掌握OpenCV3：计算机视觉C++实战

"Learning OpenCV 3" 是一本关于计算机视觉和使用OpenCV库进行C++编程的书籍，由Adrian Kaehler和Gary Bradski合著。书中详细介绍了如何利用OpenCV 3来实现各种计算机视觉任务。 OpenCV（开源计算机视觉库）是一个广泛应用于图像处理和计算机视觉领域的开源库，它提供了丰富的函数和工具，用于实时的图像分析、识别以及机器学习。OpenCV 3是该库的一个重要版本，包含了许多改进和新特性，例如增强的性能、更多的机器学习算法以及对深度学习的支持。 本书"Learning OpenCV 3"旨在帮助读者理解和掌握OpenCV的基础和高级概念，包括图像处理、特征检测、对象识别、相机校准、三维重建、运动分析等。作者Adrian Kaehler和Gary Bradski都是计算机视觉领域的专家，他们在书中通过实际例子和代码示例来引导读者深入学习OpenCV的应用。 书中的内容涵盖了从安装和设置OpenCV环境，到编写和调试C++代码，再到使用OpenCV解决实际问题的完整流程。此外，书中还讨论了如何利用OpenCV的高级功能，如Haar级联分类器进行人脸识别，SIFT和SURF特征检测进行图像匹配，以及使用OpenCV的机器学习模块进行分类和回归任务。 读者将通过本书学习到如何处理和分析图像，理解图像处理的基本操作，如滤波、边缘检测、颜色空间转换等。此外，还将了解到如何应用OpenCV进行目标检测和跟踪，以及如何使用OpenCV与深度学习框架（如TensorFlow或Caffe）集成，实现复杂的深度学习模型。 这本书不仅适合初学者，也适合有一定基础的开发者，通过学习，读者不仅可以提升在计算机视觉领域的技术能力，还能了解到最新的计算机视觉研究趋势和技术进展。无论你是对计算机视觉感兴趣的学生，还是希望在实际项目中应用OpenCV的专业人士，"Learning OpenCV 3"都是一本不可或缺的参考资料。