Python计算机视觉编程免费在线收听-喜马拉雅

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目录
第1章基本的图像操作和处理
1.1PIL：Python图像处理类库
1.1.1转换图像格式
1.1.2创建缩略图
1.1.3复制和粘贴图像区域
1.1.4调整尺寸和旋转

第2章局部图像描述子
2.1Harris角点检测器
2.2SIFT（尺度不变特征变换）
2.2.1兴趣点
2.2.2描述子
2.2.3检测兴趣点
2.2.4匹配描述子
2.3匹配地理标记图像
2.3.1从Panoramio下载地理标记图像
2.3.2使用局部描述子匹配
2.3.3可视化连接的图像
练习

第3章图像到图像的映射
3.1单应性变换
3.1.1直接线性变换算法
3.1.2仿射变换
3.2图像扭曲
3.2.1图像中的图像
3.2.2分段仿射扭曲
3.2.3图像配准
3.3创建全景图
3.3.1RANSAC
3.3.2稳健的单应性矩阵估计
3.3.3拼接图像
练习

第4章照相机模型与增强现实
4.1针孔照相机模型
4.1.1照相机矩阵
4.1.2三维点的投影
4.1.3照相机矩阵的分解
4.1.4计算机相机中心
4.2照相机标定
4.3以平面和标记物进行姿态估计
4.4增强现实
4.4.1PyGame和PyOpenGL
4.4.2从照相机矩阵到OpenGL格式
4.4.3在图像中放置虚拟物体
4.4.4综合集成
4.4.5载入模型
练习

第5章多视图几何
5.1外极几何
5.1.1一个简单的数据集
5.1.2用Matplotlib绘制三维数据
5.1.3计算F：八点法
5.1.4外极点和外极线
5.2照相机和三维结构的计算
5.2.1三角剖分
5.2.2由三维点计算照相机矩阵
5.2.3由基础矩阵计算照相机矩阵
5.3多视图重建
5.3.1稳健估计基础矩阵
5.3.2三维重建示例
5.3.3多视图的扩展示例
5.4立体图像
练习

第6章图像聚类
6.1K-means聚类
6.1.1SciPy聚类包
6.1.2图像聚类
6.1.3在主成分上可视化图像
6.1.4像素聚类
6.2层次聚类
6.3谱聚类
练习

第7章图像搜索
7.1基于内容的图像检索
7.2视觉单词
7.3图像索引
7.3.1建立数据库
7.3.2添加图像
7.4在数据库中搜索图像
7.4.1利用索引获选图像
7.4.2用一幅图像进行查询
7.4.3确定对比基准并绘制结果
7.5使用几何特性对结果排序
7.6使用演示程序及Web应用
7.6.1用CherryPy创建Web应用
7.6.2图像搜索演示程序
练习

第8章图像内容分类
8.1K邻近分类法（KNN）
8.1.1一个简单的二维示例
8.1.2用稠密SIFT作为图像特征
8.1.3图像分类：手势识别
8.2贝叶斯分类器
8.3支持向量机
8.3.1使用LibSVM
8.3.2再论手势识别
8.4光学字符识别
8.4.1训练分类器
8.4.2选取特征
8.4.3多类支持向量机
8.4.4提取单元格并识别字符
8.4.5图像校正
练习

第9章图像分割
9.1图割（Graph Cut）
9.1.1从图像创建图
9.1.2用户交互式分割
9.2利用聚类进行分割
9.3变分法
练习

第10章 OpenCV
10.1 OpenCV的Python接口
10.2 OpenCV基础知识
10.2.1读取和写入图像
10.2.2颜色空间
10.2.3显示图像及结果
10.3处理视频
10.3.1视频输入
10.3.2将视频读取到NumPy数组中
10.4跟踪
10.4.1光流
10.4.2Lucas-Kanade算法
10.5更多示例
10.5.1图像修复
10.5.2利用分水岭变换进行分割
10.5.3利用霍夫变换检测直线
练习

贺函芬|音频制作者
2000年毕业于宁波大学计算机系教育专业。
20年编程经历。