Mastering OpenCV 项目教程

code Code for the book "Mastering OpenCV with Practical Computer Vision Projects" by Packt Publishing 2012. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cod/code

1、项目介绍

Mastering OpenCV 是一个开源项目，提供了《Mastering OpenCV with Practical Computer Vision Projects》一书的完整源代码。该项目由 Packt Publishing 于2012年发布，旨在帮助开发者通过实际的计算机视觉项目来掌握 OpenCV 的使用。项目包含了9个章节的代码，每个章节对应一个独立的计算机视觉项目，涵盖了从卡通化、增强现实到人脸识别等多个领域。

2、项目快速启动

环境准备

安装 OpenCV：
- 支持的版本为 OpenCV 2.4.2 到 2.4.11，不支持 OpenCV 3.0。
- 下载并安装 OpenCV，例如将其解压到 C:\OpenCV 或 /OpenCV。
安装 CMake：
- 下载并安装 CMake 2.8 或更高版本。
下载项目代码：
- 使用以下命令克隆项目代码：
```
git clone https://github.com/MasteringOpenCV/code.git
```

构建项目

进入项目目录：
```
cd code
```
使用 CMake 生成构建文件：
```
cmake .
```
编译项目：
```
make
```

运行项目

每个章节的代码都是一个独立的项目，包含一个 README.md 文件，描述了如何构建和运行该项目。以下是一个示例：

cd Chapter1_AndroidCartoonifier
cmake .
make
./Cartoonifier

3、应用案例和最佳实践

应用案例

卡通化与皮肤变换（Chapter 1）：
- 该项目展示了如何将图像转换为卡通风格，并实现皮肤颜色的变换。适用于图像处理和美颜应用。
基于标记的增强现实（Chapter 2）：
- 该项目展示了如何在 iPhone 或 iPad 上实现基于标记的增强现实应用。适用于游戏和教育领域。
无标记增强现实（Chapter 3）：
- 该项目展示了如何在没有标记的情况下实现增强现实。适用于需要更自然交互的应用。

最佳实践

模块化设计：每个章节的代码都设计为独立的模块，便于复用和扩展。
跨平台支持：使用 CMake 进行构建，支持多种操作系统和编译器。
文档完善：每个项目都包含详细的 README.md 文件，指导用户如何构建和运行。

4、典型生态项目

OpenCV：
- 该项目依赖于 OpenCV 库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能。
PCL（Point Cloud Library）：
- 在 Chapter 4 中使用，用于处理三维点云数据。
SSBA（Sparse Bundle Adjustment）：
- 在 Chapter 4 中使用，用于优化三维重建结果。
Kinect：
- 在 Chapter 9 中使用，用于开发基于 Kinect 的交互应用。

通过这些生态项目的结合，Mastering OpenCV 项目展示了如何将不同的技术整合在一起，实现复杂的计算机视觉应用。