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OpenCV影像創意邁向AI視覺王者歸來
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OpenCV影像創意邁向AI視覺王者歸來

分類導覽 > 電腦科技 > 程式設計
  • 出版日期： 2022/01/01
  • 語言：繁體中文
  • 檔案大小：106.9MB
  • 商品格式：固定版面 EPUB
  • ISBN: 9789860776799
  • ISBN: 9789860776782
  • 頁數： 660
紙本書定價：NT$ 890
電子書售價：NT$ 712
本書為固定版面 EPUB，建議您使用 mooInk Pro 系列、平板及電腦閱讀。

★★★★★
國內作者【第一本】×【全彩印刷】×【AI視覺】書籍
★★★★★
★★★★★
完整解說【影像創意】×【AI視覺】的實例
★★★★★
★★★★★【31個主題】＋【423個Python實例】★★★★★
筆者在撰寫這本書除了採用當下最熱門的Python程式語言，同時採用2步驟說明：
◤函數數學原理解說◢
◤套用OpenCV函數講解影像創意與AI視覺的實例◢
當讀者遵循這些步驟學習時，相信所設計的物件就是一個帶有靈魂與智慧的程式碼了。這本書從影像原理開始說起，逐一解說從影像到AI視覺所需的完整知識，本書的主題內容如下：
☆ 完整解說操作OpenCV需要的Numpy知識
★ 影像讀取、輸出與儲存
☆ 認識色彩空間、BGR、RGB、HSV ★
建立藝術畫作
☆ 建立靜態與動態影像，打破OpenCV限制建立中文字輸出函數
★ 影像計算與影像的位元運算
☆ 重複曝光技術
★ 影像加密與解密
☆ 閾值處理
★ 數位情報員、深藏在影像的情報秘密
☆ 數位浮水印、版權所有翻譯必究
★ 影像幾何變換、翻轉、仿射、透視、重映射
☆ 影像遮罩與影像濾波器
★ 認識卷積
☆ 認識與刪除影像雜質
★ 數學形態學、腐蝕、膨脹、開運算、閉運算、禮帽運算、黑帽運算
☆ 從影像梯度到內部圖形的邊緣偵測
★ 影像金字塔
☆ 影像輪廓特徵與匹配
★ 輪廓的擬合、凸包與幾何測試
☆ 醫學應用器官影像的徵兆
★ 霍夫變換(Hough Transform)與直線檢測
☆ 無人車駕駛車道檢測技術
★ 直方圖、增強影像對比度、修復太曝或太黑影像、去霧處理
☆ 模板匹配、找尋距離最近的機場、找尋某區域高山數量
★ 傅立葉變換的方法與意義、空間域與頻率域的切換，進行影像處理
☆ 分水嶺演算法執行影像分割
★ 前景影像擷取
☆ 影像修復—搶救蒙娜麗莎的微笑
★ 辨識手寫數字
☆ OpenCV的攝影功能、活用拍照與錄影
★ 應用OpenCV內建的哈爾(Haar)特徵階層式分配器
☆ 偵測人臉、身體、眼睛、貓臉、俄羅斯車牌
★ 設計自己的哈爾偵測分配器，應用在偵測台灣汽車車牌
☆ 人臉辨識原理與應用
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    ★ 設計自己的哈爾偵測分配器，應用在偵測台灣汽車車牌
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    ★ 執行車牌辨識

    目錄列表

  • OpenCV影像創意邁向AI視覺王者歸來
    1. 目錄
      1. 第1章 影像的讀取、顯示與儲存
        1. 1-0 建議閱讀書籍
        2. 1-1 程式導入OpenCV 模組
        3. 1-2 讀取影像檔案
          1. 1-2-1 影像讀取imread（）的語法
          2. 1-2-2 可讀取的影像格式
        4. 1-3 顯示影像與關閉影像視窗
          1. 1-3-1 使用OpenCV 顯示影像
          2. 1-3-2 關閉OpenCV 視窗
          3. 1-3-3 等待按鍵的事件
          4. 1-3-4 建立OpenCV 影像視窗
        5. 1-4 儲存影像
      2. 第2章 認識影像表示方法
        1. 2-1 位元影像表示法
        2. 2-2 GRAY 色彩空間
        3. 2-3 RGB 色彩空間
          1. 2-3-1 由色彩得知RGB 通道值
          2. 2-3-2 使用RGB 通道值獲得色彩區塊
          3. 2-3-3 RGB 彩色像素的表示法
        4. 2-4 BGR 色彩空間
        5. 2-5 獲得影像的屬性
        6. 2-6 像素的BGR 值
          1. 2-6-1 讀取特定灰階影像像素座標的BGR 值
          2. 2-6-2 讀取特定彩色影像像素座標的BGR 值
          3. 2-6-3 修改特定影像像素座標的BGR 值
      3. 第3章 學習OpenCV 需要的Numpy 知識
        1. 3-1 陣列ndarray
        2. 3-2 Numpy 的資料型態
        3. 3-3 建立一維或多維陣列
          1. 3-3-1 認識ndarray 的屬性
          2. 3-3-2 使用array（）建立一維陣列
          3. 3-3-3 使用array（）函數建立多維陣列
          4. 3-3-4 使用zeros（）建立內容是0 的多維陣列
          5. 3-3-5 使用ones（）建立內容是1 的多維陣列
          6. 3-3-6 使用empty（）建立未初始化的多維陣列
          7. 3-3-7 使用random.rantint（）建立隨機數內容的多維陣列
          8. 3-3-8 使用arange（）函數建立陣列數據
          9. 3-3-9 使用reshape（）函數更改陣列形式
        4. 3-4 一維陣列的運算與切片
          1. 3-4-1 一維陣列的四則運算
          2. 3-4-2 一維陣列的關係運算子運算
          3. 3-4-3 陣列切片
          4. 3-4-4 使用參數copy=True 複製數據
          5. 3-4-5 使用copy（）函數複製陣列
        5. 3-5 多維陣列的索引與切片
          1. 3-5-1 認識axis 的定義
          2. 3-5-2 多維陣列的索引
          3. 3-5-3 多維陣列的切片
        6. 3-6 陣列水平與垂直合併
          1. 3-6-1 陣列垂直合併vstack（）
          2. 3-6-2 陣列水平合併hstack（）
      4. 第4章 認識色彩空間到藝術創作
        1. 4-1 BGR 與RGB 色彩空間的轉換
        2. 4-2 BGR 色彩空間轉換至GRAY 色彩空間
          1. 4-2-1 使用cvtColor（）函數
          2. 4-2-2 OpenCV 內部轉換公式
        3. 4-3 HSV 色彩空間
          1. 4-3-1 認識HSV 色彩空間
          2. 4-3-2 將影像由BGR 色彩空間轉為HSV 色彩空間
          3. 4-3-3 將RGB 色彩轉換成HSV 色彩公式
        4. 4-4 拆分色彩通道
          1. 4-4-1 拆分BGR 影像的通道
          2. 4-4-2 拆分HSV 影像的通道
        5. 4-5 合併色彩通道
          1. 4-5-1 合併B、G、R 通道的影像
          2. 4-5-2 合併H、S、V 通道的影像
        6. 4-6 拆分與合併色彩通道的應用
          1. 4-6-1 色調Hue 調整
          2. 4-6-2 飽和度Saturation 調整
          3. 4-6-3 明度Value 調整
        7. 4-7 alpha 通道
      5. 第5章 妙手空空建立影像
        1. 5-1 影像座標
        2. 5-2 建立與編輯灰階影像
          1. 5-2-1 建立灰階影像
          2. 5-2-2 編輯灰階影像
          3. 5-2-3 使用隨機數建立灰階影像
        3. 5-3 建立彩色影像
      6. 第6章 影像處理的基礎知識
        1. 6-1 灰階影像的編輯
          1. 6-1-1 自創灰階影像與編輯的基礎實例
          2. 6-1-2 讀取灰階影像與編輯的實例
        2. 6-2 彩色影像的編輯
          1. 6-2-1 了解彩色影像陣列的結構
          2. 6-2-2 自創彩色影像與編輯的實例
          3. 6-2-3 讀取彩色影像與編輯的實例
        3. 6-3 編輯含alpha 通道的彩色影像
        4. 6-4 Numpy 高效率讀取與設定像素的方法
          1. 6-4-1 灰階影像的應用
          2. 6-4-2 彩色影像的應用
        5. 6-5 影像感興趣區域的編輯
          1. 6-5-1 擷取影像感興趣區塊
          2. 6-5-2 建立影像馬賽克效果
          3. 6-5-3 感興趣區塊在不同影像間移植
      7. 第7章 從靜態到動態的繪圖功能
        1. 7-1 建立畫布
        2. 7-2 繪製直線
        3. 7-3 畫布背景色彩的設計
          1. 7-3-1 單區塊的底部色彩
          2. 7-3-2 建立含底色圖案的畫布
        4. 7-4 繪製矩形
        5. 7-5 繪製圓
          1. 7-5-1 繪製圓的基礎知識
          2. 7-5-2 隨機色彩的應用
        6. 7-6 繪製橢圓或橢圓弧度
        7. 7-7 繪製多邊形
        8. 7-8 輸出文字
          1. 7-8-1 預設英文字輸出
          2. 7-8-2 中文字輸出
        9. 7-9 反彈球的設計
        10. 7-10 滑鼠事件
          1. 7-10-1 OnMouseAction（）
          2. 7-10-2 setMouseCallback（）
          3. 7-10-3 建立隨機圓
          4. 7-10-4 滑鼠與鍵盤的混合應用
        11. 7-11 滾動條的設計
        12. 7-12 滾動條當作開關的應用
      8. 第8章 影像計算邁向影像創作
        1. 8-1 影像加法運算
          1. 8-1-1 使用add（）函數執行影像加法運算
          2. 8-1-2 使用數學加法＋符號執行影像加法運算
          3. 8-1-3 加總B、G、R 原色的實例
        2. 8-2 遮罩mask
        3. 8-3 重複曝光技術
          1. 8-3-1 影像的加權和觀念
          2. 8-3-2 OpenCV 的影像加權和方法
        4. 8-4 影像的位元運算
          1. 8-4-1 邏輯的and 運算
          2. 8-4-2 邏輯的or 運算
          3. 8-4-3 邏輯的not 運算
          4. 8-4-4 邏輯的xor 運算
        5. 8-5 影像加密與解密
      9. 第9章 閾值處理邁向數位情報
        1. 9-1 threshold（）函數
          1. 9-1-1 基礎語法
          2. 9-1-2 二值化處理THRESH_BINARY 與現代情報戰
          3. 9-1-3 反二值化處理THRESH_BINARY_INV
          4. 9-1-4 截斷閾值處理THRESH_TRUNC
          5. 9-1-5 低閾值用0 處理THRESH_TOZERO
          6. 9-1-6 高閾值用0 處理THRESH_TOZERO_INV
        2. 9-2 Otsu 演算法
        3. 9-3 自適應閾值方法adaptiveThreshold（）函數
        4. 9-4 平面圖的分解
        5. 9-5 隱藏在影像內的數位浮水印
          1. 9-5-1 驗證最低有效位元對影像沒有太大的影響
          2. 9-5-2 建立數位浮水印
          3. 9-5-3 取得原始影像的row 和column
          4. 9-5-4 建立像素值是254 的提取矩陣
          5. 9-5-5 取得原始影像的高7 位影像
          6. 9-5-6 建立浮水印影像
          7. 9-5-7 將浮水印影像嵌入原始影像
          8. 9-5-8 擷取浮水印影像
      10. 第10章 影像的幾何變換
        1. 10-1 影像縮放效果
          1. 10-1-1 使用dsize 參數執行影像縮放
          2. 10-1-2 使用fx 和fy 執行影像的縮放
        2. 10-2 影像翻轉
        3. 10-3 影像仿射
          1. 10-3-1 仿射的數學基礎
          2. 10-3-2 仿射的函數語法
          3. 10-3-3 影像平移
          4. 10-3-4 影像旋轉
          5. 10-3-5 影像傾斜
        4. 10-4 影像透視
        5. 10-5 重映射
          1. 10-5-1 解說map1 和map2
          2. 10-5-2 影像複製
          3. 10-5-3 垂直翻轉
          4. 10-5-4 水平翻轉的實例
          5. 10-5-5 影像縮放
          6. 10-5-6 影像垂直壓縮
      11. 第11章 刪除影像雜訊
        1. 11-1 建立平滑影像需認識的名詞
          1. 11-1-1 濾波核
          2. 11-1-2 影像噪音
          3. 11-1-3 刪除噪音
          4. 11-1-4 影像降噪處理的方法
        2. 11-2 均值濾波器
          1. 11-2-1 理論基礎
          2. 11-2-2 像素位於邊界的考量
          3. 11-2-3 濾波核與卷積
          4. 11-2-4 均值濾波器函數
        3. 11-3 方框濾波器
          1. 11-3-1 理論基礎
          2. 11-3-2 方框濾波器函數
        4. 11-4 中值濾波器
          1. 11-4-1 理論基礎
          2. 11-4-2 中值濾波器函數
        5. 11-5 高斯濾波器
          1. 11-5-1 理論基礎
          2. 11-5-2 高斯濾波器函數
        6. 11-6 雙邊濾波器
          1. 11-6-1 理論基礎
          2. 11-6-2 雙邊濾波器函數
        7. 11-7 2D 濾波核
      12. 第12章 數學形態學
        1. 12-1 腐蝕（Erosion）
          1. 12-1-1 理論基礎
          2. 12-1-2 腐蝕函數
        2. 12-2 膨脹（Dilation）
          1. 12-2-1 理論基礎
          2. 12-2-2 膨脹函數dilate（）
        3. 12-3 OpenCV 應用在數學形態學的通用函數
        4. 12-4 開運算（Opening）
        5. 12-5 閉運算（Closing）
        6. 12-6 形態學梯度（Morphological gradient）
        7. 12-7 禮帽運算（tophat）
        8. 12-8 黑帽運算（blackhat）
        9. 12-9 核函數
      13. 第13章 影像梯度與邊緣偵測
        1. 13-1 影像梯度的基礎觀念
          1. 13-1-1 直覺方法認識影像邊界
          2. 13-1-2 認識影像梯度
          3. 13-1-3 機器視覺
        2. 13-2 OpenCV 函數Sobel（）
          1. 13-2-1 Sobel 算子
          2. 13-2-2 使用Sobel 算子計算x 軸方向影像梯度
          3. 13-2-3 使用Sobel 算子計算y 軸方向影像梯度
          4. 13-2-4 Sobel（）函數
          5. 13-2-5 考量ddepth 與取絕對值函數convertScaleAbs（）
          6. 13-2-6 x 軸方向的影像梯度
          7. 13-2-7 y 軸方向的影像梯度
          8. 13-2-8 x 軸和y 軸影像梯度的融合
        3. 13-3 OpenCV 函數Scharr（）
          1. 13-3-1 Scharr 算子
          2. 13-3-2 Scharr（）函數
        4. 13-4 OpenCV 函數Laplacian（）
          1. 13-4-1 二階微分
          2. 13-4-2 Laplacian 算子
          3. 13-4-3 Laplacian（）函數
        5. 13-5 Canny 邊緣檢測
          1. 13-5-1 認識Canny 邊緣檢測
          2. 13-5-2 Canny 演算法的步驟
          3. 13-5-3 Canny（）函數
      14. 第14章 影像金字塔
        1. 14-1 影像金字塔的原理
          1. 14-1-1 認識層次（level）名詞
          2. 14-1-2 基礎理論
          3. 14-1-3 濾波器與採樣
          4. 14-1-4 高斯濾波器與向下採樣
          5. 14-1-5 向上採樣
          6. 14-1-6 影像失真
        2. 14-2 OpenCV 的pyrDown（）函數
        3. 14-3 OpenCV 的pyrUp（）函數
          1. 14-4 採樣逆運算的實驗
          2. 14-4-1 影像相加與相減
          3. 14-4-2 反向運算的結果觀察
        4. 14-5 拉普拉斯金字塔（Laplacian Pyramid，LP）
      15. 第15章 輪廓的檢測與匹配
        1. 15-1 影像內圖形的輪廓
          1. 15-1-1 找尋圖形輪廓findContours（）
          2. 15-1-2 繪製圖形的輪廓
        2. 15-2 繪製影像內圖形輪廓的系列實例
          1. 15-2-1 找尋與繪製影像內圖形輪廓的基本應用
          2. 15-2-2 認識findCountours（）函數的回傳值contours
          3. 15-2-3 輪廓索引contoursIdx
          4. 15-2-4 認識輪廓的屬性
          5. 15-2-5 輪廓內有輪廓
          6. 15-2-6 繪製一般影像的圖形輪廓
        3. 15-3 認識輪廓層級hierarchy
          1. 15-3-1 檢測模式RETR_EXTERNAL
          2. 15-3-2 檢測模式RETR_LIST
          3. 15-3-3 檢測模式RETR_CCOMP
          4. 15-3-4 檢測模式RETR_TREE
        4. 15-4 輪廓的特徵–影像矩（Image moments）
          1. 15-4-1 矩特徵moments（）函數
          2. 15-4-2 基礎影像矩推導–輪廓質心
          3. 15-4-3 影像矩實例
          4. 15-4-4 計算輪廓面積
          5. 15-4-5 計算輪廓周長
        5. 15-5 輪廓外形的匹配–Hu 矩
          1. 15-5-1 OpenCV 計算Hu 矩的函數
          2. 15-5-2 第0 個Hu 矩的公式驗證
          3. 15-5-3 輪廓匹配
        6. 15-6 再談輪廓外形匹配
          1. 15-6-1 建立形狀場景距離
          2. 15-6-2 Hausdorff 距離
      16. 第16章 輪廓擬合與凸包的相關應用
        1. 16-1 輪廓的擬合
          1. 16-1-1 矩形包圍
          2. 16-1-2 最小包圍矩形
          3. 16-1-3 最小包圍圓形
          4. 16-1-4 最優擬合橢圓
          5. 16-1-5 最小包圍三角形
          6. 16-1-6 近似多邊形
          7. 16-1-7 最優擬合直線
        2. 16-2 凸包
          1. 16-2-1 獲得凸包
          2. 16-2-2 凸缺陷
        3. 16-3 輪廓的幾何測試
          1. 16-3-1 測試輪廓包圍線是否凸形
          2. 16-3-2 計算任意座標點與輪廓包圍線的最短距離
      17. 第17章 輪廓的特徵
        1. 17-1 寬高比（Aspect Ratio）
        2. 17-2 輪廓的極點
          1. 17-2-1 認識輪廓點座標
          2. 17-2-2 Numpy 模組的argmax（）和argmin（）函數
          3. 17-2-3 找出輪廓極點座標
        3. 17-3 Extent
        4. 17-4 Solidity
        5. 17-5 等效直徑（Equivalent Diameter）
        6. 17-6 遮罩和非0 像素點的座標訊息
          1. 17-6-1 使用Numpy 的陣列模擬獲得非0 像素點座標訊息
          2. 17-6-2 獲得空心與實心非0 像素點座標訊息
          3. 17-6-3 使用OpenCV 函數獲得非0 像素點座標訊息
        7. 17-7 找尋影像物件最小值與最大值與他們的座標
          1. 17-7-1 從陣列找最大值與最小值和他們的座標
          2. 17-7-2 影像實作與醫學應用說明
        8. 17-8 計算影像的像素的均值與標準差
          1. 17-8-1 計算影像的像素均值
          2. 17-8-2 影像的像素均值簡單實例
          3. 17-8-3 使用遮罩觀念計算像素均值
          4. 17-8-4 計算影像的像素標準差
        9. 17-9 方向
      18. 第18章 從直線檢測到無人駕駛車道檢測
        1. 18-1 霍夫變換的基礎原理解說
          1. 18-1-1 認識笛卡兒座標與霍夫座標
          2. 18-1-2 映射
          3. 18-1-3 認識極座標的基本定義
          4. 18-1-4 霍夫變換與極座標
        2. 18-2 HoughLines（）函數
        3. 18-3 HoughLinesP（）函數
        4. 18-4 霍夫圓環變換檢測
      19. 第19章 直方圖均衡化–增強影像對比度
        1. 19-1 認識直方圖
          1. 19-1-1 認識直方圖
          2. 19-1-2 歸一化直方圖
        2. 19-2 繪製直方圖
          1. 19-2-1 使用matplotlib 繪製直方圖
          2. 19-2-2 使用OpenCV 取得直方圖數據
          3. 19-2-3 繪製彩色影像的直方圖
          4. 19-2-4 繪製遮罩的直方圖
        3. 19-3 直方圖均衡化
          1. 19-3-1 直方圖均衡化演算法
          2. 19-3-2 直方圖均衡化equalizeHist（）
          3. 19-3-3 直方圖均衡化應用在彩色影像
        4. 19-4 限制自適應直方圖均衡化方法
          1. 19-4-1 直方圖均衡化的優缺點
          2. 19-4-2 直方圖均衡化的缺點實例
          3. 19-4-3 自適應直方圖函數createCLAHE（）和apply（）函數
      20. 第20章 模板匹配Template Matching
        1. 20-1 模板匹配的基礎觀念
        2. 20-2 模板匹配函數matchTemplate（）
          1. 20-2-1 認識匹配函數matchTemplate（）
          2. 20-2-2 模板匹配結果
        3. 20-3 單模板匹配
          1. 20-3-1 回顧minMaxLoc（）函數
          2. 20-3-2 單模板匹配的實例
          3. 20-3-3 找出比較接近的影像
          4. 20-3-4 多目標匹配的實例
          5. 20-3-5 在地圖搜尋山脈
          6. 20-3-6 計算距離最近的機場
        4. 20-4 多模板匹配
      21. 第21章 傅立葉（Fourier）變換
        1. 21-1 數據座標軸轉換的基礎知識
        2. 21-2 傅立葉基礎理論
          1. 21-2-1 認識傅立葉（Fourier）
          2. 21-2-2 認識弦波
          3. 21-2-3 正弦函數的時域圖與頻率域圖
          4. 21-2-4 傅立葉變換理論基礎
        3. 21-3 使用Numpy 執行傅立葉變換
          1. 21-3-1 實作傅立葉變換
          2. 21-3-2 逆傅立葉變換
          3. 21-3-3 高頻訊號與低頻訊號
          4. 21-3-4 高通濾波器與低通濾波器
        4. 21-4 使用OpenCV 完成傅立葉變換
          1. 21-4-1 使用dft（）函數執行傅立葉變換
          2. 21-4-2 使用OpenCV 執行逆傅立葉運算
          3. 21-4-3 高通濾波器與低通濾波器
      22. 第22章 影像分割使用分水嶺演算法
        1. 22-1 前言
        2. 22-2 分水嶺演算法與OpenCV 官方推薦網頁
          1. 22-2-1 認識分水嶺演算法
          2. 22-2-2 OpenCV 官方推薦網頁
        3. 22-3 分水嶺演算法步驟1–認識distanceTransform（）
        4. 22-4 分水嶺演算法步驟2–找出未知區域
        5. 22-5 分水嶺演算法步驟3–建立標記
        6. 22-6 完成分水嶺演算法
      23. 第23章 影像擷取
        1. 23-1 認識影像擷取的原理
        2. 23-2 OpenCV 的grabCut（）函數
        3. 23-3 grabCut（）基礎實作
        4. 23-4 自定義遮罩實例
      24. 第24章 影像修復–搶救蒙娜麗莎的微笑
        1. 24-1 影像修復的演算法
          1. 24-1-1 Navier-Stroke 演算法
          2. 24-1-2 Alexander 演算法
        2. 24-2 影像修復的函數inpaint（）
        3. 24-3 修復蒙娜麗莎的微笑
      25. 第25章 辨識手寫數字
        1. 25-1 認識KNN 演算法
          1. 25-1-1 數據分類的基礎觀念
          2. 25-1-2 手寫數字的特徵
          3. 25-1-3 不同數字特徵值的比較
          4. 25-1-4 手寫數字分類原理
          5. 25-1-5 簡化特徵比較
        2. 25-2 認識Numpy 與KNN 演算法相關的知識
          1. 25-2-1 Numpy 的seed（）函數
          2. 25-2-2 Numpy 的ravel（）函數
          3. 25-2-3 數據分類
          4. 25-2-4 建立與分類30 筆訓練數據
        3. 25-3 OpenCV 的KNN 演算法函數
          1. 25-3-1 基礎實作
          2. 25-3-2 更常見的分類
        4. 25-4 有關手寫數字識別的Numpy 基礎知識
          1. 25-4-1 vsplit（）垂直方向分割數據
          2. 25-4-2 hsplit（）水平方向分割數據
          3. 25-4-3 元素重複repeat（）
        5. 25-5 識別手寫數字
          1. 25-5-1 實際設計識別手寫數字
          2. 25-5-2 儲存訓練和分類數據
          3. 25-5-3 下載訓練和分類數據
      26. 第26章 OpenCV 的攝影功能
        1. 26-1 啟用攝影機功能VideoCapture 類別
          1. 26-1-1 初始化VideoCapture
          2. 26-1-2 檢測攝影功能是否開啟成功
          3. 26-1-3 讀取攝影鏡頭的影像
          4. 26-1-4 關閉攝影功能
          5. 26-1-5 讀取影像的基礎實例
          6. 26-1-6 影像翻轉
          7. 26-1-7 保存某一時刻的幀
        2. 26-2 使用VideoWriter 類別執行錄影
          1. 26-2-1 VideoWriter 類別
          2. 26-2-2 拍攝影片的編碼格式VideoWriter_fourcc（）函數
          3. 26-2-3 寫入幀的功能write（）函數
          4. 26-2-4 保存錄製影片實例
        3. 26-3 播放影片
          1. 26-3-1 播放所錄製的影片
          2. 26-3-2 播放iPhone 所錄製的影片
          3. 26-3-3 灰階播放影片
          4. 26-3-4 暫停與繼續播放
          5. 26-3-5 更改顯示視窗大小
        4. 26-4 認識攝影功能的屬性
          1. 26-4-1 獲得攝影功能的屬性
          2. 26-4-2 設定攝影功能的屬性
          3. 26-4-3 顯示影片播放進度
          4. 26-4-4 裁剪影片
      27. 第27章 認識物件偵測原理與資源檔案
        1. 27-1 物件偵測原理
          1. 27-1-1 階層分類器原理
          2. 27-1-2 Haar 特徵緣由
          3. 27-1-3 哈爾特徵原理
        2. 27-2 找尋OpenCV 的資源檔案來源
        3. 27-3 認識資源檔案
        4. 27-4 人臉的偵測
          1. 27-4-1 臉形階層式分類器資源檔
          2. 27-4-2 基礎臉形偵測程式
          3. 27-4-3 史上最牛的物理科學家合照
        5. 27-5 偵測側面的人臉
          1. 27-5-1 基礎觀念
          2. 27-5-2 側面臉形偵測
        6. 27-6 路人偵測
          1. 27-6-1 路人偵測
          2. 27-6-2 下半身的偵測
          3. 27-6-3 上半身的偵測
        7. 27-7 眼睛的偵測
          1. 27-7-1 眼睛分類器資源檔
          2. 27-7-2 偵測雙眼實例
          3. 27-7-3 偵測左眼與右眼的實例
        8. 27-8 偵測貓臉
        9. 27-9 俄羅斯車牌辨識
      28. 第28章 攝影機與人臉檔案
        1. 28-1 擷取相同大小的人臉存擋
        2. 28-2 使用攝影機擷取人臉影像
        3. 28-3 自動化攝影和擷取人像
        4. 28-4 半自動拍攝多張人臉的實例
        5. 28-5 全自動拍攝人臉影像
      29. 第29章 人臉辨識
        1. 29-1 LBPH 人臉辨識
          1. 29-1-1 LBPH 原理解說
          2. 29-1-2 LBPH 函數解說
          3. 29-1-3 簡單的人臉辨識程式實作
          4. 29-1-4 繪製LBPH 直方圖
          5. 29-1-5 人臉識別實務–儲存與開啟訓練數據
        2. 29-2 Eigenfaces 人臉辨識
          1. 29-2-1 Eigenfaces 原理解說
          2. 29-2-2 Eigenfaces 函數解說
          3. 29-2-3 簡單的人臉辨識程式實作
        3. 29-3 Fisherfaces 人臉辨識
          1. 29-3-1 Fisherfaces 原理解說
          2. 29-3-2 Fisherfaces 函數解說
          3. 29-3-3 簡單的人臉辨識程式實作
        4. 29-4 專題實作–建立員工人臉識別登入系統
          1. 29-4-1 建立與訓練人臉資料庫–ch29_6.py
          2. 29-4-2 員工人臉識別–ch29_7.py
      30. 第30章 建立哈爾特徵分類器–車牌辨識
        1. 30-1 準備正樣本與負樣本影像資料
          1. 30-1-1 準備正樣本影像–含汽車車牌影像
          2. 30-1-2 準備負樣本影像–不含汽車車牌影像
        2. 30-2 處理正樣本影像
          1. 30-2-1 將正樣本影像處理成固定寬度與高度
          2. 30-2-2 將正樣本影像轉成bmp 檔案
        3. 30-3 處理負樣本影像
        4. 30-4 建立辨識車牌的哈爾（Haar）特徵分類器
          1. 30-4-1 下載建立哈爾特徵分類器工具
          2. 30-4-2 儲存正樣本影像
          3. 30-4-3 儲存負樣本影像
          4. 30-4-4 為正樣本加上標記
          5. 30-4-5 設計程式顯示標記
        5. 30-5 訓練辨識車牌的哈爾特徵分類器
          1. 30-5-1 建立向量檔案
          2. 30-5-2 訓練哈爾分類器
          3. 30-5-3 建立哈爾特徵分類器資源檔
        6. 30-6 車牌偵測
        7. 30-7 心得報告
      31. 第31章 車牌辨識
        1. 31-1 擷取所讀取的車牌影像
        2. 31-2 使用Tesseract OCR 執行車牌辨識
        3. 31-3 偵測車牌與辨識車牌
        4. 31-4 二值化處理車牌
        5. 31-5 形態學的開運算處理車牌
        6. 31-6 車牌辨識心得
      32. 附錄A 安裝OpenC
        1. A-1 安裝Nump
        2. A-2 基本安
        3. A-3 擴展模組安
        4. A-4 OpenCV 的階層式分類器資源檔
      33. 附錄B OpenCV 函數、名詞與具名常數

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