使用Python与OpenCV 3进行计算机视觉实战

"Learning OpenCV 3: Computer Vision with Python 2nd" 是一本关于使用Python和OpenCV进行计算机视觉开发的书籍，旨在帮助初学者和有经验的开发者掌握OpenCV 3的新特性，实现图像处理、视频分析、对象识别等任务。 本书适合对Python编程有一定了解，并希望学习计算机视觉概念的读者。书中详细介绍了如何安装和使用OpenCV 3的Python API，以及如何进行基本的图像处理和视频分析。通过阅读本书，你将能够： 1. 安装和熟悉OpenCV 3的Python接口，理解API的基本用法。 2. 掌握图像处理技术，如颜色空间转换、滤波器应用等，以及视频分析的基础知识。 3. 学习如何在图像和视频中识别和跟踪物体，包括使用OpenCV实现人脸识别。 4. 了解机器学习概念，特别是在计算机视觉中的应用，如特征提取和分类。 5. 学习训练和使用自定义的对象分类器，实现物体检测。 6. 涉及到人工神经网络，通过OpenCV进行深度学习，例如手写数字识别的应用开发。 7. 探索实际生活中的计算机视觉应用开发，如安全监控或追踪系统。 书中的章节涵盖了从基础设置到高级应用的全过程，包括： - 第1章：设置OpenCV环境，介绍安装和配置过程。 - 第2章：处理文件、摄像头数据和图形用户界面（GUI）的创建。 - 第3章：使用OpenCV 3进行图像处理，包括图像操作和变换。 - 第4章：深度估计和图像分割，用于理解和分离图像的不同部分。 - 第5章：人脸检测与识别，利用OpenCV的人脸检测算法。 - 第6章：通过图像特征描述符进行图像检索和搜索。 - 第7章：物体检测与识别，学习如何构建和使用对象分类器。 - 第8章：对象追踪，实现对移动物体的连续跟踪。 - 第9章：介绍使用OpenCV进行神经网络初步探索。 本书采用循序渐进的方式，从理论到实践，帮助读者逐步建立计算机视觉的坚实基础，同时提供了丰富的示例代码，便于读者实践操作。通过这本书，无论是新手还是有经验的开发者，都能深入理解OpenCV 3的强大功能，并能够运用到实际项目中去。