精通OpenCV 2计算机视觉编程：实战食谱

"OpenCV 2 计算机视觉应用编程实战指南" OpenCV(开源计算机视觉库)是一个强大的跨平台计算机视觉库，它包含了众多用于实时计算机视觉处理的编程函数。《OpenCV 2 计算机视觉应用编程实战指南》是针对OpenCV 2版本的一本教材，由Robert Laganière编写。这本书通过超过50个实例，旨在帮助读者熟练掌握OpenCV库的使用，从而在实际项目中实现高效的应用。 在本书中，作者深入浅出地介绍了OpenCV的核心概念和关键功能，包括图像处理、特征检测、物体识别、图像分割、机器学习以及视频分析等多个方面。"Mat"结构是OpenCV 2中的核心数据结构，它代表了一个多维的、可变大小的、可以存储各种类型数据的矩阵，是处理图像和进行计算的基础。书中详细解释了如何使用Mat结构进行图像操作，如读取、显示、转换和保存等。 1. 图像处理：书中涵盖了基本的图像操作，如滤波（高斯滤波、中值滤波）、颜色空间转换（RGB到灰度、HSV等）、直方图均衡化，以及形态学操作（膨胀、腐蚀、开闭运算）等，这些都是图像预处理的关键步骤。 2. 特征检测：OpenCV提供了多种特征检测算法，如SIFT、SURF、ORB等。这些算法能帮助识别图像中的关键点和描述符，对于物体识别和图像匹配至关重要。 3. 物体识别：书中可能涉及模板匹配、Haar级联分类器或HOG（Histogram of Oriented Gradients）方法来实现人脸识别、车辆检测等目标检测任务。 4. 图像分割：图像分割是将图像划分为不同的区域，每个区域具有相似的特性。OpenCV提供了多种分割技术，如阈值分割、区域生长、水平集方法等。 5. 机器学习：OpenCV支持多种机器学习算法，如支持向量机(SVM)、决策树、随机森林等，可以用于分类、回归和聚类任务。 6. 视频分析：通过OpenCV，可以处理视频流，进行运动检测、背景减除、帧差法追踪等，为视频监控、行为分析等应用提供基础。 7. 实时应用：书中还会探讨如何结合OpenCV与用户界面库（如Qt或wxWidgets）来构建实时的图形用户界面应用，使开发的计算机视觉系统更易于交互和控制。 《OpenCV 2 计算机视觉应用编程实战指南》是一本实用的教程，适合对计算机视觉感兴趣的开发者、研究人员和学生，无论你是初学者还是有一定经验的OpenCV用户，都能从中受益。通过实践书中的示例，你可以快速提升OpenCV技能，并应用于实际项目中。