本书深入浅出地阐述和论证了图像处理理论、方法和技术，探讨了图像增强和校正、加速图像处理等新专题。在介绍OpenCV基础知识之后，讲述了图像处理的主干内容。全书共分为7章，全面系统地讲述了图像处理领域中的核心内容，包括：构建图像处理的工具、图像的增强、图像校正、形态学运算、图像金字塔、几何变换、颜色空间、颜色变换、视频稳定性、图像拼接、图像合成、计算摄影学、加速图像处理等。为了便于学习与实践，本书提供了示例算法的编码实现，也向读者全面详尽地介绍了基于OpenCV进行图像处理编程的技术和方法。
本书可用作图像处理研究的科技人员、研发人员和在其应用中以图像处理作为工具的实践工程师的参考。同样，适合于计算机、通信和自动化等相关专业的本科生、研究生以及工作在图像处理和识别领域一线的广大工程技术人员阅读。

本书使用OpenCV的最新版本3.0，通过一些实用的图像处理项目，提供一种基于示例的、对OpenCV主要图像处理算法的讲解，教你学习OpenCV的图像处理技术。
每一章都提供了许多易用的编程示例，用于说明所涉及的图像处理相关概念。书中所有的示例都是使用现有免费的Qt Creator IDE和GNU/GCC编译器完成其开发和测试的。同时，还采用了CMake工具，以便在其目标平台上配置OpenCV库的构建过程。

通过阅读本书，你将学到：
创建具有丰富用户界面的OpenCV项目
图像处理相关的基本概念和任务，如图像类型、像素访问技术、图像基本操作和直方图
探讨有用的图像处理技术，包括滤波、平滑、锐化、去噪、形态学和几何变换
一些易用的算法，如图像修复和查找表（LUT）
利用OpenCV的颜色操作特性来优化图像处理
使用OpenCV的三种主要模块进行视频中的图像处理，包括视频稳定性、图像拼接和视频超分辨率
针对计算摄影学鲜为人知的可用技术，包括高动态范围（High-Dynamic-Range，HDR）成像、无缝合成、脱色和非真实感渲染
利用Open CL SDK加速图像处理

作者简介
Gloria Bueno García　拥有英国考文垂大学机器视觉博士学位，曾在多个研究中心担任首席研究员。她拥有两项发明专利、一项软件注册权和100多篇期刊论文，主要研究方向为二维/三维多模态图像处理和人工智能。
Oscar Deniz Suarez　研究兴趣主要集中在计算机视觉和模式识别，发表期刊和会议论文50多篇，他的研究成果被Existor、Gliif、Tapmedia、E-Twenty等行业领先公司采用，并且已经被添加到OpenCV中。

译者简介
刘冰　重庆邮电大学计算机科学与技术学院专业教师，先后荣获重庆邮电大学优秀青年教师、课堂优秀教学二等奖、优秀班导师、优秀班主任等荣誉称号。他获国家专利授权1项，编著教材5部，译著2部，参与国家级项目3项，主研重庆市市级项目4项。

审校者简介
朱征宇　重庆大学计算机学院教授、博士生导师，计算机科学系主任。他曾获四川省优秀软件二等奖、石油部优秀软件产品展示会一等奖、2012年重庆市科技进步二等奖，国家发明专利4项，SCI/EI收录论文近30篇，承担多项国家或省部级课题。

内容简介
本书由知名计算机视觉专家撰写，使用OpenCV的最新版本3.0，深入浅出地阐述和论证了图像处理理论、方法和技术，探讨了图像增强和校正、加速图像处理等新专题。作者在介绍OpenCV基础知识之后，系统讲述图像处理的核心技术、工具。
全书共分为7章，全面系统地讲述了图像处理领域中的核心内容，包括：构建图像处理的工具、图像的增强、图像校正、形态学运算、图像金字塔、几何变换、颜色空间、颜色变换、视频稳定性、图像拼接、图像合成、计算摄影学、加速图像处理等。为了便于学习与实践，本书提供了示例算法的编码实现，也向读者全面详尽地介绍了基于OpenCV进行图像处理编程的技术和方法。
本书既可作为从事图像处理研究的科研人员参考，也适合计算机、通信和自动化等相关专业的本科生、研究生以及工作在图像处理和识别领域一线的广大工程技术人员阅读。

OpenCV，可以说是使用最广泛的计算机视觉库，它包括几百个易用的图像成像和视觉函数，既可用于学术研究，也可用于工业领域。随着摄像机越来越便宜和对影像学特征需求的增长，无论是对于台式机还是移动平台，OpenCV的应用范围都有了显著增长。
本书结合示例讲述OpenCV的主要图像处理算法。OpenCV方面的其他书籍试图说明其基础理论，或提供接近完整的大型应用程序示例，而本书则针对这样的读者而编写：他们想要尽量快速地得到一个易于理解的工作示例，并可能在此基础上开发一些附加功能。
本书以一个介绍性的章节作为开始，说明库的安装，描述库的结构，并给出基本图像和视频的读取与写入示例。随后的章节包括以下一些内容：图像和视频的处理，基本图像处理工具，校正和增强图像，颜色、视频处理以及计算摄影学。最后但同样重要的章节介绍一些高级特性，例如基于GPU的加速。本书对最新的主要版本OpenCV 3中的新功能和技术进行了全面的说明。
本书包含的内容
第1章展示如何读取图像和视频文件。该章还介绍了基本的用户交互工具，这些工具在图像处理中非常有用，可用于更改参数值、选择感兴趣区域等。
第2章讲述在后续章节中所需要的一些主要数据结构和基本过程。
第3章介绍用于校正图像缺陷的一些典型变换。该章包括滤波、使用查找表的点变换、几何变换，以及关于图像修复和图像去噪的一些算法。
第4章讨论图像处理中的颜色话题。该章讲述如何使用不同的颜色空间，以及如何在两幅图像之间进行颜色空间的转换。
第5章包括用于视频或图像序列处理的一些技术。该章重点介绍有关视频稳定、超分辨率和图像拼接的一些算法的实现。
第6章介绍如何读取HDR图像，以及如何在其上进行色调映射。
第7章包括图像处理中的一个重要话题：速度。对于降低图像处理任务消耗的时间，现代GPU是最佳的技术。
阅读本书所需的知识
本书旨在通过一些实用的图像处理项目教大家学习OpenCV的图像处理技术。本书将使用OpenCV的最新版本3.0。
每一章都提供了许多易用的示例，用于说明所涉及的一些概念。因此，本书的重点集中在尽快地提供一个可行示例，以便读者可以在此基础上开发一些附加功能。
要使用本书，只需有免费软件即可。书中所有的示例都是使用现有免费的Qt Creator IDE和GNU/GCC编译器完成开发与测试的。还采用了CMake工具，以便在其目标平台上配置OpenCV库的构建过程。此外，在第7章中给出的GPU加速示例，还需要免费的OpenCL SDK。
本书适合的读者
本书适合已经了解C++编程并且想要学习如何使用OpenCV进行图像处理的读者阅读。应该具备最起码的图像处理理论背景知识。本书并不涉及与计算机视觉关系更为密切的话题，例如，特征和对象检测、追踪或机器学习。

计算机\图形图像

本书使用OpenCV的最新版本3.0，通过一些实用的图像处理项目，提供一种基于示例的、对OpenCV主要图像处理算法的讲解，教你学习OpenCV的图像处理技术。
　　每一章都提供了许多易用的编程示例，用于说明所涉及的图像处理相关概念。书中所有的示例都是使用现有免费的Qt Creator IDE和GNU/GCC编译器完成其开发和测试的。同时，还采用了CMake工具，以便在其目标平台上配置OpenCV库的构建过程。
　　通过阅读本书，你将学到：
　 •创建具有丰富用户界面的OpenCV项目
　 •图像处理相关的基本概念和任务，如图像类型、像素访问技术和图像基本操作和直方图
　 •探讨有用的图像处理技术，包括滤波、平滑、锐化、去噪、形态学和几何变换
　 •一些易用的算法，如图像修复和查找表（LUT）
　 •利用OpenCV的颜色操作特性来优化图像处理
　 •使用OpenCV的三种主要模块进行视频中的图像处理，包括视频稳定性、图像拼接和视频超分辨率
　 •针对计算摄影学鲜为人知的可用技术，包括高动态范围（High-Dynamic-Range，HDR）成像、无缝合成、脱色和非真实感渲染

[西]葛罗瑞亚·布埃诺·加西亚（Gloria Bueno Garcia）　奥斯卡·德尼茨·苏亚雷斯（Oscar Deniz Suarez） 何塞·路易斯·埃斯皮诺萨·阿兰达（Jose Luis Espinosa　Aranda） 等著：暂无简介

刘冰 译　朱征宇 审校：暂无简介

图像作为人类感知世界的视觉基础，是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。图像处理就是利用计算机对图像信息进行加工以满足人的视觉心理或者应用需求的行为，图像信息实质上是一段能够被计算机还原、显示和输出为一幅图像的数字码。
图像处理技术可以帮助人们更客观、更准确地认识世界，人的视觉系统可以帮助人类从外界获取3/4以上的信息，而图像、图形又是所有视觉信息的载体，尽管人眼的鉴别力很高，可以识别上千种颜色，但很多情况下，图像对于人眼来说是模糊的，甚至是不可见的。图像增强技术可以使模糊甚至不可见的图像变得清晰明亮；通过图像处理中的模式识别技术，可以将人眼无法识别的图像进行分类处理。
图像处理是信号处理中一个非常重要的领域，涉及的理论知识众多。仅仅通过理论讲解很难帮助读者掌握图像处理的基本原理，也不能帮助读者得到直观的认识，因此本书与OpenCV编程实践相结合。在Visual C++中引入OpenCV大大降低了开发强度，如果读者对图像处理原理已经比较了解，那么完全可以在Visual C++中结合OpenCV 进行编程开发。
本书是依据作者近几年研究过程中重要的基础部分编写的，书中主要介绍图像处理的基础方法，其中不仅包括经典方法，而且包括近几年在研究中所提出的方法。作者深入浅出地阐述和论证了图像处理中共性的和基础性的知识，以及有关前端的处理理论、方法和技术，探讨了图像增强和恢复、图像分析等新专题，并包括了形象地说明本书理论内容的交互计算机显示图像示例及基于OpenCV的图像处理编程示例。某些章节介绍的内容既可以作为独立的技术产生用户所需的输出，满足用户需求，也可以作为对后续的某些信息进行处理的预处理。
在介绍完OpenCV编程基础知识之后，本书讲述了图像处理的主干内容。全书共分为7章，全面系统地讲述了图像处理领域中的核心内容，包括：构建图像处理工具、图像增强、图像校正、形态学运算、图像金字塔、几何变换、颜色空间、颜色变换、视频稳定性、图像拼接、图像合成、计算摄影学、加速图像处理等。为便于学习与实践，本书提供了示例算法的编码实现，详尽地介绍了基于OpenCV进行图像处理编程的技术和方法。
全书结构紧凑，内容深入浅出，讲解以及编程实例图文并茂，可作为图像处理方面科技人员、研发人员及在应用中以图像处理作为工具的实践工程师的参考手册。本书同样适合计算机、通信和自动化等相关专业的本科生、研究生阅读。
为了能够更准确地翻译本书，我们查阅了很多有关图像处理和OpenCV等内容的中英文资料。本书从翻译到审校直至最终成稿历时4个多月，限于译校者水平所限，译文中不当之处，恳请读者批评指正。
本书是重庆邮电大学刘冰老师在重庆大学攻读博士学位期间，与博士生导师朱征宇教授共同合作完成的一部译著。刘冰翻译完本书，朱征宇教授对全书进行了译校和审定。在翻译过程中，重庆大学的张瑞、洪晓璐、夏书银、王想等博士也提出了宝贵的意见并参与了部分章节的审校工作。最后还要感谢机械工业出版社各位认真审校的编辑，是他们的严格要求才让本书得以高质量出版。

朱征宇、刘冰
zhu_zhengyu@cqu.edu.cn；liubing@cqupt.edu.cn

译者序
作者简介
审校者简介
前言
第1章　处理图像文件和视频文件　1
1.1　OpenCV介绍　1
1.2　下载和安装OpenCV　2
1.2.1　获取编译器和设置CMake　4
1.2.2　使用CMake配置OpenCV　4
1.2.3　库的编译和安装　7
1.3　OpenCV的结构　7
1.4　使用OpenCV创建用户项目　9
1.4.1　库的一般使用方法　9
1.4.2　开发新项目的工具　10
1.4.3　使用Qt生成器创建OpenCV C++程序　11
1.5　读取和写入图像文件　13
1.5.1　基本API概念　13
1.5.2　支持图像文件的格式　15
1.5.3　示例代码　16
1.6　读取和写入视频文件　20
1.7　用户交互工具　22
1.7.1　滑动条　24
1.7.2　鼠标交互　25
1.7.3　按钮　26
1.7.4　文本绘制与显示　27
1.8　小结　29
第2章　构建图像处理工具　30
2.1　基本数据类型　30
2.2　像素级访问　33
2.3　测量时间　34
2.4　图像的常用操作　34
2.5　算术运算　35
2.6　数据持久化　39
2.7　直方图　40
2.7.1　ColourImageEqualizeHist示例代码　42
2.7.2　ColourImageComparison示例代码　46
2.8　小结　50
第3章　校正和增强图像　51
3.1　图像滤波　51
3.1.1　平滑　52
3.1.2　锐化　55
3.1.3　图像金字塔　58
3.2　形态学运算　61
3.3　查找表　64
3.4　几何变换　66
3.4.1　仿射变换　67
3.4.2　透视变换　74
3.5　图像修复　78
3.6　去噪　82
3.7　小结　85
第4章　处理颜色　86
4.1　颜色空间　86
4.2　基于颜色空间的分割　105
4.2.1　HSV分割　106
4.2.2　YCrCb分割　107
4.3　颜色变换　109
4.4　小结　111
第5章　视频图像处理　112
5.1　视频稳定性　112
5.2　超分辨率　120
5.3　拼接　127
5.4　小结　140
第6章　计算摄影学　141
6.1　高动态范围成像　141
6.1.1　创建HDR图像　144
6.1.2　色调映射　147
6.1.3　对准　149
6.1.4　曝光合成　149
6.2　无缝合成　150
6.3　脱色　152
6.4　非真实感图像渲染　153
6.5　小结　156
第7章　加速图像处理　157
7.1　安装带OpenCL的OpenCV　159
7.1.1　安装带OpenCL的OpenCV的一种快速方法　163
7.1.2　检查GPU的使用情况　163
7.2　加速你自己的函数　164
7.2.1　检查你的OpenCL　164
7.2.2　第一个基于GPU的程序　166
7.2.3　实时处理　169
7.3　小结　173