精通OpenCV 3：计算机视觉C++实战

"Learning OpenCV 3" 是一本由Adrian Kaehler和Gary Bradski共同编写的书籍，旨在引导读者进入计算机视觉领域，并介绍开源的OpenCV库。这本指南适用于开发者、学者、机器人专家和爱好者，帮助他们构建让计算机具备“视觉”能力并基于视觉数据做决策的应用程序。书中覆盖了OpenCV的现代C++实现，包括超过500个函数，涉及安全、医学成像、模式识别、人脸识别、机器人和产品检测等多个领域。 这本书的核心知识点包括： 1. OpenCV数据类型与数组操作：学习如何使用OpenCV定义和处理各种数据类型，以及数组操作，这是构建视觉应用的基础。 2. 图像捕获与存储：利用HighGUI模块获取和保存静止图像及视频，这是处理视觉输入的关键步骤。 3. 图像变换：了解如何进行图像缩放、扭曲、映射修复等操作，以适应不同的应用场景。 4. 模式识别与人脸识别：探索如何在OpenCV中实现模式识别技术，包括人脸检测，这对于安全监控和个人识别系统至关重要。 5. 物体跟踪与运动分析：学习如何通过视觉场跟踪物体和分析运动，这对于智能监控和机器人导航有很大帮助。 6. 立体视觉与3D重建：掌握如何从两个或多个视角重建3D图像，这是机器人定位和环境理解的基础。 7. 机器学习在OpenCV中的应用：深入学习OpenCV中的基本和高级机器学习技术，这些技术可以用于特征提取、分类和预测。 书中的每个章节都配有实践练习，帮助读者巩固所学知识。无论你是初入计算机视觉的新手，还是希望深入理解OpenCV的专家，这本书都将提供丰富的信息和指导，助你在这一快速发展的领域中建立起坚实的基础。