第一篇 OpenCV介绍
第1章 系统安装与项目准备
1.1 认识OpenCV
1.2 系统安装
1.2.1 安装OpenCV
1.2.2 安装Visual Studio
1.3 开始新项目
第2章 Core模块
2.1 显示图文件
2.2 图文件转换
2.3 图文件混合
2.4 改变对比与明亮度
2.5 基本绘图
2.6 文字处理
2.7 离散的傅立叶变换
2.8 使用XML与YAML进行文件的输出输入
第3章 HighGUI模块
3.1 滑块功能
3.2 读取视频文件进行相似性比较
3.3 产生视频文件
第4章 ImgProc模块
4.1 图像的平滑化
4.2 腐蚀与膨胀
4.3 更多形态处理
4.4 图像金字塔
4.5 基本阈值法
4.6 建立自己的线性滤波器
4.7 将图像加上边框
4.8 Sobel算子
4.9 拉普拉斯运算
4.10 Canny图像边缘检测
4.11 霍夫线变换
4.12 霍夫圆变换
4.13 重映射
4.14 仿射变换
4.15 直方图分布平等化
4.16 直方图分布计算
4.17 直方图分布比较
4.18 反向投影
4.19 模板匹配
4.20 寻找图的轮廓
4.21 凸包
4.22 为轮廓建立许多矩形与圆形
4.23 为轮廓建立旋转的矩形与椭圆形
4.24 图像矩
4.25 点多边形测试
4.26 线性变换
第5章 Calib3d模块
5.1 使用棋盘进行相机校准
5.2 视差
第6章 Feature2d模块
6.1 特征描述
6.2 哈瑞斯角点检测
6.3 使用FLANN进行特征匹配
6.4 使用Features2D和Homography识别对象
6.5 Shi-Tomasi角点检测
6.6 建立自定义的角点检测
6.7 在次像素检测角位置
6.8 特征检测
第7章 Video模块
7.1 图像拍摄
7.2 生成视频文件
7.3 指定帧
7.4 移动感知
7.5 计算移动时间
7.6 即时对象追踪
7.7 播放暂停
第8章 Objdetect模块
第9章 ML模块
9.1 支持向量机的介绍
9.2 非线性可分开数据的支持向量机
第10章 Contrib模块
第二篇 实际应用
第11章 实际应用
11.1 图像藏密
11.2 图像解密
第12章 图像采集
第13章 键盘应用
第14章 图像分割
第15章 图像翻转
第16章 鼠标坐标检测
第17章 QR Code检测
第18章 与OpenGL整合
第19章 OpenGL与摄像机
第20章 以轮廓寻找车牌
第三篇 三维投影
第21章 安装VTK
21.1 系统安装
21.2 验证结果
第22章 重构建OpenCV
22.1 下载重构建文件
22.2 构建
22.3 生成链接库与动态链接
22.4 创建Viz模块
第23章 Viz模块示例
23.1 启动窗口
23.2 构建套件
23.3 套件的不同位置
23.4 转换
第24章 VTK简介
24.1 认识VTK
24.2 VTK可视化概论
24.2.1 开发技术
24.2.2 基本对象
24.2.3 系统与设备独立
24.2.4 可视化流程
24.2.5 数据结构
24.2.6 文件格式
24.3 简易示例
第25章 文件访问
25.1 文件转换
25.2 读取文件
25.3 存储文件
25.4 图像处理
附录A 软件安装说明及设置
A.1 安装Boost
A.2 添加完整路径程序
A.2.1 了解VTK项目设置
A.2.2 构建集成开发环境
A.3 安装0penGL

OpenCV是一个基于BSD开源协议发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和macOS操作系统上。轻量级且高效的OpenCV，还提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像识别和计算机视觉方面的很多通用算法。
本书从OpenCV的基础知识入手，基于Microsoft Visual Studio 2017并结合C++讲解用OpenCV编程的方法，然后辅以大量示例介绍OpenCV中多个功能模块的实际应用，最后引申至VTK三维图像显示技术的学习，以帮助读者实现更广泛的应用。
本书适合图像处理领域的从业人员阅读，也适合想要学习OpenCV的读者参考。本书所涉及示例均已配套资源方式给出，读者可登录异步社区本书页面下载。