《Learning OpenCV 3》权威指南:计算机视觉与OpenCV库
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更新于2024-07-19
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"《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。
2024-04-10 上传
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2023-07-12 上传
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