OpenCV4.4.0入门系列教程索引目录

介绍

• lena介绍
• 计算机视觉介绍
• 二值图像介绍
• 伪彩色与颜色表
• 图解卡尔曼滤波工作原理（翻译）
• 前景与背景介绍
• 特征检测与特征匹配
• 图像噪声
• 卷积基本原理
• 积分图像介绍

准备

• 0 前言
• 1 参考资料
• 2 模块介绍
• 3 编译源码
• 测试1：显示图片

基础

• 4 常用：Point()
• 5 常用：Rect()
• 6 常用：Size()
• 7 常用：RNG()
• 8 常用：Mat()
• 9 常用：imread()/imshow()/imwrite()
• 10 常用：颜色空间
• 11 常用：时间计数getTickCount()
• 12 常用：键盘输入waitKey()
• 13 视频文件(摄像头)读取与显示
• 14 单窗口显示多幅图像
• 15 像素：读写操作
• 16 像素：算术操作
• 17 像素：逻辑操作
• 18 像素：归一化
• 测试2：图像插值实现缩放
• 19 图像的数学操作bitwise（和差积）
• 20 图像掩膜mask

界面操作

• 21 滑动栏
• 22 鼠标操作
• 23 Qt格式按钮
• 24 OpenGL纹理贴图
• 25 OpenCL

图像处理

• 26 图像二值化之全局阈值与局部阈值
• 27 二值图像的基本阈值操作
• 28 阈值算法
• 29 图像形态学：膨胀与腐蚀
• 30 图像形态学：开与闭操作
• 31 图像形态学：顶帽操作和黑帽操作
• 测试3：腐蚀膨胀开闭顶帽黑帽综合操作
• 32 图像形态学：图像梯度
• 33 图像形态学：击中击不中
• 测试4：简单字符切割
• 34 图像查找表（LUT）
• 35 图像通道合并与分离
• 36 图像通道混合
• 37 图像混合
• 38 仿射变换
• 39 线性变换
• 40 DFT(离散傅利叶变换)
• 41 Gamma变换
• 42 极坐标变换
• 43 对数变换
• 44 距离变换
• 45 透视变换
• 测试5：旋转文本图像矫正
• 46 copyMakeBorder
• 47 线性滤波
• 48 非线性滤波
• 49 USM锐化
• 50 拉普拉斯锐化
• 51 kalman滤波
• 52 filter2D（图像掩码与滤波）
• 53 图像噪声：添加噪声
• 54 图像绘制(文字)
• 55 视频文字显示
• 56 使用plot2d绘制折线图
• 测试6：绘图综合测试
• 57 图像卷积(高斯、中值、均值)
• 58 漫水算法
• 59 图像去水印与修复
• 60 重映射
• 61 边缘检测
• 62 霍夫变换
• 颜色圆检测
• 图像缩放
• Grabcut图像分割
• 分水岭分割
• 最大熵阈值分割
• 图像积分图算法
• 图像均值漂移分割（meanshift）

文件

• 文件：XML读写
• 文件：YAML读写

直方图

• 图像直方图
• 图像直方图均衡化
• 图像直方图动态调整参数均衡化
• 图像直方图比较
• 直方图匹配
• 直方图变换-查找
• 直方图变换-累计
• 图像直方图反向投影
• 图像直方图HS-histogram
• 自定义直方图
• 强度变换

轮廓处理

• 图像连通组件分析（中心位置、外接矩形）
• 图像轮廓发现
• 寻找最小包围矩形
• 寻找最大内接圆
• 寻找轮廓综合测试
• 图像距(几何矩、中心矩、hu矩)
• 查找和绘制图像轮廓矩
• 用几何矩计算轮廓中心与横纵比过滤
• Hu矩实现轮廓匹配
• 轮廓拟合(直线/圆与椭圆)
• 凸包与手势检测
• 缺陷检测
• 车道线检测
• 测试：工业刀片缺陷检测

角点检测

• 角点检测
• 形态学滤波实现角点检测
• Harris角点检测
• shi-tomas角点检测
• 亚像素级别角点检测
• moravec角点检测

对象检测

• 图像特征与特征描述子
• 模板匹配
• 基于描述子匹配的已知对象定位
• FLANN特征点匹配
• SIFT特征检测与匹配
• SURF特征点检测
• SURF特征检测及匹配
• FLANN+SURF关键点描述与匹配
• BRIEF特征描述子匹配
• ORB FAST特征关键点检测
• AKAZE特征与描述子
• Brisk特征提取与描述子匹配
• 特征综合
• HOG特征与行人检测
• HOG特征描述子—多尺度检测
• HOG特征描述子—提取描述子
• HOG特征计算
• HOG特征描述子—使用描述子特征生成样本数据
• HOG特征描述子—使用HOG进行对象检测
• goodFeaturesToTrack
• 关键点检测—GFTTDetector
• Retina特征点检测
• SimpleBlobDetector
• 对象检测与对象跟踪
• HAAR级联检测器使用
• LBP特征介绍与计算
• 人脸检测
• 直线检测
• LSD快速线检测
• 二维码检测
• 测试：二维码检测与识别
• 使用Optical Flow进行动作预测
• Farneback算法的Optical Flow跟踪
• Lucas-Kanade算法的Optical Flow跟踪
• KMeans数据分类
• KMeans图像分割
• KMeans图像分割—背景替换
• KMeans图像分割—主色彩提取
• SVM线性分类器介绍
• SVM简单效果显示
• SVM+MNIST训练与测试
• 测试：基于HOG+SVM的自定义对象检测
• KNN算法介绍
• KNN算法应用
• KNN算法与手写数字识别
• 决策树算法介绍与使用
• 案例-决策树算法与手写数字识别

深度神经网络

• 获取网络各层信息
• 使用图像分类模型实现图像分类
• DNN模块的模型运行设置目标设备与计算后台
• 调用openpose姿态与手势评估模型
• YOLOv3(tiny)对象检测网络运行
• yolov3目标实时检测
• ENet图像分割
• 图像快速风格化
• 解析模型网络输出的各种结果
• 基于预训练模型的人脸检测与性别年龄预测
• HDR图像生成
• 图像拼接
• 帧差图absdiff
• 实时直方图显示
• 直方图反向投影
• 识别与跟踪视频中的特定颜色对象
• 背景前景提取
• 前景背景分割
• 背景分割
• 高斯背景建模
• KNN背景建模
• GMG背景建模
• 绿幕抠图
• kalman跟踪
• TLD单目标跟踪
• 移动对象的KLT光流跟踪算法
• 基于帧差法实现移动对象分析
• 基于均值迁移的对象移动分析
• 基于连续自适应均值迁移的对象移动分析
• 对象移动轨迹绘制
• 基于颜色的对象跟踪
• 视频快速角点检测
• 视频稳像
• 视频插帧
• FB稠密光流分析
• 运动目标检测

其他

• 计算图像hash值
• 超分辨率
• OpenCV参考书合集

参考资料

• [1] OpenCV3编程入门 毛星云.代码：https://github.com/QianMo/OpenCV3-Intro-Book-Src.git
• [2] OpenCV图像处理编程实例 朱伟.代码：http://www.broadview.com.cn/book/3710
• [3] 机器学习：使用OpenCV和Python进行智能图像处理
• [4] OpenCV机器学习
• [5] https://github.com/MasteringOpenCV/code
• [6] OpenCV 3和Qt5计算机视觉应用开发
• [7] OpenCV实例精解
• [8] 深入理解OpenCV：实用计算机视觉项目解析（原书第3版）
• [9] 计算机视觉算法：基于OpenCV的计算机应用开发
• [10] cv1-syllabus.pdf
• [11] cv2-syllabus.pdf

赞赏

微信赞赏支付宝赞赏