本书针的读者是高校学生，科研工作者，图像处理爱好者。
对于这些人群，他们往往是带着具体的问题，在苦苦寻找解决方案。
为了一个小问题就让他们去学习C++这么深奥的语言几乎是不可能的。
而Python的悄然兴起给他们带来的希望，如果说C++是tex的话，那Python的易用性相当于word。
他们可以很快的看懂本书的所有代码，并可以学着使用它们来解决自己的问题，同时也能拓展自己的视野。
别人经常说Python不够快，但是对于上面的这些读者，我相信这不是问题，现在我们日常使用的PC机已经无比强大了，而且绝大多数情况下不会用到实时处理，更不会在嵌入式设备上使用。
因此这不是问题。
本书目录：目录I走进OpenCV101关于OpenCV-Python教程102在Windows上安装OpenCV-Python113在Fedora上安装OpenCV-Python12IIOpenCV中的Gui特性134图片134.1读入图像4.2显示图像4.3保存图像4.4总结一下5视频5.1用摄像头捕获视频5.2从文件中播放视频5.3保存视频6OpenCV中的绘图函数6.1画线6.2画矩形6.3画圆6.4画椭圆6.5画多边形6.6在图片上添加文字7把鼠标当画笔7.1简单演示7.2高级一点的示例8用滑动条做调色板8.1代码示例III核心操作9图像的基础操作9.1获取并修改像素值9.2获取图像属性9.3图像ROI9.4拆分及合并图像通道9.5为图像扩边（填充）10图像上的算术运算10.1图像加法10.2图像混合10.3按位运算11程序性能检测及优化11.1使用OpenCV检测程序效率11.2OpenCV中的默认优化11.3在IPython中检测程序效率11.4更多IPython的魔法命令11.5效率优化技术12OpenCV中的数学工具IVOpenCV中的图像处理13颜色空间转换5413.1转换颜色空间13.2物体跟踪13.3怎样找到要跟踪对象的HSV值？14几何变换14.1扩展缩放14.2平移14.3旋转14.4仿射变换14.5透视变换15图像阈值15.1简单阈值15.2自适应阈值15.3Otsu’s二值化15.4Otsu’s二值化是如何工作的？16图像平滑16.1平均16.2高斯模糊16.3中值模糊16.4双边滤波17形态学转换17.1腐蚀17.2膨胀17.3开运算17.4闭运算17.5形态学梯度17.6礼帽17.7黑帽17.8形态学操作之间的关系18图像梯度18.1Sobel算子和Scharr算子8718.2Laplacian算子19Canny边缘检测19.1原理19.1.1噪声去除19.1.2计算图像梯度19.1.3非极大值抑制19.1.4滞后阈值19.2OpenCV中的Canny边界检测20图像金字塔9420.1原理21OpenCV中的轮廓22直方图23图像变换24模板匹配25Hough直线变换26Hough圆环变换27分水岭算法图像分割28使用GrabCut算法进行交互式前景提取29理解图像特征30Harris角点检测31Shi-Tomasi角点检测&适合于跟踪的图像特征32介绍SIFT(Scale-InvariantFeatureTransform)33介绍SURF(Speeded-UpRobustFeatures)34角点检测的FAST算法35BRIEF(BinaryRobustIndependentElementaryFeatures)36.1OpenCV中的ORB算法37特征匹配38使用特征匹配和单应性查找对象39Meanshift和Camshift40.3OpenCV中的Lucas-Kanade光流41背景减除23841.1基础42摄像机标定43姿势估计44对极几何（EpipolarGeometry）45立体图像中的深度地图25945.1基础46K近邻（k-NearestNeighbour）47支持向量机48K值聚类49图像去噪50图像修补51使用Haar分类器进行面部检测

很经典很实用目录：第一章连续的小波变换1．1连续小波变换的定义1．2与短时傅里叶变换的比较1．3连续小波变换的一些性质1．4小波变换的反演及对基本小波的要求1．5连续小波变换的计算机实现与快速算法1．6几种常用的基本小波1．7应用举例第二章尺度及位移均离散化的小波变换2．1离散α，γ栅格下的小波变换2．2标架(frame)概念2．3小波标架2．4应用举例第三章多分辨率分析与离散序列的小波变换3．1概述3．2多分辨率信号分解与重建的基本概念3．3尺度函数和小波函数的一些重要性质3．4由多分辨率分析引出多采样率滤波器组3．5Mallat算法实现中的一些问题3．6离散序列的小波变换3．7金字塔结构的数据编码第四章多采样率滤波器组与小波变换4．1概述4．2多采样率信号处理的一些基本关系4．3双通道多采样率滤波器的理想重建条件4．4多采样率滤波器组的两种一般表示法4．5正交镜像滤波器组与共轭正交滤波器组4．6正交滤波器组的设计4．7二项式小波滤波器组4．8对滤波器组参数与连续时间小渡变换关系的进一步讨论4．9Daubechies小波4．10IIR型的正交滤波器组和小波4．1l双正交滤波器组与双正交小波4．12滤波器组理想重建条件的时域表示式及其设计第五章二维小波变换及其用于图像处理5．1概述5．2二维图像的多分辨率分析：可分离情况5．3五株排列(quincunx)的多分辨率分析5．4应用举例5．5二维连续小波变换第六章小波变换用于表征信号的突变(瞬态)特征6．1概述6．2基本原理6．3几种检测局部性能常用的小波6．4．用小波变换极大值在多尺度上的变化来表征信号奇异点的性质6．5用二维小波变换作图像上物体边沿的检测6．6应用举例6．7用小波变换的过零点来表征信号6．8由小波变换的奇异点重建信号6．9仿真计算第七章小波包与时一频平面的铺砌7．1概述7．2小波包的定义与主要性质7．3最优小波包基的选择7．4自适应小波包分解7．5最优小波包作自适应切换时瞬态的抑制——时变滤波器组方法7．6关于时间一频率平面的自适应铺砌7．7基本小波的优化设计7．8小波变换在不同基函数间的换算第八章小波变换与分形信号的分析8．1概述8．2关于分形的简述8．31过程的小波分析8．4确定性的自相似过程8．51过程的信号处理8．6分数布朗运动与分数高斯噪声8．7小波变换用于其他分形问题简介附录1过程或FBM的产生第九章运动物体回波信号的宽带处理9．1概述9．2回波信号的宽带模型9．3针对宽带回波的小波变换处理9．4运动系统特性的多尺度表征结束语参考文献

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第一章连续的小波变换1．1连续小波变换的定义1．2与短时傅里叶变换的比较1．3连续小波变换的一些性质1．4小波变换的反演及对基本小波的要求1．5连续小波变换的计算机实现与快速算法1．6几种常用的基本小波1．7应用举例第二章尺度及位移均离散化的小波变换2．1离散α，γ栅格下的小波变换2．2标架(frame)概念2．3小波标架2．4应用举例第三章多分辨率分析与离散序列的小波变换3．1概述3．2多分辨率信号分解与重建的基本概念3．3尺度函数和小波函数的一些重要性质3．4由多分辨率分析引出多采样率滤波器组3．5Mallat算法实现中的一些问题3．6离散序列的小波变换3．7金字塔结构的数据编码第四章多采样率滤波器组与小波变换4．1概述4．2多采样率信号处理的一些基本关系4．3双通道多采样率滤波器的理想重建条件4．4多采样率滤波器组的两种一般表示法4．5正交镜像滤波器组与共轭正交滤波器组4．6正交滤波器组的设计4．7二项式小波滤波器组4．8对滤波器组参数与连续时间小渡变换关系的进一步讨论4．9Daubechies小波4．10IIR型的正交滤波器组和小波4．1l双正交滤波器组与双正交小波4．12滤波器组理想重建条件的时域表示式及其设计第五章二维小波变换及其用于图像处理5．1概述5．2二维图像的多分辨率分析：可分离情况5．3五株排列(quincunx)的多分辨率分析5．4应用举例5．5二维连续小波变换第六章小波变换用于表征信号的突变(瞬态)特征6．1概述6．2基本原理6．3几种检测局部性能常用的小波6．4用小波变换极大值在多尺度上的变化来表征信号奇异点的性质6．5用二维小波变换作图像上物体边沿的检测6．6应用举例6．7用小波变换的过零点来表征信号6．8由小波变换的奇异点重建信号6．9仿真计算第七章小波包与时一频平面的铺砌7．1概述7．2小波包的定义与主要性质7．3最优小波包基的选择7．4自适应小波包分解7．5最优小波包作自适应切换时瞬态的抑制——时变滤波器组方法7．6关于时间一频率平面的自适应铺砌7．7基本小波的优化设计7．8小波变换在不同基函数间的换算第八章小波变换与分形信号的分析8．1概述8．2关于分形的简述8．3过程的小波分析8．4确定性的自相似过程8．5过程的信号处理8．6分数布朗运动与分数高斯噪声8．7小波变换用于其他分形问题简介

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在计算机视觉领域，图像配准是一项关键任务，它涉及到将多张图像对齐，以便进行比较、融合或分析。
OpenCV（开源计算机视觉库）提供了一系列工具和算法来执行这项工作，其中包括相位相关法。
本文将深入探讨如何利用OpenCV实现相位相关图像配准，并详细介绍相关知识点。
相位相关是一种非像素级对齐技术，它通过计算两个图像的频域相位差异来确定它们之间的位移。
这种方法基于傅里叶变换理论，傅里叶变换可以将图像从空间域转换到频率域，其中图像的高频成分对应于图像的边缘和细节，低频成分则对应于图像的整体结构。
我们需要理解OpenCV中的傅里叶变换过程。
在OpenCV中，可以使用`cv::dft`函数对图像进行离散傅里叶变换。
这个函数将输入的图像转换为频率域表示，结果是一个复数矩阵，包含了图像的所有频率成分。
然后，为了进行相位相关，我们需要计算两个图像的互相关。
这可以通过将一个图像的傅里叶变换与另一个图像的共轭傅里叶变换相乘，然后进行逆傅里叶变换得到。
在OpenCV中，可以使用`cv::mulSpectrums`函数来完成这个步骤，它实现了复数乘法，并且可以指定是否进行对位相加，这是计算互相关的必要条件。
接下来，我们获得的互相关图在中心位置有一个峰值，该峰值的位置对应于两幅图像的最佳位移。
通过找到这个峰值，我们可以确定图像的位移量。
通常，这可以通过寻找最大值或最小二乘解来实现。
OpenCV提供了`cv::minMaxLoc`函数，可以帮助找到这个峰值。
在实际应用中，可能会遇到噪声和图像不完全匹配的情况。
为了提高配准的准确性，可以采用滤波器（如高斯滤波器）预处理图像，降低噪声影响。
此外，还可以通过迭代或金字塔方法逐步细化位移估计，以实现亚像素级别的精度。
在实现过程中，需要注意以下几点：1.图像尺寸：为了进行傅里叶变换，通常需要将图像尺寸调整为2的幂，OpenCV的`cv::getOptimalDFTSize`函数可以帮助完成这一操作。
2.零填充：如果图像尺寸不是2的幂，OpenCV会在边缘添加零，以确保傅里叶变换的效率。
3.归一化：为了使相位相关结果更具可比性，通常需要对傅里叶变换结果进行归一化。
一旦得到配准参数，可以使用`cv::warpAffine`或`cv::remap`函数将一幅图像变换到另一幅图像的空间中，实现精确对齐。
总结来说，OpenCV提供的相位相关方法是图像配准的一种高效工具，尤其适用于寻找微小的位移。
通过理解和运用上述步骤，开发者可以在自己的项目中实现高质量的图像配准功能。

针对复杂运动背景中慢速小目标检测误检率高，实时性差等问题，提出了基于自适应阈值分割的慢速小目标检测算法。
首先计算连续两帧图像特征点的金字塔光流场，对光流场进行滤波，获取匹配特征点集合。
然后对图像运动背景进行建模，拟合投影模型参数，通过投影模型得到运动背景补偿图像，进行图像差分处理，获得差分图像。
最后迭代计算差分图像的自适应阈值，修正差分阈值，差分图像二值分割，检测出运动目标。
实验结果表明算法能够准确地检测出复杂背景中的慢速小目标，虚警率为2%，目标漏检率为2.6%，目标检测准确率95.4%，每帧图像目标检测时间为38ms，能够满足运动目标检测对实时性的要求。

主要功能是：打开图像彩色变灰阶邻域平均选择阈值腐蚀图像缩小启动摄像头恢复图像图像反相Gauss滤波自适应阈值法膨胀径向梯度打开AVI文件关闭当前窗口垂直镜像中值滤波全局阈值法开运算Canny算法视频解冻保存当前位图水平镜像Sobel算法外接矩形闭运算种子填充视频冻结最近文件180度旋转Laplace算法最小面积矩形形态学梯度金字塔图像分割多图像平均恢复原始图像30度旋转点集凸包顶帽变换椭圆曲线拟合关闭视频当前画面存盘亮度变换区域凸包波谷检测Snake原理选择分辨率退出图像直方图轮廓跟踪分水岭原理动态边缘检测直方图均衡化距离变换角点检测L_K光流跟踪

武汉大学数字摄影测量程序，可以实现了数字摄影测量的大多数程序，包括影像的点特征的提取，影像的匹配，相关系数的计算，包括金字塔等的建立，几乎包括数字摄影测量所需的大多数功能

matlab图像融合工具箱，里面包含了经典几种算法，包含了PCA、拉普拉斯金字塔、对比金字塔、梯度金字塔、基于离散小波变换、数学形态金字塔等流行的图像融合算法。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。