English version

• polskie
podział tematyczny
 
• anglojęzyczne
podział tematyczny
 
Newsletter:

• Zamów informacje o nowościach z wybranego tematu
 
Informacje:

• o księgarni

• koszty wysyłki

• kontakt

• Cookies na stronie

OpenCV 3

Komputerowe rozpoznawanie obrazu w C++ przy użyciu biblioteki OpenCV

Komputerowe rozpoznawanie obrazów przechodzi dziś fazę burzliwego rozwoju. Przyczyniają się do tego ogromna popularność cyfrowych aparatów fotograficznych, wielka liczba grafik zgromadzonych w obszernych internetowych bazach danych, a przede wszystkim coraz doskonalsze algorytmy przetwarzania obrazu. W rozwijaniu tej technologii wielką rolę odegrała biblioteka OpenCV, usprawniając pracę setek tysięcy ludzi. OpenCV 3.x ułatwia efektywne rozwijanie projektów dzięki opartej na języku C++ spójnej architekturze, która doskonale działa na wielu platformach.

Ta książka, przeznaczona dla osób znających język C++, jest praktycznym wprowadzeniem do otwartej biblioteki OpenCV w wersji 3.x.

Zawiera też podstawowe informacje na temat komputerowego rozpoznawania obrazu, co powinno ułatwić efektywne posługiwanie się tą biblioteką. Sama biblioteka OpenCV została przedstawiona w sposób umożliwiający bardzo szybkie rozpoczęcie pracy. Książka ułatwia naturalne zrozumienie działania algorytmów, dzięki czemu projektowanie i debugowanie aplikacji nie powinno sprawiać problemów. W ten sposób książka ta staje się świetnym przygotowaniem do zgłębienia bardziej zaawansowanych zagadnień komputerowego rozpoznawania obrazu i uczenia maszynowego.

Najważniejsze zagadnienia:

• Przegląd biblioteki OpenCV i zawarte w niej funkcje

• Praca z plikami obrazów, filmów i danych oraz przekształcanie obrazów

• Ważniejsze algorytmy do pracy na obrazach

• Punkty kluczowe: wykrywanie i filtrowanie

• Trójwymiarowe widzenie, ruch, określanie pozycji

• Uczenie maszyn w OpenCV

Wstęp (15)

• Przeznaczenie książki (15)
• Adresaci książki (16)
• Czym nie jest ta książka (17)
• O przykładowych programach (17)
• Warunki (17)
• Jak najlepiej korzystać z tej książki (18)
• Konwencje typograficzne (19)
• Podziękowania (20)
• Podziękowania za pomoc przy tworzeniu biblioteki OpenCV (20)
• Podziękowania za pomoc przy pisaniu książki (21)
• Kilka słów od Adriana (21)
• Kilka słów od Gary'ego (22)

1. Wprowadzenie (25)

• Czym jest OpenCV? (25)
• Kto używa biblioteki OpenCV? (26)
• Czym jest komputerowe rozpoznawanie obrazu? (27)
• Pochodzenie biblioteki OpenCV (30)
• Schemat blokowy OpenCV (31)
• Przyspieszanie działania biblioteki OpenCV za pomocą IPP (32)
• Do kogo należy OpenCV? (33)
• Pobieranie i instalowanie OpenCV (33)
• Instalacja (34)
• Pobieranie najnowszej wersji OpenCV przez Git (36)
• Kompletna dokumentacja OpenCV (37)
• Dokumentacja dołączona do biblioteki (37)
• Dokumentacja internetowa i strona wiki (37)
• Repozytorium kodu od społeczności (39)
• Pobieranie i kompilowanie modułów z repozytorium opencv_contrib (40)
• Przenośność (40)
• Podsumowanie (41)
• Ćwiczenia (42)

2. Wprowadzenie do OpenCV (43)

• Pliki dołączane (43)
• Zasoby (44)
• Pierwszy program - wyświetlanie obrazu (44)
• Drugi program - wideo (47)
• Przegląd (48)
• Prosta transformacja (52)
• Trochę bardziej skomplikowana transformacja (53)
• Dane z kamery (55)
• Zapisywanie w pliku AVI (56)
• Podsumowanie (57)
• Ćwiczenia (58)

3. Typy danych OpenCV (59)

• Wiadomości podstawowe (59)
• Typy danych OpenCV (59)
• Przegląd podstawowych typów danych (60)
• Typy podstawowe - szczegóły (61)
• Obiekty pomocnicze (68)
• Funkcje pomocnicze (75)
• Struktury szablonowe (81)
• Podsumowanie (82)
• Ćwiczenia (83)

4. Obrazy i duże typy tablicowe (85)

• Pamięć dynamiczna i zmienna (85)
• Klasa cv::Mat - n-wymiarowe tablice gęste (85)
• Tworzenie tablicy (86)
• Indywidualny dostęp do elementów tablicy (90)
• N-arny iterator tablicowy - NAryMatIterator (93)
• Dostęp do elementów tablicy według bloków (95)
• Wyrażenia macierzowe - algebra i klasa cv::Mat (97)
• Rzutowanie nasyceniowe (98)
• Co jeszcze potrafią tablice? (99)
• Klasa cv::SparseMat - tablice rzadkie (100)
• Dostęp do elementów tablicy rzadkiej (101)
• Funkcje dostępne tylko dla tablic rzadkich (103)
• Struktury szablonowe dla dużych typów tablicowych (104)
• Podsumowanie (106)
• Ćwiczenia (106)

5. Operacje na tablicach (109)

• Co jeszcze można zrobić z tablicami? (109)
• cv::abs() (112)
• cv::absdiff() (113)
• cv::add() (113)
• cv::addWeighted() (113)
• cv::bitwise_and() (115)
• cv::bitwise_not() (115)
• cv::bitwise_or() (116)
• cv::bitwise_xor() (116)
• cv::calcCovarMatrix() (116)
• cv::cartToPolar() (118)
• cv::checkRange() (119)
• cv::compare() (119)
• cv::completeSymm() (120)
• cv::convertScaleAbs() (120)
• cv::countNonZero() (121)
• cv::cvarrToMat() (121)
• cv::dct() (122)
• cv::dft() (122)
• cv::cvtColor() (123)
• cv::determinant() (126)
• cv::divide() (127)
• cv::eigen() (127)
• cv::exp() (128)
• cv::extractImageCOI() (128)
• cv::flip() (128)
• cv::gemm() (128)
• cv::getConvertElem() i cv::getConvertScaleElem() (129)
• cv::idct() (130)
• cv::idft() (130)
• cv::inRange() (130)
• cv::insertImageCOI() (131)
• cv::invert() (131)
• cv::log() (132)
• cv::LUT() (132)
• cv::Mahalanobis() (133)
• cv::max() (133)
• cv::mean() (135)
• cv::meanStdDev() (135)
• cv::merge() (136)
• cv::min() (136)
• cv::minMaxIdx() (137)
• cv::minMaxLoc() (137)
• cv::mixChannels() (138)
• cv::mulSpectrums() (140)
• cv::multiply() (140)
• cv::mulTransposed() (140)
• cv::norm() (141)
• cv::normalize() (142)
• cv::perspectiveTransform() (143)
• cv::phase() (144)
• cv::polarToCart() (145)
• cv::pow() (145)
• cv::randu() (145)
• cv::randn() (146)
• cv::randShuffle() (146)
• cv::reduce() (147)
• cv::repeat() (148)
• cv::scaleAdd() (148)
• cv::setIdentity() (148)
• cv::solve() (149)
• cv::solveCubic() (150)
• cv::solvePoly() (150)
• cv::sort() (151)
• cv::sortIdx() (151)
• cv::split() (151)
• cv::sqrt() (152)
• cv::subtract() (153)
• cv::sum() (153)
• cv::trace() (153)
• cv::transform() (154)
• cv::transpose() (154)
• Podsumowanie (154)
• Ćwiczenia (155)

6. Rysowanie i pisanie (157)

• Rysowanie (157)
• Linie i wypełnione wielokąty (157)
• Czcionki i tekst (163)
• Podsumowanie (165)
• Ćwiczenia (166)

7. Funktory w OpenCV (167)

• Obiekty, które "coś" robią (167)
• Analiza składowych głównych - cv::PCA (167)
• Rozkład według wartości osobliwych - cv::SVD (170)
• Generator liczb losowych - cv::RNG (173)
• Podsumowanie (175)
• Ćwiczenia (176)

8. Pliki obrazów, filmów i danych (179)

• HighGUI - przenośny zestaw narzędzi GUI (179)
• Praca z plikami obrazów (180)
• Ładowanie i zapisywanie obrazów (181)
• Uwaga na temat kodeków (183)
• Kompresja i dekompresja (183)
• Praca z plikami wideo (184)
• Odczytywanie wideo za pomocą obiektu cv::VideoCapture (184)
• Zapisywanie wideo za pomocą obiektu cv::VideoWriter (190)
• Zapisywanie danych (191)
• Zapisywanie danych w obiekcie cv::FileStorage (191)
• Odczytywanie danych z obiektu cv::FileStorage (193)
• cv::FileNode (194)
• Podsumowanie (197)
• Ćwiczenia (197)

9. Okna wieloplatformowe i macierzyste (201)

• Praca z oknami (201)
• Macierzysty graficzny interfejs użytkownika HighGUI (201)
• Praca z biblioteką Qt (212)
• Integracja OpenCV z kompletnymi bibliotekami GUI (221)
• Podsumowanie (233)
• Ćwiczenia (234)

10. Filtry i sploty (235)

• Informacje ogólne (235)
• Zanim zaczniesz (235)
• Filtry, jądra i splot (235)
• Ekstrapolacja krawędzi i warunki brzegowe (236)
• Operacje graniczne (240)
• Algorytm Otsu (242)
• Zmienna wartość graniczna (243)
• Wygładzanie (245)
• Proste rozmazanie i filtr prostokątny (246)
• Filtr medianowy (247)
• Filtr Gaussa (248)
• Filtr bilateralny (250)
• Pochodne i gradienty (251)
• Pochodna Sobela (251)
• Filtr Scharra (253)
• Laplasjan (254)
• Morfologia obrazu (255)
• Dylatacja i erozja (257)
• Ogólna funkcja morfologiczna (260)
• Otwieranie i zamykanie (260)
• Gradient morfologiczny (263)
• Top Hat i Black Hat (265)
• Tworzenie własnego jądra (267)
• Splot z dowolnym filtrem liniowym (268)
• Stosowanie ogólnego filtra przez funkcję cv::filter2D() (269)
• Stosowanie ogólnego filtra rozdzielnego za pomocą funkcji cv::sepFilter2D() (270)
• Funkcje do tworzenia jąder (270)
• Podsumowanie (271)
• Ćwiczenia (271)

11. Ogólne przekształcenia obrazu (277)

• Wprowadzenie (277)
• Rozciąganie, kurczenie, zniekształcanie i obracanie (277)
• Jednorodna zmiana rozmiaru (278)
• Piramidy obrazów (279)
• Mapowanie niejednorodne (282)
• Przekształcenia afiniczne (285)
• Przekształcenie perspektywiczne (289)
• Ogólne odwzorowania (291)
• Odwzorowania biegunowe (292)
• Współrzędne logarytmiczno-biegunowe (294)
• Odwzorowania arbitralne (297)
• Renowacja obrazów (298)
• Inpainting (299)
• Usuwanie szumów (300)
• Wyrównywanie histogramu (303)
• cv::equalizeHist() - wyrównywanie kontrastu (304)
• Podsumowanie (305)
• Ćwiczenia (306)

12. Analiza obrazu (307)

• Wprowadzenie (307)
• Dyskretna transformacja Fouriera (307)
• cv::dft() - dyskretna transformacja Fouriera (308)
• cv::idft() - odwrotna dyskretna transformacja Fouriera (310)
• cv::mulSpectrums() - mnożenie widm (311)
• Splot przy użyciu dyskretnej transformacji Fouriera (311)
• cv::dct() - dyskretna transformacja cosinusowa (312)
• cv::idct() - odwrotna dyskretna transformacja cosinusowa (313)
• Obrazy całkowe (314)
• cv::integral() - obliczanie standardowego obrazu całkowego (316)
• cv::integral() - suma kwadratowa (316)
• cv::integral() - suma nachylona (317)
• Detektor krawędzi Canny'ego (317)
• cv::Canny() (319)
• Transformacja Hougha (319)
• Transformacja liniowa Hougha (319)
• Transformacja kołowa Hougha (323)
• Transformacja odległościowa (327)
• cv::distanceTransform() - transformacja odległościowa bez etykiet (327)
• cv::distanceTransform() - transformacja odległościowa z etykietami (328)
• Segmentacja (329)
• Algorytm flood fill (329)
• Algorytm wododziałowy (332)
• Algorytm Grabcuts (334)
• Metoda segmentacji mean-shift (336)
• Podsumowanie (338)
• Ćwiczenia (338)

13. Histogramy i szablony (341)

• Reprezentacja histogramów w OpenCV (344)
• cv::calcHist() - tworzenie histogramu z danych (344)
• Podstawowe operacje na histogramach (346)
• Normalizacja histogramu (347)
• Próg histogramu (347)
• Znajdowanie najbardziej zapełnionego przedziału (347)
• Porównywanie histogramów (349)
• Przykłady użycia histogramów (351)
• Zaawansowane metody pracy z histogramami (354)
• Algorytm EMD (354)
• Rzutowanie wstecz (358)
• Dopasowywanie szablonów (362)
• Metoda porównywania kwadratu różnicy - cv::TM_SQDIFF (363)
• Znormalizowana metoda porównywania kwadratu różnicy - cv::TM_SQDIFF_NORMED (364)
• Metody korelacji krzyżowej - cv::TM_CCORR (364)
• Znormalizowana metoda korelacji krzyżowej - cv::TM_CCORR_NORMED (364)
• Metody dopasowywania współczynnika korelacji - cv::TM_CCOEFF (364)
• Znormalizowana metoda dopasowywania współczynnika korelacji - cv::TM_CCOEFF_NORMED (365)
• Podsumowanie (367)
• Ćwiczenia (368)

14. Kontury (371)

• Znajdowanie konturów (371)
• Hierarchie konturów (372)
• Rysowanie konturów (376)
• Przykład rysowania konturów (377)
• Inny przykład rysowania konturów (378)
• Szybka analiza komponentów połączonych (380)
• Inne zastosowania konturów (382)
• Aproksymacja wielokątów (382)
• Geometria i różne rodzaje sumowania (383)
• Testy geometryczne (389)
• Dopasowywanie konturów i obrazów (390)
• Momenty (390)
• Więcej o momentach (392)
• Dopasowywanie a momenty Hu (395)
• Porównywanie kształtów za pomocą algorytmu Shape Context (396)
• Podsumowanie (400)
• Ćwiczenia (401)

15. Odejmowanie tła (403)

• Wiadomości podstawowe (403)
• Wady operacji odejmowania tła (404)
• Modelowanie sceny (405)
• Wycinek pikseli (405)
• Różnicowanie klatek (408)
• Metoda uśredniania tła (409)
• Akumulowanie średnich, wariancji i kowariancji (414)
• Bardziej zaawansowana metoda odejmowania tła (422)
• Struktury (425)
• Poznawanie tła (426)
• Nauka w obecności ruchomych obiektów pierwszego planu (428)
• Różnicowanie tła - znajdowanie obiektów pierwszego planu (429)
• Przykład użycia modelu tła opartego na księgach kodów (430)
• Kilka dodatkowych uwag na temat modeli opartych na księgach kodów (430)
• Komponenty połączone dla czyszczenia pierwszego planu (431)
• Szybki test (434)
• Porównanie dwóch metod rozpoznawania tła (436)
• Implementacja techniki odejmowania tła w OpenCV (437)
• Klasa bazowa cv::BackgroundSubtractor (437)
• Metoda Kaewtrakulponga i Bowdena (438)
• Metoda Zivkovica (439)
• Podsumowanie (442)
• Ćwiczenia (442)

16. Punkty kluczowe i deskryptory (445)

• Punkty kluczowe i podstawy śledzenia (445)
• Znajdowanie rogów (446)
• Wprowadzenie do przepływu optycznego (450)
• Rzadki przepływ optyczny - metoda Lucasa-Kanade'a (451)
• Uogólnione punkty kluczowe i deskryptory (461)
• Przepływ optyczny, śledzenie i rozpoznawanie (462)
• Jak biblioteka OpenCV obsługuje punkty kluczowe i deskryptory - przypadek ogólny (463)
• Podstawowe metody wykrywania punktów kluczowych (474)
• Filtrowanie punktów kluczowych (512)
• Metody dopasowywania (513)
• Wyświetlanie wyników (519)
• Podsumowanie (521)
• Ćwiczenia (522)

17. Śledzenie (525)

• Pojęcia dotyczące śledzenia (525)
• Gęsty przepływ optyczny (526)
• Algorytm rozwinięcia wielomianu Farnebäcka (527)
• Algorytm Dual TV-L¹ (529)
• Algorytm Simple Flow (533)
• Algorytmy mean-shift i Camshift (536)
• Algorytm mean-shift (537)
• Algorytm Camshift (540)
• Szablony ruchu (541)
• Estymatory (548)
• Filtr Kalmana (549)
• Kilka słów na temat rozszerzonego filtra Kalmana (564)
• Podsumowanie (565)
• Ćwiczenia (565)

18. Modele kamery i metody kalibracji (567)

• Model kamery (568)
• Podstawy geometrii rzutowej (570)
• Transformacja Rodriguesa (572)
• Zniekształcenia soczewek (573)
• Kalibracja (576)
• Macierz obrotu i wektor przesunięcia (578)
• Plansze kalibracji (580)
• Homografia (587)
• Kalibracja aparatu (591)
• Korekcja zniekształceń (602)
• Matryce likwidacji zniekształceń (602)
• Konwertowanie reprezentacji matryc likwidacji zniekształceń za pomocą funkcji cv::convertMaps() (604)
• Obliczanie matryc likwidacji zniekształceń za pomocą funkcji cv::initUndistortRectifyMap() (604)
• Likwidowanie zniekształceń obrazu za pomocą funkcji cv::remap() (606)
• Likwidacja zniekształceń za pomocą funkcji cv::undistort() (606)
• Rzadkie likwidowanie zniekształceń za pomocą funkcji cv::undistortPoints() (607)
• Podsumowanie technik kalibracji (607)
• Podsumowanie (610)
• Ćwiczenia (611)

19. Rzutowanie i trójwymiarowe widzenie (613)

• Rzutowanie (614)
• Przekształcenia afiniczne i perspektywiczne (615)
• Przykład przekształcenia na widok z góry (616)
• Określanie pozycji trójwymiarowych obiektów (621)
• Określanie pozycji za pomocą jednej kamery (621)
• Obrazowanie stereo (623)
• Triangulacja (624)
• Geometria epipolarna (628)
• Macierz zasadnicza i macierz fundamentalna (630)
• Obliczanie linii epipolarnych (638)
• Kalibracja stereo (639)
• Rektyfikacja stereo (643)
• Korespondencja stereo (652)
• Kalibracja stereo, rektyfikacja i korespondencja - przykładowy program (665)
• Matryce głębi z trójwymiarowej reprojekcji (671)
• Struktura z ruchu (673)
• Dopasowywanie linii w dwóch i trzech wymiarach (673)
• Podsumowanie (676)
• Ćwiczenia (677)

20. Podstawy uczenia maszyn w OpenCV (679)

• Czym jest uczenie maszyn? (679)
• Szkolenie i zbiory danych testowych (680)
• Uczenie nadzorowane i nienadzorowane (681)
• Modele generacyjne i dyskryminacyjne (683)
• Algorytmy ML w OpenCV (683)
• Zastosowania metod uczenia maszyn w komputerowym rozpoznawaniu obrazu (685)
• Znaczenie zmiennej (687)
• Diagnozowanie usterek w algorytmach uczenia maszyn (688)
• Stare procedury w bibliotece ML (694)
• K-średnich (694)
• Odległość Mahalanobisa (699)
• Podsumowanie (703)
• Ćwiczenia (703)

21. StatModel - standardowy model uczenia w OpenCV (705)

• Podstawowe procedury biblioteki ML (705)
• Szkolenie i struktura cv::ml::TrainData (707)
• Prognozowanie (713)
• Algorytmy uczenia maszyn oparte na interfejsie cv::StatModel (714)
• Naiwny lub normalny klasyfikator Bayesa (714)
• Binarne drzewa decyzyjne (719)
• Boosting (732)
• Drzewa losowe (738)
• Maksymalizacja oczekiwań (742)
• K najbliższych sąsiadów (745)
• Wielowarstwowy perceptron (748)
• Maszyna wektorów nośnych (756)
• Podsumowanie (765)
• Ćwiczenia (766)

22. Wykrywanie obiektów (771)

• Techniki wykrywania obiektów oparte na drzewach (771)
• Klasyfikatory kaskadowe (772)
• Uczenie nadzorowane i teoria wzmacniania (774)
• Uczenie się nowych obiektów (782)
• Wykrywanie obiektów za pomocą maszyn wektorów nośnych (790)
• Wykrywanie obiektów metodą Latent SVM (790)
• Algorytm Bag of Words i kategoryzacja semantyczna (793)
• Podsumowanie (798)
• Ćwiczenia (798)

23. Przyszłość biblioteki OpenCV (801)

• Przeszłość i teraźniejszość (801)
• OpenCV 3.x (802)
• Czy nasze prognozy się sprawdziły? (803)
• Przyszłość (804)
• Najświeższe wiadomości o GSoC (805)
• Wsparcie ze strony społeczności (807)
• Strona OpenCV.org (808)
• Spekulacje na temat sztucznej inteligencji (809)
• Posłowie (812)

A. Rodzaje podziału płaszczyzn (813)

• Triangulacja Delaunaya, teselacja Woronoja (813)
• Tworzenie podziałów Delaunaya lub Woronoja (816)
• Poruszanie się po podziałach Delaunaya (817)
• Przykłady (823)
• Ćwiczenia (824)

B. Repozytorium opencv_contrib (825)

• Przegląd modułów repozytorium opencv_contrib (825)
• Zawartość katalogu opencv_contrib (825)

C. Wzory kalibracji (829)

• Wzory kalibracji wykorzystywane w bibliotece OpenCV (829)

Bibliografia (835)

Skorowidz (849)

872 strony, Format: 16.9x24.9, oprawa twarda