OpenCV.2.Computer.Vision.Application.Programming.Cookbook.配套源码码

《OpenCV 2 计算机视觉应用编程》是一本深入浅出的计算机视觉编程书籍，它涵盖了OpenCV库的广泛使用，旨在帮助开发者通过实际的项目和代码来理解和掌握计算机视觉技术。这本书的配套源码是学习和实践OpenCV的重要资源，提供了书中各个章节示例的实现，方便读者对照理解并进行实践操作。 OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，由Intel公司开发，现由全球开源社区维护。它包含了众多图像处理、特征检测、对象识别、视频分析等功能，广泛应用于图像和视频处理、机器学习等领域。OpenCV库支持多种编程语言，包括C++, Python, Java等，这使得它在跨平台的应用开发中具有极高的灵活性。 计算机视觉（Computer Vision）是一门多领域交叉学科，涉及图像处理、机器学习、模式识别、数学、神经科学等多个方面。其目标是使计算机系统能够理解和解释从现实世界捕获的图像或视频。在《OpenCV 2 计算机视觉应用编程》一书中，作者通过实例介绍了如何利用OpenCV库来实现这些目标，涵盖了基础操作如图像读取、显示、变换，到高级任务如特征匹配、物体检测、人脸识别等。 书中的源码3241_Code可能包含以下部分： 1. 图像处理基础：包括图像的读取、显示、颜色空间转换、滤波操作（如高斯滤波、中值滤波）、几何变换（如平移、旋转、缩放）等。 2. 特征检测与描述：如角点检测（Harris角点、Shi-Tomasi角点、FAST、ORB等）、边缘检测（Sobel、Canny、Laplacian）、关键点匹配（SIFT、SURF、ORB）以及特征描述子的计算。 3. 目标检测：如Haar级联分类器用于人脸检测，HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征用于行人检测。 4. 图像分割：包括基于阈值的分割、区域生长、水平集方法等。 5. 机器学习与深度学习：使用OpenCV的机器学习模块（如SVM、决策树、随机森林）进行分类和回归，以及现在流行的深度学习模型（如预训练的CNN模型）的接口使用。 6. 视频分析：如运动估计、背景 subtraction、运动物体跟踪等。 7. 实时应用：结合摄像头或视频流，实现实时的图像和视频处理。 通过对这些源码的学习和实践，读者不仅可以了解OpenCV库的用法，还能深入理解计算机视觉的基本原理和技术。同时，这些代码还可以作为开发自己项目的起点，进行二次开发和创新。因此，这本书及其配套源码对于想进入计算机视觉领域的开发者来说，是一份宝贵的资源。