《数字图像处理-OpenCV/Python》连载（1）前言
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写作背景
编写本书的初衷，源自作者学习数字图像处理的经历。
在创新实验班开设的专业创新教育课程中，我选择的是数字图像处理方向。老师向我推荐的教材是冈萨雷斯的《数字图像处理》。学习的开始阶段非常困难。教材的开篇是绪论和数学工具，我看的似懂非懂，似乎还不涉及编程。接下来的章节是灰度变换、空间滤波和频域滤波，涉及的内容丰富，方法繁多，自己试着编了几个程序就搞不下去了。
老师又推荐了OpenCV软件包，告诉我这是最流行的计算机视觉软件库，实现和封装了图像处理的方面的各种通用算法。我赶快安装OpenCV，又找了几本学习教程，顺利运行了第一个例程。但是，接下来面对着每个模块中几十个算法函数的讲解，我又觉得头都大了。而且，即便这些算法函数既有说明又有例程，但还是知其然不知其所以然，并不能真正理解和掌握。于是，对于OpenCV的学习也面临着半途而废。
这一定是我太菜了。于是回过头来，还是老老实实按照数字图像处理的知识体系，使用OpenCV对课程中的问题逐一编程实现。我在CSDN网站开设了博客专栏【youcans的OpenCV例程】，把学习OpenCV数字图像处理的笔记整理为博客发布，迄今已经发布了260多篇。通过学习，我深深体会到：（1）学习数字图像处理，一定离不开编程实践，否则连纸上谈兵都谈不下去。（2）学习OpenCV，还是要理解数字图像处理的知识体系，否则只是知其然不知其所以然，开始很快乐，但是越往后就越糊涂，甚至不明白在干什么。
我觉得数字图像处理与OpenCV就像左右手一样，是相辅相成、互为表里的。但是，在我查阅的十几种数字图像处理的教材和OpenCV的书籍中，我却发现这似乎是两个门派，是自成体系、泾渭分明的。鲜有图书能将其融为一体，让我这样的菜鸟能轻松入门，快速进阶。于是，我决心自己写一本书，作为学习数字图像处理与OpenCV的桥梁。
本书适合学习数字图像处理课程的同学，本书不仅可以作为课程参考资料，也会让你轻松入门OpenCV。本书也适合OpenCV软件的初学者，本书比官方文档例程更加容易和方便，还会让你对数字图像处理的理解更加深入。对于OpenCV有一定基础的读者，也完全可以把本书作为OpenCV的常用函数手册，在需要时查阅。
本书特色
（1）实例丰富，注释详细。
本书包括约180个OpenCV例程，并编制了例程索引。这些例程不仅比较全面地覆盖了OpenCV的基本功能，而且系统地介绍了数字图像处理课程内容。所有的例程尽量选择简单清晰的方法实现，并进行了详细的注释，便于读者理解和修改。
（2）循序渐进，编排合理。
本书结构与同类图书不同，是以数字图像处理知识体系为主线，而不是按照OpenCV模块来编排，可以更好地体现问题导向和需求导向，也便于读者对照教材学习使用。本书的所有章节内容独立成篇，每个例程都是独立程序，避免相互调用，避免使用尚未讲到的函数或内容，方便读者学习和使用。
（3）函数手册，即学即用。
本书介绍了约200个常用的OpenCV函数，并编制了函数索引。
需要指出的是，由于OpenCV是以C/C++语言开发的，Python语言中的某些接口定义较为特殊，此外，OpenCV是开放和发展的，不同版本和模块之间的设计规范并不完全统一。这两方面的问题，经常让初学者十分困惑，遇到程序报错也无从下手。
与官方文档和现有图书不同的是，作者对OpenCV函数进行了大量测试，在本书中着重讲解了函数中参数的格式要求和注意事项，并结合例程帮助读者理解每个函数的特殊规定。
主要内容
本书基于OpenCV-Python软件，介绍数字图像处理的基本方法和高级应用。全书共18章，可以分为四个部分。
第一部分是OpenCV基本操作，包括第1～4章。
- 第1章介绍图像文件的读取、保存和显示方法。
- 第2章介绍图像的数据结构，学习图像的创建、复制、修改、裁剪、拆分、合并等基本方法。
- 第3章介绍彩色图像的基本知识。
- 第4章介绍绘图与鼠标交互操作方法。
第二部分是图像处理基本方法，包括第5～9章。
- 第5章介绍图像的算术运算，学习加减乘除和位运算。
- 第6章介绍图像的几何变换，包括仿射变换、投影变换和重映射方法。
- 第7章介绍图像的灰度变换技术，调节图像的动态范围和对比度。
- 第8章介绍直方图处理技术，通过调控直方图改善图像质量。
- 第9章介绍图像的阈值处理方法。
第三部分是图像处理高级方法，包括第10～13章。
- 第10章介绍图像卷积与空间滤波，实现图像模糊和图像锐化。
- 第11章介绍傅里叶变换与频域滤波，设计更加丰富的滤波器。
- 第12章介绍形态学图像处理的基本操作、常用算法和典型应用。
- 第13章介绍坐标变换、霍夫变换、雷登变换，图像重建和退化图像复原。
第四部分是计算机视觉，包括第14～18章。
- 第14章介绍边缘检测与图像轮廓。
- 第15章介绍图像分割技术，包括分水岭算法、图割算法和运动图像分割。
- 第16章介绍特征描述方法，包括目标边界描述、区域特征描述及关键点描述符。
- 第17章介绍特征检测与特征匹配，包括Harris、SIFT、SURF、FAST、ORB、MSER算法。
- 第18章介绍机器学习方法，包括主成分分析、k均值聚类、k近邻算法、贝叶斯分类、支持向量机和人工神经网络。
建议和反馈
正如在本书背景中所介绍的，我只是数字图像处理的初学者。尽管得到了很多老师的指导和帮助，我也为写好本书付出了很大努力，但由于能力和学识所限，书中肯定会存在很多漏洞和瑕疵。欢迎读者提出宝贵意见，以便改进和提高。如果你对本书有任何评论和建议，或者遇到问题需要帮助，可以到博客专栏【youcans的OpenCV例程】留言进行交流，也可以致信作者邮箱[email protected]或本书编辑邮箱[email protected]，我将不胜感激。
致谢
感谢我的老师王富平副教授，他是我学习数字图像处理的启蒙老师，总是耐心地回答我的每一个菜鸟问题。感谢OpenCV中国团队于仕琪老师，他不仅给予了宝贵的技术指导，还建议和鼓励我出版本书。感谢CSDN网站和邹欣老师、范飞龙老师，一直给我支持和鼓励。感谢博文视点的张爽老师，我要写一篇文章来记录我和本书的成长历程，才能表达我的感激。
最需要感谢的是CSDN的读者，对我的博客专栏提出了很多批评和建议，你们的陪伴和支持是我写完本书的动力。
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