精通OpenCV2计算机视觉编程实战

"OpenCV 2 计算机视觉应用编程实战" 《OpenCV 2 计算机视觉应用编程实战》是一本专为从事计算机视觉领域的技术人员所编写的书籍，作者是Robert Laganière。这本书是针对已经熟悉OpenCV基础的读者，特别是对《Learning OpenCV》感到熟悉的开发者们，提供了一个全新的学习资源。英文原版的出版旨在为这个领域带来最新的实践指导。 OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的计算机视觉和机器学习软件库，广泛应用于实时图像处理、识别和分析任务。本书包含了超过50个精心设计的实例，帮助读者掌握OpenCV 2中的编程函数，从而实现高效且实时的计算机视觉应用。 书中涵盖的知识点包括但不限于： 1. **基础概念**：介绍计算机视觉的基本原理，如图像表示、颜色空间、滤波器等，为后续深入学习奠定基础。 2. **图像处理**：详细讲解如何进行图像读取、显示、保存、转换以及基本的图像处理操作，如直方图均衡化、边缘检测（如Canny算法）和形态学操作。 3. **特征检测与匹配**：探讨SIFT、SURF、ORB等特征检测算法，以及如何进行特征匹配和描述符对比，这对于物体识别和追踪至关重要。 4. **对象检测**：介绍Haar特征级联分类器和Adaboost算法，用于人脸识别和其他对象检测。 5. **相机校准与立体视觉**：讲解如何校准摄像头参数，以及如何利用双目视觉进行深度估计和3D重建。 6. **运动分析**：讨论光流法、背景减除、运动估计算法，这些在视频处理和行为识别中常用。 7. **机器学习与模式识别**：涵盖基本的机器学习算法，如支持向量机(SVM)以及如何在OpenCV中应用它们。 8. **高级话题**：包括图像分割、图像金字塔、图像拼接、全景图像创建，以及基于OpenCV的实时应用开发。 每个章节都包含具体的“食谱”（recipe），即解决特定问题的步骤，帮助读者通过实践来掌握OpenCV 2的功能。同时，书中也强调了解决问题的方法和技巧，不仅提供了代码示例，还引导读者理解背后的理论和技术。 请注意，虽然书中提供的信息力求准确，但计算机科学领域的技术发展迅速，因此建议读者结合最新的OpenCV版本和官方文档进行学习，以获取最前沿的信息。同时，对于书中提到的公司和产品，由于商标信息可能发生变化，读者需自行核实。