Learning OpenCV 3（英文版）

《Learning OpenCV 3》是一本专注于图像处理与计算机视觉领域的专业书籍，使用C++语言编写，并全面地涵盖了OpenCV库的使用方法。OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，广泛应用于学术研究、工业应用以及开源项目中。这本书由Adrian Kaehler和Gary Bradski编写，旨在向读者提供在C++环境下使用OpenCV进行计算机视觉项目的实践技能和知识。 本书的标题《Learning OpenCV 3》直接指出了它的主题，即学习使用OpenCV 3版本进行编程。OpenCV的3版本相比于之前版本进行了大量的更新，包括许多新的功能、改进的算法以及跨平台的优化。 在本书的描述中提到，OpenCV是图像处理与计算视觉领域的必备工具，强调了OpenCV的实用性和重要性。作者通过使用C++语言来实现计算机视觉应用，让读者能够理解和掌握图像处理的基本概念、算法和高级技术。OpenCV库的引入为C++开发者提供了强大的图像处理功能，不仅包括了基本的图像处理操作，如滤波、边缘检测和形态学操作，还包括了复杂的计算机视觉应用，例如特征检测、跟踪和机器学习。 OpenCV广泛的应用于不同的领域，如安全监控、医疗影像分析、工业自动化、机器人技术、汽车安全系统以及娱乐行业等。不同背景的开发者，包括学生、研究者和专业的软件工程师，都可以利用OpenCV来实现和开发多种图像处理和计算机视觉项目。 书中还提到了计算机视觉（Computer Vision）的定义，它是关于从图像或视频中获取信息并进行理解的科学与工程领域。它涉及到从图像中提取数据、进行处理，并以此来解释或理解现实世界的技术。 OpenCV的起源和发展历程也被提到了书中。这本书除了介绍OpenCV的软件库本身，还涉及了OpenCV的起源、发展以及背后的技术结构。读者可以了解到OpenCV的发展历史，以及它如何成为了计算机视觉领域中不可或缺的工具。 本书还着重介绍了OpenCV的下载和安装过程，这是使用库的第一步。为了让读者能够顺利使用OpenCV，书中详细介绍了安装步骤，包括下载、配置环境和安装过程中的常见问题解答。 书中还讨论了使用IPP（Intel Performance Primitives）来加速OpenCV。IPP是一套优化的库函数，能够加速多媒体和数据处理相关任务的性能。开发者可以利用IPP来提升OpenCV应用的性能，特别是在数据处理密集型的操作中。 虽然本书提供了详尽的信息和指导，但出版社和作者明确声明，他们对于书中信息的准确性和完整性不承担任何责任，这意味着使用本书内容和示例代码需要读者自己承担风险。如果示例代码或技术涉及开源许可或其他人的知识产权，读者需自行确保使用符合相应的许可和权利。 通过本书，开发者可以掌握如何使用C++和OpenCV进行高效的计算机视觉项目的开发。从基础的图像处理到复杂的视觉算法，本书都提供了深入浅出的解释和实例，使其成为该领域的学习者和专业人士的宝贵资源。