视觉译文集
apachecn/apachecn-cv-zh
ApacheCN 计算机视觉译文集
OpenCV3 和 Qt5 计算机视觉
OpenCV3 和 Qt5 计算机视觉
零、前言
一、OpenCV 和 Qt 简介
二、创建我们的第一个 Qt 和 OpenCV 项目
三、创建一个全面的 Qt + OpenCV 项目
四、`Mat`和`QImage`
五、图形视图框架
六、OpenCV 中的图像处理
七、特征和描述符
八、多线程
九、视频分析
十、调试与测试
十一、链接与部署
十二、Qt Quick 应用
精通 Python OpenCV4
精通 Python OpenCV4
零、前言
第 1 部分：OpenCV 4 和 Python 简介
第 1 部分：OpenCV 4 和 Python 简介
-- 简介
一、设置 OpenCV
二、OpenCV 中的图像基础
三、处理文件和图像
四、在 OpenCV 中构造基本形状
第 2 部分：OpenCV 中的图像处理
第 2 部分：OpenCV 中的图像处理
-- 简介
五、图像处理技术
六、构造和建立直方图
七、分割技术
八、轮廓检测，过滤和绘图
九、增强现实
第 3 部分：OpenCV 中的机器学习和深度学习
第 3 部分：OpenCV 中的机器学习和深度学习
-- 简介
十、使用 OpenCV 的机器学习
十一、人脸检测，跟踪和识别
十二、深度学习简介
第 4 部分：移动和 Web 计算机视觉
第 4 部分：移动和 Web 计算机视觉
-- 简介
十三、使用 Python 和 OpenCV 的移动和 Web 计算机视觉
十四、答案
Python OpenCV3 计算机视觉秘籍
Python OpenCV3 计算机视觉秘籍
零、前言
一、I/O 和 GUI
二、矩阵，颜色和过滤器
三、轮廓和分割
四、目标检测与机器学习
五、深度学习
六、线性代数
七、检测器和描述符
八、图像和视频处理
九、多视图几何
Python OpenCV 3.x 示例
Python OpenCV 3.x 示例
零、前言
一、将几何变换应用于图像
二、检测边缘并应用图像过滤器
三、卡通化图像
四、检测和跟踪不同的身体部位
五、从图像中提取特征
六、接缝雕刻
七、检测形状和分割图像
八、对象跟踪
九、对象识别
十、增强现实
十一、通过人工神经网络的机器学习
Qt5 和 OpenCV4 计算机视觉项目
Qt5 和 OpenCV4 计算机视觉项目
零、前言
一、构建图像查看器
二、像专业人士一样编辑图像
三、家庭安全应用
四、人脸上的乐趣
五、光学字符识别
六、实时对象检测
七、实时汽车检测和距离测量
八、OpenGL 图像高速过滤
九、答案
OpenCV 图像处理学习手册
OpenCV 图像处理学习手册
零、前言
一、处理图像和视频文件
二、建立图像处理工具
三、校正和增强图像
四、处理色彩
五、视频图像处理
六、计算摄影
七、加速图像处理
Python3 OpenCV4 计算机视觉学习手册
Python3 OpenCV4 计算机视觉学习手册
零、前言
一、设置 OpenCV
二、处理文件，相机和 GUI
三、使用 OpenCV 处理图像
四、深度估计和分割
三、检测和识别人脸
六、检索图像并将图像描述符用于搜索
七、建立自定义对象检测器
八、追踪对象
九、相机模型和增强现实
十、使用 OpenCV 的神经网络简介
十一、附录 A：使用“曲线”过滤器弯曲颜色空间
使用计算机视觉实战项目精通 OpenCV
使用计算机视觉实战项目精通 OpenCV
零、前言
一、Android 的卡通化器和换肤器
二、iPhone 或 iPad 上基于标记的增强现实
三、无标记增强现实
四、使用 OpenCV 探索运动结构
五、使用 SVM 和神经网络识别车牌
六、非刚性人脸跟踪
七、使用 AAM 和 POSIT 的 3D 头部姿势估计
八、使用 EigenFace 或 Fisherfaces 的人脸识别
OpenCV 安卓编程示例
OpenCV 安卓编程示例
零、前言
一、准备就绪
二、应用 1-建立自己的暗室
三、应用 2-软件扫描程序
四、应用 2-应用透视校正
五、应用 3-全景查看器
六、应用 4 –自动自拍
Python OpenCV 计算机视觉项目
Python OpenCV 计算机视觉项目
零、前言
第 1 部分：模块 1
第 1 部分：模块 1
-- 简介
一、设置 OpenCV
二、处理文件，相机和 GUI
三、过滤图像
四、使用 Haar 级联跟踪人脸
五、检测前景/背景区域和深度
第 2 部分：模块 2
第 2 部分：模块 2
-- 简介
六、检测边缘并应用图像过滤器
七、对图像进行卡通化
八、检测和跟踪不同的身体部位
九、从图像中提取特征
十、创建全景图像
十一、接缝雕刻
十二、检测形状和分割图像
十三、对象跟踪
十四、对象识别
十五、立体视觉和 3D 重建
第 3 部分：模块 3
第 3 部分：模块 3
-- 简介
十六、增强现实
十七、过滤器的乐趣
十八、使用 Kinect 深度传感器的手势识别
十九、通过特征匹配和透视变换来查找对象
二十、使用运动结构重建 3D 场景
二十一、跟踪视觉上显着的对象
二十二、学习识别交通标志
二十三、学习识别面部表情
附录 A：集成 Pygame
附录 B：为自定义目标生成 Haar 级联
附录 C：参考书目
树莓派计算机视觉编程
树莓派计算机视觉编程
零、前言
一、计算机视觉和 Raspberry Pi 简介
二、为计算机视觉准备 Raspberry Pi
三、Python 编程简介
四、计算机视觉入门
五、图像处理基础
六、色彩空间，变换和阈值
七、让我们发出一些声音
八、高通过滤器和特征检测
九、图像还原，分割和深度图
十、直方图，轮廓和形态转换
十一、计算机视觉的实际应用
十二、结合 Mahotas 和 Jupyter
十三、附录
OpenCV3 安卓应用编程
OpenCV3 安卓应用编程
零、前言
一、设置 OpenCV
二、使用相机帧
三、应用图像效果
四、识别和跟踪图像
五、将图像跟踪与 3D 渲染相结合
六、通过 JNI 混合 Java 和 C++
OpenCV 即时入门
OpenCV 即时入门
一、OpenCV 即时入门
Python 机器人学习手册
Python 机器人学习手册
零、前言
一、机器人操作系统入门
二、了解差动机器人的基础
三、建模差动机器人
四、使用 ROS 模拟差动机器人
五、设计 ChefBot 硬件和电路
六、将执行器和传感器连接到机器人控制器
七、视觉传感器与 ROS 接口
八、构建 ChefBot 硬件和软件集成
九、使用 Qt 和 Python 为机器人设计 GUI
十、评估
OpenCV2 计算机视觉应用编程秘籍
OpenCV2 计算机视觉应用编程秘籍
零、前言
一、玩转图像
二、操纵像素
三、使用类处理图像
四、使用直方图计算像素
五、通过形态学运算转换图像
六、过滤图像
七、提取直线，轮廓和零件
八、检测和匹配兴趣点
九、估计图像中的投影关系
十、处理视频序列
Python OpenCV 计算机视觉
Python OpenCV 计算机视觉
零、前言
一、设置 OpenCV
二、处理文件，相机和 GUI
三、过滤图像
四、使用 Haar 级联跟踪人脸
五、检测前景/背景区域和深度
附录 A：与 Pygame 集成
附录 B：为自定义目标生成 Haar 级联
Python OpenCV 蓝图
Python OpenCV 蓝图
零、前言
一、过滤器的乐趣
二、使用 Kinect 深度传感器的手势识别
三、通过特征匹配和透视变换查找对象
四、使用运动结构重建 3D 场景
五、跟踪视觉上显着的对象
六、学习识别交通标志
七、学习识别面部表情
Python 图像处理实用指南
Python 图像处理实用指南
零、前言
一、图像处理入门
二、采样、傅里叶变换和卷积
三、卷积与频域滤波
四、图像增强
五、基于导数的图像增强
六、形态图像处理
七、提取图像特征和描述符
八、图像分割
九、图像处理中的经典机器学习方法
十、图像处理中的深度学习——图像分类
十一、深入学习图像处理——目标检测等
十二、图像处理中的附加问题
使用 OpenCV4 和 C++ 构建计算机视觉项目
使用 OpenCV4 和 C++ 构建计算机视觉项目
零、前言
一、OpenCV 入门
二、OpenCV 基础知识简介
三、学习图形用户界面
四、深入研究直方图和过滤器
五、自动光学检查、对象分割和检测
六、学习对象分类
七、检测人脸部位和覆盖面具
八、视频监控、背景建模和形态学操作
九、学习对象跟踪
十、开发用于文本识别的分割算法
十一、使用 Tesseract 的文本识别
十二、OpenCV 深度学习
十三、使用树莓派的卡通化和肤色分析
十四、使用 SfM 模块从运动中探索结构
十五、使用人脸模块的脸部地标和姿势设置
十六、基于深度卷积网络的车牌识别
十七、基于 DNN 模块的人脸检测与识别
十八、使用 ArUco 模块的 Android 摄像头校准和 AR
十九、使用拼接模块的 iOS 全景图
二十、为任务寻找最佳 OpenCV 算法
二十一、避免 OpenCV 中的常见陷阱
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OpenCV 即时入门
一、OpenCV 即时入门
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