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OpenCV4计算机视觉项目实战
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12.2.2 卷积神经网络

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2023-09-04 22:18:58
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  • 前言
  • 作者简介
  • 审校者简介
  • 第1章 OpenCV入门
    • 1.1 了解人类视觉系统
    • 1.2 人类如何理解图像内容
    • 1.3 你能用OpenCV做什么
      • 1.3.1 内置数据结构和输入/输出
      • 1.3.2 图像处理操作
      • 1.3.3 GUI
      • 1.3.4 视频分析
      • 1.3.5 3D重建
      • 1.3.6 特征提取
      • 1.3.7 对象检测
      • 1.3.8 机器学习
      • 1.3.9 计算摄影
      • 1.3.10 形状分析
      • 1.3.11 光流算法
      • 1.3.12 人脸和对象识别
      • 1.3.13 表面匹配
      • 1.3.14 文本检测和识别
      • 1.3.15 深度学习
    • 1.4 安装OpenCV
      • 1.4.2 Mac OS X
      • 1.4.3 Linux
    • 1.5 总结
  • 第2章 OpenCV基础知识导论
    • 2.1 技术要求
    • 2.2 基本CMake配置文件
    • 2.3 创建一个库
    • 2.4 管理依赖项
    • 2.5 让脚本更复杂
    • 2.6 图像和矩阵
    • 2.7 读/写图像
    • 2.8 读取视频和摄像头
    • 2.9 其他基本对象类型
      • 2.9.1 Vec对象类型
      • 2.9.2 Scalar对象类型
      • 2.9.3 Point对象类型
      • 2.9.4 Size对象类型
      • 2.9.5 Rect对象类型
      • 2.9.6 RotatedRect对象类型
    • 2.10 基本矩阵运算
    • 2.11 基本数据存储
    • 2.12 总结
  • 第3章 学习图形用户界面
    • 3.1 技术要求
    • 3.2 OpenCV用户界面介绍
    • 3.3 OpenCV的基本图形用户界面
    • 3.4 Qt图形用户界面
    • 3.5 OpenGL支持
    • 3.6 总结
  • 第4章 深入研究直方图和滤波器
    • 4.1 技术要求
    • 4.2 生成CMake脚本文件
    • 4.3 创建图形用户界面
    • 4.4 绘制直方图
    • 4.5 图像颜色均衡
    • 4.6 Lomography效果
    • 4.7 卡通效果
    • 4.8 总结
  • 第5章 自动光学检查、对象分割和检测
    • 5.1 技术要求
    • 5.2 隔离场景中的对象
    • 5.3 为AOI创建应用程序
    • 5.4 预处理输入图像
      • 5.4.1 噪声消除
      • 5.4.2 用光模式移除背景进行分割
      • 5.4.3 阈值
    • 5.5 分割输入图像
      • 5.5.1 连通组件算法
      • 5.5.2 findContours算法
    • 5.6 总结
  • 第6章 学习对象分类
    • 6.1 技术要求
    • 6.2 机器学习概念介绍
    • 6.3 计算机视觉和机器学习工作流程
    • 6.4 自动对象检查分类示例
      • 6.4.1 特征提取
      • 6.4.2 训练SVM模型
      • 6.4.3 输入图像预测
    • 6.5 总结
  • 第7章 检测面部部位与覆盖面具
    • 7.1 技术要求
    • 7.2 了解Haar级联
    • 7.3 什么是积分图像
    • 7.4 在实时视频中覆盖面具
    • 7.5 戴上太阳镜
    • 7.6 跟踪鼻子、嘴巴和耳朵
    • 7.7 总结
  • 第8章 视频监控、背景建模和形态学操作
    • 8.1 技术要求
    • 8.2 理解背景减除
    • 8.3 直接的背景减除
    • 8.4 帧差分
    • 8.5 高斯混合方法
    • 8.6 形态学图像处理
    • 8.7 使形状变细
    • 8.8 使形状变粗
    • 8.9 其他形态运算符
      • 8.9.2 形态闭合
      • 8.9.3 绘制边界
      • 8.9.4 礼帽变换
      • 8.9.5 黑帽变换
    • 8.10 总结
  • 第9章 学习对象跟踪
    • 9.1 技术要求
    • 9.2 跟踪特定颜色的对象
    • 9.3 构建交互式对象跟踪器
    • 9.4 用Harris角点检测器检测点
    • 9.5 用于跟踪的好特征
    • 9.6 基于特征的跟踪
      • 9.6.1 Lucas-Kanade方法
      • 9.6.2 Farneback算法
    • 9.7 总结
  • 第10章 开发用于文本识别的分割算法
    • 10.1 技术要求
    • 10.2 光学字符识别介绍
    • 10.3 预处理阶段
      • 10.3.1 对图像进行阈值处理
      • 10.3.2 文本分割
    • 10.4 在你的操作系统上安装Tesseract OCR
      • 10.4.1 在Windows上安装Tesseract
      • 10.4.2 在Mac上安装Tesseract
    • 10.5 使用Tesseract OCR库
    • 10.6 总结
  • 第11章 用Tesseract进行文本识别
    • 11.1 技术要求
    • 11.2 文本API的工作原理
      • 11.2.1 场景检测问题
      • 11.2.2 极值区域
      • 11.2.3 极值区域过滤
    • 11.3 使用文本API
      • 11.3.2 文本提取
      • 11.3.3 文本识别
    • 11.4 总结
  • 第12章 使用OpenCV进行深度学习
    • 12.1 技术要求
    • 12.2 深度学习简介
      • 12.2.1 什么是神经网络，我们如何从数据中学习
      • 12.2.2 卷积神经网络
    • 12.3 OpenCV中的深度学习
    • 12.4 YOLO用于实时对象检测
      • 12.4.1 YOLO v3深度学习模型架构
      • 12.4.2 YOLO数据集、词汇表和模型
      • 12.4.3 将YOLO导入OpenCV
    • 12.5 用SSD进行人脸检测
      • 12.5.2 将SSD人脸检测导入OpenCV
    • 12.6 总结
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