学习OpenCV3：C++计算机视觉实战

"Adrian Kaehler, Gary Bradski合著的《Learning OpenCV 3》是关于使用C++和OpenCV库进行计算机视觉的教程。本书深入介绍了如何利用OpenCV进行图像处理、对象检测和识别等计算机视觉任务。" 在计算机视觉领域，OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的工具，被广泛应用于图像处理、机器学习和深度学习等领域。Adrian Kaehler和Gary Bradski的《Learning OpenCV 3》详细阐述了如何利用这个库来构建高效的计算机视觉应用。 本书首先介绍了OpenCV库的基础知识，包括安装配置、基本图像操作，如读取、显示和保存图像，以及颜色空间转换。接着，深入到图像处理技术，如滤波、边缘检测（如Canny算法）和形态学操作（如腐蚀、膨胀）。 在对象检测方面，书中讲解了Haar特征和Adaboost算法如何用于人脸识别，以及HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征在行人检测中的应用。此外，还涵盖了使用OpenCV实现的机器学习方法，如SVM（支持向量机）和KNN（K最近邻算法）。 书中也探讨了更高级的话题，如特征匹配、相机标定、三维重建以及视频分析。通过这些技术，读者可以实现如SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，同时定位与建图）等复杂的应用。OpenCV还包括对深度学习的支持，如卷积神经网络（CNNs），这使得处理图像分类和目标检测等任务变得更加高效。 此外，《Learning OpenCV 3》提供了丰富的代码示例和实践项目，帮助读者将理论知识转化为实际编程技能。作者通过清晰的解释和实用的建议，引导读者逐步掌握OpenCV的核心概念和最佳实践。 这本书是针对希望用C++进行计算机视觉开发的程序员的理想指南，无论是初学者还是有一定经验的开发者，都能从中受益。通过阅读此书，你可以了解到如何利用OpenCV解决实际问题，提升计算机视觉项目的设计和实施能力。