OpenCV实战指南：从入门到高级计算机视觉应用

《实用OpenCV》是一本实践导向的项目书籍，旨在指导读者如何充分利用OpenCV，一个开源的计算机视觉库。本书结构分为两部分，旨在帮助读者逐步熟悉并掌握OpenCV技术。 **第一部分：入门与舒适阶段** 1. **第1章：计算机视觉简介与OpenCV入门** - 这章介绍了计算机视觉的基本概念，包括图像处理、模式识别、机器视觉等，并通过简单示例展示OpenCV在这些领域的应用。 - 开始学习者会了解OpenCV的历史、架构以及它在现代软件开发中的角色。 2. **第2章：在计算机上安装和配置OpenCV** - 详细讲解如何在各种操作系统（如Windows、Linux和macOS）上下载、安装和配置OpenCV，确保环境设置正确，以便后续开发工作顺利进行。 3. **第3章：OpenCV内置演示（CV Bling）** - 通过实际操作，读者可以体验OpenCV提供的现成功能，包括图像滤波、边缘检测、色彩空间转换等，从而快速理解其核心功能。 4. **第4章：基本图像操作与图形用户界面（GUI）** - 学习如何加载、显示、保存图像，以及创建和交互式地操作GUI窗口，为后续更复杂的任务打下基础。 **第二部分：高级计算机视觉问题及OpenCV编程实践** 5. **第5章：图像过滤** - 深入探讨滤波器的使用，如高斯滤波、中值滤波和双边滤波，以及它们在去噪、平滑或细节增强方面的应用。 6. **第6章：图像中的形状分析** - 学习如何检测和分析图像中的形状特征，如轮廓、边界框和霍夫变换，这对于物体识别和场景理解至关重要。 7. **第7章：图像分割和直方图** - 探索图像分割技术，如阈值处理、区域生长和聚类，同时介绍如何利用直方图来分析颜色或灰度分布。 8. **第8章：基本机器学习与基于关键点的对象检测** - 介绍机器学习在OpenCV中的应用，比如SIFT、SURF和ORB关键点检测，以及如何用这些技术进行对象定位和识别。 9. **第9章：仿射和透视变换及其在全景图像中的应用** - 学习如何进行图像变换，这对于图像拼接、校准和纠正畸变等问题解决非常重要。 10. **第10章：3D几何与立体视觉** - 阐述深度感知技术，如SfM（结构光）和SLAM（同时定位和映射），以及如何利用OpenCV处理立体对实现三维重建。 11. **第11章：嵌入式计算机视觉：在Raspberry Pi上运行OpenCV程序** - 探讨如何将OpenCV应用于嵌入式设备，如Raspberry Pi，展示如何将计算机视觉技术应用到物联网和实时系统中。 通过这本书，读者不仅能掌握OpenCV的基础，还能深入了解其高级功能，并学会如何将其应用到实际项目中解决复杂的问题。书中丰富的实战案例和清晰的代码示例，使得理论知识与实践相结合，帮助读者迅速成为OpenCV的高手。