OpenCV知识和项目列表

相关项目和效果会在合适时间补充

Part Ｉ 知识列表

１　编译安装

1.1 Ｌinux 下编译安装

　１）How to install OpenCV 3.x in Linux

    2)  Ubuntu 安装 OpenCV-nonfree

1.2 安卓下的环境配置

    1）在Android Studio上进行OpenCV 3.1开发

    2）Android开发——Android Studio中配置及使用OpenCV示例

　3）Android Studio使用OpenCV后，使APP不安装OpenCV Manager即可运行

1.3 Windows下的安装配置

1) windows 下安装OpenCV

2) 基于Microsoft Visual Studio编译OpenCV

2 概述

OpenCV 是 Intel 开源计算机视觉库。它由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
OpenCV 拥有包括 300 多个C函数的跨平台的中、高层 API。它不依赖于其它的外部库——尽管也可以使用某些外部库。
OpenCV 对非商业应用和商业应用都是免费（FREE）的。（细节参考 license）。
OpenCV 为Intel Integrated Performance Primitives (IPP) 提供了透明接口。 这意味着如果有为特定处理器优化的的 IPP 库， OpenCV 将在运行时自动加载这些库。

1) OpenCV 3.x Lib源代码结构简介

2) OpenCV 3.0又一个革命性版本，它会带来哪些改变

3) OpenCV 1.x & 2.x 编程简介（矩阵/图像/视频的基本读写操作）

4) 图像的打开、修改、显示和保存示例（>OpenCV 2.0）

3 基本的图像存储结构

1) IplImage简介

2) Mat存储结构简介

4 功能模块

4.1 core模块

理解如何对图像进行像素级操作

1)  Mat存储结构简介

2)  OpenCV图像数据访问,查询表和时间消耗测试

3)  矩阵的掩模操作

4)  OpenCV alpha（权因子） 融合举例

5)  基于OpenCV调整图像的对比度和亮度

6)  OpenCV在图像上画线、矩形、椭圆、多边形、填充的多边形、圆、显示文字

7)  OpenCV中XML文件和YAML文件的读写

8)

4.2 imgproc模块

image processing (manipulation) functions

1)  基于OpenCV平滑图像（也就是图像模糊）

2) 膨胀和腐蚀

3) 膨胀和腐蚀之外的其他形态学变换

4) 基于形态学操作提取水平和垂直线条

5) 图像金字塔

6) 基本的阈值操作

8) 自定义线性滤波器

9) 给图像添加边框（边界）

10)  Sobel

11)  Laplas操作

12)  Cany边缘检测

13) Hough  直线

1４) Hough  圆

15) Remapping

16) 仿射变换

17) 直方图均衡

18) 直方图计算

19) 直方图比较

20) 投射

21) 模板匹配

22) 图像中的轮廓

23) 凸包

24) 创建轮廓的包围盒和圈
25) 创建边界轮廓旋转框和椭圆
26) 图像矩
27) 点多边形测试
28) 具有距离变换和分水岭算法的图像分割

4.3 highgui模块（High Level GUI and Media）

1) 基于OpenCV进行相机标定

2) 纹理对象的实时姿态估计

4.4 calib3d 模块（Camera calibration and 3D reconstruction)

4.5 feature2d 模块(2D Features framework)

about how to use the feature points detectors, descriptors and matching

4.6 video 模块(Video analysis)

motion extraction, feature tracking and foreground extractions.

4.7 objdetect 模块 ( Object Detection )

how  digital camera detects peoples and faces?

4.8 ml 模块(Machine Learning )

machine learning classes for statistical classification, regression and clustering of data.

4.9 photo 模块(Computational photography )

advanced photo processing.

4.10 cuda 模块(GPU-Accelerated Computer Vision )

using the power of  video card to run the OpenCV algorithms.

4.11 OpenCV iOS

Run OpenCV and your vision apps on an iDevice

4.12 OpenCV Viz

 how to use Viz module effectively. 

Part II　项目列表

1OpenCV 人脸检测

１）使用OpenCV进行人脸检测

２）基于摄像头使用Cascade Classifier做人脸检测的方法及例程

2 OpenCV 人脸识别

１）使用OpenCV进行人脸识别的三种方法

3 OpenCV人脸关键点检测

１）使用OpenCV关键点检测

4　OpenCV 相机标定/鱼眼矫正

     １） OpenCV相机标定

     ２） OpenCV标定原理

　 ３）双目矫正/匹配

5 前景背景分离

6 图像分割

7 图像拼接

1)   opencv实现图像的拼接功能

2)   opencv图片全景拼接详解

8 霍夫检测

9 立体匹配

10 字符识别

11 模板匹配

12 行人检测

13 车辆检测

14 图像修复

15 边缘检测

16 图像滤波

17 图像特征

18 机器学习相关

19 车道线

20 车牌识别

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