基于 Python 和 OpenCV 的机器视觉实践教程

"Practical Python and OpenCV + Case Studies by Adrian Rosebrock" 本书籍是 Adrian Rosebrock 编写的《实用 Python 和 OpenCV：案例研究》第三版。该书籍是机器视觉学习的优秀教程，包含了许多实际的例子。下面是从该书籍中提取的知识点： 1. 机器视觉基础：本书籍从机器视觉的基础知识开始，包括图像处理、特征提取、目标检测等内容。 2. Python 编程语言：书籍中使用 Python 作为编程语言，介绍了 Python 的基础语法和机器视觉应用。 3. OpenCV 库：OpenCV 是一个开源的计算机视觉库，书籍中详细介绍了 OpenCV 的使用方法和机器视觉应用。 4. 人脸检测：书籍中介绍了人脸检测的方法，包括 Haar.CascadeClassifier、Face Detection menggunakan OpenCV 等。 5. Webcam 人脸检测：书籍中还介绍了 Webcam 人脸检测的方法，包括使用 OpenCV 库捕捉视频流和检测人脸。 6. 目标跟踪：书籍中介绍了目标跟踪的方法，包括使用 Kalman 滤波器和 CamShift 算法等。 7. 眼球跟踪：书籍中介绍了眼球跟踪的方法，包括使用 OpenCV 库和 dlib 库等。 8. 手写识别：书籍中介绍了手写识别的方法，包括使用 HOG 特征和 SVM 分类器等。 9. 植物分类：书籍中介绍了植物分类的方法，包括使用 OpenCV 库和机器学习算法等。 10. 建立 Amazon.com 封面搜索引擎：书籍中介绍了建立 Amazon.com 封面搜索引擎的方法，包括使用 OpenCV 库和机器学习算法等。 11. 关键点、特征和 OpenCV 3：书籍中介绍了关键点、特征和 OpenCV 3 的关系，包括 SIFT、SURF 和 ORB 等特征检测算法。 12. 封面识别：书籍中介绍了封面识别的方法，包括使用 OpenCV 库和机器学习算法等。 本书籍是机器视觉学习的优秀教程，包含了许多实际的例子和案例研究，能够帮助读者快速掌握机器视觉的基础知识和应用方法。