OpenCV实战指南：入门与高级应用

《Practical OpenCV》是一本由OpenCV官网推荐的实践项目书籍，它专注于指导读者如何充分利用这个开源计算机视觉库，实现高效的结果。本书旨在帮助读者从基础入门到深入理解，通过一系列实战项目和案例，逐步掌握OpenCV的各种功能和技术。 在第一部分“Getting Comfortable”（初步熟悉），作者首先在第一章“Introduction to Computer Vision and OpenCV”（计算机视觉与OpenCV入门）中，为读者介绍了计算机视觉的基本概念以及OpenCV在该领域中的地位。章节内容可能包括图像的基本组成、像素、颜色空间和图像处理的基础理论。 第二章“Setting up OpenCV on Your Computer”（在你的计算机上安装OpenCV）详细讲解了如何在不同操作系统上安装和配置OpenCV，以便读者能够在本地环境中顺利运行OpenCV代码。这包括安装步骤、依赖库的管理以及常见问题的解决方法。 第三章“CV Bling - OpenCV Inbuilt Demos”（内置示例演示）通过展示OpenCV自带的演示程序，让读者直观感受OpenCV的强大功能，涉及滤波、图像变换等基础操作的实战应用。 第四章“Basic Operations on Images and GUI Windows”（图像操作与图形用户界面）则深入探讨了图像的基本操作，如读取、显示、保存，以及创建和控制用户界面元素，为后续更复杂的任务打下坚实基础。 进入第二部分“Advanced Computer Vision Problems and Coding Them in OpenCV”（高级计算机视觉问题及OpenCV编程），读者将学习更复杂的图像处理技术。第五章“Image Filtering”（图像滤波）可能会介绍各种滤波器的应用，如高斯滤波、中值滤波等，用于图像噪声去除和特征增强。 第六章“Shapes in Images”（图像中的形状）会涉及形状检测、轮廓分析和形状描述符的学习，这对于目标识别和物体分割至关重要。接着，第七章“Image Segmentation and Histograms”（图像分割与直方图）会深入讨论如何利用像素分布进行图像分割，并使用直方图来量化和比较图像特性。 第八章“Basic Machine Learning and Object Detection Based on Keypoints”（基于关键点的基本机器学习与对象检测）将结合机器学习算法，特别是SIFT或SURF等关键点检测方法，教授如何实现简单的对象识别和追踪。 第九章“Affine and Perspective Transformations and Their Applications to Image Panoramas”（仿射和透视变换及其在全景图像中的应用）会讲解图像变换技术，这些在全景拼接、校准和增强现实中起着关键作用。 最后一章“Embedded Computer Vision: Running OpenCV Programs on the Raspberry Pi”（嵌入式计算机视觉：在Raspberry Pi上运行OpenCV程序）展示了如何在小型硬件平台上运用OpenCV，适合想要探索物联网和嵌入式视觉应用的读者。 《Practical OpenCV》不仅提供理论知识，更注重实践经验，是学习和提升计算机视觉技能的理想指南。无论是初学者还是经验丰富的开发人员，都能在本书中找到适合自己的学习路径和实战项目。