OpenCV 圖像實戰 : 圖像處理的深度探索與項目實戰

尹曉東，機器學習方向碩士。 CSDN博客專家。 資深計算機視覺算法工程師。 專註於人工智能與圖像處理領域，在深度學習（PyTorch）與高性能計算（CUDA/TensorRT）方面擁有深厚技術積累。精通覆蓋傳統圖像算法、經典模型（UNet/YOLO等）及前沿大模型（SAM/VisRAG等）的全棧開發技術體系。 工程實戰 具備豐富的覆雜場景工程落地經驗。 曾深度參與高端光鏡與電鏡成像系統的核心算法架構設計，從0到1搭建圖像處理流；獨立開發並商業化了一套高精度腦圖像配準工具，攻克了從2D單幀、組織切片到3D全腦重構的跨模態配準難題，產品成功應用於腦科學研究領域。 行業影響 長期活躍於開源技術社區，致力於技術分享與推廣。 CSDN擁有8萬+開發者粉絲，累計發表原創技術文章230餘篇，閱讀量超100萬，單篇曾獲3.8k+收藏，多次受邀舉辦線下技術講座。曾斬獲中國研究生人工智能創新大賽（華為杯）國家二等獎、中國機器人及人工智能大賽國家一等獎等多項國家級榮譽，持有3項授權發明專利。

基礎篇 打牢圖像處理的核心地基
第1章 初識OpenCV
1.1 OpenCV的技術起源
1.2 OpenCV的發展歷程
1.3 選擇OpenCV的理由
1.3.1 OpenCV優勢分析
1.3.2 OpenCV潛在局限
1.4 Python與OpenCV的深度集成
1.5 OpenCV的主要模塊
1.6 OpenCV的應用與發展前景
1.6.1 傳統應用：穩定可靠的視覺工具
1.6.2 新興應用：賦能未來感知場景
1.6.3 多維場景：OpenCV的智能應用加速器角色
1.6.4 未來展望：智能視覺生態的持續演進
1.7 本章小結
1.8 習題
第2章 開發環境搭建與配置
2.1 構建Python虛擬環境
2.1.1 虛擬環境概述
2.1.2 Conda概述
2.1.3 安裝Anaconda
2.1.4 管理Conda環境
2.1.5 管理Conda軟件包
2.2 安裝Python
2.2.1 獲取Python安裝包
2.2.2 Python安裝過程
2.2.3 驗證Python安裝狀態
2.3 安裝OpenCV庫
2.3.1 使用pip安裝OpenCV
2.3.2 使用鏡像源加速安裝OpenCV
2.3.3 驗證OpenCV安裝狀態
2.4 安裝PyCharm
2.4.1 獲取PyCharm安裝包
2.4.2 PyCharm安裝過程
2.4.3 測試PyCharm環境
2.5 本章小結
2.6 習題
第3章 圖像的基本操作
3.1 場景導入：圖像處理的起點
3.2 圖像與像素概述
3.2.1 像素與圖像的關系
3.2.2 圖像的基本信息
3.2.3 圖像的數據類型
3.2.4 圖像的存儲格式
3.2.5 圖像的數據表示
3.3 讀取圖像
3.3.1 函數詳解：cv2.imread()
3.3.2 示例01：基礎圖像讀取流程
3.3.3 示例02：對比3種讀取模式效果
3.3.4 示例03：讀取含Alpha通道的圖像
3.3.5 示例04：自定義添加Alpha通道
3.4 顯示圖像
3.4.1 函數詳解：cv2.imshow()
3.4.2 示例05：在窗口中顯示單張圖像
3.4.3 示例06：創建多個圖像顯示窗口
3.5 保存圖像
3.5.1 函數詳解：cv2.imwrite()
3.5.2 示例07：將圖像寫入本地文件
3.5.3 示例08：JPEG保存質量設置
3.5.4 示例09：PNG壓縮級別控制
……
進階篇 掌握高級技能，拓展視覺應用
高階篇 從圖像工具到視覺系統的躍遷
實戰篇 構建完整視覺項目系統能力