《Learning OpenCV 3》权威指南：计算机视觉与OpenCV库

"《Learning OpenCV 3》是由Adrian Kaehler和Gary Bradski共同编写的关于计算机视觉的中文版教程，重点介绍了使用OpenCV库进行C++编程的知识。本书是2017年的最新权威版本，旨在帮助读者掌握OpenCV 3的核心功能和应用。" 《Learning OpenCV 3》是一本全面介绍计算机视觉技术的书籍，特别关注如何利用OpenCV 3这个强大的开源库来实现C++项目中的图像处理和计算机视觉算法。OpenCV（开源计算机视觉库）是一个广泛使用的库，它提供了大量的函数和模块，用于处理图像和视频数据，包括特征检测、物体识别、图像分割、3D重建等。 在书中，作者Adrian Kaehler和Gary Bradski深入浅出地讲解了OpenCV的基础知识，包括图像的基本操作，如读取、显示、保存和转换图像格式。此外，他们还详细讨论了颜色空间的转换，如从RGB到HSV，这对于图像分析至关重要。接着，他们介绍了核心的图像处理技术，如滤波器（高斯滤波、中值滤波）、边缘检测（Canny算法）、轮廓检测等。 书中的一大亮点是特征检测和匹配，这是许多计算机视觉应用的基础。读者将学习如何使用SIFT、SURF、ORB等算法来检测和描述图像的关键点，并进行匹配，从而实现图像拼接、物体追踪等功能。同时，书中还涵盖了物体检测，如Haar级联分类器和HOG（Histogram of Oriented Gradients）方法，这些技术在人脸识别和行人检测等领域有着广泛应用。 深度学习部分，作者介绍了如何利用OpenCV的dnn模块来集成预训练的深度学习模型，例如卷积神经网络（CNNs），进行图像分类或目标检测。这使得开发者可以利用现有的深度学习模型，无需从头开始训练，大大降低了进入门槛。 此外，《Learning OpenCV 3》还涵盖了视频处理，包括帧捕获、视频编码和解码，以及基于光流的运动分析。在实际项目中，这有助于实现视频稳定、动作识别等复杂任务。 最后，书中包含了大量的示例代码和实践项目，帮助读者巩固所学知识，并能立即在自己的项目中应用。这些实例覆盖了从简单的图像操作到复杂的机器学习应用，确保读者能够逐步提升技能并解决实际问题。 《Learning OpenCV 3》是学习和精通OpenCV 3的绝佳资源，无论是初学者还是有经验的开发人员，都能从中受益匪浅。通过这本书，读者可以系统地学习计算机视觉的基本概念和技术，并利用OpenCV实现创新的视觉解决方案。