精通OpenCV 2计算机视觉编程:实战食谱
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更新于2024-07-26
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"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。
2012-04-30 上传
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