opencv新书,值得看一下 Source-Code: https://github.com/MasteringOpenCV/code Chapters: Ch1) Cartoonifier and Skin Changer for Android, by Shervin Emami. Ch2) Marker-based Augmented Reality on iPhone or iPad, by Khvedchenia Ievgen. Ch3) Marker-less Augmented Reality, by Khvedchenia Ievgen. Ch4) Exploring Structure from Motion using OpenCV, by Roy Shilkrot. Ch5) Number Plate Recognition using SVM and Neural Networks, by David Escrivá. Ch6) Non-rigid Face Tracking, by Jason Saragih. Ch7) 3D Head Pose Estimation using AAM and POSIT, by Daniel Lélis Baggio. Ch8) Face Recognition using Eigenfaces or Fisherfaces, by Shervin Emami. Ch9) Developing Fluid Wall using the Microsoft Kinect, by Naureen Mahmood. ### 关于《Master OpenCV with Practical Computer Vision Projects》一书的知识点总结 #### 书籍概述 本书名为《Master OpenCV with Practical Computer Vision Projects》,是一本关于计算机视觉领域使用OpenCV库进行项目实践的指南。该书由多位作者共同编写完成,并在2012年由Packt Publishing出版。 #### 书籍章节内容概览 ##### 第一章:Cartoonifier和Skin Changer for Android(作者:Shervin Emami) 本章通过具体的Android应用实例,向读者展示了如何使用OpenCV将普通照片转换成卡通风格图像的方法,并介绍了一种皮肤颜色变换的技术。这些技术的应用场景广泛,不仅限于娱乐领域,在医疗、美容等行业也有一定的实用价值。 1. **卡通化处理**:通过色彩调整、边缘检测等手段使图像具有卡通效果。 2. **皮肤颜色变换**:识别并改变图像中皮肤区域的颜色,适用于美妆类APP等场景。 ##### 第二章:Marker-based Augmented Reality on iPhone or iPad(作者:Khvedchenia Ievgen) 本章介绍了基于标记物的增强现实技术,即利用特定的图像标记作为触发器来叠加虚拟对象到现实世界中的技术。重点讲述了如何使用OpenCV实现iOS设备上的增强现实功能。 1. **标记物识别**:通过模式匹配识别出特定图案。 2. **姿态估计**:计算标记物相对于摄像头的位置和角度。 3. **图像叠加**:将虚拟物体精准地叠加在标记物上。 ##### 第三章:Marker-less Augmented Reality(作者:Khvedchenia Ievgen) 本章进一步探讨了无需标记物的增强现实技术,这比第二章介绍的方法更具挑战性,因为它需要更高级的计算机视觉算法来定位和跟踪目标。 1. **特征检测与匹配**:用于识别环境中的关键点。 2. **运动跟踪**:持续追踪目标的位置变化。 3. **三维重建**:根据追踪数据构建场景的三维模型。 ##### 第四章:Exploring Structure from Motion using OpenCV(作者:Roy Shilkrot) 本章深入研究了如何使用OpenCV库实现结构从运动(Structure from Motion, SfM)技术,这是一种从一系列图像中恢复三维结构的方法。 1. **特征点提取**:寻找图像中的显著特征。 2. **本质矩阵估计**:计算相机之间的相对位置。 3. **三维点云构建**:从多视图几何中恢复场景的三维坐标。 ##### 第五章:Number Plate Recognition using SVM and Neural Networks(作者:David Escrivá) 本章讨论了使用支持向量机(SVM)和神经网络进行车牌识别的方法,这是计算机视觉中一个非常重要的应用场景。 1. **预处理**:包括灰度化、二值化等步骤。 2. **字符分割**:将车牌图像中的字符分离出来。 3. **分类**:使用机器学习算法对字符进行分类。 ##### 第六章:Non-rigid Face Tracking(作者:Jason Saragih) 本章介绍了一种非刚性面部跟踪方法,这种技术能够适应面部表情的变化,对于视频聊天、虚拟试妆等应用至关重要。 1. **面部特征点检测**:定位眼部、鼻尖等关键点。 2. **形态学建模**:建立面部形状的动态模型。 3. **实时跟踪**:连续跟踪面部表情的变化。 ##### 第七章:3D Head Pose Estimation using AAM and POSIT(作者:Daniel Lélis Baggio) 本章详细阐述了如何结合主动外观模型(AAM)和POSIT算法来估计头部的三维姿态。 1. **AAM建模**:建立面部外观的统计模型。 2. **POSIT算法**:快速估计头部的姿态。 3. **融合算法**:结合两种方法提高准确性。 ##### 第八章:Face Recognition using Eigenfaces or Fisherfaces(作者:Shervin Emami) 本章讲解了使用特征脸(Eigenfaces)或Fisherfaces进行人脸识别的原理和技术细节。 1. **特征脸方法**:通过主成分分析(PCA)提取特征。 2. **Fisherfaces方法**:通过线性判别分析(LDA)进行特征选择。 3. **分类器训练与测试**:构建分类器并进行性能评估。 ##### 第九章:Developing Fluid Wall using the Microsoft Kinect(作者:Naureen Mahmood) 本章介绍了如何利用微软Kinect传感器开发交互式流体墙项目,这是一种创新的互动艺术形式。 1. **深度图像获取**:利用Kinect获取深度信息。 2. **手势识别**:分析用户的手势动作。 3. **互动反馈**:根据用户输入产生相应的视觉效果。 #### 结语 《Master OpenCV with Practical Computer Vision Projects》这本书涵盖了计算机视觉领域的多个方面,不仅提供了理论知识,更重要的是给出了丰富的实践案例。对于希望深入了解并应用OpenCV进行计算机视觉项目的开发者而言,它是一本非常有价值的参考书。




























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