前言

人工智能的兴起，除了机器学习与深度学习带领风潮，计算机视觉也是众多工程师钻研的主题。多次与教育界的朋友聊天，一致感觉目前国内缺乏这方面的书籍，这也是笔者撰写本书的动力。

其实要对一幅图像做分析，让计算机认知图像本质，牵涉许多复杂的数学运算，所幸OpenCV已经将这些复杂的数学运算封装成一个个的函数，让整个学习变得简单许多。然而学习一个知识如果只是会调用函数，不了解函数内部数学原理，所设计的程序也只是空洞而没有灵魂的代码，为此笔者在撰写本书时除了采用当下热门的Python语言，还采用两步说明：

（1） 函数数学原理解说 。

（2）套用函数讲解 图像创意 与 计算机视觉 的实例。

在撰写本书时，笔者先从图像原理说起，逐一解说从图像到计算机视觉所需的完整知识。本书的主要内容如下：

完整解说操作OpenCV需要的Numpy知识；

图像 读取 、 显示 与 存储；

认识 BGR 、 RGB 、 HSV 色彩空间；

建立 静态 与 动态 图像，打破OpenCV限制建立 中文输出函数；

图像计算与图像的 位运算；

重复曝光 技术；

图像 加密 与 解密；

阈值 处理；

隐藏在图像中的情报；

数字水印；

图像几何变换： 翻转 、 仿射 、 透视 、 重映射；

图像滤波器；

认识 卷积；

认识与 删除图像噪声；

数学形态学： 腐蚀 、 膨胀 、 开运算 、 闭运算 、 礼帽运算 、 黑帽运算；

从 图像梯度 到内部图形的 边缘检测；

图像金字塔；

图像 轮廓特征 与 匹配；

轮廓的 拟合 、 凸包 与 几何测试；

霍夫变换与 直线检测；

无人驾驶车道检测技术；

直方图、增强图像对比度、修复 太亮 或 太黑 图像、 去雾 处理；

模板匹配 ；

傅里叶变换的方法与意义、 空间域 与 频率域 的切换；

分水岭算法执行 图像分割；

图像撷取；

图像修复： 抢救《蒙娜丽莎的微笑》；

识别手写数字；

OpenCV的摄像功能、活用 拍照 与 录像；

应用OpenCV内建的哈尔特征分类器；

检测 人脸 、 身体 、 眼睛 、 猫脸 、 车牌；

人脸识别 原理与应用；

建立哈尔特征分类器 执行车牌识别 。

笔者写过许多计算机图书，本书沿袭笔者著作的特色，程序实例丰富。相信读者只要遵循本书内容进行学习，必定可以快速精通OpenCV，设计计算机视觉的应用程序。本书虽力求完美，但谬误难免，尚祈读者不吝指正。

读者可扫描下方二维码，获取相应学习资源。

洪锦魁
2023.03 bpMmjQH2ateeNdjVJATf/EnIZ816rk2UPBFTf0dDyC58L2zGkEvYmnxVA6k19d2L