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资料简介：
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，在计算机视觉的开发中扮演着重要的角色。它为计算机视觉应用开发提供了灵活、功能强大的开发接口，使其成为计算机视觉专业人员所依赖的重要开发工具。
本书首先介绍计算机视觉中的各个领域和在C 中相关的OpenCV功能。每个章节都包含真实世界的例子和示例代码，可以帮助你轻松地掌握主题，并了解它们在现实生活中的应用。全书自始至终都在力争使用简洁的语言、清晰的格式以及实践性很强的示例项目来教你如何在C 中使用OpenCV，并建立各种应用程序。
无论你是对计算机视觉一无所知，还是对此已有基本的了解，本书都将通过一些真实世界的例子和项目来引导你理解OpenCV的概念和算法。

资料目录：
译者序 
前言 
第1章　OpenCV的探险之旅 1 
1.1　理解人类视觉系统 1 
1.2　人类是怎么理解图像内容的 3 
1.3　OpenCV可以做什么 4 
1.4　安装OpenCV 11 
1.5　总结 14 
第2章　OpenCV基础知识介绍 15 
2.1　CMake基本配置文件 15 
2.2　创建库 16 
2.3　管理依赖关系 17 
2.4　脚本复杂化 19 
2.5　图像和矩阵 21 
2.6　读写图像 23 
2.7　读取视频和摄像头 27 
2.8　其他基本对象类型 30 
2.9　矩阵的基本运算 33 
2.10　基本数据持久性和存储 36 
2.11　总结 38 
第3章　图形用户界面和基本滤波 39 
3.1　介绍OpenCV的用户界面 39 
3.2　使用OpenCV实现基本图形用户界面 40 
3.3　QT的图形用户界面 45 
3.4　在界面上添加滑动条和鼠标事件 47 
3.5　在用户界面上添加按钮 51 
3.6　支持OpenGL 55 
3.7　总结 60 
第4章　深入研究直方图和滤波器 61 
4.1　生成CMake脚本文件 62 
4.2　创建图形用户界面 63 
4.3　绘制直方图 65 
4.4　图像色彩均衡化 69 
4.5　LOMO效果 71 
4.6　卡通效果 76 
4.7　总结 80 
第5章　自动光学检测、目标分割和检测 81 
5.1　隔离场景中的目标 82 
5.2　创建AOI应用程序 84 
5.3　输入图像的预处理 86 
5.4　分割输入图像 92 
5.5　总结 101 
第6章　学习目标分类 102 
6.1　介绍机器学习的概念 103 
6.2　计算机视觉和机器学习的工作流程 106 
6.3　自动检测目标分类的示例 108 
6.4　特征提取 110 
6.5　总结 120 
第7章　识别人脸部分并覆盖面具 121 
7.1　理解Haar级联 121 
7.2　积分图 123 
7.3　在实时视频中覆盖上面具 124 
7.4　戴上太阳镜 127 
7.5　跟踪鼻子、嘴和耳朵 130 
7.6　总结 131 
第8章　视频监控、背景建模和形态学操作 132 
8.1　理解背景差分 132 
8.2　简单背景差分法 133 
8.3　帧差值法 137 
8.4　混合高斯方法 141 
8.5　形态学图像操作 144 
8.6　图像细化 145 
8.7　图像加粗 146 
8.8　其他形态学运算 147 
8.9　总结 152 
第9章　学习对象跟踪 153 
9.1　跟踪特定颜色的对象 153 
9.2　建立交互式对象跟踪器 156 
9.3　使用Harris角点检测器检测点 161 
9.4　Shi-Tomasi角点检测器 163 
9.5　基于特征的跟踪 166 
9.6　总结 175 
第10章　文本识别中的分割算法 176 
10.1　OCR简介 176 
10.2　预处理步骤 178 
10.3　在你的操作系统上安装Tesseract OCR 186 
10.4　使用Tesseract OCR库 190 
10.5　总结 195 
第11章　使用Tesseract识别文本 196 
11.1　文本识别API工作原理 196 
11.2　使用文本识别API 200 
11.3　总结 212