OpenCV-Python入门教程：官方中文版解析

"Opencv入门教程 - OpenCV-Python中文教程，由段力辉翻译，基于OpenCV3.0的官方文档，适用于高校学生、科研工作者和图像处理爱好者，旨在帮助读者快速掌握OpenCV在Python中的应用。" OpenCV（开源计算机视觉库）是一个功能强大的计算机视觉库，支持多种编程语言，包括Python。Python因其简洁高效的特点，成为许多初学者和专业人士的首选语言。结合OpenCV，Python可以实现强大的图像处理和计算机视觉功能。 为什么选择Python与OpenCV结合： 1. **Python的优势**：Python语言学习曲线平缓，适合初学者，且有Numpy和matplotlib等库支持，使得数据分析和可视化能力强大。Python的“胶水语言”特性允许它与其他软件集成，构建复杂的工作流程。 2. **OpenCV的强大力量**：相比于Python自带的PIL图像处理库，OpenCV提供了丰富的算法和函数，超过2500个，涵盖从基础操作到高级计算机视觉任务。它提供了Python接口，便于调用和实现各种成熟算法。 为什么选择这本书： - **书籍稀缺性**：在Python下使用OpenCV的资源相对较少，特别是详尽的教程。这本在线教程是基于OpenCV的官方文档，内容全面，适合希望用OpenCV解决实际问题的读者。 - **实用性**：书中避免了过于复杂的数学推导，专注于算法的实用性和易理解性，对于不需要深入理论的用户非常合适。 - **时效性**：教程针对的是OpenCV3.0版本，包含了许多新的算法和技术，确保了内容的新颖度。 本书面向的读者群体： 本书主要针对以下几类人群： 1. **高校学生**：学习计算机视觉或相关领域的学生可以通过这本书了解并实践OpenCV的基本操作和算法。 2. **科研工作者**：研究人员可以在实验和项目中利用OpenCV的功能，提高工作效率。 3. **图像处理爱好者**：对图像处理感兴趣的个人可以通过这本书学习并探索OpenCV的各种可能性。 通过学习这本书，读者可以掌握如何使用Python和OpenCV进行图像读取、显示、基本操作、颜色空间转换、滤波、边缘检测、特征匹配、物体识别等核心技能。同时，也能了解到一些先进的计算机视觉技术，如机器学习、图像分割和3D重建等。对于想要在计算机视觉领域深入的人来说，这是一份宝贵的资源。