OpenCV中文版学习指南

"OpenCV中文学习资料，包括OpenCV的基础知识、新版本2.0的特性以及计算机视觉和机器感知的应用实例。" OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的跨平台库，专门用于图像处理和计算机视觉任务。自本书写作以来，OpenCV得到了Willow Garage的积极支持，这是一个位于加利福尼亚门洛帕克的机器人研究机构。在OpenCV支持相对较弱的时期，Shiqi Yu通过制作中文版的OpenCV文档翻译做出了贡献，因此他继续完成了这本书的中文翻译工作。 Shiqi Yu的中文翻译与OpenCV的2.0版本发布相吻合，这个新版本于2009年9月发布。OpenCV的主要信息和更新可以通过官方维基页面获取，如http://opencv.willowgarage.com，它链接到详细的页面http://opencv.willowgarage.com/wiki/FullOpenCVWiki。新版本的OpenCV详细信息可在http://opencv.willowgarage.com/wiki/Welcome/Introduction_and_Announcements找到。 随着计算机视觉和机器感知应用的迅速增长，OpenCV的重要性日益凸显。例如，许多消费者相机现在都配备了人脸识别功能，这些功能中的许多都是基于OpenCV开发的面部检测算法。此外，OpenCV还被广泛应用于许多其他领域，如物体识别、图像分割、运动分析、光学字符识别(OCR)以及自动驾驶等复杂系统。 OpenCV的核心功能包括图像和视频读取、基本图像操作（如滤波、变换和颜色空间转换）、特征检测（如边缘、角点和关键点检测）、图像匹配和追踪、物体识别、图像拼接、立体视觉和深度学习模块（如DNN）。这些功能使得OpenCV成为研究人员和工程师开发各种计算机视觉解决方案的理想工具。 在学习OpenCV时，读者将接触到C++和Python两种主要编程语言的接口，这两种接口都被广泛支持。此外，OpenCV社区提供了丰富的教程、示例代码和论坛讨论，帮助初学者快速上手并解决实际问题。 "学习OpenCV中文版.pdf"是深入理解OpenCV库、掌握计算机视觉技术并开发相关应用的宝贵资源。无论你是计算机视觉领域的初学者还是经验丰富的开发者，这本书都将提供必要的知识和实践指导，帮助你充分利用OpenCV的强大功能。