OpenCV实战：解析200+计算机视觉技术

"OpenCV的计算机视觉技术实现[M]"是一本详细介绍如何使用OpenCV进行计算机视觉编程的书籍。OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的工具，广泛应用于图像处理、模式识别、计算机图形学等领域。这本书包含了约200个技术问题，旨在帮助读者掌握OpenCV的基础编程技能，并解决实际开发中的常见问题。 在第一章节中，书籍首先介绍了计算机视觉技术的基本概念，然后定义了OpenCV的角色和功能，以及如何基于OpenCV进行库的编程。这包括理解OpenCV提供的API和工具，以便读者能够开始构建自己的计算机视觉应用。 第二章主要讨论OpenCV的编程环境，包括OpenCV库的结构、体系架构和实例演示。这一部分旨在帮助读者搭建开发环境，熟悉OpenCV的工作流程，为后续的编程实践打下基础。 第三章探讨OpenCV的编程风格，如命名约定、代码结构、函数接口设计等，强调了良好的编程实践对于代码可读性和移植性的重要性。此外，还讲解了文件操作和文档编写的规范，这些都是编写高质量OpenCV代码的关键要素。 数据结构是计算机科学的核心，第四章详细介绍了OpenCV中基本的数据结构，如数组操作和动态结构。这些知识对于理解和操作图像数据至关重要，因为图像通常以像素矩阵的形式表示。 第五章讲解了数据交互，包括绘图函数、文件存储、运行时类型信息、通用函数以及错误处理。这些功能允许开发者将数据以可视化方式展示，保存和加载项目，以及处理程序运行时可能出现的问题。 第六章深入到图像处理技术，如边缘检测、直方图、Hough变换、几何变换和形态学操作。这些都是图像分析和图像增强的基础技术，对于图像特征提取和目标识别至关重要。 第七章关注结构与识别，涵盖了轮廓处理、计算几何、平面划分、目标检测函数以及贝塞尔曲线的生成与控制。这些内容涉及到复杂的图像分析任务，如形状识别和物体定位。 第八章和后续章节进一步扩展了OpenCV的应用，如图形界面的创建、视频处理、机器学习和深度学习等内容，使读者能够构建更复杂、用户友好的视觉应用。 本书适合科研人员、工程技术人员、高校相关专业师生以及对计算机视觉和图像编程感兴趣的爱好者阅读。通过实例和技巧，它不仅提供理论知识，更强调实践应用，让读者能够快速上手并解决实际问题。