OpenCV 2 Computer Vision Application Programming Cookbook

《OpenCV 2 计算机视觉应用编程指南》是一本深入浅出介绍如何使用C++与OpenCV库进行计算机视觉编程的书籍。OpenCV（开源计算机视觉库）是一个广泛应用于图像处理、机器学习和人工智能领域的强大工具。本书旨在帮助读者理解和实践OpenCV 2的各种功能，从而开发出高效的计算机视觉应用程序。 书中涵盖了OpenCV的基本概念，包括图像的读取、显示和保存。在C++环境中，OpenCV提供了方便的函数接口，如imread()、imshow()和imwrite()，用于操作图像数据。这些基础操作是所有计算机视觉应用的基础，读者将学会如何处理各种图像格式，并对图像进行基本的显示和存储。 书中详细介绍了图像处理技术，包括滤波、边缘检测、颜色空间转换等。OpenCV提供了丰富的滤波器，如高斯滤波、中值滤波和双边滤波，这些滤波器在去除噪声和平滑图像方面有着广泛应用。边缘检测算法，如Canny、Sobel和Hough变换，对于识别图像中的轮廓和线条至关重要。同时，色彩空间的转换，如从RGB到HSV的转换，能帮助我们更好地处理与颜色相关的任务。 接着，书中探讨了特征检测和匹配，这是许多高级应用的核心，如物体识别和追踪。从SIFT、SURF到ORB，OpenCV提供了多种特征检测算法，这些算法可以提取图像中的关键点和描述符，然后通过匹配找到相同或相似的图像区域。这在诸如自动驾驶、无人机导航等场景中具有重要意义。 此外，书中还涵盖了形状分析、模板匹配、视频处理和运动分析等内容。形状分析可以帮助我们识别和比较图像中的几何形状；模板匹配用于在大图像中寻找小图像的出现位置；视频处理则涉及帧的捕获、处理和播放，以及运动估计和背景减除等技术，这些在监控系统和运动分析等领域十分有用。 机器学习也是本书的重点之一。OpenCV支持多种机器学习算法，如支持向量机（SVM）、随机森林和神经网络等。读者将学习如何训练模型以实现分类、回归或对象检测等功能。 本书的源代码是学习的重要资源。每个章节都配有示例代码，读者可以通过运行这些代码来加深理解，也可以根据自己的需求修改和扩展。这些代码涵盖了从基础操作到复杂应用的各个层次，为读者提供了宝贵的实践机会。 《OpenCV 2 计算机视觉应用编程指南》是一本全面介绍OpenCV的实践教程，适合从初学者到有一定经验的开发者阅读。通过学习本书，读者不仅可以掌握OpenCV的基本操作，还能深入了解计算机视觉的前沿技术和应用。