OpenCV与Python实战教程：学习计算机视觉算法

资源摘要信息:"OpenCV-3-x-with-Python-By-Example:由Packt发布" 本书以OpenCV 3.x为教学主线，并结合Python编程语言，旨在引导读者通过实际案例学习如何构建计算机视觉应用程序。本书由Packt出版，属于第二版，提供了从基础到高级的全面指导，包含了完成书中项目所必需的所有支持文件，确保读者能够跟随本书的指导进行实践操作。 计算机视觉是现代技术中的一个重要领域，它涉及到利用算法和数据来理解和解析视觉信息。而Python是一种广泛使用的高级编程语言，其简洁的语法和丰富的库支持使其成为学习和应用计算机视觉的热门选择。OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，提供了大量的计算机视觉算法和函数，这些在Python中通过相应的绑定（bindings）可以方便地使用。 本书的内容涵盖了以下知识点： 1. 图像处理基础：通过Python应用OpenCV进行图像的读取、显示和基本处理，如像素操作、颜色空间转换、图像滤波等。 2. 几何变换：学习如何应用仿射变换和投影变换到图像上，以实现旋转、缩放、剪切等效果。 3. 对象识别：通过特征检测和描述学习如何在图像中识别和定位对象。 4. 3D重建与立体成像：探索如何从二维图像中提取三维信息，以及立体视觉的基本原理和应用。 5. 相机校准：了解如何使用OpenCV进行相机校准，从而获得精确的三维测量。 6. 机器学习：通过人工神经网络等算法，学习如何使计算机视觉应用具备学习和预测的能力。 7. 神经网络与深度学习：结合当前深度学习在计算机视觉领域的应用，介绍一些深度学习的基础知识和OpenCV在该领域的支持。 本书的目标读者可能包括但不限于以下人群： - 对计算机视觉感兴趣并希望通过Python学习OpenCV的初学者； - 已有编程背景，希望将计算机视觉技术应用于自己项目的开发者； - 正在寻求计算机视觉知识和技术提升的学术研究人员或学生。 读者需要具备基础的Python编程技能，并了解一些计算机视觉的基本概念。书中将通过大量的实践示例，从易到难逐步引导读者掌握使用OpenCV和Python开发计算机视觉应用的技术。最终，读者将能够将这些知识应用到实际项目中，创建出功能强大的视觉系统。 本资源的文件列表“OpenCV-3-x-with-Python-By-Example-master”暗示了包含代码示例、教程和可能的其他文档，这些资源紧密围绕着本书的内容，为读者提供了一套完整的参考和实践材料。