精通OpenCV 2计算机视觉编程：实战食谱

"OpenCV 2 计算机视觉应用编程实战指南，是学习计算机视觉领域的一本实用书籍，特别适合已经对旧版OpenCV 1.0有一定了解的读者，因为本书基于更新的OpenCV 2.0库进行讲解。书中通过50多个实例教程，帮助读者掌握实时计算机视觉编程的函数库应用。" OpenCV（开源计算机视觉库）是一个功能强大的计算机视觉库，广泛应用于图像处理、机器学习和人工智能领域。OpenCV 2.0相较于之前的版本，进行了许多改进和增强，包括更好的性能优化、更多的算法支持以及更友好的API设计。这本书"OpenCV 2 Computer Vision Application Programming Cookbook"正是为了帮助开发者充分利用这些新特性。 书中涵盖了以下几个主要的知识点： 1. 基础概念与图像处理：介绍计算机视觉的基本概念，如像素操作、色彩空间转换、图像滤波和几何变换等。这些基本操作是处理和分析图像的基础。 2. 特征检测与匹配：包括SIFT、SURF、ORB等特征检测算法，以及如何在不同图像间进行特征匹配，这对于物体识别和图像拼接至关重要。 3. 对象检测与识别：探讨Haar级联分类器和HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征在行人检测、面部识别等任务中的应用。 4. 运动分析：学习如何追踪运动物体，理解光流、差分图像等方法，这对于视频分析和运动估计有重要价值。 5. 机器学习与模式识别：涵盖K-means聚类、支持向量机（SVM）等机器学习算法，用于分类和识别任务。 6. 深度学习预览：尽管OpenCV 2.0对深度学习的支持不如后续版本全面，但书中可能简要介绍了神经网络的基本原理和应用。 7. 实际应用示例：通过超过50个具体的编程实例，将理论知识转化为实践，帮助读者更好地理解和运用OpenCV解决实际问题。 8. 编程接口与库的使用：详述OpenCV库的API用法，包括C++接口和Python接口，帮助开发者快速上手。 这本书不仅适合有一定编程基础的读者，也适合希望深入计算机视觉领域的初学者。通过学习，读者不仅可以提升OpenCV技能，还能对整个计算机视觉领域有更深入的理解。同时，书中强调实践，使读者能够逐步积累经验，提高解决问题的能力。