### OpenCV与Python在计算机视觉中的应用
#### 标题：OpenCV Computer Vision with Python
**OpenCV Computer Vision with Python** 这一标题明确指出了本书的主题：利用Python语言结合OpenCV库进行计算机视觉（Computer Vision）的学习和实践。计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，它涉及图像处理、模式识别等多个领域。OpenCV 是一个开源的计算机视觉库，提供了大量的图像和视频分析功能。
#### 描述：OpenCV Computer Vision with Python
描述部分虽然与标题相同，但我们可以推测出其主要内容是关于使用Python和OpenCV进行计算机视觉项目的实现。具体包括学习如何捕获视频、操作图像以及跟踪物体等高级技术。
#### 标签：OPENCV
**OPENCV** 标签强调了本书的核心工具——OpenCV 库。OpenCV 是一个跨平台的计算机视觉和机器学习软件库，广泛应用于工业界和学术界。该标签提示读者，书中将深入探讨OpenCV 的使用方法和技术细节。
#### 部分内容摘录分析
根据提供的部分内容，可以总结出以下关键知识点：
1. **版权信息**：这部分提供了书籍的基本版权信息，包括出版年份、出版社名称、作者信息以及版权声明等。版权声明确保了作者和出版商的权益得到保护。
2. **出版详情**：包括首次出版时间、生产参考编号、出版社地址、国际标准书号（ISBN）、官方网站等，这些信息有助于读者了解书籍的出版背景。
3. **封面设计与贡献者名单**：封面设计者为 Suresh Mogre，同时列出了作者、审稿人以及其他参与制作本书的专业人员名单。这些信息表明了本书制作团队的专业性和权威性。
4. **作者介绍**：通过简短的个人经历介绍，读者可以了解到作者 Joseph Howse 对计算机视觉领域的热情和个人兴趣。他提到自己对现实世界与虚拟世界之间的联系有着浓厚的兴趣，并且从童年时期就对编程产生了好奇心。这不仅增加了书籍的人文色彩，也展示了作者对于该领域的热爱和执着。
5. **核心知识点**：
- **视频捕捉**：利用 OpenCV 库进行视频流的获取和处理。
- **图像处理**：学习如何使用 Python 和 OpenCV 对图像进行基本和高级处理，例如色彩空间转换、边缘检测等。
- **物体跟踪**：掌握基于特征的跟踪算法，如光流法、SURF 特征匹配等技术。
《OpenCV Computer Vision with Python》这本书主要涵盖了使用 Python 结合 OpenCV 进行计算机视觉开发的基础知识和技术实践。它适合有一定 Python 编程基础并对计算机视觉感兴趣的学习者阅读。通过本书的学习，读者不仅可以掌握 OpenCV 的基本使用方法，还能深入了解图像处理、视频分析及物体识别等高级主题。这对于想要进入计算机视觉领域的初学者来说，是一本非常有价值的参考资料。
