"Learning OpenCV 3 Computer Vision with Python" 是一本关于使用Python进行计算机视觉开发的书籍,主要聚焦于OpenCV 3库的使用。
本书涵盖了从设置OpenCV环境到实现各种计算机视觉任务的详细过程。作者旨在帮助读者理解和掌握OpenCV 3的功能,以便在实际项目中应用。以下是书中的主要内容:
1. **设置OpenCV**: 书籍首先介绍了如何在不同的操作系统上安装OpenCV,包括Windows、OSX(Mac)、Ubuntu及其衍生版以及其他类Unix系统。对于每种操作系统,都提供了两种方法:使用预编译的二进制包和通过CMake自定义编译。对于深度摄像头的支持,某些方法可能不适用。
- **Windows**:讲解了使用二进制安装程序和CMake与编译器构建OpenCV的过程。
- **OSX**:介绍了使用MacPorts以及自定义包的方式,但不支持深度摄像头。
- **Ubuntu**:提供了使用Ubuntu仓库安装(不支持深度摄像头)以及从源代码编译OpenCV的步骤。
- **其他Unix-like系统**:同样包括了从源代码安装的指导,适用于不支持的系统。
2. **安装贡献模块**:书中还涵盖了安装OpenCV的贡献模块,这些模块包含了一些额外的特性和算法,对于扩展OpenCV的功能非常有用。
3. **运行样本**:作者引导读者如何运行书中提供的示例代码,以验证OpenCV安装成功并熟悉其基本用法。
4. **查找文档、帮助和更新**:书中还提到了如何找到OpenCV的官方文档、社区资源和最新更新,这对于持续学习和跟踪OpenCV的发展至关重要。
这本书适合对计算机视觉有兴趣的Python程序员,无论你是初学者还是有一定经验的开发者,都能从中学到如何利用OpenCV 3进行图像处理、对象检测、视频分析等任务。书中遵循一定的约定,如代码示例和解释,以确保读者能轻松理解。同时,作者鼓励读者反馈意见,并提供了获取技术支持和下载示例代码的途径。
"Learning OpenCV 3 Computer Vision with Python"是一本全面且实用的指南,它将帮助读者深入理解计算机视觉领域,并利用Python和OpenCV 3实现各种复杂的应用。