OpenCV 2 Computer Vision Application Programming Cookbook.

OpenCV 2 Computer Vision Application Programming Cookbook！最新的OpenCv的资料，区别于OpenCV1.0.这本书是最新的Opencv2.2，里面详细介绍了在linux下QT中的使用！是不可多得的好资料！！ ### OpenCV 2 Computer Vision Application Programming Cookbook 知识点概览 #### 一、OpenCV 2简介 OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一款开源的计算机视觉库，旨在为研究者、开发者以及爱好者提供一系列计算机视觉算法。本书《OpenCV 2 Computer Vision Application Programming Cookbook》专注于OpenCV 2.2版本，这是一个相对于早期版本如1.0有显著改进的版本，包含了更多的功能和优化。 #### 二、书籍内容概述 本书通过超过50个实用的编程食谱（recipes），帮助读者掌握OpenCV 2这一强大的计算机视觉库。这些食谱涵盖了广泛的计算机视觉技术，包括图像处理、特征检测与匹配、目标识别等关键领域。书中不仅提供了理论知识的介绍，更重要的是通过具体的代码示例来展示如何实际应用这些技术。 #### 三、适用平台与环境 本书主要介绍了如何在Linux环境下使用Qt进行OpenCV 2的开发。这意味着读者将学习到如何在这一流行的开源操作系统上构建计算机视觉应用程序，并利用Qt这一跨平台的应用程序开发框架来进行界面设计和实现。 #### 四、作者背景 本书作者Robert Laganière是一位计算机视觉领域的专家，拥有加拿大渥太华大学教授的身份。他在视频分析、智能视觉监控及基于图像的建模等方面有着深厚的研究背景。此外，他还是VIVA研究实验室的联合创始人之一，并担任iWatchLife.com公司的首席科学家，这是一家提供基于云的解决方案的公司。 #### 五、关键技术知识点 1. **图像处理基础**：包括图像读取、显示、存储以及基本的图像操作，如缩放、旋转、颜色空间转换等。 2. **特征检测与描述**：介绍了OpenCV中用于检测关键点和描述符的各种算法，如SIFT、SURF、ORB等。 3. **对象检测与识别**：涉及使用模板匹配、HOG特征、AdaBoost等技术进行对象的定位与识别。 4. **运动分析与跟踪**：探讨了光流法、背景减除等方法在运动物体检测与跟踪中的应用。 5. **三维重建**：讲解了如何使用立体视觉原理进行三维场景重建，包括相机标定、三角测量等技术。 6. **机器学习基础**：介绍了OpenCV中支持的机器学习算法，如支持向量机（SVM）、随机森林等，并展示了它们在计算机视觉任务中的应用。 #### 六、实践案例 书中提供的实践案例非常丰富，涵盖了从简单的图像处理到复杂的视觉识别等多个方面。例如： - 使用图像直方图进行色彩调整。 - 应用Canny边缘检测算法提取图像边界。 - 利用SURF特征进行图像配准。 - 基于AdaBoost的人脸检测系统实现。 - 通过立体视觉原理进行三维重建实验。 #### 七、版权与出版信息 - 出版时间：2011年5月 - ISBN：978-1-849513-24-1 - 出版社：Packt Publishing Ltd. #### 八、读者群体 本书适合任何对计算机视觉感兴趣的开发者或研究人员阅读，无论是初学者还是有一定经验的专业人士都能从中获益。特别是对于那些希望在Linux环境下利用Qt开发计算机视觉应用的人来说，本书将是极好的参考资料。 《OpenCV 2 Computer Vision Application Programming Cookbook》是一本内容全面、实践性强的计算机视觉指南，通过丰富的实例和深入浅出的讲解，帮助读者快速掌握OpenCV 2的核心技术和应用场景。