使用Python和OpenCV 3学习计算机视觉

资源摘要信息:"《OpenCV 3 Computer Vision with Python Cookbook》是一本专注于使用Python语言和OpenCV库进行计算机视觉应用开发的实用指南。本书采用了大量的实践案例，目的是让读者通过动手实践来掌握OpenCV库的使用方法，并理解计算机视觉的原理。书中不仅包含了基础的概念和操作，还覆盖了图像处理、特征检测、机器学习、深度学习以及对象识别等高级主题。" 知识点: 1. OpenCV库介绍：OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它由一系列C函数和少量C++类构成，提供了大量的计算机视觉和图像处理算法。 2. Python编程语言：Python是一种广泛使用的高级编程语言，以简洁易读的代码著称。在计算机视觉领域，Python因为其强大的库支持（如OpenCV、NumPy等）和丰富的数据分析库（如Pandas、Matplotlib等）而备受欢迎。 3. 图像处理基础：本书将教授如何使用OpenCV进行图像的读取、显示、保存、大小调整、旋转、裁剪等基本操作。此外，还会涉及如何应用各种滤镜来增强图像质量，例如模糊、锐化和边缘检测。 4. 特征检测与描述：特征检测是计算机视觉中的一个核心概念，涉及如何识别图像中的关键点（如角点、边缘）以及如何描述这些特征。书中将介绍SIFT、SURF、ORB等特征检测算法，并讲解如何在图像之间进行匹配。 5. 运动分析和对象跟踪：运动分析是通过跟踪视频帧中的对象来理解其运动模式的过程。本书可能会讲解光流法以及如何使用KLT算法进行特征点跟踪。 6. 机器学习在计算机视觉中的应用：机器学习是计算机视觉的重要组成部分，用于从图像中提取信息。读者将学习如何使用OpenCV中的机器学习模块进行分类、聚类和回归分析。 7. 深度学习基础：深度学习是目前计算机视觉领域最热门的研究方向之一，能够实现复杂的视觉识别任务。本书可能会介绍如何结合OpenCV和深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）进行图像分类和识别。 8. 对象识别与场景理解：本书将探讨如何使用OpenCV进行对象识别，包括人脸检测、物体检测和场景识别等。这通常涉及到预训练的模型和算法，如Haar级联分类器、HOG+SVM等。 9. 实战案例：《OpenCV 3 Computer Vision with Python Cookbook》强调实践，因此会包含大量的实战案例，以帮助读者将理论知识应用于解决实际问题。 10. 学习资源与进阶知识：除了基础和应用知识外，本书还可能为读者提供学习资源的链接，包括论坛、博客、书籍以及开源项目，以便于读者进一步扩展自己的知识和技能。 由于书名中提到的“2018”可能表明这本《Cookbook》是基于OpenCV 3的版本，因此一些最新版本的OpenCV库中可能增加的功能和改进在本书中可能不会涉及。读者在学习时也应该关注OpenCV的最新动态和版本更新，以获取最新的功能和技术。