OpenCV2计算机视觉编程手册源码.zip

《OpenCV2计算机视觉编程手册》是一本深入探讨OpenCV库使用的权威书籍，由张静翻译成中文。这本书的源代码包含在名为"opencv-2-cookbook-src-master"的压缩包中，提供了丰富的示例和实践项目，帮助读者更好地理解和应用OpenCV库进行图像处理和计算机视觉任务。 OpenCV（开源计算机视觉库）是一个跨平台的库，它包含了众多计算机视觉和机器学习的功能，广泛应用于图像分析、识别、图像处理、视频分析等领域。OpenCV2是其第二个主要版本，相对于初版进行了大量的改进和功能增强。 源码中可能涵盖的知识点包括但不限于： 1. 图像读取与显示：使用`cv::imread()`函数加载图像，`cv::imshow()`展示图像，以及如何处理不同的图像格式。 2. 图像基本操作：如调整大小（`cv::resize()`）、裁剪（`cv::getRectSubPix()`）、旋转（`cv::warpAffine()`或`cv::warpPerspective()`）、平移（`cv::translate()`）等。 3. 图像颜色空间转换：如BGR到灰度（`cv::cvtColor()`）、BGR到HSV等，这些转换在特征提取和颜色分割中常见。 4. 图像滤波：包括高斯模糊（`cv::GaussianBlur()`）、中值滤波（`cv::medianBlur()`）、差分滤波（如Sobel、Prewitt等）等，用于去除噪声或边缘检测。 5. 特征检测：如角点检测（Harris角点、Shi-Tomasi角点）、尺度不变特征变换（SIFT、SURF）、快速特征检测（FAST）等，这些在目标识别和追踪中非常重要。 6. 目标检测：Haar级联分类器（用于人脸识别、行人检测等）、Adaboost算法、HOG描述符等，可以实现基于特征的物体检测。 7. 机器学习：包括支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等，用于分类和回归任务。 8. 视频处理：如使用`cv::VideoCapture`读取视频，`cv::VideoWriter`写入视频，以及帧间的图像处理。 9. 图像拼接与全景图创建：利用图像变换和优化算法实现多张图片的无缝拼接。 10. 图像分割：包括区域生长、阈值分割、GrabCut算法等，用于将图像分割为多个有意义的部分。 11. 图像描边膨胀与腐蚀：通过形态学操作（`cv::erode()`和`cv::dilate()`）改变图像边界，常用于噪声去除和对象轮廓提取。 12. 光流计算：使用`cv::calcOpticalFlowFarneback()`等方法计算连续帧之间的像素运动，用于运动分析和追踪。 通过阅读和运行这些源代码，你可以深入了解OpenCV的用法，提升计算机视觉编程能力，并能将其应用于实际项目中，解决各种图像处理和视觉识别问题。同时，书中对每个示例的解释有助于理解背后的理论和算法。