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阅读下面这首诗，完成1—2题。
题大庾岭北驿① 宋之问
阳月南飞雁，传闻至此回。我行殊未已，何日复归来？江静潮初落，林昏瘴不开。明朝望乡处，应见陇头梅。
注：①大庾岭：在江西、广东交界处，为五岭之一。宋之问流放钦州（治所在今广西钦州东北）途经大庾岭时，写在岭北驿的一首五律。古人认为此岭是南北的分界线，因有十月北雁南归至此，不再过岭的传说。 1、“江静潮初落，林昏瘴不开”描绘了一幅什么样的画面？请简要叙述。________________________________________________________2、此诗多处采用了对比衬托的艺术表现方法，请任意举出两例并简要分析。 ________________________________________________________
题型：阅读理解与欣赏难度：中档来源：期中题
1、颈联描写了诗人凄凉孤寂的气氛。江上潮水下落，水面平静得令人寂寞，林间雾气弥漫，林间瘴气缭绕，暮色渐浓。 2、（1）大雁的南飞与诗人不知归期做对比，突出诗人怀土思乡的忧伤、哀怨、痛苦。（2）诗人用“江静”反衬了自己内心无一刻宁静的哀怨痛苦，（3）用昏暗的境界渲染了凄凉孤寂的气氛，以景衬情，烘托出愁苦的心情。（意思对即可）
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古诗词阅读
古诗词阅读：古诗词是中文独有的一种文体，有特殊的格式及韵律。1、诗按音律分，可分为古体诗和近体诗两类。古体诗和近体诗是唐代形成的概念，是从诗的音律角度来划分的。 （1）古体诗：包括古诗（唐以前的诗歌）、楚辞、乐府诗。“歌”“歌行”“引”“曲”“呤”等古诗体裁的诗歌也属古体诗。古体诗不讲对仗，押韵较自由。古体诗的发展轨迹：《诗经》→楚辞→汉赋→汉乐府→魏晋南北朝民歌→建安诗歌→陶诗等文人五言诗→唐代的古风、新乐府。 （2）近体诗：与古体诗相对的近体诗又称今体诗，是唐代形成的一种格律体诗，分为两种，其字数、句数、平仄、用韵等都有严格规定。 ①一种称“绝句”，每首四句，五言的简称五绝，七言的简称七绝。 ②一种称“律诗”，每首八句，五言的简称五律，七言的简称七律，超过八句的称为排律（或长律）。 （3）词：又称为诗余、长短句、曲子、曲子词、乐府等。其特点：调有定格，句有定数，字有定声。字数不同可分为长调（91字以上）、中调（59~90字）、小令（58字以内）。词有单调和双调之分，双调就是分两大段，两段的平仄、字数是相等或大致相等的，单调只有一段。词的一段叫一阕或一片，第一段叫前阕、上阕、上片，第二段叫后阕、下阕、下片。 （4）曲：又称为词余、乐府。元曲包括散曲和杂剧。散曲兴起于金，兴盛于元，体式与词相近。特点：可以在字数定格外加衬字，较多使用口语。散曲包括有小令、套数（套曲）两种。2、按内容来分类：可分为叙事诗、抒情诗、送别诗、边塞诗、山水田园诗、怀古诗（咏史诗）、咏物诗、悼亡诗、讽谕诗。 （1）诗眼：“诗眼”一词最早见于北宋。苏轼诗云：“天工忽向背，诗眼巧增损。”诗眼是诗歌中最能开拓意旨和表现力最强的关键词句。诗眼是理解诗歌的一把钥匙，抓住了诗眼，明白了主旨，可以有效地帮助解题。王安石“春风又绿江南岸”，用“绿”字而不用“到”“过”“入”“满”等字，是取“绿”字的色彩，增强了文章的形象性。 （2）炼字：炼字，修辞方法之一，即根据内容和意境的需要，精心挑选最贴切、最富有表现力的字词来表情达意。其目的在于以最恰当的字词，贴切生动地表现人或事物。古人作诗，常常出现“吟安一个字，捻断数茎须”的意境。 （3）意象：所谓意象，就是客观物象经过创作主体独特的情感活动而创造出来的一种艺术形象。简单地说，意象就是寓“意”之“象”，就是用来寄托主观情思的客观物象。在比较文学中，意象的名词解释是：所谓“意象”简单说来，可以说就是主观的“意”和客观的“象”的结合，也就是融入诗人思想感情的“物象”，是赋有某种特殊含义和文学意味的具体形象。简单地说就是借物抒情。 （4）表现手法：表现手法从广义上来讲也就是作者在行文措辞和表达思想感情时所使用的特殊的语句组织方式。分析一篇作品，具体地可以由点到面地来抓它的特殊表现方式。注：又因为现代的语文已不太注重表现手法与表达技巧的区分，可认为二者是统一的。但如果要严格区分表现手法从属于表达技巧。托物言志、写景抒情、叙事抒情、直抒胸臆、对比、衬托、烘托、卒章显志、象征、想象、联想、照应、寓情于景、反衬、托物起兴、美景衬哀情、渲染、渲染环境、虚实结合、点面结合、动静结合、以动衬静、伏笔照应、设置悬念、侧面描写、正面描写、直接抒情、间接抒情、修辞格、字词锤炼、以小见大、句式选择等。 古诗文阅读原则：一、抓诗眼、抓意象、明意境　　
1、诗眼诗歌是语言的艺术，古人写诗特别讲究“炼字”。一句诗或一首诗中最传神的一个字、一个词，一般是动词、形容词。如“悠然见南山”中的“见”字，“红杏枝头春意闹”的“闹”字等等，使诗歌生动形象，境界全出。　　
2、意象诗作中作者所写之景、所示之物，这客观的“象”与作者借景抒情的“情”、咏物所言的“志”的完美结合。　　古诗词中的意象往往是约定俗成，有规律可循的，例如：“梅花”是高洁品格的象征；“月亮”代表思乡之情；“鸿雁”是传书的信使等等。有时诗人还会创造一群意象，如马致远的《秋思》就创造了11个意象，用“断肠人”这一中心意象来表达思归怀远的秋思。　　
3、意境是文艺作品中和谐、广阔的自然和生活图景，渗透着作者含蓄、丰富的情思而形成的能诱发读者想象和思索的艺术境界。优秀的古诗词都创造了具有广阔艺术空间的意境。诗歌意境（情景）关系往往比较多的是寓情于景、触景生情、情景交融。意境特点有：慷慨悲壮、雄浑苍劲、恬淡自然、雄浑壮观、悲壮苍凉、孤独冷寂等等。可见，抓住这几个关键处，我们就可以穿越语言屏障，迅速触摸到诗人的心灵世界，走进诗的艺术境界，解诗答题。
二、掌握古诗词基本知识　　
诗歌分为古体诗（又称“古风”）、今体诗（又称“格律诗”）。
三、把握不同的诗作题材　　
就诗作题材内容的不同，古诗词可分为写景（抒情）诗、记事（咏怀）诗、咏史（怀古）诗、咏物（言志）诗、田园（山水）诗、边塞（征战）诗等等。诗歌鉴赏五步法：
【第一步】先看一下诗歌是哪一类（按表现手法分为现实主义和浪漫主义：按内容分为田园诗、边塞诗等）古诗一般选择唐诗宋词，以抒情诗居多，抒情诗可分写景抒情，借古感怀，托物言志。写景抒情诗主要把握景和情的关系；借古感怀诗，一般要把握古和今的关系，可以以古喻今，也可以古讽今；托物言志诗主要领悟物和志的关系，借何物显何志，这是第一步。
【第二步】到诗词的后半部分去找诗的中心（作者要抒的情，要表达的志）。
【第三步】看诗词的前半部分，想一想，写了哪些意象，这些意象构成什么画面，这些画面有什么特点，对诗歌的中心有什么作用（这实际是景情相融，就是把握意境）。
【第四步】做到五必看：①必看题目（题目常常是诗眼，或中心事件，有助于了解诗的内容）；②必看作者（知人论世，了解作者风格）；③必看注释（可以借此了解诗歌的感情基调，难懂的知识典故，有时答案也在其中）；④必看名句（中心句、诗眼常常在此。诗歌鉴赏也常常是名句的鉴赏）； ⑤必看题干（题干的指向性很强，必须看清要求，必须结合原诗内容、题干作答，不能空洞的阐述概念。答案必须有针对性、指向性，一定要问什么，答什么，要什么，给什么，这一点非常重要，可谓重中之重）。
【第五步】看一看诗歌运用了哪些手法，这样古诗鉴赏就很容易做了。组织成文时一般可用这样的表达程式：这是一首什么类型的诗，诗人摄取了哪些景物组成了怎样一幅画卷（或通过什么形象的描写刻画），从中寄寓了诗人怎样的思想情感。在艺术特色上，主要运用了什么表现手法，起到了怎样的表达效果。或这样表述：这首诗采用了（表达方式、修辞手法、表现手法）技法，写出了（意象）的（某某）特点，表现了（突出了）（某某）思想、感情，起到了（某某）作用。诗歌鉴赏六读：一、读诗题。古诗词，除一部分词、曲只有词牌、曲牌外，多数是有标题的，它们或标明写作对象，写作重点，或表现感情基调。如《春夜洛城闻笛》就交代了时间、地点及引发情感的事件。《听邻家吹笙》“凤吹声如隔彩霞”，扣“吹笙”；“不知墙外是谁家”，扣“邻家”；“疑是碧桃千树花”，仍是扣题，即笙声产生的幻觉（注意“疑”字），并非描写“庭院美景”。 　　
二、读“明示”。古诗词表达的思想情感往往是蕴含在形象之中含而不露的。但也有些诗词中个别词句明示着思想情感倾向，阅读时对这些可贵的信息应圈点出来，结合全诗加以体会。如赵嘏《江楼旧感》“独上江楼思渺然，月光如水水如天。同来望月人何在？风景依稀似去年。”起句“独上”，表现了诗人孤单的身影，孤独的情感，第三句“同来”与之呼应。“思渺然”，直接表露出茫然怅惘的情思。这种情思产生的原因就在三、四句。再如李白《菩萨蛮》“平林漠漠烟如织，寒山一带伤心碧。暝色入高楼，有人楼上愁。玉阶空伫立，宿鸟归飞急。何处是归程？长亭更短亭。”“伤心”、“愁”触景伤怀，孤独生愁；表现全词感情基调；“空”表现苦等无果；“归程”明确表达思归之情。高考所选诗歌，大都是绝句律诗。绝句一般是“卒章显志”。第四句明示主旨，如《峨眉山月歌》“思君不见下渝州”，《春夜洛城闻笛》“何人不起故园情”等。律诗一般是一二联写景叙事，三四联议论抒情，如杜甫的《旅夜书怀》《登岳阳楼》等。
三、读形象。诗歌形象包括物象（意象）和人物形象。古诗词中常用的意象往往有比较稳定的含义，如杨柳、春草、残荷、禾黍、菊、梅、竹、杜鹃（子规）、沙鸥等等。但又不能机械地理解，如“杨柳”一般用来抒写离情别绪，但在“杨柳青青江水平”“月上柳梢头”“柳暗花明又一村”等句中的“柳”则不谐音“留”，与离情别绪无联系。意象应联系起来看，多个意象组合起来，形成意境。如有的学生看到“笋根雉子无人见，沙上凫雏傍母眠”就将“无人见”、“傍母眠”片面地理解为杜甫的孤独寂寞。联系其它意象如“糁径杨花”、“点溪荷叶”等看，诗人描写的是暮春之景的生机和意趣，表现的是喜爱之情，并无孤独寂寞之感。人物形象，有的是描写客体的形象，如“蜀僧抱绿绮，西下峨眉峰。为我一挥手，如听万壑松。”更多的是抒情主公（诗人）的形象，如“洛阳亲友如相问，一片冰心在玉壶。”表现的是抒情主人公（诗人）玉洁冰清的情怀。
四、读注释。注释有交待写作背景的，有解释疑难字词的，有揭示典故含义的。它们对理解诗词具有一定的作用。如：高考天津卷《听蜀僧濬弹琴》，提供了三条注释。“①绿绮：古代名琴。②流水：借用‘高山流水’典故。③霜钟：《山海经?中山经》载，丰山有九钟，霜降而鸣。”这三条注释分别写到了名琴，听者的感受以及琴声与钟声的交融。据此可推测理解本诗的基本内容。 　　
五、读“有无”。无中见有，有中见无。古诗词言简意赅，是浓缩的作品，有很多空间需要读者去合理填补。如：“西出阳关无故人”，无中见有：再见不到故人，只见到黄沙、西风、夕阳残照，只有绵绵无尽的思念之情……“唯见长江天际流”，有中见无：只见流向天际的长江水，而极目远眺也望不到友人的船帆，友人随舟远逝，思念逐水而来。“山围故国周遭在”，“周遭在”，而城已空，往日的繁华已不复存在。类似的还有“国破山河在”，“空有姑苏台上月”等句。 　　
六、读类型。读诗时，根据题材了解所属类型，有助于对诗的理解。如：写景诗、咏物诗、送别诗、边塞诗、咏史诗、游子思归诗、思妇怀人诗等等。
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过梅岭记是明代的散文，作者王思任，岭何以梅也？越王子分姓梅氏，避秦往南海，其从臣梅鋗至岭家焉[2]，而筑城浈水上[3]，奉王居之。此乡人谓之梅岭，非梅花之谓也。鋗归吴芮时[4]，留其将庾胜隶番君者守之[5]。此乡人又谓之庾岭，亦非大庾之谓也。
过梅岭记作品原文
而《白氏六帖》言大庾岭多梅[6]，南枝既落，北枝始开。即长江天之所以限南北云。张无垢至岭绝不见一梅[7]，英江李官之女感其事而手植三十树，一段佳话。宋嘉佑中[8]，揭曰梅关[9]，至今尚有十馀树。
寺曰持角，以清远飞来寺龙鬼移至[10]，而挂一殿角于此。六祖得衣钵南行[11]，惠明追至此[12]，祖掷衣钵石上，举之不得动。既而渴甚，祖以杖点石，遂涌清泉，所谓卓锡者也[13]。其侧有云封寺，有张曲江祠[14]，开凿横浦[15]，其功甚伟。从北上岭，则斗削拔天，人不苦而马骡甚苦，迤逦而上，喘急，每数百步一憩。未至岭三里，曰钟鼓岩，其礐乳下或击或考[16]，皆有声。偶漏景井裂[17]，一旦豁然。至岭，则大庾尉周懋泰修乡好[18]，以中火沃湎之[19]。而余恋岭寻梅，想韵女之胜，读其诗，足欲下而心不前也。[1]
过梅岭记作品注释
[1]梅岭：即大庾岭，在江西大庾县南。[2]梅鋗：秦汉之际益阳人。秦鄱阳令吴芮之将。项羽立吴芮为衡山王，封梅鋗十万户为列侯。[3]浈水：广东北江的上游，源出大庾岭，西南流经始兴县，至曲江县与武水汇合，称北江。[4]吴芮：秦鄱阳人，曾任鄱阳令，号鄱君。帮末随诸侯入关灭秦，项羽封之为衡山王，汉高祖徙封之为长沙王。[5]庾胜：汉初人。武帝时曾与南越作战，筑城守梅岭。番君，即鄱阳君，指吴芮。[6]《白氏六帖》：类书名《白氏经史事类六帖》，三十卷，唐白居易撰。采摘古代书籍中成语、典故，分类编排，体例与《北堂书钞》大略相同。[7]张元垢：南宋张九成，字子韶，号无垢居士，又号横浦居士，钱塘人。宋高宗时状元，官礼部侍郎，以与秦桧不合，谪居南安军十四年。秦桧死后，起知温州，辞归，卒。其学说混杂儒佛两家之说，称横浦学派。[8]嘉佑：宋仁宗年号，年。[9]揭：题额。宋蔡挺知南安军，立关于大庾岭上，署曰梅关，以分江西、广东之界。[10]清远飞来寺：广东清远县有飞来寺，亦称峡山古寺，为南朝梁武帝时僧人贞俊、瑞霭创建。传说轩辕黄帝的两个庶子太禺和仲阳化为神人，将安徽舒城上元延祚寺在一个风雨之夜飞来此处，故名飞来寺。[11]六祖：即禅宗六祖惠能，638—713年在世。师事五祖弘忍禅师，承受衣钵。弘忍死后，惠能住广东韶州曹溪广果寺，倡“顿悟”说，成为禅宗的南宗。[12]惠明：与惠能同为弘忍门下弟子。得到弘忍的衣钵后，惧同门谋害，携衣钵南行，惠明与众僧在后追赶。见《坛经》。[13]卓锡：植立锡杖，指僧人的居止。[14]张曲江：即唐张九龄，韶州曲江人，唐玄宗时曾任中书令，为李林甫所忌，罢相家居。[15]横浦：水名，在广东南雄县西，源出大庾岭，南流经始兴县西，合入北江。[16]礐（què确）乳：石钟乳。礐，大石多的山。[17]景：同“影”，日光。[18]乡好：同乡之谊。[19]中火：中午饭。沃面：饮食。[1]sponsored links
浅墨著作OpenCV3编程入门内容简介&勘误&配套源代码下载
转：http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/
经过近一年的沉淀和总结，《OpenCV3编程入门》一书终于和大家见面了。
最近有为数不少的小伙伴们发邮件给浅墨建议最好在博客里面贴出这本书的目录，方便大家更好的了解这本书的内容。其实最近浅墨实在是有些忙，个人独立开发的3D ARPG跨平台游戏App刚刚登陆安卓平台，各大应用商店都需要上架，加之各种学业方面的事情，所以这篇文章直到现在才发出来。
OK，先看看《OpenCV编程入门》这本书的封面。
和出版的第一本书《逐梦旅程》一样，这本书的封面依旧是浅墨自己设计的原型和基调。贴一张有图像处理特色的封面图吧：
好了，言归正传。我们来看看这本书的内容。
计算机视觉是一个近几年日臻成熟的领域。随着运算性能强劲而又实惠的计算设备的不断问世，创建复杂的图像应用从未像今天这般容易。OpenCV在计算机视觉领域扮演者重要的角色，它是一个基于开源发行的跨平台计算机视觉库，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。自1999年问世以来，OpenCV已经被计算机视觉领域的学者和开发者视为首选的工具，成为了计算机视觉领域最有力的研究工具之一。
&&&&&& OpenCV最初由Intel的一个小组进行开发。在发布一系列的beta版本后，OpenCV 1.0正式版终于在日发布。
日，OpenCV2.0问世，它带来了全新的C++接口，将OpenCV的能力无限放大。在2.0的时代，OpenCV增加了全新的平台支持，包括iOS和Andriod，通过CUDA和OpenCL实现了GPU加速，为Python和java用户提供了接口，基于Github和Buildbot构建了充满艺术感的持续集成的系统，所以才有了被全世界的很多公司和学校所采用的稳定易用的OpenCV 2.4.x。
日，OpenCV3.0Alpha发布，带来了全新的项目架构的改变，宣告计算机视觉新时代的来临。和其他大型项目一样，OpenCV3抛弃整体统一架构，使用内核+插件的架构形式，让自身主体更加稳定，而附加的库可以更加灵活多变、保持高速的发展与迭代。
本书源自CSDN上连载的一个名为“入门教程“的系列博客文章，自日发表第一篇以来，得到了广大OpenCV爱好者的广泛关注与支持，累计阅读量突破了40多万人次。不少读者强烈希望将这些内容集结成书，并加入更多新的内容。于是，经过半年的笔耕不辍，便有了现在你手中的这本书的诞生。
作为一本入门级的OpenCV编程教材，本书以详细注释的程序代码为主线，以新版OpenCV最核心的core、highgui、improc和feature2d这四个组件的相关函数、类和数据结构为出发点，详细讲解了学习新版本OpenCV中会遇到了各种问题，并提供详尽的实战代码参考。本书的写作初衷是让更多的使用者能熟练使用采用新版C++接口的OpenCV2或OpenCV3，了解OpenCV2和OpenCV3的诸多细节上的区别，以推动新版OpenCV在世界范围内的普及。
二、内容安排
本书分为四个部分、11个章节，内容梗概列举如下：
第1章邂逅OpenCV：介绍OpenCV的周边概念，分析OpenCV的基本架构。讲解OpenCV3的新特性。重点讲解了OpenCV的下载、安装与配置过程。配置完成后，带领大家正式开始领略OpenCV的魅力，接触了四个OpenCV图像处理小程序并学习如何使用OpenCV操作视频和调用摄像头。
第2章启程前的认知准备：进行OpenCV官方例程的引导学习与赏析，讲解如何编译OpenCV的源代码，以及对一些周边概念的认知。
第3章HighGui图形用户界面初步：&&& 对图像的载入、显示和输出到文件进行详细的分析,讲解OpenCV中滑动条的创建和使用，以及如何用鼠标进行交互操作。
第4章 OpenCV数据结构与基本绘图：&讲解OpenCV中常用的数据结构以及基本绘图操作。
第5章&core组件进阶：讲解core模块的一些进阶知识点，如操作图像中的像素、图像混合、分离颜色通道、调节图像的对比度和亮度、进行离散傅里叶变换，以及输入输出XML和YAML文件。
第6章图像处理：学习各种利用OpenCV进行图像处理的方法。包括属于线性滤波的方框滤波、均值滤波与高斯滤波，属于非线性滤波的中值滤波、双边滤波；两种基本形态学操作——膨胀与腐蚀；5种高级形态学滤波操作——开运算、闭运算、形态学梯度、顶帽以及黑帽；以及漫水填充算法、图像金字塔、图像缩放、阈值化。
第7章图像变换：讲解多种类型的图像变换方法。包括利用OpenCV进行边缘检测所用到的canny算子、sobel算子，Laplace算子以及scharr滤波器；进行图像特征提取的霍夫线变换、霍夫圆变换，重映射和仿射变换以及直方图均衡化。
第8章图像轮廓与图像分割修复： 讲解如何查找轮并绘制轮廓，了如何寻找到物体的凸包，使用多边形来包围轮廓，以及计算一个图像的矩。还介绍了分水岭算法和图像修补操作的实现方法。
第9章直方图与匹配：讲解图像直方图相关的编程技巧，以及直方图对比、反向投影和模板匹配技术。
第10章 角点检测：&讲解Harris角点检测和Shi-Tomasi角点检测，以及一种亚像素角点检测方法。
第11章 特征检测与匹配：使用OpenCV2讲解和实现了SURF、SIFT和ORB特征检测方法，并在FLANN特征匹配的基础上，进一步实现了利用Homography映射来找出已知物体。
三、适合阅读本书的读者
研究计算机视觉以及相关领域的在校学生和老师
本书拥有翔实的内容，注释详尽的代码，在计算机视觉领域会是助你通过OpenCV研习计算机视觉理论、撰写论文、通过毕业设计、完成科研项目的得力助手。同时，本书适合作为大学计算机视觉课程的教学用书。
初次接触OpenCV、有一定C/C++编程基础的研究人员
作为一本定位为快速入门新版OpenCV标准的编程教程，本书需要的仅仅是一些简单的C/C++编程语言基础。如果你已经有了一些C/C++编程基础，并对计算机视觉感兴趣，那么本书正是为你准备的。
已经有过OpenCV1.0编程经验，想快速了解并上手OpenCV2、OpenCV3编程的计算机视觉领域的专业人员
如果你曾经使用过OpenCV1.0,或者研读过OpenCV1.0时代的经典著作《Learning OpenCV》，本书会让你倍感亲切。你会发现新版OpenCV带了更多强大和便利的特性，让你事半功倍，如虎添翼。
想拥有一本新版OpenCV接口工具书的计算机视觉爱好者
本书中将自OpenCV2以来（包括OpenCV3）的常用类和函数进行了详细讲解，并在附录中提供了“书本核心函数清单”以便检索。你会在书中快速查找到你需要用到的函数、数据结构和类的用法。
想拥有海量的详细注释的OpenCV2、OpenCV3示例程序代码的OpenCV爱好者
本书包含OpenCV2版的95个书本主线示例程序源代码、21个附赠示例程序源代码，OpenCV3版的95个书本主线示例程序源代码。OpenCV2、OpenCV3两版代码提供分开下载。这些程序代码都经过详细而有条理的注释，并提供可以独立运行的exe供快速查看程序效果，方便查看和检索。你会在海量的示例程序中找到你需要的参考代码，加速你的研究和学习。
图像处理、计算机视觉领域的业余爱好者
海阔凭鱼跃，天高任鸟飞。计算机视觉领域的宝库任你探索。
开源项目爱好者
OpenCV作为一个完全免费并源代码开发的计算机视觉代码库，有总计上百万行的源代码供你研究学习。本书将是引导你学习它们的良师益友。
四、书本目录
第一部分 快速上手OpenCV 1
第1章 邂逅OpenCV 3
1.1 OpenCV周边概念认知 4
1.1.1 图像处理、计算机视觉与OpenCV4
1.1.2 OpenCV概述 4
1.1.3 起源及发展 5
1.1.4 应用概述 6
1.2 OpenCV基本架构分析 7
1.3 OpenCV3带来了什么 11
1.3.1 项目架构的改变 11
1.3.2 将OpenCV2代码升级到OpenCV3报错时的一些策略 12
1.4 OpenCV的下载、安装与配置 14
1.4.1 预准备：下载和安装集成开发环境 14
1.4.2 第一步：下载和安装OpenCVSDK 15
1.4.3 第二步：配置环境变量 16
1.4.4 第三步：工程包含（include）目录的配置 17
1.4.5 第四步：工程库（lib）目录的配置 21
1.4.6 第五步：链接库的配置 22
1.4.7 第六步：在Windows文件夹下加入OpenCV动态链接库 25
1.4.8 第七步：最终测试 26
1.4.9 可能遇到的问题和解决方案27
1.5 快速上手OpenCV图像处理 28
1.5.1 第一个程序：图像显示 29
1.5.2 第二个程序：图像腐蚀 30
1.5.3 第三个程序：图像模糊 31
1.5.4 第四个程序：canny边缘检测 32
1.6 OpenCV视频操作基础 34
1.6.1 读取并播放视频 34
1.6.2 调用摄像头采集图像 35
1.7 本章小结 38
第2章 启程前的认知准备 39
2.1 OpenCV官方例程引导与赏析 40
2.1.1 彩色目标跟踪：Camshift41
2.1.2 光流：opticalflow 42
2.1.3 点追踪：lkdemo 43
2.1.4 人脸识别：objectDetection43
2.1.5 支持向量机引导 44
2.2 开源的魅力：编译OpenCV源代码 45
2.2.1 下载安装CMake 45
2.2.2 使用CMake生成OpenCV源代码工程的解决方案 46
2.2.3 编译OpenCV源代码 50
2.3 “opencv.hpp”头文件认知 53
2.4 命名规范约定 54
2.5 argc与argv参数解惑 56
2.5.1 初识main函数中的argc和argv 56
2.5.2 argc、argv的具体含义 57
2.5.3 Visual Studio中main函数的几种写法说明 58
2.5.4 总结 59
2.6 格式输出函数printf()简析 59
2.6.1 格式输出：printf()函数 59
2.6.2 示例程序：printf函数的用法示例 60
2.7 智能显示当前使用的OpenCV版本 61
2.8 本章小结 61
第3章 HighGUI图形用户界面初步 63
3.1 图像的载入、显示和输出到文件 64
3.1.1 OpenCV的命名空间64
3.1.2 Mat类简析 64
3.1.3 图像的载入与显示概述 65
3.1.4 图像的载入：imread()函数 65
3.1.5 图像的显示：imshow()函数 66
3.1.6 关于InputArray类型 67
3.1.7 创建窗口：namedWindow()函数 67
3.1.8 输出图像到文件：imwrite()函数 68
3.1.9 综合示例程序：图像的载入、显示与输出 70
3.2 滑动条的创建和使用 73
3.2.1 创建滑动条：createTrackbar()函数 73
3.2.2 获取当前轨迹条的位置：getTrackbarPos()函数 76
3.3 鼠标操作 76
3.4 本章小结 80
第二部分 初探core组件 83
第4章 OpenCV数据结构与基本绘图 85
4.1 基础图像容器Mat 86
4.1.1 数字图像存储概述 86
4.1.2 Mat结构的使用 86
4.1.3 像素值的存储方法 88
4.1.4 显式创建Mat对象的七种方法 89
4.1.5 OpenCV中的格式化输出方法 91
4.1.6 输出其他常用数据结构 94
4.1.7 示例程序：基础图像容器Mat类的使用 95
4.2 常用数据结构和函数 95
4.2.1 点的表示：Point类 96
4.2.2 颜色的表示：Scalar类 96
4.2.3 尺寸的表示：Size类 96
4.2.4 矩形的表示：Rect类 97
4.2.5 颜色空间转换：cvtColor()函数 98
4.2.6 其他常用的知识点 100
4.3 基本图形的绘制 100
4.3.1 DrawEllipse()函数的写法 101
4.3.2 DrawFilledCircle()函数的写法 102
4.3.3 DrawPolygon()函数的写法 102
4.3.4 DrawLine()函数的写法 103
4.3.5 main函数的写法 104
4.4 本章小结 106
第5章 core组件进阶 107
5.1 访问图像中的像素 108
5.1.1 图像在内存之中的存储方式108
5.1.2 颜色空间缩减 108
5.1.3 LUT函数：Look uptable操作 109
5.1.4 计时函数 110
5.1.5 访问图像中像素的三类方法110
5.1.6 示例程序 114
5.2 ROI区域图像叠加&图像混合 114
5.2.1 感兴趣区域：ROI 115
5.2.2 线性混合操作 116
5.2.3 计算数组加权和：addWeighted()函数 117
5.2.4 综合示例：初级图像混合120
5.3 分离颜色通道、多通道图像混合 125
5.3.1 通道分离：split()函数 125
5.3.2 通道合并：merge()函数 126
5.3.3 示例程序：多通道图像混合127
5.4 图像对比度、亮度值调整 131
5.4.1 理论依据 131
5.4.2 访问图片中的像素 131
5.4.3 示例程序：图像对比度、亮度值调整 132
5.5 离散傅里叶变换 135
5.5.1 离散傅里叶变换的原理135
5.5.2 dft()函数详解 136
5.5.3 返回DFT最优尺寸大小：getOptimalDFTSize()函数 137
5.5.4 扩充图像边界：copyMakeBorder()函数 137
5.5.5 计算二维矢量的幅值：magnitude()函数 138
5.5.6 计算自然对数：log()函数 138
5.5.7 矩阵归一化：normalize()函数 138
5.5.8 示例程序：离散傅里叶变换139
5.6 输入输出XML和YAML文件 144
5.6.1 XML和YAML文件简介 144
5.6.2 FileStorage类操作文件的使用引导 144
5.6.3 示例程序：XML和YAML文件的写入 147
5.6.4 示例程序：XML和YAML文件的读取 148
5.7 本章小结 150
第三部分 掌握imgproc组件 151
第6章 图像处理 153
6.1 线性滤波：方框滤波、均值滤波、高斯滤波 154
6.1.1 平滑处理 154
6.1.2 图像滤波与滤波器 154
6.1.3 线性滤波器的简介 155
6.1.4 滤波和模糊 155
6.1.5 邻域算子与线性邻域滤波155
6.1.6 方框滤波（boxFilter） 156
6.1.7 均值滤波 157
6.1.8 高斯滤波 159
6.1.9 线性滤波相关OpenCV源码剖析 160
6.1.10 OpenCV中GaussianBlur函数源码剖析 164
6.1.11 线性滤波核心API函数 165
6.1.12 图像线性滤波综合示例170
6.2 非线性滤波：中值滤波、双边滤波 175
6.2.1 非线性滤波概述 175
6.2.2 中值滤波 175
6.2.3 双边滤波 177
6.2.4 非线性滤波相关核心API函数 178
6.2.5 OpenCV中的5种图像滤波综合示例 181
6.3 形态学滤波（1）：腐蚀与膨胀 187
6.3.1 形态学概述 187
6.3.2 膨胀 188
6.3.3 腐蚀 189
6.3.4 相关OpenCV源码分析溯源 190
6.3.5 相关核心API函数讲解 191
6.3.6 综合示例：腐蚀与膨胀195
6.4 形态学滤波（2）：开运算、闭运算、形态学梯度、顶帽、黑帽 198
6.4.1 开运算 199
6.4.2 闭运算 200
6.4.3 形态学梯度 200
6.4.4 顶帽 201
6.4.5 黑帽 202
6.4.6 形态学滤波OpenCV源码分析溯源 203
6.4.7 核心API函数：morphologyEx() 205
6.4.8 各形态学操作使用范例一览206
6.4.9 综合示例：形态学滤波208
6.5 漫水填充 214
6.5.1 漫水填充的定义 214
6.5.2 漫水填充法的基本思想214
6.5.3 实现漫水填充算法：floodFill函数 214
6.5.4 综合示例：漫水填充 216
6.6 图像金字塔与图片尺寸缩放 223
6.6.1 引言 223
6.6.2 关于图像金字塔 223
6.6.3 高斯金字塔 225
6.6.4 拉普拉斯金字塔 226
6.6.5 尺寸调整：resize()函数 227
6.6.6 图像金字塔相关API函数 230
6.6.7 综合示例：图像金字塔与图片尺寸缩放 234
6.7 阈值化 237
6.7.1 固定阈值操作：Threshold()函数 238
6.7.2 自适应阈值操作：adaptiveThreshold()函数 239
6.7.3 示例程序：基本阈值操作240
6.8 本章小结 244
第7章 图像变换 247
7.1 基于OpenCV的边缘检测 248
7.1.1 边缘检测的一般步骤 248
7.1.2 canny算子 248
7.1.3 sobel算子 253
7.1.4 Laplacian 算子256
7.1.5 scharr滤波器 259
7.1.6 综合示例：边缘检测 262
7.2 霍夫变换 267
7.2.1 霍夫变换概述 267
7.2.2 OpenCV中的霍夫线变换268
7.2.3 霍夫线变换的原理 268
7.2.4 标准霍夫变换：HoughLines()函数 270
7.2.5 累计概率霍夫变换：HoughLinesP()函数 272
7.2.6 霍夫圆变换 274
7.2.7 霍夫梯度法的原理 275
7.2.8 霍夫梯度法的缺点 276
7.2.9 霍夫圆变换：HoughCircles()函数 276
7.2.10 综合示例：霍夫变换278
7.3 重映射 281
7.3.1 重映射的概念 281
7.3.2 实现重映射：remap()函数 282
7.3.3 基础示例程序：基本重映射283
7.3.4 综合示例程序：实现多种重映射 285
7.4 仿射变换 289
7.4.1 认识仿射变换 289
7.4.2 仿射变换的求法 290
7.4.3 进行仿射变换：warpAffine()函数 291
7.4.4 计算二维旋转变换矩阵：getRotationMatrix2D()函数 292
7.4.5 示例程序：仿射变换 292
7.5 直方图均衡化 295
7.5.1 直方图均衡化的概念和特点296
7.5.2 实现直方图均衡化：equalizeHist()函数 297
7.5.3 示例程序：直方图均衡化298
7.6 本章小结 300
第8章 图像轮廓与图像分割修复 303
8.1 查找并绘制轮廓 304
8.1.1 寻找轮廓：findContours()函数 304
8.1.2 绘制轮廓：drawContours()函数 305
8.1.3 基础示例程序：轮廓查找306
8.1.4 综合示例程序：查找并绘制轮廓 308
8.2 寻找物体的凸包 312
8.2.1 凸包 312
8.2.2 寻找凸包：convexHull()函数 313
8.2.3 基础示例程序：凸包检测基础313
8.2.4 综合示例程序：寻找和绘制物体的凸包 315
8.3 使用多边形将轮廓包围 318
8.3.1 返回外部矩形边界：boundingRect()函数 318
8.3.2 寻找最小包围矩形：minAreaRect()函数 318
8.3.3 寻找最小包围圆形：minEnclosingCircle()函数 318
8.3.4 用椭圆拟合二维点集：fitEllipse()函数 319
8.3.5 逼近多边形曲线：approxPolyDP()函数 319
8.3.6 基础示例程序：创建包围轮廓的矩形边界 319
8.3.7 基础示例程序：创建包围轮廓的圆形边界 321
8.3.8 综合示例程序：使用多边形包围轮廓 324
8.4 图像的矩 327
8.4.1 矩的计算：moments()函数 328
8.4.2 计算轮廓面积：contourArea()函数 328
8.4.3 计算轮廓长度：arcLength()函数 328
8.4.4 综合示例程序：查找和绘制图像轮廓矩 329
8.5 分水岭算法 333
8.5.1 实现分水岭算法：watershed()函数 334
8.5.2 综合示例程序：分水岭算法 334
8.6 图像修补 338
8.6.1 实现图像修补：inpaint()函数 340
8.6.2 综合示例程序：图像修补341
8.7 本章小结 343
第9章 直方图与匹配 345
9.1 图像直方图概述 346
9.2 直方图的计算与绘制 347
9.2.1 计算直方图：calcHist()函数 347
9.2.2 找寻最值：minMaxLoc()函数 348
9.2.3 示例程序：绘制H—S直方图 348
9.2.4 示例程序：计算并绘制图像一维直方图 350
9.2.5 示例程序：绘制RGB三色直方图 352
9.3 直方图对比 355
9.3.1 对比直方图：compareHist()函数 355
9.3.2 示例程序：直方图对比356
9.4 反向投影 360
9.4.1 引言 360
9.4.2 反向投影的工作原理 360
9.4.3 反向投影的作用 361
9.4.4 反向投影的结果 361
9.4.5 计算反向投影：calcBackProject()函数 361
9.4.6 通道：mixChannels()函数 362
9.4.7 综合程序：反向投影 363
9.5 模板匹配 367
9.5.1 模板匹配的概念与原理367
9.5.2 实现模板匹配：matchTemplate()函数 367
9.5.3 综合示例：模板匹配 369
9.6 本章小结 373
第四部分 深入feature2d组件 375
第10章 角点检测 377
10.1 Harris角点检测 378
10.1.1 兴趣点与角点 378
10.1.2 角点检测 378
10.1.3 harris角点检测379
10.1.4 实现Harris角点检测：cornerHarris()函数 379
10.1.5 综合示例：harris角点检测与绘制 381
10.2 Shi-Tomasi角点检测 384
10.2.1 Shi-Tomasi角点检测概述 384
10.2.2 确定图像强角点：goodFeaturesToTrack()函数 384
10.2.3 综合示例：Shi-Tomasi角点检测 385
10.3 亚像素级角点检测 388
10.3.1 背景概述 388
10.3.2 寻找亚像素角点：cornerSubPix()函数 389
10.3.3 综合示例：亚像素级角点检测 389
10.4 本章小结 392
第11章 特征检测与匹配 395
11.1 SURF特征点检测 396
11.1.1 SURF算法概览 396
11.1.2 SURF算法原理 396
11.1.3 SURF类相关OpenCV源码剖析 400
11.1.4 绘制关键点：drawKeypoints()函数 401
11.1.5 KeyPoint类402
11.1.6 示例程序：SURF特征点检测 402
11.2 SURF特征提取 405
11.2.1 绘制匹配点：drawMatches()函数 405
11.2.2 BruteForceMatcher类源码分析 407
11.2.3 示例程序：SURF特征提取 408
11.3 使用FLANN进行特征点匹配 410
11.3.1 FlannBasedMatcher类的简单分析 410
11.3.2 找到最佳匹配：DescriptorMatcher::match方法 411
11.3.3 示例程序: 使用FLANN进行特征点匹配 411
11.3.4 综合示例程序：FLANN结合SURF进行关键点的描述和匹配 413
11.3.5 综合示例程序：SIFT配合暴力匹配进行关键点描述和提取 417
11.4 寻找已知物体 420
11.4.1 寻找透视变换：findHomography()函数 421
11.4.2 进行透视矩阵变换：perspectiveTransform()函数 421
11.4.3 示例程序: 寻找已知物体 422
11.5 ORB特征提取 425
11.5.1 ORB算法概述 425
11.5.2 相关概念认知 425
11.5.3 ORB类相关源码简单分析426
11.5.4 示例程序：ORB算法描述与匹配 426
11.6 本章小结 430
A1 配套示例程序清单 433
A2 随书额外附赠的程序一览 436
A3 书本核心函数清单 439
A4 Mat类函数一览 442
A4.1 构造函数：Mat::Mat442
A4.2 析构函数Mat::~Mat444
A4.3 Mat类成员函数 444
主要参考文献 447
首先需要感谢我的导师南京航空航天大学的冷雪飞教授的知遇之恩，她也亲自参与撰写了本书的部分章节。在攻读硕士学位阶段，如果没有导师的谆谆教诲，我不会和OpenCV相遇，也就不会有此书的出版。
感谢我的同门师兄王碧辉与吴松森参与撰写本书的部分章节，为本书的完善做出的卓越贡献。
感谢OpenCV开发团队为世界研发出如此强大且稳定、易用的计算机开源视觉库，并持续不断地对其进行维护与更新。
感谢父母将我养育成人，感谢家人们的嘘寒问暖，你们是我最坚强的后盾。
感谢母校南京航空航天大学赐予我一颗不甘平庸、上下求索的心。
感谢南京航空航天大学的戴泉晨老师对本书出版所做出的帮助与支持。
感谢国家自然科学基金青年科学基金项目“新型单定子二自由度超声电机及其驱动的智能云台系统的关键技术研究”（项目批准号：）对本书理论研究方面提供的经费支持。
感谢电子工业出版社博文视点事业部的陈晓猛和丁一琼编辑对本书的出版所作出的大量的工作。他们对出版物的专业和严谨的态度让我留下了深刻的印象。
最后，需要感谢我博客上的众多读者们，是你们对这本书的期待和热情的留言让我有了完成这本书的动力和勇气。
六、书本配套示例程序下载
本书的示例程序最初都在OpenCV 2.4.9（日面世）版本下开发，书稿初版也是基于OpenCV2.4.9而写。在书稿写作和修订过程中，恰逢OpenCV3.0 Alpha（日）和OpenCV3 Beta（日）的发布，所以本书在审校和修订过程中（日），决定站在浪潮之巅，以OpenCV3为主，加入OpenCV3的诸多特性，让这本书可以同时胜任OpenCV2和OpenCV3两个版本教材的角色。这也是为什么本书会有OpenCV2和OpenCV3两个独立版本的示例程序的原因。
100多个、两个版本、详细注释的示例程序源代码是本书的灵魂，现将示例程序的相关情况概括如下：
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由于浅墨的水平有限，这本书即便经过了多次的校对，也难免会有疏漏之处。希望书本前的你，能够热心地指出书本中错误，评论在这篇博客的下方。大家的评论中提出的书本中的疏漏，浅墨都会仔细地核对和修正。以便在这本书下一版印刷的时候，能以一个更完美更严谨的样子，呈现在大家的面前。
《OpenCV3编程入门》2015.3第一次勘误文档下载
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愿本书能为新版OpenCV在国内的普及以及在世界范围内的发展，献上绵薄之力。
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经过近一年的沉淀和总结,&OpenCV3编程入门&一书最终和大家见面了.近期有为数不少的小伙伴们发邮件给浅墨建议最好在博客里面贴出这本书的文件夹,方便大家更好的了解这本书的内容.事实上近期浅墨实在是有些忙,个人独立开发的3D ARPG跨平台游戏App刚刚登陆安卓平台,各大应用商店都须要上架,加之各种学业方面的事情,所以这篇文章直到如今才发出来.O ...
本系列文章由@浅墨_毛星云 出品,转载请注明出处.
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作者:毛星云(浅墨)
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GTK+编程入门(1)-简介与glib库() 分类:GTK+ 一:GTK+简介
GTK+是一个软件开发工具包,其设计目的是支持在 X Window系统下开发图形界面的应用程序.GNU所认定的标准桌面环境GNOME就是用GTK+开发的.
GTK+最初是由美国加利福尼亚大学伯克利分校的两名学生Spencer Kimball和Peter
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