opencv-2.4.7.2源码下载

PIPI_333 2018-08-12 03:46:00

本资源是opencv的源码，主要是防止国外网址比较慢而提供国内的下载，如果需要具体某个编译器版本的库，请自己通过cmake进行编译。另外一个方面，可能做科研的时候需要指定版本的库，可以通过源码生成库。
相关下载链接：//download.csdn.net/download/wfh2015/10598893?utm_source=bbsseo

...全文

94 回复打赏收藏转发到动态举报

写回复

回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

本资源是opencv的源码，主要是防止国外网址比较慢而提供国内的下载，如果需要具体某个编译器版本的库，请自己通过cmake进行编译。另外一个方面，可能做科研的时候需要指定版本的库，可以通过源码生成库。

Part I 基础篇 OpenCV 开发基础. 1 第 1 章初识 OpenCV.. 3 1.1 OpenCV 初识 4 1.1.1 OpenCV 简介.. 4 1.1.2 OpenCV 组件及架构.. 5 1.1.3 OpenCV 资源.. 9 1.2 VS2012 安装OpenCV2.4.x .. 9 1.3 VS2013 安装OpenCV3.0 14 1.4 Sublime 下配置OpenCV. 16 1.5 小结 19 第2 章图像及视频基本操作. 20 2.1 图像初级操作 21 2.1.1 Mat 类 21 2.1.2 Mat 基本操作 23 2.1.3 Mat 类型转换 24 2.1.4 图像读取显示保存 24 2.1.5 图像存储. 26 2.2 图像几何变换 28 2.2.1 坐标映射. 28 2.2.2 平移 29 2.2.3 缩放 33 2.2.4 旋转 36 2.2.5 仿射变换. 40 2.3 视频操作.. 43 2.3.1 VideoCapture 类.. 43 2.3.2 视频写操作 45 2.3.3 视频质量评价.. 48 2.4 图像基础应用操作. 50 2.4.1 界面事件. 50 2.4.2 区域提取. 54 2.4.3 图像元素遍历——反色.. 58 2.4.4 单窗口显示多幅图像 63 2.4.5 图像颜色空间转换 66 2.4.6 图像批量读取——规则.. 69 2.4.7 图像批量读取——无规则. 70 2.5 小结 71 Part II 进阶篇图像处理技术.. 73 第 3 章进阶篇——图像灰度变换技术. 75 3.1 阈值化处理. 76 3.1.1 OTSU 阈值化 76 3.1.2 固定阈值化 79 3.1.3 自适应阈值化.. 81 3.1.4 双阈值化. 83 3.1.5 半阈值化. 84 3.2 直方图处理. 85 3.2.1 灰度直方图 85 3.2.2 H-S 直方图. 88 3.2.3 BGR 直方图.. 89 3.2.4 自定义直方图.. 91 3.2.5 灰度直方图均衡. 93 3.2.6 彩色直方图均衡. 94 3.2.7 直方图变换——查找 95 3.2.8 直方图变换——累计 97 3.2.9 直方图匹配 99 3.2.10 直方图对比.. 101 3.2.11 直方图的反向投影 105 3.3 距离变换 108 3.3.1 距离. 108 3.3.2 邻接性 109 3.3.3 区域..110 3.3.4 距离变换——扫描..110 3.3.5 距离变换——distanceTransform..113 3.4 Gamma 校正.115 3.5 其他常见的灰度变换技术117 3.5.1 线性变换117 3.5.2 对数变换119 3.5.3 对比度拉伸. 121 3.5.4 灰度级分层. 124 3.5.5 灰度比特平面 125 3.6 实例应用 128 3.6.1 最大熵阈值分割.. 128 3.6.2 投影峰谷查找 131 3.7 小结. 134 第4 章进阶篇——图像平滑技术.. 135 4.1 图像采样 136 4.1.1 最近邻插值. 136 4.1.2 双线性插值. 138 4.1.3 插值操作性能对比. 140 4.1.4 图像金字塔. 143 4.2 傅里叶变换.. 146 4.2.1 图像掩码操作 146 4.2.2 离散傅里叶. 149 4.2.3 图像卷积.. 151 4.3 图像噪声 153 4.3.1 椒盐噪声.. 153 4.3.2 高斯噪声.. 155 4.4 空间平滑 157 4.4.1 盒滤波 157 4.4.2 均值滤波.. 159 4.4.3 中值滤波.. 159 4.4.4 高斯滤波.. 161 4.4.5 双边滤波.. 163 4.5 实例应用 166 4.5.1 导向滤波.. 166 4.5.2 图像污点修复 169 4.5.3 旋转文本图像矫正. 172 4.6 小结. 178 第5 章进阶篇——边缘检测技术.. 179 5.1 边缘检测基础. 180 5.1.1 边缘检测概念 180 5.1.2 梯度算子.. 180 5.1.3 一阶微分算子 180 5.1.4 二阶微分算子 181 5.1.5 图像差分运算 182 5.1.6 非极大值抑制 184 5.2 基本边缘检测算子——Sobel 184 5.2.1 非极大值抑制Sobel 检测.. 185 5.2.2 图像直接卷积实现Sobel 186 5.2.3 图像卷积下非极大值抑制Sobel. 187 5.2.4 Sobel 库函数实现 190 5.3 基本边缘检测算子——Laplace 192 5.4 基本边缘检测算子——Roberts 194 5.5 基本边缘检测算子——Prewitt. 195 5.6 改进边缘检测算子——Canny .. 198 5.6.1 Canny 算子.. 198 5.6.2 Canny 原理及实现.. 198 5.6.3 Canny 库函数实现.. 203 5.7 改进边缘检测算子——Marr-Hildreth .. 204 5.8 几何检测 207 5.8.1 霍夫变换.. 207 5.8.2 线检测技术. 208 5.8.3 LSD 快速直线检测. 210 5.8.4 圆检测技术. 214 5.9 形状检测 215 5.9.1 轮廓检测.. 215 5.9.2 凸包检测.. 217 5.9.3 轮廓边界框. 221 5.9.4 轮廓矩 226 5.9.5 点多边形测试 229 5.10 角点检测. 232 5.10.1 moravec 角点 232 5.10.2 harris 角点. 235 5.10.3 Shi-Tomasi 角点. 238 5.11 实例应用. 240 5.11.1 颜色圆检测.. 240 5.11.2 车牌区域检测.. 243 5.12 小结 249 第6 章进阶篇——形态学技术. 250 6.1 腐蚀膨胀操作. 251 6.2 开闭运算操作. 253 6.3 形态学梯度.. 255 6.4 形态学Top-Hat.. 256 6.5 实例应用 257 6.5.1 形态学滤波角点提取. 257 6.5.2 车牌目标提取 260 6.6 小结. 263 Part III 高级篇图像应用技术. 265 第 7 章高级篇——图像分割技术.. 267 7.1 分水岭分割.. 268 7.1.1 分水岭的特征 268 7.1.2 实现分水岭分割.. 269 7.1.3 分水岭分割合并.. 270 7.2 FloodFill 分割. 273 7.3 均值漂移MeanShift 276 7.4 图割Grabcut 279 7.5 实例实例 282 7.5.1 奇异区域检测 282 7.5.2 肤色检测.. 285 7.6 小结. 288 第8 章高级篇——特征分析.. 289 8.1 尺度空间 290 8.1.1 尺度与旋转不变性. 290 8.1.2 特征点尺度变换.. 290 8.2 特征描述子.. 291 8.2.1 SIFT 特征. 292 8.2.2 SURF 特征.. 296 8.2.3 ORB 特征. 300 8.3 方向梯度直方图HOG 302 8.3.1 HOG 原理. 302 8.3.2 HOG 特征提取步骤 303 8.3.3 HOGDescriptor 特征描述类.. 304 8.3.4 HOG 特征描述实现 305 8.4 局部二值模式LBP.. 309 8.4.1 经典LBP.. 309 8.4.2 圆形LBP311 8.5 Haar 特征描述 314 8.5.1 Haar 原理. 314 8.5.2 Haar 特征提取 315 8.6 应用实例 317 8.6.1 最近邻特征点目标提取 317 8.6.2 最大极值稳定区域匹配MSER 320 8.6.3 字符特征提取 324 8.6.4 车牌字符SVM 训练.. 327 8.7 小结. 331 第 9 章高级篇——复杂视频处理技术.. 332 9.1 视频稳像技术. 333 9.2 图像拼接 338 9.2.1 拼接原理及过程.. 338 9.2.2 图像拼接实现 339 9.3 高动态范围图像HDR 342 9.3.1 HDR 合成技术.. 342 9.3.2 HDR 合成原理.. 342 9.3.3 OpenCV 实现. 343 9.4 背景建模 344 9.4.1 背景差分.. 345 9.4.2 混合高斯背景建模. 345 9.4.3 混合高斯背景建模实现 346 9.4.4 混合模型MOG2 成员参数设定. 348 9.4.5 KNN 模型背景建模实现. 349 9.4.6 GMG 模型背景建模实现 351 9.5 级联分类器——人脸检测.. 353 9.5.1 级联分类器. 353 9.5.2 CascadeClassifier 类 353 9.6 应用实例 355 9.6.1 运动目标提取 355 9.6.2 TLD 单目标跟踪.. 358 9.6.3 人眼检测与跟踪.. 361 9.7 小结. 365 附录A 366 1——代码清单.. 366 2——CMake 编译OpenCV3.1 源码. 372 3——OpenCV3.1 Extra 扩展库 375 参考文献.... 379

第1章 Visual C++与数字图像处理 1 1.1 数字图像处理概述 2 1.1.1 图像与数字图像 2 1.1.2 数字图像处理研究的内容 4 1.1.3 数字图像处理的应用 6 1.2 Visual C++概述 8 1.2.1 C++语言简介 8 1.2.2 Visual C++简介 16 1.2.3 Visual C++ 2005 集成开发环境 19 1.3 在Visual C++中处理数字图像 22 1.3.1 位图和调色板 22 1.3.2 图形设备接口 23 1.3.3 OpenCV 26 1.4 本章小结 26 第2章 Visual C++ 2005基础知识 27 2.1 利用向导生成应用程序 28 2.1.1 创建新项目 28 2.1.2 编译并运行工程 35 2.2 添加资源 36 2.2.1 新建资源 36 2.2.2 导入资源 38 2.3 MFC编程基础 38 2.3.1 MFC应用程序框架 39 2.3.2 Windows消息和事件驱动 40 2.3.3 常用消息 41 2.3.4 MFC的消息映射 42 2.4 消息与事件响应 44 2.4.1 添加类 44 2.4.2 添加类成员 45 2.4.3 添加消息响应 46 2.4.4 添加事件 47 2.4.5 添加函数重写 48 2.4.6 手动添加消息响应 50 2.5 对话框的使用 51 2.5.1 创建并编辑对话框资源 51 2.5.2 模式对话框和无模式对话框 55 2.5.3 消息对话框 57 2.5.4 共用对话框 59 2.6 常用控件的使用 64 2.6.1 按钮类控件 64 2.6.2 文本框 67 2.6.3 列表框 70 2.6.4 组合框 74 2.6.5 静态类控件 76 2.7 菜单栏和工具栏 77 2.7.1 菜单栏的使用 77 2.7.2 工具栏的使用 83 2.8 本章实例：简单的画图程序 87 2.8.1 实例预览 88 2.8.2 概要设计 88 2.8.3 完成实例编码 91 2.9 本章小结 98 第3章认识色彩空间 99 3.1 颜色的基本知识 100 3.1.1 颜色的定义 100 3.1.2 颜色的属性 102 3.2 常用色彩空间简介 103 3.2.1 RGB颜色空间 103 3.2.2 CMY/CMYK颜色空间 105 3.2.3 HSV/HSB（HSI/HCI/HSL）颜色空间 106 3.2.4 CIE系列颜色空间 109 3.2.5 YUV/YCbCr颜色空间 111 3.3 色彩空间的转换方法 112 3.3.1 RGB转换到HSV的方法 113 3.3.2 RGB转换到HSI的方法 114 3.3.3 RGB转换到YUV的方法 115 3.3.4 RGB转换到YCbCr的方法 116 3.4 本章实例：Photoshop 色彩编辑器 118 3.4.1 需求分析 118 3.4.2 概要设计 119 3.4.3 完成实例编码 121 3.5 本章小结 130 第4章图像文件格式 131 4.1 图像文件概述 132 4.1.1 图像文件 132 4.1.2 图像文件的一般结构 132 4.1.3 图像文件的常用参数 133 4.2 BMP文件格式 134 4.2.1 文件结构 135 4.2.2 文件头和信息头 135 4.2.3 主要参数 136 4.3 GIF文件格式 136 4.3.1 GIF格式简介 137 4.3.2 GIF文件结构 137 4.3.3 GIF文件块的结构 138 4.4 PNG文件格式 142 4.4.1 PNG格式简介 142 4.4.2 PNG文件结构 143 4.4.3 PNG中的关键数据块 144 4.5 图像的压缩编码 146 4.5.1 Huffman编码 147 4.5.2 LZW编码 148 4.5.3 行程编码 151 4.5.4 离散余弦变换 151 4.6 JPEG文件格式 153 4.6.1 JPEG文件概述 153 4.6.2 JPEG编码/解码的理论基础 153 4.6.3 JPEG文件的格式 160 4.7 本章实例：JPEG解码程序 163 4.7.1 概要设计 163 4.7.2 完成实例编码 169 4.8 本章小结 188 第5章使用DIB处理数字图像 189 5.1 设备相关位图和设备无关位图 190 5.1.1 设备相关位图（DDB） 190 5.1.2 设备无关位图（DIB） 190 5.2 CBitmap类 190 5.2.1 创建DDB 191 5.2.2 CBitmap中的成员函数 193 5.2.3 应用DDB显示图像 193 5.2.4 应用DDB显示大图像 195 5.3 进一步了解DIB 203 5.3.1 DIB的结构 203 5.3.2 DIB信息段 203 5.3.3 位图数据 205 5.3.4 与DIB有关的函数 206 5.4 本章实例：DIB类的封装 208 5.4.1 设计 208 5.4.2 构造函数 210 5.4.3 DIB位图的显示 214 5.4.4 BMP文件的存储 215 5.5 本章小结 216 第6章使用GDI+处理数字图像 217 6.1 GDI+简介 218 6.1.1 GDI+概述 218 6.1.2 GDI+的结构 218 6.2 在Visual C++中应用GDI+ 219 6.2.1 GDI+ 在Visual C++ 2005 中的配置方法 219 6.2.2 在Visual 6.0中使用GDI+ 221 6.3 GDI+基础 222 6.3.1 Graphics类 222 6.3.2 GDI+的基本数据类型 225 6.3.3 GDI+中的颜色 226 6.4 GDI+处理图像的基本方法 228 6.4.1 GDI+的图像类 228 6.4.2 创建图像对象 229 6.4.3 图像的显示和缩放 232 6.4.4 图像的基本处理方法 237 6.5 处理图像的色彩 244 6.5.1 ColorMatrix结构体 244 6.5.2 改变图像的透明度 245 6.5.3 将图像转换为灰度图 249 6.5.4 改变图像的亮度 251 6.5.5 改变图像的对比度 253 6.6 本章实例：播放GIF动画 255 6.6.1 播放原理分析 255 6.6.2 处理过程 256 6.6.3 具体实现 257 6.7 本章小结 260 第7章使用OpenCV处理数字图像 261 7.1 OpenCV简介 262 7.1.1 OpenCV概述 262 7.1.2 OpenCV的特点 263 7.1.3 OpenCV的命名规则 263 7.1.4 OpenCV的应用举例 264 7.2 OpenCV的安装与配置 266 7.2.1 OpenCV 在Visual C++ 6.0 下的安装与配置 266 7.2.2 OpenCV 在Visual C++ 2005 下的安装与配置 268 7.3 OpenCV的结构 271 7.3.1 OpenCV的体系结构 271 7.3.2 OpenCV的函数结构 271 7.3.3 OpenCV的功能结构 273 7.3.4 OpenCV的数据结构 274 7.4 本章实例：利用OpenCV 显示图像 275 7.4.1 图像文件的载入与显示 275 7.4.2 图像文件的创建、保存和复制 277 7.5 本章小结 282 第8章常见图像显示特效 283 8.1 显示特效概述 284 8.1.1 显示特效基础 284 8.1.2 显示特效过程 286 8.1.3 显示特效类 287 8.2 扫描显示特效 289 8.2.1 特效预览 289 8.2.2 基本原理和实现方法 289 8.2.3 编程实现 290 8.3 移动显示特效 292 8.3.1 特效预览 292 8.3.2 基本原理和实现方法 292 8.3.3 编程实现 293 8.4 百叶窗显示特效 295 8.4.1 特效预览 295 8.4.2 基本原理和实现方法 295 8.4.3 编程实现 297 8.5 栅条显示特效 298 8.5.1 特效预览 298 8.5.2 基本原理和实现方法 299 8.5.3 编程实现 300 8.6 马赛克显示特效 301 8.6.1 特效预览 301 8.6.2 基本原理和实现方法 302 8.6.3 编程实现 303 8.7 雨滴显示特效 304 8.7.1 特效预览 304 8.7.2 基本原理和实现方法 304 8.7.3 编程实现 305 8.8 本章实例：类似ACDSee 的图像浏览工具 306 8.8.1 实例预览 306 8.8.2 概要设计 307 8.8.3 完成实例编码 311 8.9 本章小结 324 第9章图像的点运算 325 9.1 灰度直方图 326 9.1.1 灰度直方图 326 9.1.2 基本原理 328 9.1.3 编程实现 328 9.2 灰度线性变换 338 9.2.1 基本原理 338 9.2.2 编程实现 341 9.3 灰度非线性变换 344 9.3.1 灰度对数变换 344 9.3.2 灰度幂次变换 350 9.3.3 灰度指数变换 353 9.4 灰度阈值变换 354 9.4.1 基本原理 355 9.4.2 编程实现 355 9.5 灰度拉伸 357 9.5.1 基本原理 358 9.5.2 编程实现 360 9.6 灰度均衡 364 9.6.1 基本原理 364 9.6.2 编程实现 365 9.7 本章小结 366 第10章对图像进行几何变换 367 10.1 图像几何变换的基本理论 368 10.1.1 图像几何变换概述 368 10.1.2 图像几何变换的数学描述 370 10.2 图像的平移变换 371 10.2.1 效果预览 371 10.2.2 基本原理 371 10.2.3 编程实现 373 10.3 图像的镜像变换 377 10.3.1 效果预览 377 10.3.2 基本原理 378 10.3.3 编程实现 379 10.4 图像的转置 383 10.4.1 效果预览 383 10.4.2 基本原理 384 10.4.3 编程实现 385 10.5 图像的缩放 386 10.5.1 效果预览 387 10.5.2 基本原理 387 10.5.3 插值算法介绍 388 10.5.4 编程实现 392 10.6 图像的旋转 398 10.6.1 效果预览 398 10.6.2 基本原理 398 10.6.3 编程实现 403 10.7 使用GDI+实现图像的几何变换 409 10.7.1 GDI+的变换操作 409 10.7.2 平移 410 10.7.3 缩放 412 10.7.4 旋转 413 10.7.5 变换的组合 417 10.7.6 利用矩阵进行其他几何变化 419 10.8 本章小结 422 第11章图像的增强处理 423 11.1 图像的简单平滑 424 11.1.1 邻域处理的基本概念 424 11.1.2 图像的简单平滑原理 427 11.1.3 图像简单平滑的算法实现 427 11.2 图像的高斯平滑 431 11.2.1 平滑线性滤波器 432 11.2.2 高斯平滑的原理 432 11.2.3 高斯平滑的算法实现 433 11.3 图像的中值滤波 436 11.3.1 统计排序滤波器 437 11.3.2 图像中值滤波的原理 437 11.3.3 图像中值滤波的算法实现 439 11.4 应用OpenCV对图像进行平滑处理 445 11.4.1 函数描述 445 11.4.2 概要设计 446 11.4.3 编码实现 446 11.5 拉普拉斯边缘增强 452 11.5.1 图像的锐化 452 11.5.2 图像拉普拉斯锐化的原理 452 11.5.3 图像拉普拉斯锐化的算法实现 453 11.6 Sobel边缘细化 457 11.6.1 Sobel边缘细化的原理 457 11.6.2 Sobel边缘细化的编程实现 459 11.7 本章小节 464 第12章常见滤镜效果 465 12.1 图像的反色效果 466 12.1.1 底片效果 467 12.1.2 实现方法及原理 467 12.1.3 编程实现 467 12.2 图像的雕刻效果 469 12.2.1 雕刻效果 469 12.2.2 实现方法及原理 469 12.2.3 编程实现 470 12.3 图像的黑白效果 472 12.3.1 黑白效果 472 12.3.2 实现方法及原理 473 12.3.3 编程实现 473 12.4 图像的雾化效果 475 12.4.1 雾化效果 475 12.4.2 图像点阵的随机化处理 476 12.4.3 编程实现 476 12.5 图像的马赛克效果 483 12.5.1 马赛克效果 483 12.5.2 实现方法及原理 483 12.5.3 编程实现 484 12.6 图像的素描效果 487 12.6.1 素描效果 487 12.6.2 实现方法及原理 487 12.6.3 编程实现 487 12.7 本章小结 490 第13章边缘检测和轮廓跟踪 491 13.1 边缘检测 492 13.1.1 边缘检测的基本概念 492 13.1.2 常规边缘检测 493 13.1.3 带方向的边缘检测 498 13.1.4 拉普拉斯算子 503 13.2 Hough变换 509 13.2.1 Hough变换的原理 509 13.2.2 编程实现 515 13.3 种子算法 520 13.3.1 算法介绍 520 13.3.2 编程实现 523 13.4 轮廓跟踪 526 13.4.1 区域表示方法 526 13.4.2 单区域跟踪 536 13.4.3 多区域跟踪 539 13.5 本章实例：应用OpenCV 进行边缘检测 541 13.5.1 Canny准则 541 13.5.2 Canny算法 542 13.5.3 在OpenCV中使用Canny 算法 543 13.6 本章小结 548 第14章图像的形态学处理 549 14.1 数学形态学 550 14.2 一些必要的概念和符号约定 550 14.3 图像的腐蚀 554 14.3.1 腐蚀原理 554 14.3.2 编程实现 557 14.4 图像的膨胀 562 14.4.1 膨胀原理 562 14.4.2 编程实现 565 14.5 腐蚀和膨胀的性质及应用 568 14.5.1 腐蚀和膨胀的代数性质 568 14.5.2 腐蚀和膨胀的应用 571 14.6 开运算和闭运算 577 14.6.1 开运算 578 14.6.2 闭运算 579 14.6.3 编程实现 580 14.6.4 开运算和闭运算的代数性质 582 14.7 图像形态学的其他运算 584 14.7.1 击中/不击中运算 584 14.7.2 细化处理 588 14.8 本章实例：应用OpenCV 进行形态学处理 592 14.8.1 函数描述 592 14.8.2 概要设计 592 14.8.3 编码实现 593 14.9 本章小结 598 第15章图像分割与目标识别 599 15.1 图像的分割 601 15.1.1 基于幅度的图像分割 601 15.1.2 基于区域的图像分割 606 15.1.3 基于形态学分水岭的图像分割 611 15.2 图像的匹配 614 15.2.1 基本概念 614 15.2.2 模板匹配算法 615 15.2.3 序贯相似性检测算法 616 15.2.4 幅度排序算法 618 15.3 模式的识别 620 15.3.1 基本概念 620 15.3.2 统计模式识别 621 15.3.3 其他模式识别方法简介 627 15.4 本章实例：静态人脸检测程序 628 15.4.1 人脸检测概述 628 15.4.2 算法分析 629 15.4.3 应用OpenCV进行人脸检测 633 15.5 本章小结 640

官网链接(英文版):https://docs.opencv.org/4.1.1/d6/d00/tutorial_py_root.html 第一章.OpenCV简介了解如何在计算机上设置OpenCV-Python！ 1.OpenCV-Python教程简介 1.1 OpenCV OpenCV是由Gary Bradsky于1999年在Intel公司创建的，第一次发布是在2000年。瓦...

Ubuntu1804 安装opencv-4.1.0 + opencv_contrib-4.1.0（最终版）文章目录Ubuntu1804 安装opencv-4.1.0 + opencv_contrib-4.1.0（最终版）一、环境1.1 Ubuntu 18.04_x641.2 opencv_4.1.0 + opencv_contrib-4.1.01.3 python3.6二、准备2.1.更新下系统...

下载资源悬赏专区

13,656

社区成员

12,675,369

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

其他技术论坛（原bbs）

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章