精通OpenCV 2计算机视觉编程：实战指南

"OpenCV 2 计算机视觉应用编程实战指南" 本书是关于OpenCV 2.2版本的详细指南，旨在帮助读者掌握这个强大的计算机视觉库的使用技巧。OpenCV（开源计算机视觉库）是一个跨平台的库，包含了众多用于实时计算机视觉的编程函数。作者Robert Laganière通过50多个实践性的示例（recipes）来阐述OpenCV的功能，这些示例涵盖了图像处理、特征检测、对象识别等多个关键领域。 在图像处理方面，书中可能会介绍如何进行基本的图像操作，如读取、显示和保存图像，以及更复杂的操作，如滤波、色彩空间转换和几何变换。滤波技术可能包括平滑滤波（如高斯滤波）和锐化滤波，色彩空间转换可能涵盖从RGB到HSV或灰度的转换，而几何变换则可能涉及图像的缩放、旋转和平移。 在特征检测部分，读者将学习到如何利用OpenCV实现如SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）和HOG（方向梯度直方图）等算法，这些是图像匹配和物体检测中的关键步骤。此外，还可能包含边缘检测算法，如Canny边缘检测器，以及角点检测方法，如Harris角点检测。 对于对象识别，书中可能涵盖基于模板匹配和机器学习的方法。模板匹配用于寻找图像中与已知模板相似的部分，而机器学习则可能涉及到如支持向量机（SVM）或Adaboost等算法，用于训练分类器识别特定对象。 除此之外，书中的"recipes"可能还包括视频处理，如运动分析、背景减除以及如何从视频中提取帧。此外，它也可能介绍如何使用OpenCV进行实时的图像和视频流处理，这对于构建智能监控系统或机器人导航系统至关重要。 最后，本书会强调实际应用，鼓励读者将所学知识应用于解决实际问题，例如开发人脸识别系统、手势识别或者自动驾驶车辆的视觉感知。每个章节都以一个具体的任务为导向，逐步指导读者完成从数据预处理到结果解析的全过程。 "OpenCV 2 计算机视觉应用编程实战指南"是一本全面且实用的教程，无论你是初学者还是有经验的开发者，都能从中受益，提升在计算机视觉领域的技能。书中提供的代码示例将帮助你快速上手，并加深对OpenCV库的理解，为你的项目提供有力的支持。