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

matlab实现的基于颜色直方图的特征匹配，RGB转换成hsv，量化颜色，计算两幅图像特征向量之间的距离，实现颜色特征匹配。
同时，二值化之后，计算zernike矩和hu不变矩，可以作为第二个特征匹配量。

使用opencv实现RGB空间到HSV空间的转换，并进行直方图均衡化

《数字图像处理——应用篇》是由谷口庆治编著的一本深入探讨图像处理技术的专业书籍，这本书在图像处理领域具有很高的权威性。
全书完整PDF版本是唯一可获取的全面资源，对于学习和研究图像处理技术的读者来说，无疑是一份宝贵的资料。
图像处理是计算机科学中的一个重要分支，它涉及了将模拟图像转换为数字形式，以及对数字图像进行各种操作以改善质量或提取有用信息。
在《数字图像处理——应用篇》中，作者谷口庆治详细阐述了这一领域的关键概念和技术，包括图像获取、颜色模型、图像增强、图像复原、图像分割、特征提取以及模式识别等核心主题。
1.**图像获取**：这部分介绍了图像传感器的工作原理，如CCD和CMOS，以及扫描仪和相机的成像过程。
同时，还涵盖了像素的概念、采样理论和量化过程。
2.**颜色模型**：书中详细讨论了RGB、CMYK、HSV、YCbCr等常见颜色模型，以及它们在不同应用场景下的选择和转换方法。
3.**图像增强**：通过滤波器、直方图均衡化等手段改善图像的视觉效果，提升图像质量，这部分包括线性和非线性滤波、对比度增强等技术。
4.**图像复原**：针对图像退化问题，如噪声、模糊等，提出了一系列恢复技术，如Wiener滤波、反卷积等。
5.**图像分割**：这是图像分析的关键步骤，包括阈值分割、区域生长、边缘检测等方法，用于将图像划分为有意义的部分。
6.**特征提取**：为了识别和理解图像，需要从图像中提取有意义的特征，如角点、边缘、纹理和形状，这些特征可用于后续的模式识别和对象识别。
7.**模式识别**：利用机器学习算法，如支持向量机、神经网络、决策树等，对图像中的模式进行分类和识别，是图像处理领域的高阶应用，广泛应用于OCR文字识别、人脸识别、医学影像分析等领域。
8.**OCR文字识别**：光学字符识别技术是模式识别的一个实例，通过识别图像中的文字并转化为可编辑文本，该技术在文档自动化处理、图书数字化等方面有着广泛的应用。
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《数字图像处理——应用篇》是一本涵盖广泛、深度适中的教材，适合计算机视觉、图像处理、模式识别等相关领域的学生和研究人员。
通过学习本书，读者不仅可以掌握基本的图像处理技术，还能了解其在实际应用中的策略和方法，为进入这个领域的深入研究打下坚实基础。

简介：
《颜色小猎人3.5.e》是一款深受用户喜爱的颜色识别和管理软件，它提供了丰富的色彩分析和选取功能，帮助用户在设计、绘画、印刷等领域更精确地掌握色彩。
这款软件的完整版3.5.e版本增加了许多新特性和优化，以提升用户体验。
一、颜色选取与分析颜色小猎人3.5.e的核心功能之一是颜色选取。
它能够通过摄像头捕捉现实世界中的颜色，并将其转换为数字色彩代码，如RGB、CMYK、HSV等。
用户可以轻松地将这些颜色应用于各种设计项目，确保色彩的一致性。
此外，软件还提供了色彩分析工具，如色差计算，帮助用户评估颜色之间的差异，这对于色彩敏感的工作至关重要。
二、色彩库与自定义调色板在颜色小猎人3.5.e中，用户可以浏览预设的色彩库，包含多种流行色卡和色彩搭配方案。
同时，用户也可以创建自己的调色板，保存常用或特定项目的颜色组合，方便随时调用。
这大大提高了设计工作的效率。
三、跨平台支持该软件支持多个操作系统，包括Windows和Mac OS，使得不同平台的用户都能享受其便利。
3.5.e版本可能进一步优化了跨平台的兼容性和稳定性，确保用户在任何环境下都能顺畅使用。
四、增强的用户体验颜色小猎人3.5.e对界面进行了优化，提供更直观的操作方式和视觉效果。
此外，可能还添加了一些快捷键和功能，让用户在操作过程中更加得心应手。
新版本可能也修复了前代版本的一些已知问题，提升了软件的整体性能。
五、教育与学习资源为了帮助用户更好地掌握颜色理论和应用，颜色小猎人3.5.e可能包含了教程、指南和色彩知识库。
这些资源对于初学者来说是非常宝贵的，可以帮助他们快速上手并提升色彩感知能力。
六、社区交流与分享软件可能还拥有一个活跃的用户社区，用户可以在其中分享自己的作品、色彩搭配和使用经验。
这种互动增强了软件的社交属性，使得学习和探索色彩变得更加有趣。
《颜色小猎人3.5.e》是一款强大的颜色管理工具，不仅提供了全面的颜色选取和分析功能，还注重用户体验的提升和色彩知识的学习分享。
无论是专业设计师还是业余爱好者，都可以从中受益匪浅。
通过这个完整版，用户可以享受到所有高级特性，尽情探索和应用色彩世界。

基于ＨＳＶ空间，逐个像素点处理图像，求图像的平均亮度。

通过拍摄的魔方照片识别每个块的颜色并展示出来，手动调节hsv阈值处理，可以通过鼠标点击图像获取hsv值，可以手动更改阈值条件，通过draw函数把不符合面积阈值的轮廓去掉,欢迎讨论https://download.csdn.net/download/qq_32107283/10950602之前这个程序有点小问题就不用看了博客原文在这：https://blog.csdn.net/qq_32107283/article/details/86774583

点击图片就可以获取图片的某处的hsv或者rbg值，就可以利用这些信息处理图片，代码简单易懂，并且进行了封装，可以直接跑，非常的简单

使用图像的HSV颜色特征和LBP纹理特征，基于SVM实现了道路检测算法，具有一定的学习意义，代码是MATLAB实现的

opengl片元着色器中，将像素点由RGB转HSV，再由HSV转RGB的方法代码，经测试没有问题

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。