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Commitd437497

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CodecWanggitbook-bot
authored andcommitted
GitBook: [master] 25 pages modified
1 parentbbf06e2 commitd437497

25 files changed

+36
-32
lines changed

‎SUMMARY.md

Lines changed: 1 addition & 1 deletion
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -5,7 +5,7 @@
55
##入门篇 <aid="start"></a>
66

77
*[01: 简介与安装](start/01-introduction-and-installation.md)
8-
*[02: 基本元素:图片](start/02-basic-element-image.md)
8+
*[02: 基本元素-图片](start/02-basic-element-image.md)
99
*[03: 打开摄像头](start/03-open-camera.md)
1010
*[04: 图像基本操作](start/04-basic-operations.md)
1111
*[05: 颜色空间转换](start/05-changing-colorspaces.md)

‎basic/09-image-blending.md

Lines changed: 1 addition & 1 deletion
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -2,7 +2,7 @@
22

33
![](http://blog.codec.wang/cv2_image_blending_6_4.jpg)
44

5-
学习图片间的数学运算，图像混合。图片等可到[源码处]()下载。
5+
学习图片间的数学运算，图像混合。图片等可到文末引用处下载。
66

77
##目标
88

‎basic/10-smoothing-images.md

Lines changed: 1 addition & 1 deletion
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -2,7 +2,7 @@
22

33
![](http://blog.codec.wang/cv2_bilateral_vs_gaussian.jpg)
44

5-
学习模糊/平滑图像，消除噪点。图片等可到[源码处]()下载。
5+
学习模糊/平滑图像，消除噪点。图片等可到文末引用处下载。
66

77
##目标
88

‎basic/11-edge-detection.md

Lines changed: 1 addition & 1 deletion
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -2,7 +2,7 @@
22

33
![](http://blog.codec.wang/cv2_canny_edge_detection_threshold.jpg)
44

5-
学习使用Canny获取图像的边缘。图片等可到[源码处]()下载。
5+
学习使用Canny获取图像的边缘。图片等可到文末引用处下载。
66

77
>[Canny J . A Computational Approach To Edge Detection\[J\]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1986, PAMI-8\(6\):679-698.](https://www.computer.org/cms/Computer.org/Transactions%20Home%20Pages/TPAMI/PDFs/top_ten_6.pdf)
88

‎basic/12-erode-and-dilate.md

Lines changed: 1 addition & 1 deletion
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -2,7 +2,7 @@
22

33
![](http://blog.codec.wang/cv2_understand_morphological.jpg)
44

5-
学习常用形态学操作：腐蚀膨胀，开运算和闭运算。图片等可到[源码处]()下载。
5+
学习常用形态学操作：腐蚀膨胀，开运算和闭运算。图片等可到文末引用处下载。
66

77
##目标
88

‎basic/13-contours.md

Lines changed: 1 addition & 1 deletion
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -2,7 +2,7 @@
22

33
![](http://blog.codec.wang/cv2_understand_contours.jpg)
44

5-
学习如何寻找并绘制轮廓。图片等可到[源码处]()下载。
5+
学习如何寻找并绘制轮廓。图片等可到文末引用处下载。
66

77
##目标
88

‎basic/14-contour-features.md

Lines changed: 1 addition & 1 deletion
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -2,7 +2,7 @@
22

33
![](http://blog.codec.wang/cv2_min_rect_rect_bounding.jpg)
44

5-
学习计算轮廓特征，如面积、周长、最小外接矩形等。图片等可到[源码处]()下载。
5+
学习计算轮廓特征，如面积、周长、最小外接矩形等。图片等可到文末引用处下载。
66

77
##目标
88

‎basic/15-histograms.md

Lines changed: 1 addition & 1 deletion
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -2,7 +2,7 @@
22

33
![](http://blog.codec.wang/cv2_understand_histogram.jpg)
44

5-
学习计算并绘制直方图，直方图均衡化等。图片等可到[源码处]()下载。
5+
学习计算并绘制直方图，直方图均衡化等。图片等可到文末引用处下载。
66

77
##目标
88

‎basic/16-template-matching.md

Lines changed: 1 addition & 1 deletion
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -2,7 +2,7 @@
22

33
![](http://blog.codec.wang/cv2_understand_template_matching.jpg)
44

5-
学习使用模板匹配在图像中寻找物体。图片等可到[源码处]()下载。
5+
学习使用模板匹配在图像中寻找物体。图片等可到文末引用处下载。
66

77
##目标
88

‎basic/17-hough-transform.md

Lines changed: 1 addition & 1 deletion
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -2,7 +2,7 @@
22

33
![](http://blog.codec.wang/cv2_understand_hough_transform.jpg)
44

5-
学习使用霍夫变换识别出图像中的直线和圆。图片等可到[源码处]()下载。
5+
学习使用霍夫变换识别出图像中的直线和圆。图片等可到文末引用处下载。
66

77
##目标
88

‎basic/challenge-03-lane-road-detection.md

Lines changed: 1 addition & 1 deletion
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -2,7 +2,7 @@
22

33
![](http://blog.codec.wang/cv2_lane_detection_result_sample.jpg)
44

5-
挑战任务：实际公路的车道线检测。图片等可到[源码处]()下载。
5+
挑战任务：实际公路的车道线检测。图片等可到文末引用处下载。
66

77
##挑战内容
88

‎basic/extra-07-contrast-and-brightness.md

Lines changed: 1 addition & 1 deletion
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -2,7 +2,7 @@
22

33
![](http://blog.codec.wang/cv2_contrast_brightness.jpg)
44

5-
学习如何调整图片的亮度和对比度。图片等可到[源码处]()下载。
5+
学习如何调整图片的亮度和对比度。图片等可到文末引用处下载。
66

77
##亮度与对比度
88

‎basic/extra-08-padding-and-convolution.md

Lines changed: 1 addition & 1 deletion
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -2,7 +2,7 @@
22

33
![](http://blog.codec.wang/cv2_understand_padding.jpg)
44

5-
了解卷积/滤波的基础知识，给图片添加边框。如果你已了解相关理论，请直接跳到[添加边框]()部分。
5+
了解卷积/滤波的基础知识，给图片添加边框。
66

77
卷积的概念其实很好理解，下面我就给大家做个最简单的解释，绝对轻松加愉快的辣o\(_￣▽￣_\)o
88

‎basic/extra-09-image-gradients.md

Lines changed: 11 additions & 7 deletions
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -2,9 +2,9 @@
22

33
![](http://blog.codec.wang/cv2_horizen_vertical_edge_detection.jpg)
44

5-
了解图像梯度和边缘检测的相关概念。图片等可到[源码处]()下载。
5+
了解图像梯度和边缘检测的相关概念。图片等可到文末引用处下载。
66

7-
还记得前面[平滑图像](/opencv-python-smoothing-images/)中提到的滤波与模糊的区别吗？我们说低通滤波器是模糊，高通滤波器是锐化，这节我们就来看看高通滤波器。
7+
还记得前面[平滑图像](https://opencv.codec.wang/basic/10-smoothing-images)中提到的滤波与模糊的区别吗？我们说低通滤波器是模糊，高通滤波器是锐化，这节我们就来看看高通滤波器。
88

99
##[图像梯度](https://baike.baidu.com/item/图像梯度/8528837?fr=aladdin)
1010

@@ -44,7 +44,7 @@ $$
4444

4545
![&#x5782;&#x76F4;&#x548C;&#x6C34;&#x5E73;&#x8FB9;&#x7F18;&#x63D0;&#x53D6;](http://blog.codec.wang/cv2_horizen_vertical_edge_detection.jpg)
4646

47-
>还记得滤波函数`cv2.filter2D()`吗？（[番外篇：卷积基础](/Extra-08-Padding-and-Convolution/)）我们来手动实现上面的功能：
47+
>还记得滤波函数`cv2.filter2D()`吗？（[番外篇：卷积基础](https://opencv.codec.wang/basic/extra-08-padding-and-convolution)）我们来手动实现上面的功能：
4848
4949
```python
5050
img= cv2.imread('sudoku.jpg',0)
@@ -63,7 +63,7 @@ cv2.waitKey(0)
6363

6464
###Sobel算子
6565

66-
上面的这种差分方法就叫[Sobel算子](https://baike.baidu.com/item/Sobel%E7%AE%97%E5%AD%90/11000092?fr=aladdin)，它先在垂直方向计算梯度$ G\_x=k\_1×src $，再在水平方向计算梯度$ G\_y=k\_2×src $，最后求出总梯度：\\(G=\sqrt{Gx^2+Gy^2}\\)
66+
上面的这种差分方法就叫[Sobel算子](https://baike.baidu.com/item/Sobel%E7%AE%97%E5%AD%90/11000092?fr=aladdin)，它先在垂直方向计算梯度$$G_x=k_1×src$$，再在水平方向计算梯度$$G_y=k_2×src$$，最后求出总梯度：$$G=\sqrt{Gx^2+Gy^2}$$
6767

6868
我们可以把前面的代码用Sobel算子更简单地实现：
6969

@@ -98,11 +98,15 @@ K = \left[
9898
\right]
9999
$$
100100

101-
这些算法都是一阶边缘检测的代表，网上也有算子之间的对比资料，有兴趣的可参考[引用]()。
101+
这些算法都是一阶边缘检测的代表，网上也有算子之间的对比资料，有兴趣的可参考文末引用。
102102

103-
###\[Laplacian算子\]\(\([https://baike.baidu.com/item/Laplacian%E7%AE%97%E5%AD%90](https://baike.baidu.com/item/Laplacian%E7%AE%97%E5%AD%90)\)
103+
###Laplacian算子
104104

105-
高数中用一阶导数求极值，在这些极值的地方，二阶导数为0，所以也可以通过求二阶导计算梯度：$ dst=\frac{\partial^2 f}{\partial x^2}+\frac{\partial^2 f}{\partial y^2} $
105+
高数中用一阶导数求极值，在这些极值的地方，二阶导数为0，所以也可以通过求二阶导计算梯度：
106+
107+
$$
108+
dst=\frac{\partial^2 f}{\partial x^2}+\frac{\partial^2 f}{\partial y^2}
109+
$$
106110

107111
一维的一阶和二阶差分公式分别为：
108112

‎basic/extra-10-contours-hierarchy.md

Lines changed: 1 addition & 1 deletion
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -2,7 +2,7 @@
22

33
![](http://blog.codec.wang/cv2_understand_hierarchy.jpg)
44

5-
了解轮廓间的层级关系。图片等可到[源码处]()下载。
5+
了解轮廓间的层级关系。图片等可到文末引用处[文末引用出]()下载。
66

77
前面我们使用`cv2.findContours()`寻找轮廓时，参数3表示轮廓的寻找方式\(RetrievalModes\)，当时我们传入的是cv2.RETR\_TREE，它表示什么意思呢？另外，函数返回值hierarchy有什么用途呢？下面我们就来研究下这两个问题。
88

‎basic/extra-11-convex-hull.md

Lines changed: 1 addition & 1 deletion
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -2,7 +2,7 @@
22

33
![](http://blog.codec.wang/cv2_understand_convex.jpg)
44

5-
计算凸包及更多轮廓特征。图片等可到[源码处]()下载。
5+
计算凸包及更多轮廓特征。图片等可到文末引用处下载。
66

77
##多边形逼近
88

‎start/02-basic-element-image.md

Lines changed: 2 additions & 2 deletions
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -1,8 +1,8 @@
1-
#02: 基本元素:图片
1+
#02: 基本元素-图片
22

33
![](http://blog.codec.wang/cv2_image_coordinate_channels.jpg)
44

5-
学习如何加载图片，显示并保存图片。图片等可到[源码处]()下载。
5+
学习如何加载图片，显示并保存图片。图片等可到文末引用处下载。
66

77
##目标
88

‎start/03-open-camera.md

Lines changed: 1 addition & 1 deletion
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -1,6 +1,6 @@
11
#03: 打开摄像头
22

3-
学习打开摄像头捕获照片、播放本地视频、录制视频等。图片/视频等可到[源码处]()下载。
3+
学习打开摄像头捕获照片、播放本地视频、录制视频等。图片/视频等可到文末引用处下载。
44

55
##目标
66

‎start/04-basic-operations.md

Lines changed: 1 addition & 1 deletion
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -2,7 +2,7 @@
22

33
![](http://blog.codec.wang/cv2_lena_face_roi_crop.jpg)
44

5-
学习获取和修改像素点的值，ROI感兴趣区域，通道分离合并等基本操作。图片等可到[源码处]()下载。
5+
学习获取和修改像素点的值，ROI感兴趣区域，通道分离合并等基本操作。图片等可到文末引用处下载。
66

77
##目标
88

‎start/05-changing-colorspaces.md

Lines changed: 1 addition & 1 deletion
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -2,7 +2,7 @@
22

33
![](http://blog.codec.wang/cv2_exercise_tracking_three_colors.jpg)
44

5-
学习如何进行图片的颜色空间转换，视频中追踪特定颜色的物体。图片等可到[源码处]()下载。
5+
学习如何进行图片的颜色空间转换，视频中追踪特定颜色的物体。图片等可到文末引用处下载。
66

77
##目标
88

‎start/06-image-thresholding.md

Lines changed: 1 addition & 1 deletion
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -2,7 +2,7 @@
22

33
![](http://blog.codec.wang/cv2_threshold_binary_demo.jpg)
44

5-
学习使用不同的阈值方法"二值化"图像。图片等可到[源码处]()下载。
5+
学习使用不同的阈值方法"二值化"图像。图片等可到文末引用处下载。
66

77
##目标
88

‎start/07-image-geometric-transformation.md

Lines changed: 1 addition & 1 deletion
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -2,7 +2,7 @@
22

33
![](http://blog.codec.wang/cv2_perspective_transformations_inm.jpg)
44

5-
学习如何旋转、平移、缩放和翻转图片。图片等可到[源码处]()下载。
5+
学习如何旋转、平移、缩放和翻转图片。图片等可到文末引用处下载。
66

77
##目标
88

‎start/08-drawing-function.md

Lines changed: 1 addition & 1 deletion
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -2,7 +2,7 @@
22

33
![](http://blog.codec.wang/cv2_drawing_functions.jpg)
44

5-
学习画线、圆和矩形等多种几何形状，给图片添加文字。图片等可到[源码处]()下载。
5+
学习画线、圆和矩形等多种几何形状，给图片添加文字。图片等可到文末引用处下载。
66

77
##目标
88

‎start/extra-03-trackbar.md

Lines changed: 1 addition & 1 deletion
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -2,7 +2,7 @@
22

33
![](http://blog.codec.wang/cv2_track_bar_rgb.jpg)
44

5-
学习使用滑动条动态调整参数。图片等可到[源码处]()下载。
5+
学习使用滑动条动态调整参数。图片等可到文末引用处下载。
66

77
##滑动条的使用
88

‎start/extra-06-drawing-with-mouse.md

Lines changed: 1 addition & 1 deletion
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -2,7 +2,7 @@
22

33
![](http://blog.codec.wang/cv2_live_draw_rectangle.gif)
44

5-
学习如何用鼠标实时绘图。图片等可到[源码处]()下载。
5+
学习如何用鼠标实时绘图。图片等可到文末引用处下载。
66

77
##目标
88

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