OpenCV是一个基于(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。软件致力于真实世界的实时应用,通过优化的C代码的编写对其执行速度带来了可观的提升,并且可以通过购买Intel的IPP高性能多媒体函数库。
高动态范围成像
如今大多数数字图像和成像装置使用每通道8位,因此将装置的动态范围限制为两个数量级(实际上256个级别),而人眼可适应变化十个数量级的照明条件。当我们拍摄真实世界场景的照片时,明亮区域可能曝光过度,而暗区域可能曝光不足,因此我们无法使用单次曝光拍摄所有细节。HDR成像适用于每通道使用多达8位(通常为32位浮点值)的图像,允许更宽的动态范围
iOS应用程序开发与OpenCV 3使您能够将您的智能手机摄像头成为一个先进的摄影和计算机视觉工具。使用高度优化的OpenCV库,您将实时处理高分辨率图像。您将定位和分类对象,并创建其几何的模型。在开发照片和增强现实应用程序时,您将大致了解iOS框架和开发人员工具,以及对相机和图像API的更深入了解。
OpenCV 3.0计算机视觉与Java是一个实用的教程指南,解释计算机视觉的基本任务,同时专注于Java开发。本书将教你如何设置OpenCV for Java和使用图像处理的基本操作(如过滤和图像转换)处理矩阵。它还将帮助您学习如何使用哈尔级联跟踪面部,并检测前景和背景区域与Kinect设备的帮助。它甚至会给你洞察服务器端OpenCV。每章都有几个准备使用的项目。这些项目的功能可以在许多类中找到,这些类允许开发人员理解计算机视觉原理,并根据他们的需要快速扩展或定制项目。
OpenCV是一个着名的计算机视觉库,用于分析和转换大量的图像数据,甚至在实时和移动设备上。
本书重点介绍利用移动平台构建交互式和有用的应用程序。本书首先介绍OpenCV和Android,以及它们如何使用OpenCV的Java API进行交互。在了解如何构建更复杂的应用程序(如对象检测,图像拼接和面部检测)之前,您还将发现基本的图像处理技术,例如图像的侵蚀和扩张。随着您的进步,您将被介绍到OpenCV的机器学习框架,使您能够使您的应用程序更聪明。
这本书结束了一个简短的章节,涵盖了有用的Android提示和技巧,以及一些人们在构建应用程序时可能面临的常见错误和解决方案。到本书结束时,读者将获得更多的专业知识,为Android平台构建自己的OpenCV项目,并将OpenCV应用程序编程集成到现有项目中。
使用受欢迎的Swing GUI窗口小部件工具包,为面板,滚动窗格,单选按钮,滑块,窗口和鼠标交互创建功能强大的GUI
拉伸,收缩,扭曲和旋转图像,以及应用图像变换来找到边缘,线和圆,甚至使用离散傅里叶变换(DFT)
检测前景或背景区域,并使用Kinect设备处理深度图像
了解如何将计算机视觉功能添加到坚实的Java Web应用程序中,从而允许您上传照片并创建惊人的效果
跟踪面孔并应用混合现实效果,如向上传的照片添加虚拟帽子
过滤噪声图像,使用形态运算符,使用洪水填充和阈值图像的重要区域
打开和处理来自网络摄像头或视频文件的视频流
1、下载解压文件,找到"opencv-3.2.0-vc14.exe"解压到您的电脑目录中
2、如图所示,系统正在解压相关的程序,解压完成以后就可以使用了
加载图像和曝光时间
首先,我们从用户定义的文件夹加载输入图像和曝光时间。该文件夹应包含图像和list.txt - 包含文件名和反向曝光时间的文件。
对于我们的图像序列,列表如下:
估计相机响应
有必要知道很多HDR构建算法的相机响应函数(CRF)。我们使用校准算法之一来估计所有256个像素值的反CRF。
制作HDR图像
我们使用Debevec的加权方案来构建HDR图像,使用上一项中计算的响应。
Tonemap HDR图像
由于我们希望在常见的LDR显示上看到我们的结果,我们必须将HDR图像映射到8位范围,保留大多数细节。它是tonemapping方法的主要目标。我们使用带有双边滤波的tonemapper,并将2.2设置为伽马校正的值。
进行曝光融合
在我们不需要HDR图像时,有一种替代方法来合并曝光。这个过程称为曝光融合,并产生不需要伽马校正的LDR图像。它也不使用照片的曝光值。
写结果
现在是时候看看结果。请注意,HDR图像无法以常用图像格式之一存储,因此我们将其保存为Radiance图像(.hdr)。此外,所有HDR成像函数返回[0,1]范围内的结果,因此我们应该将结果乘以255。
了解使用OpenCV的图像处理
使用各种最先进的特征匹配算法(如SIFT,SURF和ORB)检测图像或视频中的特定对象
执行图像变换,如更改颜色,空间,调整大小,应用像高斯模糊等滤镜
使用手机相机与现实世界进行互动
在OpenCV Android编程中探索面部检测,对象检测和图像拼接
使用机器学习算法构建更智能的应用程序
通过了解数据在内部存储的方式,了解如何调试应用程序并创建最佳自定义算法
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