OpenCV学习指南：Gary Bradski与Adrian Kaehler

"Learning OpenCV.pdf 是一本由Gary Bradski和Adrian Kaehler撰写的关于OpenCV的英文版书籍，由O'Reilly Media出版。本书深入介绍了OpenCV库的使用和计算机视觉领域的基本概念。" 《Learning OpenCV》是计算机视觉领域的一本经典著作，作者Gary Bradski和Adrian Kaehler都是OpenCV库的重要贡献者。本书旨在帮助读者理解和应用OpenCV进行图像处理、特征检测、对象识别等任务。书中不仅涵盖了OpenCV的基础知识，还涉及了高级技术，包括机器学习算法在计算机视觉中的应用。 OpenCV（开源计算机视觉库）是一个跨平台的库，支持多种编程语言，如C++、Python等，用于实时的图像处理和计算机视觉研究。它提供了大量的预训练模型和算法，例如霍夫变换、模板匹配、特征检测（如SIFT、SURF）等。 在《Learning OpenCV》中，读者将学习到如何安装和配置OpenCV环境，以及如何利用其API实现各种功能。书中的实例代码有助于读者更好地理解理论知识，并通过实际操作来加深印象。此外，书中还会介绍如何使用OpenCV进行图像和视频的读取、显示、保存，以及图像的基本操作，如色彩空间转换、滤波器应用等。 进一步地，书中详细探讨了计算机视觉中的关键概念，如边缘检测、角点检测、特征匹配，以及这些技术在实际问题中的应用，如物体识别和跟踪。作者还介绍了OpenCV中的机器学习模块，如支持向量机（SVM）和神经网络，用于解决分类和识别问题。 此外，书中还涵盖了OpenCV的高级主题，如立体视觉、全景图拼接、运动分析等，这些都是计算机视觉领域的重要组成部分。通过学习这些内容，读者不仅可以掌握OpenCV的使用，还能对计算机视觉的理论基础有深入的理解。 《Learning OpenCV》是一本全面且实用的指南，适合计算机视觉初学者和有一定经验的开发者。无论是希望了解OpenCV的基本用法，还是寻求解决特定问题的策略，这本书都能提供丰富的知识和指导。