Table of Comtents.md

• 1.介绍

• 1.1. 为什么要学习计算机视觉
• 1.2. SimpleCV框架是什么
• 1.3. 什么是计算机视觉
• 1.4. 简单和困难的问题
• 1.5. 什么是视觉系统

• 2.了解SimpleCV框架

• 2.1. 安装
• 2.2. HelloWorld
• 2.3. SimpleCV shell命令行
• 2.4. 摄像头介绍
• 2.5. 成像显示
• 2.6. 实例

• 3.图像源

• 3.1. 概述
• 3.2. 图像，图像集和视频
• 3.3. 再次访问本地摄像头
• 3.4. XBOX Kinect
• 3.5. 网络摄像头
• 3.6. 使用现有的图像
• 3.7. 实例

• 4.像素与图像

• 4.1. 像素
• 4.2. 图像
• 4.3. 角度转换：旋转、变换和切割
• 4.4. 图像形态学

• 5.光线影响

• 5.1. 简介
• 5.2. 光线和环境
• 5.3. 颜色
• 5.4. 颜色和分割
• 5.5. 实例

• 6.图像算法

• 6.1. 基本算法
• 6.2. 直方图
• 6.3. 使用色相峰
• 6.4. 二值化处理
• 6.5. 实例

• 7.在图像上面绘图

• 7.1. 显示
• 7.2. 图层之上工作
• 7.3. 绘制
• 7.4. 文字及字体
• 7.5. 实例

• 8.基本特征检测

• 8.1. [颜色域]（08.1.md）
• 8.2. 线条和圆形
• 8.3. 拐角
• 8.4. 实例

• 9.特征集操作

• 9.1. 行为特征集
• 9.2. 特征集属性
• 9.3. 特征值排序和过滤
• 9.4. 特征域裁剪
• 9.5. 计算属性值
• 9.6. 特征域和凸包
• 9.7. 内部特征域
• 9.8. 旋转的特征域
• 9.9. 实例：跟踪一个圆（球）

• 10.高级特征

• 10.1. 位图模板匹配
• 10.2. 关键点模板匹配
• 10.3. 光流
• 10.4. Haar-like特征集
• 10.5. 条形码
• 10.6. 实例

• A.高级shell命令行
• B.相机和镜头
• C.高级特征