学习opencv learning opencv

opencv是一套开源的计算机视觉和机器感知库，具有广泛的应用。它最初由Intel的俄罗斯团队于1999年发起，并得到了许多企业和研究机构的支持，其中最为显著的是位于加州门洛帕克的机器人研究所Willow Garage。2009年，OpenCV的新版本2.0正式发布，本书即为这版本的中文翻译。这本书的翻译工作是在Shiqi Yu的帮助下完成的，他是第一个为OpenCV文档制作中文翻译的人，他的翻译工作非常及时地与新版本的发布同步。 OpenCV的资料非常全面，几乎涵盖了所有计算机视觉和机器感知相关的知识点，与opencv教程基础篇是对应的，是学习opencv的经典教材。本书对于理解opencv的应用和原理，提供了极大的帮助。在计算机视觉和机器感知领域，opencv具有广泛的应用，包括但不限于人脸检测、视频监控、产品质量检验等。 计算机视觉技术在制造领域中扮演着越来越重要的角色。今天，几乎所有制造的产品都要用到视频检验设备。例如，摄像头现在用于监测水果和蔬菜是否有瑕疵，确保产品标签正确放置，检查布料是否有缺陷，或每个像素在LCD屏幕上是否正常工作等等。这些应用中的许多都使用了opencv的程序。 不仅如此，计算机视觉在监控和安全领域也具有越来越广泛的应用。许多人都熟悉机场和火车站的安全摄像头，但较少人知道摄像头也被广泛用于监控矿山设备，防止游泳池溺水，以及监控高速公路的交通流量和事故。这些系统中有很多都部署在中国。 OpenCV还鼓励商业使用，因为它采用的是BSD许可证。这种许可证使得OpenCV被广泛用于商业系统，例如Google的许多图像处理程序就使用了opencv。这些用途包括帮助在Google Earth和Google Maps中拼接卫星和飞机图像，同时也用于拼接街道场景等等。 此外，opencv的资料还包括了许多其他方面的应用，例如在机器学习和深度学习中的应用。opencv在深度学习方面，提供了一些非常强大的工具和函数，使得我们可以更好地利用深度学习进行图像识别，图像分割等任务。 opencv是一个功能强大的工具库，它提供了丰富的功能，覆盖了计算机视觉、机器学习和深度学习等多个领域。无论是学术研究还是商业应用，opencv都具有非常高的价值和广泛的应用前景。对于希望深入学习和应用计算机视觉和机器感知技术的读者，本书无疑是学习opencv的一本非常优秀的教程。