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第1章为图像添加效果
第2章检测图像的基本特征
第3部分 Unity游戏动画系统
第3章检测目标
第4章深入目标检测：级联分类器
第5章追踪视频中的目标
第6章利用图像对比和拼接
第7章 OpenCV机器学习使用焕发生机
第8章疑难解答和最佳实践
第9章开发一个文档扫描应用

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1 为图像添加效果 1  
入门 1  
部署OpenCV 2  
在OpenCV中存储图像 4  
OpenCV中的线性滤波器 5  
均值模糊方法 7  
高斯模糊方法 13  
中值模糊方法 14  
创建自定义核 16  
形态学运算 17  
阈值化 20  
自适应阈值 21  
小结 22  
2 检测图像的基本特征 23  
创建应用 23  
边缘和角点检测 28  
高斯差分技术 28  
Canny边缘检测器 31  
Sobel算子 33  
Harris角点检测 36  
霍夫变换 37  
霍夫直线 38  
霍夫圆 40  
轮廓 41  
项目——检测图像中的数独 43  
小结 45  
3 检测目标 47  
特征是什么？ 47  
尺度不变特征变换 49  
理解SIFT的原理 49  
OpenCV中的SIFT 58  
匹配特征与检测目标 60  
暴力匹配器 61  
基于FLANN的匹配器 61  
匹配点 62  
检测目标 66  
加速稳健特征 66  
SURF检测器 67  
SURF描述子 68  
OpenCV中的SURF 70  
ORB 71  
oFAST：FAST关键点定向 72  
rBRIEF：旋转可知的BRIEF 73  
OpenCV中的ORB 75  
BRISK 75  
尺度空间关键点检测 76  
关键点描述 77  
OpenCV中的BRISK 79  
FREAK 80  
视网膜采样模式 80  
由粗到精的描述子 80  
跳视搜索 81  
方向 81  
OpenCV中的FREAK 81  
小结 82  
4 深入目标检测：级联分类器 83  
级联分类器简介 83  
Haar级联分类器 84  
LBP级联分类器 85  
用级联分类器检测人脸 86  
HOG描述子 94  
项目——快乐相机 97  
小结 98  
5 追踪视频中的目标 99  
光流法 99  
Horn–Schunck方法 100  
Lucas–Kanade方法 101  
在Android上查看光流场 104  
图像金字塔 110  
高斯金字塔 111  
拉普拉斯金字塔 113  
基本的二维变换 120  
全局运动估计 121  
Kanade-Lucas-Tomasi追踪器 124  
查看OpenCV中的KLT追踪器 124  
小结 126  
6 利用图像对齐和拼接 127  
图像拼接 127  
特征检测和匹配 128  
图像匹配 129  
光束法平差 131  
自动全景校直 132  
增益补偿 133  
多频段融合 134  
用OpenCV进行图像拼接 134  
小结 145  
7 OpenCV机器学习使应用焕发生机 147  
光学字符辨识 147  
k-最近邻算法用于OCR 148  
支持向量机用于OCR 158  
求解数独 160  
识别数独中的数字 160  
小结 162  
8 疑难解答和最佳实践 163  
错误排除 163  
权限错误 163  
用Logcat调试代码 166  
最佳实践 167  
在Android中操纵图像 168  
在多个Activity之间操纵数据 170  
小结 172  
9 开发一个文档扫描应用 173  
让我们开始吧 174  
算法 176  
在Android上的实现 177  
小结 188

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