使用Python进行OpenCV计算机视觉实战

"OpenCV Computer Vision with Python" 《OpenCV Computer Vision with Python》这本书是一本快速入门OpenCV Python接口的指南，以实时面部追踪项目作为示例，让读者深入理解如何利用OpenCV进行图像处理和对象追踪。书中还涵盖了与NumPy和SciPy的集成，以及可选的OpenNI和SensorKinect的集成。 OpenCV库是计算机视觉领域的一个强大工具，尤其在图像处理和机器学习应用中非常流行。Python作为开放源代码、易学习的语言，与OpenCV的结合使得开发者能够高效地实现复杂视觉任务。本书旨在教你如何用Python通过OpenCV捕获视频、操作图像，并实现对象追踪。 首先，书中会介绍OpenCV的基本概念，包括图像和矩阵的关系、基本的图像操作（如读取、显示、保存图像）以及颜色空间转换（如RGB到灰度图）。作者Joseph Howse将引导你熟悉OpenCV的Python API，让你能够对图像进行过滤、边缘检测、形态学操作等。 实时面部追踪项目是学习的核心部分，这涉及到人脸检测算法，如Haar级联分类器，它能够识别图像中的人脸区域。你将学习如何训练自己的级联分类器，以及如何实时地在视频流中应用这些检测器。此外，书中可能还会涵盖一些基础的面部特征检测，如眼睛和嘴巴的定位。 集成NumPy和SciPy这两个科学计算库，可以极大地提升处理大型数据集时的性能。NumPy提供了多维数组对象，而SciPy则包含了各种科学计算的函数，如统计、优化、插值等，它们与OpenCV配合使用，能让你更高效地进行图像分析。 对于OpenNI和SensorKinect的集成，这部分内容可能涉及使用传感器设备获取深度图像和骨架数据，从而实现3D空间中的对象追踪。OpenNI是一个开源的中间件，用于连接和操作各种传感器，如Microsoft Kinect，它允许开发者创建自然用户界面或进行3D重建。 本书是一本全面的教程，适合那些希望使用Python和OpenCV进行计算机视觉开发的初学者。通过实践项目和丰富的示例，读者将掌握OpenCV的基本操作，并能够运用到实际项目中去。尽管书中可能不会深入到所有高级话题，但它提供了一个坚实的基础，使读者能够进一步探索计算机视觉的广阔领域。