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OpenCV3 和 Qt5 计算机视觉
- 零、前言
- 一、OpenCV 和 Qt 简介
- 二、创立咱们的第一个 Qt 和 OpenCV 我的项目
- 三、创立一个全面的 Qt + OpenCV 我的项目
- 四、
Mat和QImage - 五、图形视图框架
- 六、OpenCV 中的图像处理
- 七、特色和描述符
- 八、多线程
- 九、视频剖析
- 十、调试与测试
- 十一、链接与部署
- 十二、Qt Quick 利用
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精通 Python OpenCV4
- 零、前言
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第 1 局部：OpenCV 4 和 Python 简介
- 一、设置 OpenCV
- 二、OpenCV 中的图像根底
- 三、解决文件和图像
- 四、在 OpenCV 中结构根本形态
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第 2 局部：OpenCV 中的图像处理
- 五、图像处理技术
- 六、结构和建设直方图
- 七、宰割技术
- 八、轮廓检测，过滤和绘图
- 九、加强事实
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第 3 局部：OpenCV 中的机器学习和深度学习
- 十、应用 OpenCV 的机器学习
- 十一、人脸检测，跟踪和辨认
- 十二、深度学习简介
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第 4 局部：挪动和 Web 计算机视觉
- 十三、应用 Python 和 OpenCV 的挪动和 Web 计算机视觉
- 十四、答案
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Python OpenCV3 计算机视觉秘籍
- 零、前言
- 一、I/O 和 GUI
- 二、矩阵，色彩和过滤器
- 三、轮廓和宰割
- 四、指标检测与机器学习
- 五、深度学习
- 六、线性代数
- 七、检测器和描述符
- 八、图像和视频解决
- 九、多视图几何
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Python OpenCV 3.x 示例
- 零、前言
- 一、将几何变换利用于图像
- 二、检测边缘并利用图像过滤器
- 三、卡通化图像
- 四、检测和跟踪不同的身材部位
- 五、从图像中提取特色
- 六、接缝雕刻
- 七、检测形态和宰割图像
- 八、对象跟踪
- 九、对象辨认
- 十、加强事实
- 十一、通过人工神经网络的机器学习
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Qt5 和 OpenCV4 计算机视觉我的项目
- 零、前言
- 一、构建图像查看器
- 二、像专业人士一样编辑图像
- 三、家庭平安利用
- 四、人脸上的乐趣
- 五、光学字符识别
- 六、实时对象检测
- 七、实时汽车检测和间隔测量
- 八、OpenGL 图像高速过滤
- 九、答案
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OpenCV 图像处理学习手册
- 零、前言
- 一、解决图像和视频文件
- 二、建设图像处理工具
- 三、校对和加强图像
- 四、解决色调
- 五、视频图像处理
- 六、计算摄影
- 七、减速图像处理
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Python3 OpenCV4 计算机视觉学习手册
- 零、前言
- 一、设置 OpenCV
- 二、解决文件，相机和 GUI
- 三、应用 OpenCV 解决图像
- 四、深度预计和宰割
- 三、检测和辨认人脸
- 六、检索图像并将图像描述符用于搜寻
- 七、建设自定义对象检测器
- 八、追踪对象
- 九、相机模型和加强事实
- 十、应用 OpenCV 的神经网络简介
- 十一、附录 A：应用“曲线”过滤器蜿蜒色彩空间
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应用计算机视觉实战我的项目精通 OpenCV
- 零、前言
- 一、Android 的卡通化器和换肤器
- 二、iPhone 或 iPad 上基于标记的加强事实
- 三、无标记加强事实
- 四、应用 OpenCV 摸索静止构造
- 五、应用 SVM 和神经网络辨认车牌
- 六、非刚性人脸跟踪
- 七、应用 AAM 和 POSIT 的 3D 头部姿态预计
- 八、应用 EigenFace 或 Fisherfaces 的人脸识别
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OpenCV 安卓编程示例
- 零、前言
- 一、准备就绪
- 二、利用 1- 建设本人的暗室
- 三、利用 2- 软件扫描程序
- 四、利用 2- 利用透视校对
- 五、利用 3- 全景查看器
- 六、利用 4 –主动自拍
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Python OpenCV 计算机视觉我的项目
- 零、前言
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第 1 局部：模块 1
- 一、设置 OpenCV
- 二、解决文件，相机和 GUI
- 三、过滤图像
- 四、应用 Haar 级联跟踪人脸
- 五、检测前景 / 背景区域和深度
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第 2 局部：模块 2
- 六、检测边缘并利用图像过滤器
- 七、对图像进行卡通化
- 八、检测和跟踪不同的身材部位
- 九、从图像中提取特色
- 十、创立全景图像
- 十一、接缝雕刻
- 十二、检测形态和宰割图像
- 十三、对象跟踪
- 十四、对象辨认
- 十五、平面视觉和 3D 重建
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第 3 局部：模块 3
- 十六、加强事实
- 十七、过滤器的乐趣
- 十八、应用 Kinect 深度传感器的手势辨认
- 十九、通过特色匹配和透视变换来查找对象
- 二十、应用静止构造重建 3D 场景
- 二十一、跟踪视觉上显着的对象
- 二十二、学习辨认交通标志
- 二十三、学习辨认面部表情
- 附录 A：集成 Pygame
- 附录 B：为自定义指标生成 Haar 级联
- 附录 C：参考书目
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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、为计算机视觉筹备 Raspberry Pi
- 三、Python 编程简介
- 四、计算机视觉入门
- 五、图像处理根底
- 六、色调空间，变换和阈值
- 七、让咱们收回一些声音
- 八、高通过滤器和特色检测
- 九、图像还原，宰割和深度图
- 十、直方图，轮廓和状态转换
- 十一、计算机视觉的理论利用
- 十二、联合 Mahotas 和 Jupyter
- 十三、附录
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OpenCV3 安卓利用编程
- 零、前言
- 一、设置 OpenCV
- 二、应用相机帧
- 三、利用图像成果
- 四、辨认和跟踪图像
- 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
- 一、OpenCV 即时入门
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Python 机器人学习手册
- 零、前言
- 一、机器人操作系统入门
- 二、理解差动机器人的根底
- 三、建模差动机器人
- 四、应用 ROS 模仿差动机器人
- 五、设计 ChefBot 硬件和电路
- 六、将执行器和传感器连贯到机器人控制器
- 七、视觉传感器与 ROS 接口
- 八、构建 ChefBot 硬件和软件集成
- 九、应用 Qt 和 Python 为机器人设计 GUI
- 十、评估
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OpenCV2 计算机视觉利用编程秘籍
- 零、前言
- 一、玩转图像
- 二、操纵像素
- 三、应用类解决图像
- 四、应用直方图计算像素
- 五、通过形态学运算转换图像
- 六、过滤图像
- 七、提取直线，轮廓和整机
- 八、检测和匹配趣味点
- 九、预计图像中的投影关系
- 十、解决视频序列
-
Python OpenCV 计算机视觉
- 零、前言
- 一、设置 OpenCV
- 二、解决文件，相机和 GUI
- 三、过滤图像
- 四、应用 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：为自定义指标生成 Haar 级联
-
Python OpenCV 蓝图
- 零、前言
- 一、过滤器的乐趣
- 二、应用 Kinect 深度传感器的手势辨认
- 三、通过特色匹配和透视变换查找对象
- 四、应用静止构造重建 3D 场景
- 五、跟踪视觉上显着的对象
- 六、学习辨认交通标志
- 七、学习辨认面部表情
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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、状态图像处理
- 七、提取图像特色和描述符
- 八、图像宰割
- 九、图像处理中的经典机器学习办法
- 十、图像处理中的深度学习——图像分类
- 十一、深刻学习图像处理——指标检测等
- 十二、图像处理中的附加问题
下载
Docker
docker pull apachecn0/apachecn-cv-zh
docker run -tid -p <port>:80 apachecn0/apachecn-cv-zh
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PYPI
pip install apachecn-cv-zh
apachecn-cv-zh <port>
# 拜访 http://localhost:{port}
NPM
npm install -g apachecn-cv-zh
apachecn-cv-zh <port>
# 拜访 http://localhost:{port}
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正文完
