“图像处理”和“计算机视觉”课程是人工智能专业的必修课，是计算机、智能科学、电子信息、软件工程等专业的选修课。 OpenCV是一个开源的计算机视觉库，高效地实现了大量图像处理和计算机视觉算法。本书基于成熟的OpenCV库，采用Python语言，通过大量的实际应用案例，介绍图像处理和计算机视觉算法。书中的案例以最近几年的最新科研进展为主，如人脸识别、目标跟踪、二维码识别、手势识别等。读者通过这些实用案例可以快速透彻理解算法理论，同时提高将理论应用于实践的能力。 本书提供配套的源码，方便读者学习实践。本书可作为“图像处理”和“计算机视觉”课程的教材，适合图像处理领域的师生、从业人员、OpenCV初学者参考，也适合有一定Python语言基础的读者进阶学习。

第 1章　图像的基本操作 1
1．1　OpenCV简介 1
1．2　图像的基本操作 2
1．2．1　数字图像的表示 2
1．2．2　图像文件的读写与显示 3
1．2．3　视频文件的读写与显示 7
第 2章　图像的几何变换 11
2．1　缩放 11
2．2　翻转、旋转和平移 16
2．2．1　翻转 16
2．2．2　旋转 16
2．2．3　平移 17
2．3　仿射变换 18
2．4　单应性变换 25
第3章　图像滤波 28
3．1　什么是图像滤波 28
3．2　均值滤波 29
3．3　高斯滤波 32
3．4　中值滤波 34
3．5　双边滤波 36
3．6　自定义滤波 38
第4章　边缘检测 39
4．1　图像梯度 39
4．2　边缘检测算子 41
4．2．1　一阶微分算子 41
4．2．2　二阶微分算子 45
4．3　Canny边缘检测 47
第5章　特征提取与匹配 51
5．1　特征提取 51
5．1．1　SIFT 51
5．1．2　ORB 54
5．2　特征匹配 58
5．2．1　暴力匹配 58
5．2．2　FLANN 60
5．3　应用示例 61
第6章　人脸识别应用 65
6．1　人脸识别简介 65
6．2　人脸检测 66
6．3　人脸对齐 72
6．4　特征提取 73
6．5　人脸比对 75
6．6　人脸识别示例 75
第7章　目标跟踪应用 80
7．1　什么是目标跟踪 80
7．2　目标跟踪算法 81
7．2．1　MeanShift和CAMshift 81
7．2．2　Tracker类 85
7．2．3　DaSiamRPN 86
7．2．4　NanoTrack 90
第8章　文本识别应用 94
8．1　文本识别简介 94
8．2　文本检测 95
8．2．1　传统的文本检测 95
8．2．2　基于深度学习的文本检测 98
8．3　基于深度学习的文本识别 101
第9章　条形码与二维码识别应用 105
9．1　条形码简介 105
9．2　OpenCV中的条形码识别 106
9．2．1　条形码检测 107
9．2．2　条形码解码 110
9．2．3　条形码识别示例 111
9．3　二维码简介 112
9．4　OpenCV中的QR码识别 113
9．4．1　QR码的检测识别 114
9．4．2　QR码识别示例 116
第 10章　基于计算机视觉的机械臂应用 118
10．1　机械臂控制基本原理 118
10．2　应用：跟踪人脸的机械臂 123
10．3　应用：跟踪指定人脸的机械臂 127
10．4　应用：机械臂抓取物体 128
第 11章　手势识别应用 132
11．1　手掌检测 132
11．2　手关键点估计 135
11．3　应用：“石头-剪刀-布”人机大战 141
第 12章　3D相机及其应用 146
12．1　3D相机简介 146
12．2　3D相机数据的采集和显示 147
12．3　应用：人体分割 149
12．4　应用：人脸鉴伪 151