OpenCV经典教程:LearningOpenCV深度探索
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更新于2024-08-01
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"LearningOpenCV.pdf 是一本由 Gary Bradski 和 Adrian Kaehler 合著的经典 OpenCV 教程,提供高质量的 PDF 版本,旨在帮助读者掌握 OpenCV 相关的计算机视觉技术。该书由 O'Reilly Media 出版,并在全球多个城市发行。"
在本书《Learning OpenCV》中,作者深入浅出地介绍了 OpenCV 库的使用方法和计算机视觉的基本概念。OpenCV(开源计算机视觉库)是一个广泛应用于图像处理、机器学习和人工智能领域的强大工具,它包含了丰富的函数和算法,能够帮助开发者实现诸如图像处理、特征检测、对象识别等复杂任务。
首先,书中会讲解 OpenCV 的安装和基本操作,包括如何在不同的操作系统(如 Windows、Linux 和 Mac OS)上配置开发环境,以及如何使用 OpenCV 的核心数据结构,如 IplImage 和 Mat,来处理图像数据。
接着,作者会介绍基础的图像处理技术,例如图像的读取、显示、保存,以及颜色空间转换(如从 BGR 转换到灰度或 HSV 空间)。此外,还会涉及图像滤波,如高斯滤波和中值滤波,以及边缘检测算法,如 Canny 边缘检测和霍夫变换。
然后,书中会深入探讨特征检测,包括尺度不变特征变换(SIFT)、快速特征检测器(FAST)和极线角点检测(Harris 角点检测),这些特征在物体识别和匹配中至关重要。同时,也会介绍如何使用 OpenCV 进行模板匹配和光流分析,以理解图像序列中的运动信息。
此外,书中还会涵盖机器学习部分,如支持向量机(SVM)和随机森林,这些算法可以用于分类和物体检测。同时,讲解了如何利用 OpenCV 实现简单的面部识别,包括 Haar 分类器和 Local Binary Patterns(LBP)特征提取。
最后,作者还会讨论一些高级话题,如立体视觉、三维重建和实时视频处理,这些都是计算机视觉在自动驾驶、无人机和增强现实等领域的应用基础。
《Learning OpenCV》是一本全面而实用的指南,适合对计算机视觉感兴趣的初学者和专业人士,通过这本书,读者不仅能学会如何使用 OpenCV,还能理解计算机视觉的基本原理,从而能够解决实际问题并进行创新。无论你是学生、研究者还是开发者,都能从中受益匪浅。
2019-06-23 上传
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saga21
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