本文介绍: 在当今的计算机视觉领域,OpenCV(Open Source Computer Vision Library)作为一个功能强大、开源计算机视觉库,在图像处理计算机视觉方面发挥着重要作用。它提供了丰富的功能,包括图像处理计算机视觉、机器学习等,是许多计算机视觉项目的首选工具。本系列文章旨在为初学者提供一个快速入门指南介绍OpenCV的基础知识应用。本系列基于OpenCV 3.4版本,从基础的像素操作复杂图像分析技术,涵盖了广泛的主题


前言

在当今的计算机视觉领域,OpenCV(Open Source Computer Vision Library)作为一个功能强大、开源的计算机视觉库,在图像处理计算机视觉方面发挥着重要作用。它提供了丰富的功能,包括图像处理、计算机视觉、机器学习等,是许多计算机视觉项目的首选工具
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系列文章旨在为初学者提供一个快速入门的指南介绍OpenCV的基础知识应用。本系列基于OpenCV 3.4版本,从基础的像素操作复杂图像分析技术,涵盖了广泛的主题每个部分不仅介绍相关的理论基础,如算法原理公式,还提供了大量的实践代码,使理论与实践紧密结合。希望为初入计算机视觉领域学习和实践的朋友们提供了宝贵的资源


目录

1. OpenCV快速入门:初探

OpenCV快速入门:初探 【文章链接】

2. OpenCV快速入门:像素操作图像变换

OpenCV快速入门:像素操作和图像变换 【文章链接】

3. OpenCV快速入门:绘制图形、图像金字塔感兴趣区域

OpenCV快速入门:绘制图形、图像金字塔和感兴趣区域 【文章链接】

4. OpenCV快速入门:图像滤波边缘检测

OpenCV快速入门:图像滤波与边缘检测 【文章链接】

5. OpenCV快速入门:图像形态学操作

OpenCV快速入门:图像形态学操作 【文章链接】

6. OpenCV快速入门:窗口交互

OpenCV快速入门:窗口交互 【文章链接】

7. OpenCV快速入门:直方图掩膜模板匹配和霍夫检测

OpenCV快速入门:直方图、掩膜、模板匹配和霍夫检测 【文章链接】

8. OpenCV快速入门:目标检测——轮廓检测、轮廓的距、点集拟合二维码检测

OpenCV快速入门:目标检测——轮廓检测、轮廓的距、点集拟合和二维码检测 【文章链接】

9. OpenCV快速入门:图像分析——傅里叶变换、积分图像

OpenCV快速入门:图像分析——傅里叶变换、积分图像 【文章链接】

  • 傅里叶变换: 包括离散傅里叶变换(DFT)的原理、公式和代码实现。讨论了如何使用傅里叶变换进行卷积,包括卷积的原理、公式和实现方法。
  • 离散余弦变换: 解释了离散余弦变换(DCT)的原理、公式和代码实现。
  • 傅里叶逆变换: 提供了傅里叶逆变换的原理、公式和代码实现,用于将频域数据转换回时域。
  • 积分图像: 探讨了积分图像的原理和代码实现。积分图像是一种高效的图像处理技术,用于快速计算图像区域的像素和。

10. OpenCV快速入门:图像分析——图像分割和图像修复

OpenCV快速入门:图像分析——图像分割和图像修复 【文章链接】

  • 图像分割: 介绍了漫水填充法、分水岭法、GrabCut法和Mean-Shift法的原理、实现步骤和代码实现。这些方法用于将图像分割具有不同特征多个区域。
  • 漫水填充: 讨论了漫水填充法的原理,实现步骤和代码实现,用于区域生长式的图像分割
  • 分水岭: 解释了分水岭法的原理、实现步骤和代码实现,这是一种基于形态学的图像分割技术。
  • GrabCut: 介绍了GrabCut法的原理、实现步骤和代码实现,这是一种基于图割的图像分割方法。
  • Mean-Shift: 讨论了Mean-Shift法的原理、实现步骤和代码实现,这是一种基于密度的非参数聚类技术。
  • 图像修复: 介绍了图像修复的基本原理,包括Telea方法和Navier-Stokes方法的原理和代码实现。
  • 修补算法: 讨论了修补算法的原理、实现步骤和OpenCV中的代码实现,包括方形和圆形补丁的修补。

11. OpenCV快速入门:特征点检测与匹配

OpenCV快速入门:特征点检测与匹配 【文章链接】

  • 角点检测: 包括角点特征的概念、特点、关键点绘制的代码实现及函数解析。讨论了Harris角点检测、Shi-Tomasi角点检测、FAST角点检测和亚像素角点检测的原理、公式、代码实现和函数解析
  • 特征点检测: 介绍了SIFT、SURF和ORB算法的原理、代码实现和函数解析。特别注意,由于SIFT和SURF的知识产权问题需要使用OpenCV版本3.4.2.16及其配套的opencv_contrib版本
  • 特征点匹配: 讨论了BF匹配器、FLANN匹配器和RANSAC特征点匹配的原理、代码实现和函数解析。这些方法用于在不同图像之间匹配特征点,以实现图像对齐识别任务

12. OpenCV快速入门:相机标定——单目视觉和双目视觉

OpenCV快速入门:相机标定——单目视觉和双目视觉 【文章链接】

  • 相机标定的基本原理: 包括相机模型坐标系、相机的内部外部参数、镜头畸变的解释、透视变换的概念,以及标定的重要性和应用场景
  • 单目视觉: 讨论了单目视觉的原理、公式和应用领域。介绍了实现单目视觉标定的步骤,包括准备标定板、捕获标定图像、提取角点和计算内参与畸变参数。还包括单目视觉相机标定的实战应用。
  • 双目视觉: 解释了双目视觉的原理、应用和与单目视觉的对比。讨论了实现双目视觉标定的步骤和OpenCV中相关函数与方法的使用。

13. OpenCV快速入门:移动体检测和目标跟踪

OpenCV快速入门:移动物体检测和目标跟踪 【文章链接】


总结

系列文章洋洋洒洒20万字,仍然无法详尽OpenCV的各个角落,堪堪一窥计算机视觉的奥秘之门。经过对OpenCV各个方面的初步探索我们可以看到,无论是在图像处理、特征检测、物体跟踪还是在复杂的图像分析技术如傅里叶变换和机器学习方法中,OpenCV都展现了其强大的功能

系列博客提供了大量实践层面的代码实现,使得读者能够通过实际练习来加深对理论的理解。这种理论与实践相结合的方法,不仅提高了学习的效率,也增强了将知识应用于实际问题的能力,对于追求计算机视觉领域深入学习的人来说,是一种极其宝贵的学习方式。

原文地址:https://blog.csdn.net/qq_31463571/article/details/134662864

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