实战OpenCV：从增强现实到人脸识别

"Mastering OpenCV with Practical Computer Vision Projects" 本书是一本关于OpenCV的实践教程，专注于解决实际的计算机视觉问题，适用于桌面和移动设备。书中通过一系列完整的项目，逐步指导读者解决包括增强现实、车牌识别、人脸识别和3D头部追踪在内的各种常见问题。 1. **卡通化和皮肤更换器（Android）**： - 学习如何利用OpenCV对图像进行处理，将真实照片转换为卡通风格，并实现皮肤颜色的变化。 - 掌握图像处理的基本技巧，如色彩空间转换、边缘检测和图像滤波。 2. **基于标记的增强现实（iPhone或iPad）**： - 使用OpenCV和AR技术，创建能够在真实世界环境中叠加虚拟信息的应用。 - 学习图像识别和追踪技术，理解如何在移动设备上实现稳定且精确的增强现实体验。 3. **无标记的增强现实**： - 探索无需物理标记的AR技术，了解如何利用环境特征进行实时追踪。 - 熟悉OpenCV中的特征检测算法，如SIFT、SURF等，以及它们在无标记AR中的应用。 4. **结构光重建（Structure from Motion）**： - 学习通过多视图几何来恢复场景的3D结构。 - 掌握OpenCV中的运动分析和相机标定方法，理解如何从一系列图像中重建场景。 5. **车牌识别（SVM与神经网络）**： - 使用支持向量机（SVM）和神经网络实现自动车牌识别系统。 - 了解机器学习算法在图像分类中的应用，包括特征提取、训练模型和分类决策。 6. **非刚性面部跟踪**： - 实现能够追踪面部表情变化的系统，涉及关键点检测和面部特征映射。 - 探究OpenCV的面部检测和特征点追踪算法，如Haar级联分类器和Lucas-Kanade光流法。 7. **3D头部姿态估计（AAM和POSIT）**： - 使用主动形状模型（AAM）和位置无关对象跟踪（POSIT）技术估计头部在3D空间中的位置和姿态。 - 理解3D几何和运动学在面部识别中的应用。 8. **人脸识别（Eigenfaces或Fisherfaces）**： - 学习使用基于特征脸（Eigenfaces）或鱼子酱脸（Fisherfaces）的方法进行人脸识别。 - 掌握PCA降维和LDA判别分析在人脸识别中的作用。 9. **使用微软Kinect开发流体墙**： - 利用Kinect的深度传感器创建互动式的3D视觉效果。 - 熟悉OpenCV与Kinect数据集成，实现深度图像处理和手势识别。 本书作者团队由多位经验丰富的计算机视觉专家组成，他们通过实例教学，帮助读者深入理解和应用OpenCV库，无论你是初学者还是有经验的开发者，都能从中受益。书中包含的源代码可以帮助读者快速上手，并提供了一个理想的平台来探索和扩展计算机视觉的无限可能。