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opencv 求解释语句：((uchar*)(Img1->imageData + Img1->widthStep*pt.y))[pt.x]的具体含义如题.首先widthS/* 排列的图像行大小,以字节为单位 */能否用通俗点语言解释一下“排列的图像行大小”?然后是Img->imageData + Img->widthStep*pt.y,widthStep乘以y坐标加到imagedata里是什么意思；（uchar*）应该是强制类型转换吧?其次整体加完后,放在[pt.最后,整个语句起到的作用?opencv小菜鸟,请高手不吝赐教,答的好有加分
你应该是刚学opncv吧,widthstep是指图像每行所占的字节数,主要要和width区别,width是指每行所含的像素个数,但是一个像素也可能占一个字节,也可能占三个字节或者四个.imagedata是指向存储图像像素值数组的指针,内容是这个数组的首地址,pt.y指的是像素点的行坐标,所以Img->imageData + Img->widthStep*pt.y便是该像素点所在行的首地址,然后再加上该像素点所在的列,即pt.x,就得到了该像素点的地址,所以你的那句代码也可以写成((uchar*)(Img1->imageData + Img1->widthStep*pt.y+pt.x)),都是指该像素点的像素值,至于强制类型转换,是因为会产生一些负值,而像素值是不能为负的.不用加分,opencv初步学习总结_百度文库
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原书名：Learning OpenCV: Computer Vision with the OpenCV Library
原出版社：
ISBN：5上架时间：出版日期：2009 年10月开本：16开页码：601版次：1-1
所属分类：
　 本书由OpenCV发起人所写，站在一线开发人员的角度用通俗易懂的语言解释了OpenCV的缘起和计算机视觉基础结构，演示了如何用OpenCV和现有的自由代码为各种各样的机器进行编程
计算机视觉是在图像处理的基础上发展起来的新兴学科。OpenCV是一个开源的计算机视觉库，是英特尔公司资助的两大图像处理利器之一。它为图像处理、模式识别、三维重建、物体跟踪、机器学习和线性代数提供了各种各样的算法。.
本书由OpenCV发起人所写，站在一线开发人员的角度用通俗易懂的语言解释了OpenCV的缘起和计算机视觉基础结构，演示了如何用OpenCV和现有的自由代码为各种各样的机器进行编程，这些都有助于读者迅速入门并渐入佳境，兴趣盎然地深入探索计算机视觉领域。
本书可作为信息处理、计算机、机器人、人工智能、遥感图像处理、认知神经科学等有关专业的高年级学生或研究生的教学用书，也可供相关领域的研究工作者参考。
透过本书，您将置身于迅速发展的计算机视觉领域。本书由自由开源OpenCV的发起人所著，介绍了计算机视觉，并通过实例演示了如何快速生成这样的应用――能使计算机“看到”并根据由此获取的数据做出决策。
计算机视觉无处不在，安全系统、制造检验系统、医学图像分析、无人机等都可以见到它的踪影。它与Google Map和Google Earth紧密结合，它检查LCD屏幕上的像素，它确保衬衫上的每个针脚都能完全缝合。OpenCV提供了一个简易好用的计算机视觉框架和一个丰富的库，后者包含500多个可实时运行视觉代码的函数。..
透过各章提供的练习，任何一个开发人员或爱好者都可以迅速掌握如何使用这个框架。本书特色主题如下：
透彻介绍OpenCV
从摄像机获取输入
图像的变换
图像的分割和形状的匹配
模式识别，包括人脸检测
二维和三维场景中的跟踪监测
根据立体视觉进行三维重构
机器学习算法
“让机器来看”是一个富有挑战但也很有意思的目标。不管是想构建简单的视觉应用，还是复杂的视觉应用，都离不开这本入门必备参考，拿起它，开始愉快的学习之旅吧！...
Gary Rost Bradski博士是斯坦福大学人工智能实验室计算机科学系的顾问教授，同时也是Willow Garage的资深科学家，Willow Garage是一家机器人研究机构/孵化器。.
Adrian Kaehler博士，Applied Minds公司的资深科学家，负责指导机器学习、统计建模、计算机视觉和机器人方面的研究。..
于仕琪博士
供职于中国科学院深圳先进技术研究院，担任助理研究员。OpenCV中文网站（http://www.）的主要维护人。2007年北京OpenCV研讨会的组织者，邀请OpenCV开发者Vadim Pisarevsky和其他一些专业人员前来布道。目前主要研究方向是计算机视觉和模式识别。
刘瑞祯博士
中国国内OpenCV推广的先行者，第一个OpenCV中文论坛的创办人。毕业于中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室，目前从事智能图像识别与机器视觉方面的产业化工作。...
出版前言. VI
写在前面的话 XIII
什么是OpenCV 1
OpenCV的应用领域 1
什么是计算机视觉 2
OpenCV的起源 6
下载和安装OpenCV 8
通过SVN获取最新的OpenCV代码 11
更多OpenCV文档 12
OpenCV的结构和内容 14
OpenCV入门 18
开始准备 18
初试牛刀―― 显示图像 19
第二个程序―― 播放AVI视频 21
视频播放控制 23
　　计算机视觉是在图像处理的基础上发展起来的新兴学科，在计算机科学和工程、信号处理、物理学、应用数学和统计学，神经生理学和认知科学等研究方面，在制造业、检验、文档分析、医疗诊断，和军事等领域等各种智能／自主应用方面，都有非常广阔的发展前景。.
　　由于涉及到如此多的专业知识，对普通的研发人员而言，计算机视觉颇有些阳春白雪的意味。其实这种意味来自于两个方面，即它是学术研究与工程开发的集合体。纯粹的研究人员，在有好的想法或者概念情况下，需要一个工程开发工具来验证自己的想法，这个开发工具必须是简单而易用的；工程人员则由于专业背景知识的缺乏，非常难以介入到计算机视觉领域。而OpenCV恰恰为这两者的结合提供了一个得心应手的开发工具或者应用平台。
　　OpenCV作为一个开放源代码的应用平台，最大程度上体现出“众人拾柴火焰高”的开放精神。有大量的OpenCV学习资源可以在互联网上找到，这里译者深深感谢互联网的发展，一言以蔽之，没有互联网，就没有OpenCV。因此OpenCV发展到今天，已经快速从少数人的兴趣爱好逐步转变为一个系统的、有科研和商业应用价值的研发平台。
　　这几年在中国，译者很欣喜地看到越来越多的学生、科研人员和应用开发人员开始在计算机视觉的研究和工程应用领域使用OpenCV，并逐步把OpenCV作为自己所从事职业的一个忠实伙伴。..
　　作为OpenCV项目的发起人，Gary Bradski 和 Adrain Kaebler所撰写的Learning OpenCV一书，对OpenCV的很多基本算法函数都给出了详细的阐述，并且对函数算法的说明也非常到位。在阅读本书的过程中，读者不但有“知其然”，而且有“知其所以然”的感受。
　　本书在介绍计算机视觉各个算法思想的同时，通过大量的程序样例，给读者以启发和引导，始终体现出“学以致用”的精神。特别是每章之后的练习，让读者在浏览各章节内容的基础上，借此做更进一步的思考，对读者在视觉算法思想的领悟和视野的拓展大有裨益。“桃李不言，下自成蹊”，对本书真实价值的最有效评判，其实是来自于广大的读者。
　　翻译本书的过程对于每位译者而言，既是再次学习和思考的历程，也是追寻作者提出问题、分析问题、解决问题的思维过程。“嘤其鸣矣，求其友声”，本书翻译的过程虽然并不短暂，译者却无过多艰辛之感，原因大致是在翻译的路途上，我们既体味到作者在本书中所展现的灵动思维，也感受到广大同行对本书进展的热情关注。换言之，译者不是在独自前行。
　　参与翻译本书的人员还有徐明亮、孙涛、柴树杉、吴佳、周磊、罗明、武思远、马长正、陈瑞卿等人。感谢他们的辛勤工作。本书的翻译与其说是几个人的工作，毋宁说它是OpenCV爱好者集体工作的结晶。译者感谢清华大学出版社给予我们这样一个难得的机会。
　　刘瑞祯...
　　2009年9月于北京
　　出版前言
　　在CMU(卡内基?梅隆大学，全球计算机专业三强之一)，A.纽维尔教授时常饱含热情地对学生说：“世界上有这么多‘为什么?’‘要是能解决那些问题该有多好啊？’这样的问题仿佛时时刻刻都在呼唤：‘解决我吧，弄清我吧！’像等待着恋人那样在等着我们这些研究者去解决它们。”作为出版工作者，我们时常也能听到这样的声音，吸引着时常以“超级好奇宝宝”自诩的我们循声而去并付诸实践。.
　　在一次偶然的事件中，我们对计算机视觉发生了浓厚的兴趣。这是专门研究如何让机器(即摄像机和计算机)“看”的科学，这些机器可用来定性或定量地分析图像中各目标之间的相互联系，并通过对这些图像内容含义的理解来解释场景。无论是研究人员或从业人员，还是门外汉，这都是一件多么有趣又富有挑战的事情啊！
　　循着计算机视觉这一主线，OpenCV自然成为我们感兴趣的焦点。作为一个跨平台的计算机视觉库，OpenCV(Open Source Computer Vision Library，开源的计算机视觉库)最初由Intel公司发起并开发，以BSD许可证授权发行，可免费用于商业和研究领域。它包含许多常用的算法，已经广泛应用于对实时性要求较高的计算机视觉和模式识别系统的开发。截至2009年8月，在sourceforge.net的下载次数已经超过2 200 000次，大量用户来自中国。OpenCV中文网站(http://www.opencv. )通过提供丰富的中文资料为OpenCV在中国的推广做出了巨大贡献，吸引着越来越多的新手参与OpenCV的学习、使用和贡献中。
　　随着对OpenCV的深入了解，我们把眼光投向O’Reilly Media。它是一家在技术圈内享有盛誉的出版公司。我们一向倾慕于其创始人Tim O'Reilly的出版理念：“All of our editors are expected to get their hands dirty with the technology we publish about. Many are former programmers, system administrators, technical writers, or practicing scientists, and all are expected to have written at least one successful book of their own. Because we’re close to the industry, we know what books are really needed, and we make sure they tell people what they really need to know.”
　　他们在适当的时候推出了Learning OpenCV这本优秀的教材。在浮夸之风盛行的当下，书名中的Learning显得格外清新、朴实，一种久闻的亲切感油然而生。书中广泛探讨的计算机视觉算法与理论，丰富的实例，清晰的结构，简繁适当的写作风格，无不引人入胜。对于更注重技术细节的专业人士而言，本书作者的背景和本书内容的组织和呈现方式可能更具有吸引力。关于Gary和Adrian的介绍，可参见书后的“关于作者和译者”。
　　顺利引进此书之后，更关键的工作之一便是物色“双优”译者。何为双优呢？优秀的专业知识背景+优秀的中英文文字功底。我们何其幸运，一发出邀请，国内OpenCV的先行者刘瑞祯和于仕琪两位博士便爽快地答应出手相助。感谢他们能在百忙之中贡献自己的休息时间参与本书的翻译，这是源于他们对于OpenCV的一往情深，源于他们对于计算机视觉领域难以割舍的情结，源于他们肩负的知识传播的使命感。
　　在翻译过程中，译者所表现出来的严谨、认真给我们留下了深刻的印象。整个沟通过程是令人愉快的。对于编辑提出的疑问，他们充分体现出他们的专业精神，以科学的态度负责任地加以肯定或否定。在这个互动过程中，我们受益良多。相信在他们的帮助下，学习OpenCV将成为一件轻松的事情。
　　为保证此书的尽善尽美，我们还有幸邀请到清华大学电子工程系博士研究生段菲对本书进行审阅。他曾经翻译过非常畅销的《DirectX 3D游戏开发编程基础》和《精通3D图形编程》。在我们的印象中，他是一个一丝不苟、地道的science guy，对技术抱有超常的激情。在解决疑问的时候，他会现场进行验算。对于本书，他以专业的眼光进行了仔细审阅。在此向他表示衷心的感谢！
　　在编辑此书过程中，为方便读者快速定位，为方便读者快速定位自己希望了解的知识点，我们保留了原书索引，并在正文中相应位置标注了原书页码(见标记符【】)，希望能为读者提供少许帮助。
　　OpenCV在国内的应用情况如何呢？我们有幸从大恒王亚鹏先生那里获得了答案。作为行业领跑者，他抽出宝贵的休息时间与我们分享了他们最终选用OpenCV的历程，也让我们对本书能为OpenCV做出贡献大有信心。在此也向他致以诚挚的谢意！
　　任何一种技术，仅有赞助者是不够的，仅有充满激情的开拓者也不够的，还必须有执着的“传教士”，还必须有忠实的跟随者。OpenCV何其幸运，有优秀的公司(早期的Intel和现在的Willow Garage)做支撑，有Gary Bradski，Adrian Kaehler，刘瑞祯和于仕琪这样乐于分享的“知识传播者”，有Google等优秀企业的开发人员积极参与和无私奉献，它的前景是可以预知的。计算机视觉是一个新兴领域，一个可以由天马行空自由创造的天地，一块等待着您留下脚印的“尚未凝固的水泥地”(注―― 明可夫斯基教授曾为迷茫中的爱因斯坦开“处方”，指导他大胆创新和开拓)。
　　亲爱的读者朋友们，这本书是否也能点燃您对您产生这样的激情呢？拿起它，开始令人心动的新旅程吧！正如济慈所说：“Now it appears to me that almost any Man may like the spider spin from his own inwards his own airy Citadel - the points of leaves and twigs on which the spider begins her work are few, and she fills the air with a beautiful circuiting. (在我看来，几乎人人都可以像蜘蛛那样，从体内吐出丝来结成自己的空中堡垒。她开始工作时，只凭借着树叶和树枝的几个尖儿，然后来回兜转，最后竟使空中布满了美丽迂回的路线。”希望我们也能借助于简单的“树叶和树枝的几个尖儿”，构筑起自己的城堡，计算机相关领域的城堡，共同共享自己微薄的力量。作为这一战线上的盟友，我们期待着您的任何意见和建议，电子邮箱期待着您与我们分享这个旅程中的点点滴滴！
　　清华大学出版社
　　2009年9月
　　写在前面的话
　　“工欲善其事，必先利其器”，古代的剑客会像爱护自己的手足一样珍惜自己的剑，因为他懂得在决斗中拥有适合自己的武器往往是克敌制胜的关键。对于从事机器视觉应用技术开发的工程师来说，他们所追求的是功能强大同时又快捷高效的工具，既能保证开发出来的视觉系统足以满足复杂应用现场的实际需求，又能快速完成一系列复杂算法的开发。毫无疑问，每个优秀的视觉技术开发人员都会认真地考虑自己所选用的开发工具。如果说VC++是视觉技术开发人员不可或缺、随身必备的军刀，那么OpenCV就是他们冲锋陷阵时渴望拥有的冲锋枪，它带给开发人员两个重要的法宝―― 威力、速度，它对企业和开发人员具有两大“致命”诱惑―― 开放源码、完全免费。
　　中科院中国大恒集团下属的北京大恒图像视觉有限公司作为国内最早成立的专业从事机器视觉产品开发的公司，一直专注于自有产品、自有技术的研发，也经历了从最初在DOS操作系统下的汇编语言、C语言一直到目前Vista操作系统下的Visual Studio等基础开发工具的升级换代过程，到现在形成了VC++、IPP、OpenCV、Halcon等多种工具并用的局面。说到OpenCV，就不得不提起Intel公司在1996年发布的著名的奔腾处理器和MMX（Multi Media Extended）技术，也可以说正是奔腾处理器和MMX技术的出现把机器视觉技术在各领域中的实际应用发展推向了快车道。我们都知道基于数字图像处理和模式识别等技术的算法运算量一般都非常之大，所以在早期用计算机对一幅图像做个基本的处理都要花费很长的时间，这一瓶颈严重制约了机器视觉技术在实际应用领域的发展，所以评价一个视觉算法程序开发质量的重要指标之一就是运算速度，一直到现在的多核处理器时代仍然如此。而Intel公司的MMX技术以及后来的SSE（Streaming SIMD Extensions）技术的出现使得机器视觉算法的开发人员看到了希望的曙光，这种基于单指令多数据的多媒体指令集技术可以使得图像处理算法的运行速度几倍甚至十几倍的提高，然而要想使用好该技术就必须面对令人头疼的汇编语言，算法开发和优化需要花费比较多的时间才能完成。
　　对于追求开发效率的机器视觉应用开发企业来讲，希望的是既能开发出性能优越的视觉系统，又能尽量提高开发效率、降低成本，大恒图像也在这方面经历了若干次选择。最初是选择了Intel公司的IPL及IPP，这里面的函数都是采用了MMX或SSE技术优化的，是很优秀的图像处理库，但这里面大都是比较基础的图像处理函数，不能满足复杂的应用技术快速开发的要求，而且还有一点就是不能开放源代码。OpenCV的出现使得每个机器视觉技术的开发人员都眼前一亮，它不仅是完全免费的开源软件，更可贵的是它包含的各类图像处理及识别的函数非常丰富，而且一般都利用MMX及SSE技术进行了很好的优化！我是从2001年开始接触OpenCV，虽然公司里的算法工程师都很快喜欢上了OpenCV，虽然我们从2002年起就正式地在产品的开发中使用了OpenCV，虽然OpenCV已经成为视觉算法开发部必备的开发工具之一，但说句实在话我一直心有疑虑，我担心的是会不会哪一天Intel公司突然宣布OpenCV要收费，当然我的担心也是缘于我计划把我们公司自己开发的算法库建立在OpenCV的基础之上。幸运的是我的这种担心被Intel公司的IPP首席设计师李信宏先生化解了，这还要感谢本书的两位译者刘瑞祯博士和于仕琪博士，正式在他们组织的一次OpenCV的研讨会上我结识了李信宏先生和来自OpenCV开发组的Vadim Pisarevsky先生，李信宏先生亲口告诉我说Intel公司不会这样做，我信了，我相信Intel公司是可以用他们强大的CPU的赢利来支持OpenCV的，我也因为OpenCV成为了Intel CPU的忠实拥护者。
　　“OpenCV库对从业人员而言非常有用，对初涉该领域的新手而言也不失为一个优秀工具。正如其广而告之的那样，它是一套高效的计算机视觉算法。”.
　　――William T. Freeman，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室..
　　“对计算机视觉领域内任何一个从业人员而言，《学习OpenCV》是他们不可或缺的重要参考。”
　　――David Lowe，英属哥伦比亚大学计算机科学教授...
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基于OpenCV的计算机视觉技术实现
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本书内容共分18章，涉及200多个技术问题，覆盖了基于OpenCV基础编程的大部分内容。利用大量生动有趣的编程案例、编程技巧，从答疑解惑和解决问题入手，以因特网上最新资料为蓝本，以简洁明快的语言、清晰直观的条理，全面地对OpenCV编程过程中常见问题及故障给予了具体解决办法和答案。深入浅出地说明了OpenCV中最典型和用途最广的程序设计方法。并且结合作者所在计算机视觉研究团队多年来的研究实践经验对各个专题作较全面的解述。
内& 容简& 介
&&& OpenCV是用来实现计算机视觉相关技术的开放源码工作库，是计算
机视觉、图像处理、模式识别、计算机图形学、信号处理、视频监控、科学可视
化等相关从业人员的好工具。本书介绍了大约200多个典型的技术问题，
覆盖了基于()pencV基础编程的主要内容，利用大量生动有趣的编程案例
和编程技巧，从解决问题和答疑解惑人手，以因特网上最新资料为蓝本，深
入浅出地说明了OperCV中最典型和用途最广的程序设计方法。全书结构
清晰、合理，范例实用、丰富，理论结合实践，即使读者只是略懂计算机视觉
原理，也能人手对相关理论方法直接进行编码实现。
&&& 计算机视觉和图像处理是一门新兴的学科，在经过大约30年的发展后，目前
正向两个相反方向生根长叶：一方面在研究理论上往更深、更高层次上发展(即视
觉感知理论)；另一方面，很多已经趋于成熟的技术则往工程实用化方向发展(即实
现细节)。然而无论哪个方面，它们有一个至关重要的共同环节，就是程序实现!
如果没有对基础理论进行编程实现，以方便地调用现有的基本处理过程，理论研究
便是空中楼阁，没有测试基础；而如果没有对视觉和图像技术进行编程实现，工程
实用化更是无从说起。本书结合理论说明和OpenCV编程实现，在计算机视觉领
域起到承上启下的作用。
&&& OpenCV是用来实现计算机视觉相关技术的开放源码工作库，是图像处理、计
算机视觉、模式识别、计算机图形学、信号处理、视频监控、科学可视化等相关从业
人员的好工具，已经被数以万计的科研人员、技术工程师、软件开发人员、研究生所
使用。目前，我国有大量计算机视觉领域的从业人员，虽然每年有数以千计的计算
机视觉图书和学位论文，然而很少有专门用于计算机视觉编程开发的参考书。所
幸的是，最早落户于美国英特尔服务器的全球计算机视觉开放源码OpenCV(open
souce computer vision library)为广大从业人员提供了极大的方便。OpenCV对非
商业用途和商业用途都免费，由一系列C和C++类构成，实现了图像处理和计
算机视觉方面的很多通用算法。本书由浅入深，理论结合实践，详细说明基于
OpenCV的Cd-+编程方法，即使读者只是计算机视觉的初学者，也能轻易上手对
相关理论方法直接进行编码实现。
&&& 本书内容共分18章，涉及200多个技术问题，覆盖了基于OpenCV基础编程
的大部分内容。利用大量生动有趣的编程案例、编程技巧，从答疑解惑和解决问题
入手，以因特网上最新资料为蓝本，以简洁明快的语言、清晰直观的条理，全面地对
OpenCV编程过程中常见问题及故障给予了具体解决办法和答案。深入浅出地说
明了OpenCV中最典型和用途最广的程序设计方法。并且结合作者所在计算机
视觉研究团队多年来的研究实践经验对各个专题作较全面的解述。
&&& 全书结构清晰、合理，范例实用、丰富。对广大从事图像处理、计算机视觉、模
式识别、计算机图形学、信号处理、视频监控、科学可视化等相关领域的科研技术人
员、研究生以及高年级本科生等，不失为一本重要的自学、教学参考书。本书将帮
助您实现计算机视觉相关领域中一些高深的、奇妙的、急需的或者是有趣的想法!
&本书获浙江工业大学专著与研究生教材出版基金资助()。本书涉及
作者的科研成果是在国家自然科学基金(573123)，浙江
省重点科技计划项目()，浙江省自然科学基金项目(Y105101)，浙江省
教育厅科研计划项目(060864)等的资助下取得的。国内外每年发表
的关于计算机视觉方面的论文达数千篇，在本书的撰写过程中参考了其中大量的
学术论文，直接引用的有数十篇，一些程序代码和翻译内容还来自众多国内作者发
表在网络上的共享论文和资源，在此向相关作者表示感谢。
&&& 由于作者水平有限，书中不足在所难免，恳请广大读者和同行批评指正。
&&& 编& 者
&&& 2008年于杭州
第一章& 使用openCV实现计算机视觉技术
&&& 1．1计算机视觉技术&&&&&&&
&&& 1_2什么是OpenCV&&&&&&&
&&& 1．3基于OpenCV库的编程方法&&-
&&& 本章小结&&&&&&&&&&&&．．
第二章openCV的编程环境&&&&&-&
&&& 2．1 OpenCV环境介绍&&&&&&&&
&&& 2．2 OpenCV的体系结构&&&&&&&
&&& 2．3 OpenCV实例演示&&&&&&&&
&&& 本章小结&&&&&&&&&&&&．．
第三章OpenCV编程风格&&&&&&&&
&&& 3．1命名约定&&&&&&&&&&&&
&&& 3．2结构&&&&&&&&&&&&&&
&&& 3．3函数接口设计&&&&&&&&&&
&&& 3．4函数实现&&&&&&&&&&&&
&&& 3．5代码布局&&&&&&&&&&&．
&&& 3．6移植性&&&&&&&&&&&&&
&&& 3．7文件操作&&&&&&&&&&&-
&&& 3．8文档编写&&&&&&&&&&&&
&&& 本章小结&&&&&&&&&&&&&&
第四章数据结构&&&&&&&&&&．．
& 4．1基本数据结构&&&&&&&&&&
& 4．2数组有关的操作&&&&&&&&&
& 4．3动态结构&&&&&&&&&&&．
& 本章小结&&&&&&&&&&&&．．
第五章数据交互&&&&&&&&&&．．
&&& 5．1绘图函数&&&&&&&&&&&．
&&& 5．2文件存储&&&&&&&&&&&
&&& 5．3运行时类型信息和通用函数&&&
&5．4错误处理函数&&&&&&&&&&&&&&
& 5．5系统函数&&&&&&&&&&&&&&&&
& 本章小结&&&&&&&&&&&&&&&&&&&
第六章图像处理&&&&&&&&&&&&&&&&&
& 6．1边缘检测&&&&&&&&&&&&&&&&
& 6．2直方图&&&&&&&&&&&&&&&&&
& 6．3 Hough变换。&&&&&&&&&&&&&&&
& 6．4几何变换&&&&&&&&&&&&&&&&
& 6．5形态学&&&&&&&&&&&&&&&&&
& 本章小结&&&&&&&&&&&&&&&&&&&
第七章结构与识别&&&&&&&&&&&&&&&&
& 7．1轮廓处理函数&&&&&&&&&&&&&&
& 7．2计算几何&&&&&&&&&&&&&&&&
& 7．3平面划分&&&&&&&&&&&&&&&&
& 7．4目标检测函数&&&&&&&&&&&&&&
& 7．5生成与控制贝塞尔曲线&&&&&&&&&&
& 7．6用OpenCV进行人脸检测&&&&&&&&&
& 本章小结&&&&&&&&&&&&&&&&&&&
第八章图形界面(HigllGUI)&&&&&&&&&&&&
& 8．1读取和保存图像&&&&&&&&&&&&&
& 8．2 OpenCV中的实用系统函数&&&&&&&&
& 本章小结&&&&&&&&&&&&&&&&&&&
第九章视频处理(CvCAM)&&&&&&&&&&&&
& 9．1使用HighGUI对视频进行读写处理&&&&
& 9．2 CvCam对摄像头和视频流的使用&&&&&&
& 本章小结&&&&&&&&&&&&&&&&&&&
第十章OpenCV附加库第一部分&&&&&&&&&&
& 10．1附加库介绍&&&&&&&&&&&&&&&
& 10．2形态学(morphing functions)&&&&&&&
& 本章小结&&&&&&&&&&&&&&&&&&&
第十一章OpenCV附加库第二部分&&隐马尔可夫模型
&&& 11．1隐马尔可夫模型概述&&&&&&&&&一&
&&& 11．2隐马尔可夫模型中的基本结构与函数介绍&&
&&& 11．3隐马尔可夫模型中的函数介绍&&&&&&&
&&& 11．4人脸识别工具&&&&&&&&&&&&&&
&本章小结&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&
第十二章核心库综合例程&&&&&&&&&&&&&&&
&&& 12．1检测黑白格标定板内指定矩形区域内的角点&&&
&&& 12．2解线性标定方程组程序&&&&&&&&&&&&
&&& 本章小结&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&
第十三章运动与跟踪&&&&&&&&&&&&&&&&&
&&& 13．1图像统计的累积函数&&&&&&&&&&&&&
&&& 13．2运动模板函数&&&&&&&&&&&&&&&&
&&& 13．3对象跟踪&&&&&&&&&&&&&&&&&&
&&& 13．4光流&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&
&&& 13．5预估器&&&&&&&&&&&&&&&&&&&
&&& 13．6 Kalman滤波器跟踪示例&&&&&&&&&&&
&&& 13．7用Snake方法检测可变形体的轮廓&&&&&&
&&& 13．8运动目标跟踪与检测&&&&&&&&&&&&&
&&& 本章小结&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&
第十四章立体视觉第一部分&&照相机定标&&&&&&&
&&& 14．1坐标系介绍&&&&&&&&&&&&&&&&&
&&& 14．2透视投影矩阵的获得&&&&&&&&&&&&&
&&& &．3摄像机参数的获取&&&&&&&&&&&&&&
&&& 14．4径向畸变的校正&&&&&&&&&&&&&&&
&&& 14．5使用OpenCV及CVUT进行摄像机定标&&&&
&&& 14．6 OpenCV中的定标函数&&&&&&&&&&&&
&&& 14．7 CVUT介绍&&&&&&&&&&&&&&&&
&&& 本章小结&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&
第十五章立体视觉第二部分&&三维重建&&&&&&&&
&&& 15．1极线几何&&&&&&&&&&&&&&&&&&
&&& 15．2特征点匹配&&&&&&&&&&&&&&&&：
&&& 15．3三维重建&&&&&&&&&&&&&&&&&&
&&& 15．4 OpenCV中相关函数介绍&&&&&&&&&&&
&&& 本章小结&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&
第十六章立体视觉第三部分&&三维重建算法&&&&&&
&&& 16．1图像校正&&&&&&&&&&&&&&&&&&
&&& 16．2已校正图像的快速三维重建&&&&&&&&&&
&&& 16．3 Birchfield算法&&&&&&&&&&&&&&&
&&& 16．4 OpenCV中相关函数介绍&&&&&&&&&&&
&本章小结&&&&&&&&&&&&&&&&&&&
& 第十七章立体视觉第四部分&&立体视觉实例&&&&
&&& 17．1图像校正实例代码&&&&&&&&&&&&
&&& 17．2基于窗口的稀疏点匹配及三维重建之一&&&
&&& 17．3基于窗口的稀疏点匹配及三维重建之二&&&
&&& 17．4 Birchfield算法的OpenCV实现&&&&&&
&&& 本章小结&&&&&&&&&&&&&&&&&&&
& 第十八章常见问题解疑&&&&&&&&&&&&&&
&&& 18．1安装与编译出错解决方法&&&&&&&&&
&&& 18．2 OpenCV库基本技术问题&&&&&&&&&
&&& 18．3 OpenCV在Iinux下的相关问题&&&&&&
&&& 18．4 OpenCV库中的陷阱和bug& &&&&&&&
&&& 本章小结&&&&&&&&&&&&&&&&&&&
& 参考文献&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&
看了相机标定与三维重建这几章，写得很好 ligand&&&&&日张正友的权威paper看过但没看懂，而他的方法又是相机标定的权威方法。这本书把这块的数学原理与opencv函数的用法写得很容易懂，终于算入门了。...
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