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

在音视频处理领域，YUV和RGB是两种重要的颜色空间表示法，对于理解和优化编码、解码过程至关重要。
`yuvplayer.rar`提供的`YUVPlayer.exe`是一个专为开发者设计的实用工具，它允许用户直观地分析和处理YUV与RGB数据，从而在音视频开发工作中提升效率和质量。
YUV色彩空间是一种被广泛用于数字视频系统中的颜色模型，尤其是在压缩技术中。
YUV代表亮度（Y）和两个色差分量（U和V），这种分离方式可以有效减少存储和传输所需的数据量，特别是在处理PAL、NTSC等标准定义的电视信号时。
`YUVPlayer`软件能够帮助开发者查看这些分量，以便理解视频信号的底层结构。
RGB色彩空间则是基于红（Red）、绿（Green）和蓝（Blue）三种原色的模型，广泛应用于计算机图形和显示器。
在数字图像处理中，RGB是最常见的颜色表示方式，因为它可以直接对应到显示器的像素颜色。
然而，当涉及视频编码和解码时，转换至YUV色彩空间通常是必要的步骤，因为这有助于减小带宽需求。
`YUVPlayer`的主要功能可能包括：1.**YUV数据可视化**：用户可以加载YUV文件，看到每个像素的Y、U、V分量，以理解视频帧的亮度和色度信息。
2.**RGB与YUV相互转换**：软件可能内置了实时转换功能，让用户直观地看到不同颜色空间的差异。
3.**帧率控制**：播放速度调整，允许用户按照需要逐帧或慢速播放，便于分析关键帧。
4.**色彩调整**：可能提供工具对YUV或RGB值进行调整，观察其对图像效果的影响。
5.**信息查看**：显示视频的分辨率、帧率、采样格式等详细信息，辅助开发者进行调试。
6.**对比功能**：可以比较不同编码或处理后的YUV数据，找出优化点。
对于音视频开发人员来说，`YUVPlayer`是一个强大的辅助工具，可以帮助他们更好地理解编码过程中的颜色转换、压缩效果以及潜在问题。
通过深入分析YUV数据，开发者可以优化编码算法，提高视频质量，减少带宽消耗，或者解决兼容性问题。
因此，无论是新手还是经验丰富的专业人士，`YUVPlayer`都是音视频开发工具箱中不可或缺的一部分。

rgb2lab颜色空间的转换（matlab）图像从RGB格式转化成Lab,L*a*b*从而可以在Lab下对图像处理-ImagesfromRGBformatintoaLab,LabandthuscanbeundertheImageProcessingLab

视频处理中常见的颜色空间是RGB、YUV、YIQ和YCrCb。
它们在图像显示、信号表示、数据特性分析等方面各有特点。
虽然各有不同，但可以相互转换。
(1)分离出RGB三个分量，再从RGB分别转换成YIQ，YUV、YCrCb的各个分量。
(2)分别计算YIQ，YUV、YCrCb颜色空间内三个分量图像(亮度分量、两个色度分量)之间的相关系数、每个分量图像的熵。
(3)将YIQ，YUV、YCrCb三种颜色空间之间相互转换，计算三种亮度分量之间的相关系数，计算色度分量之间的相关系数。
(4)分析并总结上述颜色转换和颜色分量的特性。
注意：本设计中不是使用Matlab自带的或者其他库函数实现颜色转换函数

基于meanshift的单目标跟踪算法实现说明：1. RGB颜色空间刨分，采用16*16*16的直方图2. 目标模型和候选模型的概率密度计算公式参照上文3. opencv版本运行：按P停止，截取目标，再按P，进行单目标跟踪4. Matlab版本，将视频改为图片序列，第一帧停止，手工标定目标，双击目标区域，进行单目标跟踪。
博客地址：http://blog.csdn.net/jinshengtao/article/details/30258833

Photoshop的色相/饱和度调整，可以对全图、红、黄、绿、青、蓝、洋红六个通道进行设置。
每个通道可设置：　色相（hue）,饱和度(satuation),明度(Lightness)三个调整值。
另包含多个颜色空间转换函数

https://assetstore.unity.com/packages/vfx/shaders/fullscreen-camera-effects/beautify-2-163949此资源包含3个资源包：-对内置管线进行美化-对后期处理栈v2（兼容LWRP）进行美化-对通用渲染管线进行美化（对集成后期处理提供原生支持-无需使用PPSv2！（正在寻找HDRP？点击此处）。
Beautify2是一款全屏图像后期处理特效，可实时改善图像质量，和生成极其鲜明生动的场景。
主要功能：•强化视觉特征，修复或增强图像细节，生成清晰图像-通常会产生巨大变化，就像切换到高清版本。
•必要时优化像素颜色，同时不使图像过于饱和。
•消除由抗锯齿后特效造成的多余模糊部分。
•减少或完全消除渐变色中的环状纹理，由于颜色量化通常能在天空盒里看到。
•改善感知纹理质量-就算纹理分辨率低，视觉效果也能改善。
•支持正向和延迟渲染通道，以及线性和Gamma颜色空间。
•支持WebGL、移动端、2D和3D。
•VR多通道、单通道立体声和单通道实例化均在内置管线中支持。
•VR多通道在PPSv2版中支持。

本书详细介绍了利用Delphi进行图像处理的技术，常用的图像格式，以及Delphi图像处理的常用方法Scanline。
本书共8章，内容包括图像的基本概念、图像的点运算、图像的几何变换、图像的颜色系统、图像的增强、图像代数与分隔、图像的特效、图像处理综合实例，前面7章比较详细地介绍了图像处理的内容，同时提供了非常详细的程序代码，第8章是编者自己创作或者平时收集的一些经典的例子。
本书提供了丰富的源代码，并提供了详细的注释，为读者的学习提供方便。
第1章图像的基础知识1.1图像的基本概念1.2三基色原理和图像的输入1.3图像的几种常见的格式1.4图像格式转换器实例1.5图像浏览器实例1.6Delphi图像处理中Scanline的用法第2章图像的点运算2.1图像灰度处理2.2图像的灰度直方图2.3图像的二值化2.4图像亮度处理2.5图像对比度处理2.6饱和度调节2.7图像着色2.8图像反色2.9图像曝光2.10Gamma校正2.11迷人的万花筒2.12位图的反走样2.13位图的与、或操作2.14创建大型位图以及统计位图颜色2.15位图的噪声调节第3章图像的几何变换3.1图像的平移3.2图像的缩放3.3图像的旋转3.4图像的镜像3.5图像扭曲3.6图像的波浪效果3.7远视图3.8裁剪和合并第4章图像的颜色系统4.1颜色的基本概念4.2颜色空间简介4.3颜色空间的转换4.4亮度/饱和度调整4.5通道与模式4.6RGB颜色调整4.7特殊色彩的实现4.8颜色量化与减色4.9颜色混合第5章图像的增强5.1图像增强概述5.2灰度线性变换5.3灰度非线性变换5.4灰度直方图拉伸5.5图像锐化与图像平滑5.6伪彩色增强5.7中值滤波第6章图像代数与图像分割6.1图像的腐蚀6.2图像的膨胀6.3图像的结构开和结构闭6.4图像的细化6.5图像的边缘检测6.6图像的Hough变换6.7图像的轮廓提取6.8图像的识别和模板匹配第7章图像的特效处理7.1图像的滑入和卷帘显示效果7.2图像的淡入淡出效果7.3扩散效果7.4百叶窗效果和马赛克效果7.5交错效果7.6浮雕效果7.7图像的中心渐出和渐入效果7.8图像的雨滴效果和积木效果第8章综合实例8.1利用Delphi实现桌面变换8.2图片文件的加密解密8.3自定义光标的实现8.4基于Delphi的图像漫游8.5用Delphi实现屏幕图像捕捉8.6图片存取到流以及从流中复原8.7Delphi图像处理在纺织检测中的应用8.8Photoshop中流动蚂蚁线的实现8.9用Delphi读取JPEG文件的缩览图8.10Delphi数据压缩/解压缩处理8.11特大位图的快速显示8.12Photoshop中的喷枪实现8.13颜色填充8.14位图与组件8.15颜色拾取器8.16位图的打印8.17Delphi图像处理在交通中的应用——车牌识别8.18位图文件信息写到文本文件以及恢复8.19放大镜8.20调色板创建及应用8.21图像的局域网传输8.22图像纵横比率最佳调节8.23JPEG格式图片错误信息显示8.24JPG图片存取到数据库8.25基于小波变换的JPEG2000压缩实现8.26傅里叶变换

该matlab程序实现各个颜色空间模型的相互转化，说明及使用示例程序中都有说明。
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通过使用matlab软件图像处理功能，对车牌图像进行图像预处理、边缘检测、车牌定位、车牌字符分割、车牌字符识别等5个基本处理，使用基于HSV颜色空间的车牌定位方法和基于模板匹配的字符识别算法，对所要求的汽车车牌进行信息提取，并得出最终结果。

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。