OpenCV3编程入门指南

"Learning.OpenCV.3 - Adrian Kaehler & Gary Bradski - 计算机视觉C++编程与OpenCV库" 《Learning OpenCV 3》是一本专为想要学习和使用OpenCV 3的读者准备的专业书籍，由Adrian Kaehler和Gary Bradski合著。这两位作者在计算机视觉领域具有深厚的背景，他们的作品为那些寻找英文版OpenCV教程的读者提供了宝贵的学习资料，因为该书在2016年出版时，国内可能还未能找到对应的中文版本。 OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个强大的开源计算机视觉和机器学习库，支持多种编程语言，包括C++、Python等。OpenCV 3是其重要的更新版本，包含了许多新功能和性能优化，旨在帮助开发者处理图像处理、特征检测、物体识别、图像分割、视频分析等任务。 这本书详细介绍了如何利用OpenCV 3进行计算机视觉开发。内容涵盖从基础概念到高级技术，包括： 1. 图像处理基础：像素操作、颜色空间转换、滤波器应用、几何变换等。 2. 特征检测：SIFT、SURF、ORB等经典特征检测算法及其在图像匹配中的应用。 3. 目标检测：Haar级联分类器、HOG描述符以及现代深度学习方法，如YOLO、SSD。 4. 图像分割：区域生长、阈值分割、GrabCut算法等。 5. 机器学习与深度学习：使用OpenCV内置的ML模块进行分类、回归和聚类，以及如何结合TensorFlow、Caffe等框架进行深度学习模型的训练与部署。 6. 实时视频分析：摄像头操作、帧处理、运动分析等。 7. 三维视觉：立体视觉、结构光扫描、点云处理等。 8. 应用示例：包括机器人导航、自动驾驶、无人机视觉、人脸识别等领域的实际项目。 书中通过实例代码和详细解释，帮助读者掌握OpenCV 3的使用，并引导他们将所学应用于实际项目。此外，还涵盖了OpenCV的安装、调试和最佳实践，确保读者能够顺利地开始自己的计算机视觉之旅。 无论是初学者还是经验丰富的开发者，都可以从《Learning OpenCV 3》中受益。它不仅提供了全面的理论知识，还强调了实践应用，使得读者能够快速上手并深入理解OpenCV 3的强大功能。