使用OpenCV解决实战计算机视觉问题

"Mastering OpenCV with Practical Computer Vision Projects 是一本基于OpenCV C++接口的实践教程，通过九个完整的项目案例，涵盖了从基础到高级的计算机视觉问题解决方法。本书的作者都是OpenCV社区中备受推崇的贡献者，并由OpenCV的主要开发者之一审阅。书中的项目包括增强现实、3D结构光重建、Kinect交互、皮肤检测、简单和复杂的人脸及眼睛检测、3D头部姿态估计以及人脸识别等。这本书是现有OpenCV书籍的理想伴侣，专注于如何运用OpenCV解决实际问题，而非仅仅解释函数的基本用法。" 在《Mastering OpenCV with Practical Computer Vision Projects》中，读者将学习到： 1. **OpenCV基础**：虽然本书不详述OpenCV的基础知识，但每个项目都涉及到OpenCV的核心概念和技术，如图像处理、特征检测、机器学习算法等，这有助于读者在实践中理解这些基础。 2. **计算机视觉项目实战**： - **增强现实**：项目涉及将虚拟信息与现实世界相结合，例如，使用OpenCV实现AR标记识别和追踪，这需要理解相机模型和图像校正。 - **3D结构光重建**：利用多视图几何和立体匹配技术，重建场景的3D模型，涉及深度图像处理和点云构建。 - **Kinect交互**：通过OpenCV与Kinect传感器集成，实现对用户手势的识别和跟踪，这要求掌握人体骨架追踪和运动分析。 - **皮肤检测**：通过颜色空间转换和阈值处理，识别图像中的皮肤区域，是图像分类和目标检测的一个实例。 - **人脸检测**：利用Haar级联分类器或其他特征检测方法，进行人脸检测，进一步理解物体检测的基本流程。 - **眼睛检测**：在已检测到的人脸上找到眼睛位置，可能涉及边缘检测和形状匹配。 - **复杂面部特征跟踪**：如嘴唇跟踪，可能涉及运动分析和模板匹配，为表情识别等应用打下基础。 - **3D头部姿态估计**：通过面部特征点检测和追踪，计算头部的3D方向，这需要理解头部姿态模型和几何变换。 - **人脸识别**：使用特征提取（如PCA-LDA或深度学习模型）和匹配策略，实现人脸识别，这是模式识别和机器学习的应用。 3. **编程实践**：全书提供完整的C++源代码，帮助读者了解如何在实际项目中组织和实现OpenCV算法，提高编程技能。 4. **社区资源**：作者们因其在线贡献而被选中，意味着他们通常会在社区论坛上活跃，提供额外的支持和答疑，读者可以从中受益。 通过这本书，读者不仅能够深化对OpenCV的理解，还能掌握解决实际计算机视觉问题的方法，从而在桌面或移动平台上开发出具有实用价值的应用。