精通OpenCV与Python：实现高级计算机视觉项目

"OpenCV与Python实战蓝图：利用OpenCV和Python设计并开发高级计算机视觉项目" 本书旨在帮助已经具备OpenCV基础知识的中级用户通过实际项目进一步提升在Python中使用OpenCV开发高级计算机视觉应用的能力。书中每个项目都提供了一个详细的步骤指南，以帮助读者创建计算机视觉应用程序。 读者群体包括熟悉OpenCV概念和Python库的开发者，要求具有基本的Python编程知识。 通过阅读本书，你将学习到以下内容： 1. 使用不同的滤镜和图像处理技术（如蒙版和燃烧）生成实时视觉效果，增强图像表现力。 2. 实时识别手部手势，基于微软Kinect传感器的输出进行手形分析。 3. 学习特征提取和特征匹配技术，用于跟踪感兴趣的目标物体。 4. 通过2D相机运动和常见的相机重投影技术重建3D真实场景。 5. 通过寻找和聚焦图像的重要区域来追踪视觉显著物体。 6. 利用级联分类器检测人脸，并使用多层感知机（MLPs）识别人脸的情绪表情。 7. 使用多类支持向量机（SVMs）实现路标识别。 8. 深化OpenCV 2技能，并学习如何利用OpenCV 3的新特性。 书中的项目涵盖了从基础的图像处理到复杂的机器学习和计算机视觉技术，包括： - 第1章：滤镜的乐趣，介绍如何使用OpenCV的各种滤镜实现图像特效。 - 第2章：使用Kinect深度传感器的手势识别，教你如何利用传感器数据解析和分析手部动作。 - 第3章：通过特征匹配和透视变换找到物体，讲解如何追踪目标并进行空间定位。 - 第4章：结构光重建3D场景，介绍如何从多个视图重建现实世界的三维模型。 - 第5章：追踪视觉显著物体，学习如何自动聚焦图像的关键部分。 - 第6章：学习识别交通标志，应用多类SVM进行分类任务。 - 第7章：识别人脸情绪，使用深度学习模型进行情感识别。 本书采用实践导向的风格，每个章节都包含独立的实战项目，通过实例教学重要的计算机视觉概念，如图像处理和机器学习。这种动手实践的方式有助于读者将理论知识转化为实际应用能力。 完成本书的学习后，你将成为一个精通OpenCV的专家，能够开发自己的高级计算机视觉应用。