Python+OpenCV入门计算机视觉实战项目52讲 v1.0是一本极具实用价值的电子文档，它通过52个经典视觉实战项目，引导读者在实际操作中轻松掌握OpenCV的使用方法，并逐步精通计算机视觉领域，书中几乎所有项目都提供了源码，使读者在动手实践中有效避免纸上谈兵的困扰，本手册分为几个主要部分，首先介绍了OpenCV自带的基本函数，然后通过各种实战项目展示了OpenCV在实际场景中的强大应用能力，这些项目包括图像融合、显著图绘制、条形码区域分割、路面质量检测、深蹲检测器、超分辨率处理、全景拼接、图像增强、背景去除、运动检测器等，涉及图像处理、物体检测、深度学习等多方面，特别值得一提的是，与深度学习结合的部分，如超分辨率处理、人脸检测、运动检测等大大拓展了OpenCV的应用领域，这些项目通过详细步骤和代码示例，帮助读者从基础入门到进阶提升，适合对计算机视觉感兴趣的初学者和有一定基础的开发者，书中的内容并不局限于一成不变，未来还将逐步更新和完善，带来更多新颖的项目和方法。
Python+OpenCV入门计算机视觉实战项目52讲是介绍52个基于Python+ OpenCV实现的经典视觉实战项目，以练代学，轻松掌握OpenCV使用方法、精通计算机视觉，几乎所有项目都提供源码。提供项目实现的源码，拒绝纸上谈兵。本书目前是第一版，书中内容会逐渐更新和完善，后续会更新更多内容。
本手册中主要涉及以下几部分，首先是对 OpenCV 中自带的基本函数进行介绍。其次是 OpenCV的实战项目，一方面是基于实际项目利用 OpenCV 实现特定对象的检测，例如车道线检测、路面的坑洼检测、等；另一方面是基于 OpenCV 实现图像增强，例如利用 OpenCV 消除运动所引起的图像模糊、去除阴影影响等。最后是 OpenCV 与深度学习等其他相结合实现图像分割、人脸检测、人脸跟踪、运动检测等难度较大的问题。
内容
- 第-部分(源码在文章种):
- 1.基于OpenCV的图像融合
- 2.基于OpenCV的显著图绘制
- 3.基于OpenCV的图像翻转和镜像
- 4.基于OpenCV的条形码区域分割
- 5.基于OpenCV的实用图像处理操作
- 6.基于OpenCV的路面质量检测
- 7.基于OpenCV修复表格缺失的轮廓
- 8.基于OpenCV和Tensorflow的深蹲检测器
- 9.利用OpenCV实现基于深度学习的超分辨率处理
- 10.使用OpenCV在Python中访问IP摄像头
- 11.使用OpenCV检测坑洼
- 12.使用OpenCV进行图像全景拼接
- 13.使用OpenCV进行颜色分割
- 14.使用OpenCV实现图像覆盖
- 15.使用OpenCV实现图像增强
- 16.使用OpenCV自动去除背景色
- 17.使用OpenCV构建运动检测器(Translate)
- 第二部分(源码在Github上): .
- 18.基于OpenCV的图像阴影去除
- 19.基于OpenCV的车辆变道检测
- 20.基于OpenCV的多位数检测器
- 21.基于OpenCV的焊件缺陷检测
- 22.基于OpenCV的人脸追踪
- 23.基于OpenCV的人员剔除
- 24.基于OpenCV的实时睡意检测系统
- 25.基于OpenCV的实时停车地点查找
- 26.基于OpenCV的图像强度操作
- 27.基于OpenCV的网络实时视频流传输
- 28.基于OpenCV的位姿估计
- 29.基于OpenCV的直方图匹配
- 30.基于OpenCV的阈值车道标记
- 31.基于OpenCV建立视差图像
- 32.使用OpenCV预处理神经网络中的面部图像
- 33.使用OpenCV实现车道线检测
- 34.基于Python进行相机校准
- 35.基于OpenCV的车牌识别
- 36.基于OpenCV的情绪检测
- 37.基于OpenCV的表格文本内容提取
- 38.基于OpenCV的实时面部识别
- 39.基于OpenCV的图像卡通化
- 40.基于python和OpenCV构建智能停车系统
- 41.基于深度学习OpenCV与python进行字符识别
- 42.基于自适应显着性的图像分割
- 43.使用OpenCV对运动员的姿势进行检测
- 44.使用OpenCV实现道路车辆计数
- 45.使用OpenCV实现哈哈镜效果
- 46.使用OpenCV为视频中美女加上眼线
- 47.使用Python, Keras 和OpenCV进行实时面部检测
- 48.使用TensorFlow和OpenCV实现口罩检测
- 49.使用TensorFlow+OpenCV的社交距离检测器
- 50.使用深度学习和OpenCV的早期火灾检测系统
- 51.用OpenCV实现猜词游戏
- 52.基于OpenCV的图像分割
