《学习OpenCV 3：Python计算机视觉编程（第2版）》完整PDF

"Learning OpenCV 3 Computer Vision with Python(2nd) 是一本关于使用Python进行计算机视觉开发的书籍，作者通过分享无水印的pdf版本，旨在帮助读者更方便地学习OpenCV 3。书中的内容涵盖了从安装OpenCV到实际应用的各种技术细节。" 本书主要讲解了如何利用OpenCV 3这一强大的计算机视觉库与Python结合进行图像处理和分析。OpenCV是一个跨平台的开源库，广泛应用于图像和视频的处理，包括人脸识别、物体识别、图像拼接等任务。第二版更新了与OpenCV 3相关的最新内容，使得读者能够跟上当前的技术发展。 在"Table of Contents"中，我们可以看到本书涵盖了以下主题： 1. 设置OpenCV：这部分详细介绍了在不同操作系统（如Windows、OSX、Ubuntu及其衍生版以及其他类Unix系统）上安装OpenCV的步骤。对于Windows用户，提供了使用二进制安装器和CMake及编译器的方法。在OSX系统中，提到了使用MacPorts和Homebrew进行安装，同时区分了使用预装包和自定义包的不同。对于Ubuntu用户，除了官方仓库的安装方式，还教授了源码编译OpenCV的方法。对于其他类Unix系统，也给出了安装建议。此外，还包括了安装贡献模块（Contrib modules）的指南，以及运行示例代码的方法。 2. 找到文档、帮助和更新：这部分可能涉及如何访问OpenCV的官方文档，获取社区支持，以及如何获取最新的更新和修复。 3. 接下来的章节可能深入到计算机视觉的基础概念，如图像处理操作、特征检测、机器学习算法在计算机视觉中的应用，以及如何利用OpenCV实现这些功能。书中可能会包含实例代码，帮助读者理解并实践这些技术。 4. 可能还会讨论深度摄像头的支持，因为第一版提到某些安装方法不支持深度摄像头，第二版可能会涵盖这方面的内容。 5. 读者反馈、错误报告（Errata）和版权问题也是书中的重要部分，鼓励读者提出问题和建议，同时提醒读者尊重知识产权，反对盗版。 这本书是学习OpenCV 3和Python计算机视觉的宝贵资源，无论你是初学者还是有一定经验的开发者，都能从中受益。通过实际操作和学习，读者将能够掌握OpenCV的核心功能，并将其应用到自己的项目中。