Python与OpenCV3：掌握计算机视觉应用开发

资源摘要信息:"OpenCV3 计算机视觉 Python" OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它由一系列 C++ 函数和少量 C 函数构成，提供了大量的计算机视觉算法和图像处理功能。OpenCV 库最初由英特尔公司发起，并得到众多企业和研究机构的支持，是世界上使用最广泛的计算机视觉库之一。 OpenCV 的跨平台能力意味着它可以运行在多种操作系统上，包括但不限于 Windows、Linux、OS X 和 Android。此外，OpenCV 还支持多种编程语言，包括 C、C++、Python 和 Java 等。尽管 C++ 是 OpenCV 的主要开发语言，Python 作为一门流行且易于上手的动态编程语言，因其实现简洁，学习成本低，近年来在开发基于 OpenCV 应用中变得越来越受欢迎。 OpenCV 3.0 是该库的一个重要版本，它引入了许多新功能和改进。这个版本提供了大量的模块，覆盖了从基本的图像处理到更高级的计算机视觉技术。例如，它包括了用于人脸检测、物体识别、图像分割、特征提取等功能模块。OpenCV 3.0 还提高了性能，尤其是在多核处理器上，使得大规模数据处理变得更加高效。 本书《OpenCV3 计算机视觉 Python》主要面向希望通过 Python 语言学习和应用 OpenCV 3.0 的读者。书中会深入讲解如何利用 Python 这一强大的语言，结合 OpenCV 库来实现计算机视觉的各种应用。 Python 作为一种解释型、高级、面向对象的编程语言，有着简洁明了的语法和强大的库支持，非常适合快速开发原型和进行数据科学相关的工作。将 Python 与 OpenCV 结合，不仅能够快速实现图像处理和计算机视觉相关功能，还能够通过Python丰富的生态系统来处理数据、构建用户界面和网络应用，从而构建完整的计算机视觉应用。 计算机视觉是人工智能领域的一个重要分支，主要研究如何通过计算机来理解和分析图像和视频数据。它涉及到图像处理、特征提取、模式识别、深度学习等多个方面。计算机视觉的应用范围非常广泛，包括但不限于自动驾驶、机器人视觉、医疗图像分析、安全监控、增强现实等。 通过学习 OpenCV 以及 Python，读者可以掌握计算机视觉的基础概念和重要算法，从而应用到不同的场景中。比如，可以学习如何使用 OpenCV 来进行面部识别、手势识别、物体跟踪、场景重建等。书中可能会包含一些核心算法和方法的实现，例如霍夫变换（用于检测图像中的直线和圆）、背景减除、特征匹配等。 为了更好地学习和应用 OpenCV，读者还需要了解一些基础的图像处理知识，如图像的灰度化、二值化、滤波、边缘检测、形态学处理等，这些是构建更高级计算机视觉应用的基石。 综上所述，本书将为读者提供全面的计算机视觉知识和实用技能，通过 Python 语言和 OpenCV 库的结合，让读者能够快速上手并开发出实用的计算机视觉项目。