Learning OpenCV 3

《Learning OpenCV 3》是2018年出版的英文版教程，专注于介绍OpenCV 3这个强大的计算机视觉库的使用。OpenCV（开源计算机视觉库）是一个跨平台的库，包含了众多计算机视觉、图像处理和机器学习的算法，广泛应用于图像分析、识别和机器学习领域。 该书详细讲解了OpenCV 3的核心概念和功能，包括图像的基本操作，如读取、显示和保存图像，以及图像滤波、边缘检测、颜色空间转换等基础图像处理技术。书中还深入探讨了如何利用OpenCV进行特征检测，如SIFT、SURF和ORB等经典算法，这些在物体识别和追踪中起到关键作用。 此外，书中详细介绍了OpenCV中的机器学习模块，包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）以及最新的深度学习框架，如卷积神经网络（CNN）。读者可以学习如何训练模型并应用到图像分类、物体检测和人脸识别等任务中。 关于视频处理，书中有专门章节讲解如何处理视频流，包括帧捕获、视频编码解码以及基于时间序列的分析。这对于实时监控、运动分析等应用场景非常实用。 《Learning OpenCV 3》还涵盖了OpenCV与Python、C++等编程语言的结合使用，提供了丰富的代码示例，帮助读者快速上手并理解如何在实际项目中集成OpenCV。无论是对计算机视觉感兴趣的初学者，还是希望提升技能的专业人士，都能从中受益。 通过阅读本书，你可以： 1. 学习OpenCV的基本架构和工作原理。 2. 掌握图像和视频的基本操作，包括读取、显示、保存、滤波和变换。 3. 理解特征检测和描述符，如SIFT、SURF和ORB，及其在物体识别中的应用。 4. 学会使用OpenCV的机器学习模块，包括SVM和随机森林，以及如何利用深度学习进行图像分类和物体检测。 5. 熟悉OpenCV在实时视频处理和运动分析中的应用。 6. 掌握使用Python和C++编程接口与OpenCV交互的方法。 《Learning OpenCV 3》是全面学习和掌握OpenCV 3的宝贵资源，无论你是想要入门计算机视觉，还是在现有项目中深化OpenCV的应用，这本书都将是你不可或缺的参考工具。