第一部分 OpenCV-Python的基本操作__eol__ __eol__第1章 图像的基本操作 3__eol__1.1　图像的读取与保存 3__eol__1.1.1　图像的读取 3__eol__1.1.2　图像的保存 4__eol__1.2　图像的显示 6__eol__1.3　基于Matplotlib显示图像 7__eol__1.4　视频文件的读取与保存 9__eol__1.5　多帧图像的读取与保存 12__eol__第2章 图像的数据格式 15__eol__2.1　图像属性与数据类型 15__eol__2.1.1　图像颜色分类 15__eol__2.1.2　以Numpy数组表示数字图像 15__eol__2.1.3　图像的数据类型 16__eol__2.2　图像的创建与复制 17__eol__2.3　图像的裁剪与拼接 19__eol__2.4　图像通道的拆分与合并 21__eol__2.5　获取与修改像素值 23__eol__2.6　快速LUT替换像素值 25__eol__第3章 彩色图像处理 29__eol__3.1　图像的颜色空间转换 29__eol__3.1.1　图像的颜色空间 29__eol__3.1.2　图像的颜色空间转换 29__eol__3.2　灰度图像的伪彩色处理 31__eol__3.3　多模态数据合成的伪彩色图像 33__eol__3.4　图像的色彩风格滤镜 35__eol__3.5　调节图像的色彩平衡 37__eol__第4章 绘图与鼠标交互 40__eol__4.1　OpenCV绘图函数的参数 40__eol__4.2　绘制直线与线段 41__eol__4.3　绘制垂直矩形 43__eol__4.4　绘制旋转矩形 45__eol__4.5　绘制圆形和椭圆 47__eol__4.5.1　绘制圆形 47__eol__4.5.2　绘制椭圆和椭圆弧 49__eol__4.6　绘制多段线和多边形 53__eol__4.7　图像上添加文字 56__eol__4.8　鼠标框选矩形区域 57__eol__4.9　鼠标交互操作 59__eol____eol__第二部分 图像处理的基本方法__eol____eol__第5章 图像的算术运算 65__eol__5.1　图像的加法与减法运算 65__eol__5.2　使用掩模图像控制处理区域 67__eol__5.3　图像的加权加法运算 69__eol__5.4　图像的乘法与除法运算 71__eol__5.5　图像的位运算 73__eol__5.6　图像的积分运算 77__eol__5.7　图像的归一化处理 80__eol__第6章 图像的几何变换 81__eol__6.1　图像的平移 81__eol__6.2　图像的缩放 83__eol__6.3　图像的旋转 85__eol__6.4　图像的翻转 88__eol__6.5　图像的斜切 89__eol__6.6　图像的投影变换 91__eol__6.7　图像的重映射 94__eol__第7章 图像的灰度变换 99__eol__7.1　图像反转变换 99__eol__7.2　线性灰度变换 100__eol__7.3　非线性灰度变换 105__eol__7.3.1　对数变换 105__eol__7.3.2　幂律变换 105__eol__7.4　分段线性变换之对比度拉伸 108__eol__7.5　分段线性变换之灰度级分层 109__eol__7.6　灰度变换之比特平面 110__eol__7.7　基于灰度变换调整图像色阶 112__eol__第8章 图像的直方图处理 116__eol__8.1　图像的灰度直方图 116__eol__8.2　图像的直方图均衡化 118__eol__8.3　图像的直方图匹配 120__eol__8.4　基于局部直方图统计量的图像增强 124__eol__8.5　限制对比度自适应直方图均衡化 126__eol__第9章 图像的阈值处理 129__eol__9.1　固定阈值处理 129__eol__9.2　OTSU阈值算法 133__eol__9.3　多阈值处理算法 134__eol__9.4　自适应阈值处理 137__eol__9.5　移动平均阈值处理 138__eol__9.6　HSV颜色空间的阈值分割 140__eol__9.6.1　HSV颜色空间 140__eol__9.6.2　区间阈值处理 141__eol__ __eol__第三部分 图像处理的高级方法__eol__ __eol__第10章 图像卷积与空间滤波 149__eol__10.1　相关运算与卷积运算 149__eol__10.1.1　相关运算 149__eol__10.1.2　可分离卷积核 150__eol__10.1.3　边界扩充 151__eol__10.2　空间滤波之盒式滤波器 153__eol__10.3　空间滤波之高斯滤波器 155__eol__10.4　空间滤波之统计排序滤波器 157__eol__10.4.1　中值滤波器 157__eol__10.4.2　最大值滤波器 157__eol__10.4.3　最小值滤波器 158__eol__10.4.4　中点滤波器 158__eol__10.4.5　修正阿尔法均值滤波器 158__eol__10.5　空间滤波之自适应滤波器 161__eol__10.5.1　自适应局部降噪滤波器 161__eol__10.5.2　自适应中值滤波器 161__eol__10.6　空间滤波之双边滤波器 164__eol__10.7　空间滤波之钝化掩蔽 166__eol__10.8　空间滤波之Laplacian算子 168__eol__10.9　空间滤波之Sobel算子与Scharr算子 169__eol__10.9.1　Sobel算子 169__eol__10.9.2　Scharr算子 170__eol__10.10　图像金字塔 173__eol__10.10.1　高斯金字塔 173__eol__10.10.2　拉普拉斯金字塔 174__eol__第11章 傅里叶变换与频域滤波 179__eol__11.1　图像的傅里叶变换 179__eol__11.1.1　用OpenCV实现傅里叶变换 180__eol__11.1.2　用Numpy实现傅里叶变换 181__eol__11.1.3　频谱中心化 181__eol__11.2　快速傅里叶变换 185__eol__11.3　频域滤波的基本步骤 187__eol__11.4　频域滤波之低通滤波 189__eol__11.4.1　低通滤波器的传递函数 189__eol__11.4.2　频域滤波的详细步骤 192__eol__11.5　频域滤波之高通滤波 195__eol__11.6　频域滤波之Laplacian算子 198__eol__11.6.1　Laplacian算子 198__eol__11.6.2　梯度算子的传递函数 198__eol__11.7　频域滤波之选择性滤波器 202__eol__11.7.1　带阻滤波器和带通滤波器 203__eol__11.7.2　陷波滤波器 203__eol__第12章 形态学图像处理 209__eol__12.1　腐蚀运算和膨胀运算 209__eol__12.1.1　腐蚀和膨胀 209__eol__12.1.2　形态学处理的结构元 210__eol__12.2　形态学运算函数 212__eol__12.2.1　形态学高级运算 213__eol__12.2.2　形态学处理函数 214__eol__12.3　灰度形态学运算 218__eol__12.3.1　灰度腐蚀与灰度膨胀 218__eol__12.3.2　灰度开运算与灰度闭运算 219__eol__12.3.3　灰度顶帽算子和灰度底帽算子 219__eol__12.4　形态学算法之边界提取 225__eol__12.5　形态学算法之直线提取 226__eol__12.6　形态学算法之线条细化 228__eol__12.7　形态学重建之边界清除 230__eol__12.8　形态学重建之孔洞填充 232__eol__12.8.1　孔洞填充算法 232__eol__12.8.2　泛洪填充算法 233__eol__12.9　形态学重建之骨架提取 237__eol__12.10　形态学重建之粒径分离 238__eol__12.11　基于形态学的粒度测定 240__eol__12.12　形态学算法之边缘检测和角点检测 242__eol__第13章 图像变换、重建与复原 245__eol__13.1　直角坐标与极坐标变换 245__eol__13.2　霍夫变换直线检测 247__eol__13.3　霍夫变换圆检测 250__eol__13.4　雷登变换与反投影图像重建 252__eol__13.4.1　投影和雷登变换 252__eol__13.4.2　反投影和图像重建 253__eol__13.5　雷登变换滤波反投影图像重建 257__eol__13.6　退化图像复原之逆滤波 260__eol__13.7　退化图像复原之维纳滤波 263__eol__13.8　退化图像复原之最小二乘法滤波 266__eol__ __eol__第四部分 计算机视觉__eol__ __eol__第14章 边缘检测与图像轮廓 273__eol__14.1　边缘检测之梯度算子 273__eol__14.2　边缘检测之LoG算子 275__eol__14.3　边缘检测之DoG算子 2