学习OpenCV3：计算机视觉C++实战

"2017版Learning OpenCV3—— Adrian Kaehler & Gary Bradski的《使用OpenCV库进行计算机视觉的C++编程》" 《Learning OpenCV3》是由Adrian Kaehler和Gary Bradski共同编著的一本关于计算机视觉领域的权威指南，特别针对OpenCV3这一流行的开源计算机视觉库进行了深入的探讨。这本书详细介绍了如何利用C++语言来实现各种计算机视觉技术，旨在帮助读者理解和应用OpenCV3的强大功能。 OpenCV（开源计算机视觉库）是一个跨平台的库，包含了大量的算法和函数，用于实时图像处理、计算机视觉以及机器学习。在2017版的《Learning OpenCV3》中，作者涵盖了OpenCV库的最新特性，包括图像处理基础、特征检测、物体识别、运动分析、3D视觉、深度学习等方面的知识。 1. 图像处理基础：书籍首先讲解了基本的图像操作，如读取、显示、保存图像，以及颜色空间转换（如BGR到灰度、HSV等）。此外，还涉及了滤波、边缘检测（如Canny、Sobel、Laplacian）等基本图像处理技术。 2. 特征检测：书中详细介绍了各种特征检测算法，如角点检测（Harris角点、Shi-Tomasi角点）、尺度不变特征变换（SIFT、SURF）以及快速特征检测器（ORB）等，这些都是图像匹配和物体识别中的关键步骤。 3. 物体识别与检测：书中涵盖了Haar级联分类器、Adaboost、Histogram of Oriented Gradients (HOG)等物体检测方法，这些技术常用于人脸识别、行人检测等场景。 4. 运动分析：这部分内容涉及到帧间差分、光流估计、摄像机运动估计等，是理解视频处理和跟踪的基础。 5. 3D视觉：作者讲解了如何使用OpenCV进行立体视觉、多视图几何和重建3D模型，这对于理解真实世界中的空间信息至关重要。 6. 深度学习：随着深度学习在计算机视觉领域的广泛应用，本书也涵盖了OpenCV3中的深度学习模块（DNN），包括如何加载预训练的深度学习模型（如TensorFlow、Caffe）并应用于图像分类、目标检测等任务。 7. 应用实例：书中不仅提供理论知识，还包含了丰富的实践示例，帮助读者将所学知识应用到实际项目中，从而提升解决问题的能力。 8. 开发环境与工具：书中还涵盖了如何设置开发环境，包括安装OpenCV库、配置编译器、调试技巧等，以便读者能够顺利进行开发工作。 通过《Learning OpenCV3》，无论是初学者还是有经验的开发者，都能系统地学习和掌握OpenCV3的核心技术和应用，为开发计算机视觉项目打下坚实的基础。这本书是学习和提高计算机视觉技能的理想参考资料。