ok OpenCV-Python官方教程中文版

为什么翻译此书？段力辉2014年2月16日1为什么使用PythonPython作为一种高效简洁的直译式语言非常适合我们用来解决日常工作的问题。而且它简单易学，初学者几个小时就可以基本入门。再加上Numpy和matplotlib这两个翅膀，Python对数据分析的能力不逊于Matlab。Python还被称为是胶水语言，有很多软件都提供了Python接口。尤其是在linux下，可以使用Python将不同的软件组成一个工作流，发挥每一个软件自己最大的优势从而完成一个复杂的任务。比如我们可以使用Mysql存储数据，使用R分析数据，使用matplotlib展示数据，使用OpenGL进行3D建模，使用Qt构建漂亮的GUI。而Python可以将他们联合在一起构建一个强大的工作流。2为什么使用Python-OpenCV虽然python很强大，而且也有自己的图像处理库PIL，但是相对于OpenCV来讲，它还是弱小很多。跟很多开源软件一样OpenCV也提供了完善的python接口，非常便于调用。OpenCV的稳定版是2.4.8，最新版是3.0，包含了超过2500个算法和函数，几乎任何一个能想到的成熟算法都可以通过调用OpenCV的函数来实现，超级方便。3为什么是这本书但是非常可惜关于在Python下使用OpenCV的书，除了这本在线教程之外，仅有一个100多页的书opencvcomputervisionwithpython（本1书虽然挺好的，但是不够全面，不能让读者完全了解opencv的现状）。而我翻译的这本书是来源于OpenCV的官方文档，内容全面，对各种的算法的描述简单易懂，而且不拘泥于长篇大论的数学推导，非常适合想使用OpenCV解决实际问题的人，对他们来说具体的数学原理并不重要，重要是能解决实际问题。在国内这本书可以说是第一本Python_OpenCV的译作。4本书的时效性本书的编写时针对最新的OpenCV3.0的，本版本还没有正式发布（但很稳定），其中的内容页非常新，甚至用到了2012年才提出的算法。因此本书的时效性上应该是没有问题的。5本书的目标读者本书针的读者是高校学生，科研工作者，图像处理爱好者。对于这些人群，他们往往是带着具体的问题，在苦苦寻找解决方案。为了一个小问题就让他们去学习C++这么深奥的语言几乎是不可能的。而Python的悄然兴起给他们带来的希望，如果说C++是tex的话，那Python的易用性相当于word。他们可以很快的看懂本书的所有代码，并可以学着使用它们来解决自己的问题，同时也能拓展自己的视野。别人经常说Python不够快，但是对于上面的这些读者，我相信这不是问题，现在我们日常使用的PC机已经无比强大了，而且绝大多数情况下不会用到实时处理，更不会在嵌入式设备上使用。因此这不是问题。OpenCV-Python段力辉2014年1月30日1目录I走进OpenCV101关于OpenCV-Python教程102在Windows上安装OpenCV-Python113在Fedora上安装OpenCV-Python12IIOpenCV中的Gui特性134图片134.1读入图像..............................134.2显示图像..............................144.3保存图像..............................154.4总结一下..............................155视频185.1用摄像头捕获视频.........................185.2从文件中播放视频.........................195.3保存视频..............................216OpenCV中的绘图函数246.1画线................................246.2画矩形...............................246.3画圆................................256.4画椭圆...............................256.5画多边形..............................256.6在图片上添加文字.........................267把鼠标当画笔287.1简单演示..............................287.2高级一点的示例..........................298用滑动条做调色板328.1代码示例..............................32III核心操作3629图像的基础操作369.1获取并修改像素值.........................369.2获取图像属性............................389.3图像ROI..............................399.4拆分及合并图像通道........................409.5为图像扩边（填充）........................4110图像上的算术运算4310.1图像加法..............................4310.2图像混合..............................4310.3按位运算..............................4411程序性能检测及优化4711.1使用OpenCV检测程序效率...................4711.2OpenCV中的默认优化......................4811.3在IPython中检测程序效率...................4911.4更多IPython的魔法命令.....................5111.5效率优化技术............................5112OpenCV中的数学工具53IVOpenCV中的图像处理5413颜色空间转换5413.1转换颜色空间............................5413.2物体跟踪..............................5513.3怎样找到要跟踪对象的HSV值？.................5714几何变换5914.1扩展缩放..............................5914.2平移................................6014.3旋转................................6214.4仿射变换..............................6314.5透视变换..............................6415图像阈值6615.1简单阈值..............................6615.2自适应阈值.............................6815.3Otsu’s二值化...........................7015.4Otsu’s二值化是如何工作的？..................72316图像平滑7516.1平均................................7716.2高斯模糊..............................7816.3中值模糊..............................7916.4双边滤波..............................7917形态学转换8117.1腐蚀................................8117.2膨胀................................8217.3开运算...............................8317.4闭运算...............................8317.5形态学梯度.............................8317.6礼帽................................8417.7黑帽................................8417.8形态学操作之间的关系.......................8418图像梯度8718.1Sobel算子和Scharr算子....................8718.2Laplacian算子..........................8719Canny边缘检测9119.1原理................................9119.1.1噪声去除..........................9119.1.2计算图像梯度........................9119.1.3非极大值抑制........................9119.1.4滞后阈值..........................9219.2OpenCV中的Canny边界检测.................9220图像金字塔9420.1原理................................9420.2使用金字塔进行图像融合.....................9621OpenCV中的轮廓10121.1初识轮廓..............................10121.1.1什么是轮廓.........................10121.1.2怎样绘制轮廓........................10121.1.3轮廓的近似方法......................10221.2轮廓特征..............................10421.2.1矩..............................10421.2.2轮廓面积..........................10421.2.3轮廓周长..........................105421.2.4轮廓近似..........................10521.2.5凸包............................10621.2.6凸性检测..........................10721.2.7边界矩形..........................10721.2.8最小外接圆.........................10821.2.9椭圆拟合..........................10921.2.10直线拟合..........................10921.3轮廓的性质.............................11121.3.1长宽比...........................11121.3.2Extent...........................11121.3.3Solidity..........................11121.3.4EquivalentDiameter..................11221.3.5方向............................11221.3.6掩模和像素点........................11221.3.7最大值和最小值及它们的位置...............11321.3.8平均颜色及平均灰度....................11321.3.9极点............................11421.4轮廓：更多函