明日科技，全稱是吉林省明日科技有限公司，是一家專業從事軟件發展、教育培訓以及軟件發展教育資源整合的高科技公司，其編寫的教材非常注重選取軟件發展中的必需、常用內容，同時也很注重內容的易學、方便性以及相關知識的拓展性，深受讀者喜愛。其教材多次榮獲“全行業優秀暢銷品種”“全國高校出版社優秀暢銷書”等獎項，多個品種長期位居同類圖書銷售排行榜的前列。
《Python OpenCV從入門到精通》以入門為主、進階為輔，提供了從Python OpenCV入門到程序設計高手所必需的各項知識。
（1）主流技術，全面解析。本書內容豐富，涵蓋OpenCV影像處理技術的方方面面，包括圖像的幾何變換、閾值處理、圖像運算、範本匹配、濾波器、腐蝕與膨脹、圖形檢測、視頻處理、人臉檢測和人臉識別等。一本書教你掌握計算機視覺開發領域的主流核心技術。
（2）由淺入深，循序漸進。本書引領讀者按照基礎入門→核心框架→項目實戰循序漸進地學習，符合認知規律。
（3）邊學邊練，學以致用。130個應用實例+1個行業項目案例+136集Python零基礎掃盲課，邊學邊練，在實踐中提升技能。
（4）精彩欄目，貼心提醒。本書設置了很多“注意”“說明”“技巧”等小欄目，有利於讀者在學習過程中更輕鬆地理解相關知識點及概念，並輕鬆地掌握個別技術的應用技巧。
（5）在線解答，高效學習。在線答疑QQ及技術支援網站，不定期進行在線直播課程。
OpenCV的設計初衷是提供易於使用的計算機視覺接口，以説明開發人員在實際開發中快速建立精巧的視覺應用。為此，OpenCV庫包含了從計算機視覺各個領域衍生出來的500多種方法。這使得OpenCV自測試版發佈以來，就被廣泛地應用在安保行業、航空領域和其他高精尖的科研工作中。近年來，隨著Python語言的強勢崛起，Python OpenCV已經成為一個很好的學習方向。
本書內容
本書的寫作思路是以入門為主、進階為輔。全書共分4篇。
第1篇：入門篇。本篇包括Python與OpenCV、搭建開發環境、影像處理的基本操作、圖元的操作和色彩空間與通道。這些內容的作用相當於“掃盲”，即完成一個從“什麼都不知道”到“掌握關鍵知識點”的轉變過程，為學習後面的內容奠定基礎。
第2篇：基礎篇。本篇介紹了繪製圖形和文字、圖像的幾何變換、圖像的閾值處理和圖像的運算。學習完這一部分後，讀者不僅能夠直觀地看到運用OpenCV處理圖像後的效果，還能夠瞭解OpenCV程式的編碼步驟和注意事項。
第3篇：進階篇。本篇的內容較多，包含了6章內容，分別是範本匹配、濾波器、腐蝕與膨脹、圖形檢測、視頻處理以及人臉檢測和人臉識別。這6章內容雖然相對獨立，但是在實際開發過程中，是相輔相成、相得益彰的。
第4篇：項目篇。本篇通過一個完整的小型MR智能視頻打卡系統，按照“需求分析→系統設計→檔案系統設計→資料實體模組設計→工具模組設計→服務模組設計→程式入口設計”順序，手把手指導讀者運用Python OpenCV完成軟件項目的開發實踐。
本書特點
主流技術，全面覆蓋：本書內容豐富，涵蓋了Open CV影像處理技術的方方面面，如圖像的幾何變換、閾值處理、圖像運算、範本匹配、濾波器、腐蝕與膨脹、圖形檢測、視頻處理、人臉檢測和人臉識別等。
深入淺出，通俗易懂：本書專注於影像處理本身，在編寫過程中儘量避免使用過多的專業名詞，盡可能忽略影像處理算法的具體實現細節，降低閱讀和學習難度，讀者更易入門和上手。
學練結合，凸顯效果：本書實例豐富，提供了130個應用實例，讀者可邊學邊練，更快地掌握Python OpenCV的編碼步驟和關鍵技術。此外，通過對比原圖，可更直觀地看到圖像經過處理後的效果。
項目實戰，累積經驗：本書給出了MR智能視頻打卡系統的完整項目開發過程，手把手指導讀者進行需求分析、系統設計，編寫出能實現各模組指定功能的代碼，積累項目開發經驗。
小欄目，大提醒：本書使用了很多“注意”“說明”等小欄目，目的是讓讀者在學習過程中快速熟悉容易出錯的地方，快速理解關鍵知識點，輕鬆掌握程序設計步驟，積累程序設計技巧。
讀者物件
初學程序設計的自學者、程序設計愛好者、大中專院校的老師和學生、相關培訓機構的老師和學員、畢業設計的學生、初中級程式開發人員、程式測試及維護人員、參加實習的“菜鳥”程序員。讀者服務
本書配套的學習資源，讀者可登錄清華大學出版社網站，在對應圖書頁面下獲取其下載方式。本書為黑白印刷，為方便讀者學習，將書中彩色效果的圖片上傳至雲盤，讀者可掃描圖書封底的“文泉雲盤”二維碼，獲取其下載方式。
致讀者
感謝您購買本書，希望本書能成為您程序設計路上的領航者。
“零門檻”學程序設計，一切皆有可能。
祝讀書快樂！
第1篇 入門篇
第1章 Python與OpenCV 2
1.1 Python概述 2
1.1.1 什麼是Python 2
1.1.2 Python的版本 3
1.1.3 Python的應用 3
1.2 OpenCV概述 5
1.2.1 計算機視覺 5
1.2.2 OpenCV包含的模組 6
1.2.3 OpenCV的發展歷程 7
1.2.4 OpenCV的應用 7
1.2.5 Python OpenCV的開發工具 8
1.3 小結 8
第2章 搭建開發環境 9
2.1 Python的下載和安裝 9
2.1.1 下載Python 10
2.1.2 安裝Python 11
2.1.3 測試Python是否安裝成功 12
2.2 Python OpenCV的下載和安裝 13
2.2.1 下載和安裝OpenCV-Contrib-Python庫 13
2.2.2 測試OpenCV-Contrib-Python庫和Numpy庫是否安裝成功 14
2.3 PyCharm的下載和安裝 14
2.3.1 下載PyCharm 14
2.3.2 安裝PyCharm 15
2.3.3 啟動並配置PyCharm 16
2.4 小結 21
第3章 影像處理的基本操作 22
3.1 讀取圖像 22
3.2 顯示圖像 24
3.3 保存圖像 26
3.4 獲取圖像屬性 27
3.5 小結 28
第4章 圖元的操作 29
4.1 圖元 29
4.1.1 確定圖元的位置 30
4.1.2 獲取圖元的BGR值 31
4.1.3 修改圖元的BGR值 33
4.2 使用NumPy模組操作圖元 34
4.2.1 NumPy概述 34
4.2.2 陣列的類型 35
4.2.3 創建陣列 36
4.2.4 操作數組 39
4.2.5 陣列的索引和切片 42
4.2.6 創建圖像 46
4.2.7 拼接圖像 51
4.3 小結 53
第5章 色彩空間與通道 54
5.1 色彩空間 54
5.1.1 GRAY色彩空間 54
5.1.2 HSV色彩空間 56
5.2 通道 57
5.2.1 拆分通道 58
5.2.2 合併通道 59
5.2.3 綜合運用拆分通道和合併通道 62
5.2.4 alpha通道 63
5.3 小結 65
第2篇 基礎篇
第6章 繪製圖形和文字 68
6.1 線段的繪製 68
6.2 矩形的繪製 70
6.3 圓形的繪製 72
6.4 多邊形的繪製 75
6.5 文字的繪製 77
6.5.1 文字的斜體效果 79
6.5.2 文字的垂直鏡像效果 80
6.5.3 在圖像上繪製文字 81
6.6 動態繪製圖形 82
6.7 小結 84
第7章 圖像的幾何變換 85
7.1 縮放 85
7.1.1 dsize參數實現縮放 86
7.1.2 fx和fy參數實現縮放 87
7.2 翻轉 87
7.3 仿射變換 89
7.3.1 平移 90
7.3.2 旋轉 92
7.3.3 傾斜 93
7.4 透視 95
7.5 小結 97
第8章 圖像的閾值處理 98
8.1 閾值處理函數 99
8.2 “非黑即白”的圖像 99
8.2.1 二值化處理 100
8.2.2 反二值化處理 103
8.3 零處理 104
8.3.1 低於閾值零處理 104
8.3.2 超出閾值零處理 105
8.4 截斷處理 106
8.5 自我調整處理 108
8.6 Otsu方法 111
8.7 閾值處理的作用 112
8.8 小結 114
第9章 圖像的運算 115
9.1 掩模 115
9.2 圖像的加法運算 117
9.3 圖像的位元運算 120
9.3.1 按位與運算 121
9.3.2 按位或運算 122
9.3.3 按位取反運算 124
9.3.4 按位異或運算 125
9.4 合併圖像 128
9.4.1 加權和 128
9.4.2 覆蓋 129
9.5 小結 132
第3篇 進階篇
第10章 範本匹配 134
10.1 範本匹配方法 134
10.2 單範本匹配 136
10.2.1 單目標匹配 136
10.2.2 多目標匹配 140
10.3 多範本匹配 144
10.4 小結 148
第11章 濾波器 149
11.1 均值濾波器 149
11.2 中值濾波器 151
11.3 高斯濾波器 153
11.4 雙邊濾波器 156
11.5 小結 158
第12章 腐蝕與膨脹 159
12.1 腐蝕 159
12.2 膨脹 162
12.3 開運算 163
12.4 閉運算 165
12.5 形態學運算 166
12.5.1 梯度運算 167
12.5.2 頂帽運算 168
12.5.3 黑帽運算 169
12.6 小結 170
第13章 圖形檢測 171
13.1 圖像的輪廓 171
13.2 輪廓擬合 175
13.2.1 矩形包圍框 176
13.2.2 圓形包圍框 177
13.3 凸包 178
13.4 Canny邊緣檢測 180
13.5 霍夫變換 181
13.5.1 直線檢測 181
13.5.2 圓環檢測 183
13.6 小結 185
第14章 視頻處理 186
14.1 讀取並顯示攝像頭視頻 186
14.1.1 VideoCapture類 187
14.1.2 如何使用VideoCapture類 188
14.2 播放視頻檔 192
14.2.1 讀取並顯示視頻檔 192
14.2.2 視頻的暫停播放和繼續播放 194
14.2.3 獲取視頻檔的屬性 196
14.3 保存視頻檔 198
14.3.1 VideoWriter類 198
14.3.2 如何使用VideoWriter類 200
14.4 小結 205
第15章 人臉檢測和人臉識別 206
15.1 人臉檢測 206
15.1.1 級聯分類器 207
15.1.2 方法 208
15.1.3 分析人臉位置 209
15.2 檢測其他內容 211
15.2.1 眼睛檢測 211
15.2.2 貓臉檢測 212
15.2.3 行人檢測 213
15.2.4 車牌檢測 214
15.3 人臉識別 215
15.3.1 Eigenfaces人臉識別器 215
15.3.2 Fisherfaces人臉識別器 218
15.3.3 Local Binary Pattern Histogram人臉識別器 221
15.4 小結 223
第4篇 項目篇
第16章 MR智能視頻打卡系統 226
116.1 需求分析 227
16.2 系統設計 228
16.2.1 開發環境 228
16.2.2 功能結構 228
16.2.3 業務流程 229
16.2.4 項目結構 232
16.3 檔案系統設計 232
16.4 資料實體模組設計 234
16.5 工具模組設計 235
16.5.1 公共工具模組 235
16.5.2 IO流模組 237
16.5.3 攝像頭工具模組 242
16.6 服務模組設計 245
16.6.1 人事服務模組 245
16.6.2 人臉識別服務模組 254
16.7 程式入口設計 255
16.7.1 用戶許可權管理 255
16.7.2 主功能表設計 256
16.7.3 人臉打卡功能 258
16.7.4 為新員工登記人臉照片樣本 259
16.7.5 刪除員工全部資料 259
16.7.6 查詢員工打卡記錄 261
16.7.7 生成考勤報表 262
16.7.8 自訂上下班時間 265
16.7.9 啟動程式 267
16.8 小結 267
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