OpenCV权威指南：学习计算机视觉库

"Learning OpenCV_ Computer Vision with the OpenCV Library" 《Learning OpenCV》是由Gary Bradski和Adrian Kaehler合著的一本关于OpenCV计算机视觉库的专业书籍，被誉为OpenCV领域的权威教材，受到众多教师的强烈推荐。该书由O'Reilly Media, Inc.出版，旨在帮助读者深入理解和掌握OpenCV的使用。 OpenCV（开源计算机视觉库）是一个跨平台的库，它包含了多种用于图像处理和计算机视觉的函数，适用于实时的图像分析、识别和处理。本书详细介绍了OpenCV的基础知识以及高级应用，是学习计算机视觉和OpenCV的绝佳资料。 书中内容涵盖了OpenCV的基本概念，如图像获取、基本图像操作（如滤波、色彩空间转换）、特征检测（如角点检测、边缘检测）、对象识别与跟踪、图像分割、3D重建等。同时，作者也讲解了如何利用OpenCV进行机器学习，包括支持向量机（SVM）和神经网络等，以及如何在实际项目中应用这些技术。 此外，书中还涉及到了OpenCV的编程接口，包括C++和Python两种语言，让读者能够根据自己的需求选择合适的编程方式。对于每个主题，作者都提供了详细的代码示例，帮助读者理解并实践相关算法。 书中的生产团队包括编辑Mike Loukides，生产编辑Rachel Monaghan，以及封面设计师Karen Montgomery等。此书的第一版于2008年9月发布，自那时起，OpenCV已经经历了多次更新，但《Learning OpenCV》作为初学者和专业人士的指南，始终保持着其价值。 通过阅读这本书，读者不仅可以了解OpenCV的基本功能，还能学习到如何利用OpenCV解决实际问题，如人脸识别、物体识别、图像拼接等。无论是对计算机视觉感兴趣的学生，还是希望在项目中应用OpenCV的专业人士，都能从这本书中受益匪浅。