《OpenCV图像处理》源代码

本书深入浅出地阐述和论证了图像处理理论、方法和技术，探讨了图像增强和校正、加速图像处理等新专题。在介绍OpenCV基础知识之后，讲述了图像处理的主干内容。全书共分为7章，全面系统地讲述了图像处理领域中的核心内容，包括：构建图像处理的工具、图像的增强、图像校正、形态学运算、图像金字塔、几何变换、颜色空间、颜色变换、视频稳定性、图像拼接、图像合成、计算摄影学、加速图像处理等。为了便于学习与实践，本书提供了示例算法的编码实现，也向读者全面详尽地介绍了基于OpenCV进行图像处理编程的技术和方法。
本书可用作图像处理研究的科技人员、研发人员和在其应用中以图像处理作为工具的实践工程师的参考。同样，适合于计算机、通信和自动化等相关专业的本科生、研究生以及工作在图像处理和识别领域一线的广大工程技术人员阅读。

图像作为人类感知世界的视觉基础，是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。图像处理就是利用计算机对图像信息进行加工以满足人的视觉心理或者应用需求的行为，图像信息实质上是一段能够被计算机还原、显示和输出为一幅图像的数字码。
图像处理技术可以帮助人们更客观、更准确地认识世界，人的视觉系统可以帮助人类从外界获取3/4以上的信息，而图像、图形又是所有视觉信息的载体，尽管人眼的鉴别力很高，可以识别上千种颜色，但很多情况下，图像对于人眼来说是模糊的，甚至是不可见的。图像增强技术可以使模糊甚至不可见的图像变得清晰明亮；通过图像处理中的模式识别技术，可以将人眼无法识别的图像进行分类处理。

图像处理是信号处理中一个非常重要的领域，涉及的理论知识众多。仅仅通过理论讲解很难帮助读者掌握图像处理的基本原理，也不能帮助读者得到直观的认识，因此本书与OpenCV编程实践相结合。在Visual C++中引入OpenCV大大降低了开发强度，如果读者对图像处理原理已经比较了解，那么完全可以在Visual C++中结合OpenCV 进行编程开发。

本书是依据作者近几年研究过程中重要的基础部分编写的，书中主要介绍图像处理的基础方法，其中不仅包括经典方法，而且包括近几年在研究中所提出的方法。作者深入浅出地阐述和论证了图像处理中共性的和基础性的知识，以及有关前端的处理理论、方法和技术，探讨了图像增强和恢复、图像分析等新专题，并包括了形象地说明本书理论内容的交互计算机显示图像示例及基于OpenCV的图像处理编程示例。某些章节介绍的内容既可以作为独立的技术产生用户所需的输出，满足用户需求，也可以作为对后续的某些信息进行处理的预处理。
在介绍完OpenCV编程基础知识之后，本书讲述了图像处理的主干内容。全书共分为7章，全面系统地讲述了图像处理领域中的核心内容，包括：构建图像处理工具、图像增强、图像校正、形态学运算、图像金字塔、几何变换、颜色空间、颜色变换、视频稳定性、图像拼接、图像合成、计算摄影学、加速图像处理等。为便于学习与实践，本书提供了示例算法的编码实现，详尽地介绍了基于OpenCV进行图像处理编程的技术和方法。

全书结构紧凑，内容深入浅出，讲解以及编程实例图文并茂，可作为图像处理方面科技人员、研发人员及在应用中以图像处理作为工具的实践工程师的参考手册。本书同样适合计算机、通信和自动化等相关专业的本科生、研究生阅读。
为了能够更准确地翻译本书，我们查阅了很多有关图像处理和OpenCV等内容的中英文资料。本书从翻译到审校直至最终成稿历时4个多月，限于译校者水平所限，译文中不当之处，恳请读者批评指正。
本书是重庆邮电大学刘冰老师在重庆大学攻读博士学位期间，与博士生导师朱征宇教授共同合作完成的一部译著。刘冰翻译完本书，朱征宇教授对全书进行了译校和审定。在翻译过程中，重庆大学的张瑞、洪晓璐、夏书银、王想等博士也提出了宝贵的意见并参与了部分章节的审校工作。最后还要感谢机械工业出版社各位认真审校的编辑，是他们的严格要求才让本书得以高质量出版。

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目录

• 译者序
• 作者简介
• 审校者简介
• 前言
• 第1章处理图像文件和视频文件1
• 1.1OpenCV介绍1
• 1.2下载和安装OpenCV2
• 1.2.1获取编译器和设置CMake4
• 1.2.2使用CMake配置OpenCV4
• 1.2.3库的编译和安装7
• 1.3OpenCV的结构7
• 1.4使用OpenCV创建用户项目9
• 1.4.1库的一般使用方法9
• 1.4.2开发新项目的工具10
• 1.4.3使用Qt生成器创建OpenCV C++程序11
• 1.5读取和写入图像文件13
• 1.5.1基本API概念13
• 1.5.2支持图像文件的格式15
• 1.5.3示例代码16
• 1.6读取和写入视频文件20
• 1.7用户交互工具22
• 1.7.1滑动条24
• 1.7.2鼠标交互25
• 1.7.3按钮26
• 1.7.4文本绘制与显示27
• 1.8小结29
• 第2章构建图像处理工具30
• 2.1基本数据类型30
• 2.2像素级访问33
• 2.3测量时间34
• 2.4图像的常用操作34
• 2.5算术运算35
• 2.6数据持久化39
• 2.7直方图40
• 2.7.1ColourImageEqualizeHist示例代码42
• 2.7.2ColourImageComparison示例代码46
• 2.8小结50
• 第3章校正和增强图像51
• 3.1图像滤波51
• 3.1.1平滑52
• 3.1.2锐化55
• 3.1.3图像金字塔58
• 3.2形态学运算61
• 3.3查找表64
• 3.4几何变换66
• 3.4.1仿射变换67
• 3.4.2透视变换74
• 3.5图像修复78
• 3.6去噪82
• 3.7小结85
• 第4章处理颜色86
• 4.1颜色空间86
• 4.2基于颜色空间的分割105
• 4.2.1HSV分割106
• 4.2.2YCrCb分割107
• 4.3颜色变换109
• 4.4小结111
• 第5章视频图像处理112
• 5.1视频稳定性112
• 5.2超分辨率120
• 5.3拼接127
• 5.4小结140
• 第6章计算摄影学141
• 6.1高动态范围成像141
• 6.1.1创建HDR图像144
• 6.1.2色调映射147
• 6.1.3对准149
• 6.1.4曝光合成149
• 6.2无缝合成150
• 6.3脱色152
• 6.4非真实感图像渲染153
• 6.5小结156
• 第7章加速图像处理157
• 7.1安装带OpenCL的OpenCV159
• 7.1.1安装带OpenCL的OpenCV的一种快速方法163
• 7.1.2检查GPU的使用情况163
• 7.2加速你自己的函数164
• 7.2.1检查你的OpenCL164
• 7.2.2第一个基于GPU的程序166
• 7.2.3实时处理169
• 7.3小结173