OpenCV轻松入门：面向Python - (EPUB全文下载)

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书籍内容：

OpenCV轻松入门：面向Python
第1章 OpenCV入门
第2章 图像处理基础
第3章 图像运算
第4章 色彩空间类型转换
第5章 几何变换
第6章 阈值处理
第7章 图像平滑处理
第8章 形态学操作
第9章 图像梯度
第10章 Canny边缘检测
第11章 图像金字塔
第12章 图像轮廓
第13章 直方图处理
第14章 傅里叶变换
第15章 模板匹配
第16章 霍夫变换
第17章 图像分割与提取
第18章 视频处理
第19章 绘图及交互
第20章 K近邻算法
第21章 支持向量机
第22章 K均值聚类
第23章 人脸识别
参考文献
附录A 范例
第1章 OpenCV入门
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，1999年由英特尔的Gary Bradski启动。Bradski在访学过程中注意到，在很多优秀大学的实验室中，都有非常完备的内部公开的计算机视觉接口。这些接口从一届学生传到另一届学生，对于刚入门的新人来说，使用这些接口比重复造轮子方便多了。这些接口可以让他们在之前的基础上更有效地开展工作。OpenCV正是基于为计算机视觉提供通用接口这一目标而被策划的。
由于要使用计算机视觉库，用户对处理器（CPU）的要求提升了，他们希望购买更快的处理器，这无疑会增加英特尔的产品销量和收入。这也许就解释了为什么OpenCV是由硬件厂商而非软件厂商开发的。当然，随着OpenCV项目的开源，目前其已经得到了基金会的支持，很大一部分研究主力也转移到了英特尔之外，越来越多的用户为OpenCV做出了贡献。
OpenCV库由C和C++语言编写，涵盖计算机视觉各个领域内的500多个函数，可以在多种操作系统上运行。它旨在提供一个简洁而又高效的接口，从而帮助开发人员快速地构建视觉应用。
OpenCV更像一个黑盒，让我们专注于视觉应用的开发，而不必过多关注基础图像处理的具体细节。就像PhotoShop一样，我们可以方便地使用它进行图像处理，我们只需要专注于图像处理本身，而不需要掌握复杂的图像处理算法的具体实现细节。
本章将介绍OpenCV的具体配置过程及基础使用方法。
1.1 如何使用
Python的开发环境有很多种，在实际开发时我们可以根据需要选择一种适合自己的。在本书中，我们选择使用Anaconda作为开发环境。本节简单介绍如何配置环境，来实现在Anaconda下使用基于Python语言的OpenCV库。
1.Python的配置
在本书中，我们使用的是Python 3版本。虽然Python 2和Python 3有很多相同之处，以至于Python 2的读者也可以使用本书，但还是要说明一下，本书直接面向的版本是Python 3。
可以在Python的官网上（https://www.python.org/downloads/）下载Python 3的解释器。在该网页顶部已经指出了最新的版本，例如“Download Python 3.7.0”就表示当前（2018年10月9日）的最新版本是Python 3.7.0，单击“Download Python 3.7.0”，就会开始下载解释器软件。
如果想安装其他版本，可以向下拖动鼠标，你将看到一个滚动页面，其中显示了一个列表集，其中列出了不同的安装包，具体选择哪种安装包依赖于两个因素：
● 操作系统，例如Windows、macOS、Linux等。
● 处理器位数，例如32位或者64位。
根据自己的计算机配置，在列表集中选择对应的安装包下载。
下载完成后，按照提示步骤完成安装即可。
2.Anaconda的配置
可以在Anaconda的官网上（https://www.anaconda.com/download/）下载Anaconda。在下载页顶部指出了当前的最新版本。
如果想安装其他版本，可以在下载页内根据实际情况选择。具体选择哪种安装包依赖于三个因素：
● Python的版本，例如Python 2.7或者Python 3.7等。
● 操作系统，例如Windows、macOS、Linux等。
● 处理器位数，例如32位或者64位。
根据自己的环境配置，在下载页中选择对应的安装包下载。
下载完成后，按照提示步骤完成安装即可。
3.OpenCV的配置
可以从官网下载OpenCV的安装包，编译后使用；也可以直接使用第三方提供的预编译包安装。
在本书中，我们选择由 PyPI 提供的 OpenCV 安装包，可以在 https://pypi.org/project/opencv-python/上面下载最新的基于Python的OpenCV库。同样，下载页顶部指出了当前的最新版本。
如果想安装其他版本，可以在Download files栏目内根据实际情况选择。具体选择哪种安装包依赖于三个因素：
● Python的版本，例如Python 2.7或者Python 3.7等。
● 操作系统，例如Windows、macOS、Linux等。
● 处理器位数，例如32位或者64位。
完成下载后，在Anaconda Prompt内使用pip install完整路径文件名完成安装。例如，假设文件存储在D:\anaconda\Lib目录下面，则要使用的语句为：
>>pip install D:\anaconda\Lib\opencv_python-3.4.3.18-cp37-cp37m-win_amd64.whl
安装完成后，可以在Anaconda Prompt内使用conda list语句查看安装是否成功。如果安装成功，就会显示安装成功的OpenCV库及对应的版本等信息。需要注意，不同安装包的名称及版本号可能略有差异。例如，图1-1中的包列表显示了系统内配置了OpenCV其他版本的情况，该图说明在当前系统内配置的是OpenCV 3.4.2版本。
图1-1 包列表
这里主要介绍了如何在Windows系统下对环境进行配置，如果需要配置其他操作系统下的环境，请参考官网的具体介绍。
1.2 图像处理基本操作
在图像处理过程中，读取图像、显 ............

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