使用OpenCV解决实战计算机视觉问题

"Mastering OpenCV with Practical Computer Vision Projects 是一本旨在帮助读者解决实际计算机视觉问题的进阶OpenCV学习资料，涵盖了从增强现实、车牌识别到人脸识别和3D头部追踪等广泛的应用场景。作者团队包括Daniel Lélis Baggio、Shervin Emami、David Millán Escrivá、Khvedchenia Ievgen、Naureen Mahmood、Jason Saragih和Roy Shilkrot。本书由Packt Publishing出版，并强调所有权利已保留，未经许可不得复制或传播。尽管作者和出版社已尽力确保书中信息的准确性，但不提供任何明示或暗示的保修，对因使用本书内容导致的任何直接或间接损害，作者和出版社及其经销商和分销商均不承担责任。" 在这本《精通OpenCV与实战计算机视觉项目》中，读者将深入学习OpenCV库，这是一个强大的开源计算机视觉和机器学习软件库。通过逐步教程，读者将掌握如何利用OpenCV解决一系列实际问题，例如： 1. 增强现实：OpenCV提供了处理图像和视频的强大工具，可以用于创建虚拟物体与真实世界交互的增强现实应用。这涉及到图像校正、特征检测和追踪等技术。 2. 车牌识别：该书可能介绍如何使用OpenCV进行图像预处理、特征提取和模式识别，以自动识别车辆的车牌号码，这对智能交通系统和安全监控非常重要。 3. 人脸识别：OpenCV包含多种人脸识别算法，如Haar级联分类器和Eigenfaces。书中可能详细讲解如何训练模型，实现人脸检测、识别和跟踪。 4. 3D头部追踪：这涉及到了计算机视觉中的三维重建和运动估计，书中可能会教读者如何使用OpenCV捕捉和分析视频流，以实时追踪头部运动。 5. 计算机视觉基础：除了实际项目，本书可能还会涵盖基本的计算机视觉概念，如图像处理、颜色空间转换、边缘检测和形状分析等。 通过这本书，读者不仅可以提升OpenCV编程技能，还能学习到如何将这些技术应用于现实世界的解决方案。不论你是对机器学习感兴趣的开发者，还是希望在移动设备上构建视觉应用的数据科学家，这本书都将为你提供宝贵的指导。