技术标签: Opencv-Python
24 模板匹配 155
24.1OpenCV 中的模板匹配 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 155
24.2多对象的模板匹配 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 158
25Hough 直线变换 160
25.1OpenCV 中的霍夫变换 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 161
25.2Probabilistic Hough Transform . . . . . . . . . . . . . . . . 163
26Hough 圆环变换 165
27 分水岭算法图像分割 168
27.1代码 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 168
28 使用 GrabCut 算法进行交互式前景提取 173
28.1演示 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 174
V 图像特征提取与描述 178
29 理解图像特征 178
29.1解释 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 178
30Harris 角点检测 181
30.1OpenCV 中的 Harris 角点检测 . . . . . . . . . . . . . . . . . 182
30.2亚像素级精确度的角点 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 184
31Shi-Tomasi 角点检测 & 适合于跟踪的图像特征 187
31.1代码 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 187
32 介绍 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) 190
33 介绍 SURF(Speeded-Up Robust Features) 195
33.1OpenCV 中的 SURF . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 197
34 角点检测的 FAST 算法 200
34.1使用 FAST 算法进行特征提取 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 200
34.2机器学习的角点检测器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 201
34.3非极大值抑制 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 202
34.4总结 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 202
34.5OpenCV 中 FAST 特征检测器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 202
35BRIEF(Binary Robust Independent Elementary Features) 205
35.1OpenCV 中的 BRIEF . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 205
36ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF) 207
36.1OpenCV 中的 ORB 算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 208
37 特征匹配 211
37.1Brute-Force 匹配的基础 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 211
37.2对 ORB 描述符进行蛮力匹配 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 212
37.3匹配器对象是什么? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 213
37.4对 SIFT 描述符进行蛮力匹配和比值测试 . . . . . . . . . . . . . 213
37.5FLANN 匹配器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 214
38 使用特征匹配和单应性查找对象 218
38.1基础 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 218
38.2代码 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 218
VI 视频分析 222
39Meanshift 和 和 Camshift 222
39.1Meanshift . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 222
39.2OpenCV 中的 Meanshift . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 223
39.3Camshift . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 225
39.4OpenCV 中的 Camshift . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 226
40 光流 231
40.1光流 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 231
40.2Lucas-Kanade 法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 232
40.3OpenCV 中的 Lucas-Kanade 光流 . . . . . . . . . . . . . . . 232
40.4OpenCV 中的稠密光流 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 235
41 背景减除 238
41.1基础 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 238
41.2BackgroundSubtractorMOG . . . . . . . . . . . . . . . . . 238
41.3BackgroundSubtractorMOG2 . . . . . . . . . . . . . . . . . 239
41.4BackgroundSubtractorGMG . . . . . . . . . . . . . . . . . 240
41.5结果 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 241
VII 摄像机标定和 3D 重构 243
42 摄像机标定 243
42.1基础 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 243
42.2代码 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 244
42.2.1设置 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 245
42.2.2标定 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 247
42.2.3畸变校正 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 247
42.3反向投影误差 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 249
43 姿势估计 250
43.1基础 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 250
43.1.1渲染一个立方体 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 252
44 对极几何(Epipolar Geometry ) 254
44.1基本概念 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 254
44.2代码 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 255
45 立体图像中的深度地图 259
45.1基础 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 259
45.2代码 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 259
VIII 机器学习 261
46K 近邻(k-Nearest Neighbour ) 261
46.1理解 K 近邻 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 261
46.1.1OpenCV 中的 kNN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 262
46.2使用 kNN 对手写数字 OCR . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 266
46.2.1手写数字的 OCR . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 266
46.2.2英文字母的 OCR . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 268
47 支持向量机 270
47.1理解 SVM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 270
47.1.1线性数据分割 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 270
47.1.2非线性数据分割 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 271
47.2使用 SVM 进行手写数据 OCR . . . . . . . . . . . . . . . . . . 273
48K 值聚类 277
48.1理解 K 值聚类 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 277
48.1.1T 恤大小问题 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 277
48.1.2它是如何工作的? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 278
48.2OpenCV 中的 K 值聚类 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 281
48.2.1理解函数的参数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 281
48.2.2仅有一个特征的数据 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 282
48.2.3颜色量化 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 286
IX 计算摄影学 288
49 图像去噪 288
49.1OpenCV 中的图像去噪 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 289
49.1.1cv2.fastNlMeansDenoisingColored() . . . . . . . . 290
49.1.2cv2.fastNlMeansDenoisingMulti() . . . . . . . . . . 290
50 图像修补 294
50.1基础 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 294
50.2代码 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 295
X 对象检测 297
51 使用 Haar 分类器进行面部检测 297
51.1基础 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 297
51.2OpenCV 中的 Haar 级联检测 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 299
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