OpenCV中文版学习指南

"学习OpenCV(中文版)" 是一本针对计算机视觉库OpenCV的中文学习资料，由Shiqi Yu翻译，并与OpenCV 2.0的发布同步更新。 OpenCV（开源计算机视觉库）是由Willow Garage积极支持的一个项目，这是一家位于加利福尼亚州门洛帕克的机器人研究机构。在OpenCV得到较少支持的时期，Shiqi Yu通过制作中文版的OpenCV文档对社区做出了贡献。因此，他继续翻译这本书的中文版是非常合适的。中文版的推出与2009年9月OpenCV 2.0的新版本发布相吻合。 OpenCV的主要信息可以在其官方网站的wiki页面上找到，网址为http://opencv.willowgarage.com，这里链接到详细的OpenCV Wiki页面（http://opencv.willowgarage.com/wiki/FullOpenCVWiki）。新版本的OpenCV发布详情可以在http://opencv.willowgarage.com/wiki/Welcome/Introduction_and_Announcements页面上查看。 计算机视觉和机器感知的应用正在迅速增长。比如，许多消费者相机现在都配备了基于OpenCV开发的面部检测功能。这些面部检测技术中的许多都是从OpenCV中的面部检测算法演变而来的。除此之外，OpenCV还广泛应用于物体识别、图像处理、视频分析、模式识别等多个领域。 OpenCV库提供了大量的预训练模型和算法，例如Haar特征级联分类器用于面部检测，以及各种图像滤波器和变换，如高斯模糊、边缘检测（如Canny算法）和角点检测（如Harris角点检测）。此外，OpenCV还支持深度学习框架，如TensorFlow和PyTorch，使得用户可以构建和训练自己的计算机视觉模型。 学习OpenCV不仅需要掌握基本的计算机视觉理论，还需要熟悉C++或Python等编程语言，因为OpenCV主要提供了这两种语言的API。对于初学者，可以从理解图像的基本操作开始，如读取、显示和保存图像，然后逐渐深入到更复杂的算法实现。 "学习OpenCV(中文版)" 是一个极好的资源，它为中文使用者提供了一个了解和掌握OpenCV的途径，从而能够利用这个强大的工具进行各种计算机视觉项目的开发。随着技术的发展，OpenCV也在不断更新和完善，为研究人员和开发者提供了更先进的功能和优化的性能。