精通OpenCV：Gary Bradski与Adrian Kaehler的计算机视觉指南

"Learning OpenCV 是一本由 Gary Bradski 和 Adrian Kaehler 合著的关于 OpenCV 库的专业书籍，旨在帮助读者深入理解和应用计算机视觉技术。OpenCV 是 Intel 开源的一个计算机视觉库，提供了丰富的 C 函数和 C++ 类，涵盖了图像处理和计算机视觉的多种算法。该书作为学习 OpenCV 的优秀参考资料，适合对计算机视觉感兴趣的开发者和研究人员阅读。" OpenCV (Open Source Computer Vision Library) 是一个广泛使用的开源计算机视觉库，由 Intel 推出并维护。它支持多种平台，包括 Windows、Linux、Mac OS 以及 Android 和 iOS 等移动平台。OpenCV 提供了上百种预定义的函数，用于图像处理、特征检测、物体识别、视频分析等多种任务，适用于学术研究和商业开发。 Learning OpenCV 这本书详细介绍了 OpenCV 的核心概念和功能，包括： 1. **基础篇**：介绍如何安装和配置 OpenCV，以及基本的图像处理操作，如读取、显示、保存图像，以及颜色空间转换等。 2. **图像处理**：讲解了滤波器、边缘检测、形态学操作等图像增强和降噪方法，这些是许多视觉算法的基础。 3. **特征检测**：探讨了 Haar 特征、LBP（局部二值模式）、SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）等特征检测算法，它们在物体识别和跟踪中扮演重要角色。 4. **机器学习与模式识别**：介绍了 OpenCV 中的分类器，如支持向量机（SVM）、随机森林等，以及它们在物体分类和检测中的应用。 5. **三维视觉**：涵盖了立体视觉和多视图几何，帮助理解如何从多个图像中重建三维场景。 6. **实时处理与应用**：讲解如何将 OpenCV 应用于实时视频流，以及创建桌面和移动设备的应用程序。 7. **实践项目**：书中包含多个实战项目，如人脸识别、条形码和二维码识别，帮助读者将所学知识应用于实际问题。 此外，本书还涵盖了 OpenCV 的最新版本特性，并提供大量代码示例，方便读者边学边练。对于希望进入计算机视觉领域的初学者，或者已经在该领域工作并寻求深化技能的专业人士，Learning OpenCV 都是一本不可或缺的指南。通过阅读此书，读者不仅可以掌握 OpenCV 的使用，还能了解到计算机视觉领域的前沿技术和发展趋势。