OpenCV实战：解决现实世界计算机视觉问题

《Mastering OpenCV with Practical Computer Vision Projects》是一本由Daniel Lélis Baggio、Shervin Emami、David Millán Escrivá等人合著的专业书籍，专为IT专业人士设计，旨在通过实践项目引导读者解决计算机视觉领域中的常见问题。该书针对的是桌面和移动设备，内容涵盖了广泛的应用场景，包括但不限于： 1. 卡通肤色改变：书中提供了解如何使用OpenCV技术将现实世界的人物肤色转换为卡通效果，这对于视频处理和特效制作有实际应用价值。 2. 基于标记的增强现实 (AR)：介绍了如何在iPhone或iPad等设备上利用OpenCV实现简单的标记追踪，增强用户对虚拟内容的交互体验。 3. 少量标记增强现实：重点讲解了如何通过少量标记就能实现高效且精确的AR体验，这在资源有限或实时性能要求高的情况下尤为关键。 4. 运动结构检测与目标跟踪：通过OpenCV的功能，学习如何检测并跟踪物体的运动轨迹，这对于视频监控、游戏开发等领域非常重要。 5. 车牌识别：书中详细探讨了如何结合支持向量机(SVM)和神经网络技术来识别车牌号码，这在车辆管理、智能交通系统中有显著作用。 6. 非刚性人脸识别：不同于传统的刚性人脸检测，非刚性人脸识别允许处理人脸表情和姿势变化，增强了人脸识别的鲁棒性。 7. 3D头部姿态估计：通过主动形状模型(AAM)和姿势模板(POSIT)，本书展示了如何准确地估计人物的3D头部姿态，这对动画、虚拟现实以及游戏开发至关重要。 8. 人脸识别技术：讨论了基于主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)的两种经典方法，这些技术在身份验证和安防领域有着广泛应用。 《Mastering OpenCV with Practical Computer Vision Projects》不仅提供了理论基础，还提供了大量的实战项目案例，帮助读者掌握OpenCV工具在实际场景中的应用技巧和优化策略。同时，版权方面需要注意，未经出版商书面许可，不得复制或传播书中的内容。这本书适合想要深入理解并提升计算机视觉能力的开发者和研究人员。