Practical Python与OpenCV 2nd Edition：图像处理与计算机视觉入门

"Practical Python and OpenCV, 2nd Edition 是一本面向初学者的、以实例驱动的方式介绍图像处理和计算机视觉的指南。作者Adrian Rosebrock博士旨在通过这本书帮助读者掌握Python编程和OpenCV库的应用。本书强调实践，适合对图像处理感兴趣的读者。" 在这本《实用Python与OpenCV（第二版）》中，作者Adrian Rosebrock首先介绍了Python语言以及在计算机视觉领域中必不可少的包和库。Python是这本书的基础，而OpenCV则是实现图像处理和计算机视觉功能的关键工具。 Python和所需的包： 1. NumPy和SciPy：这两个库是科学计算的核心，提供高效的数据操作和分析。NumPy提供了多维数组对象，SciPy则包含了用于信号处理、图像处理和优化等功能。 - Windows：在Windows上安装这两个库通常需要通过Anaconda或pip来完成。 - OSX：可以使用Homebrew或pip进行安装。 - Linux：可以使用包管理器如apt-get或yum进行安装。 2. Matplotlib：这是一个用于创建静态、动态和交互式可视化的库，对于数据可视化至关重要。 - 所有平台：安装Matplotlib的方法通常是通过pip命令。 3. OpenCV：这是一个强大的开源计算机视觉库，支持图像和视频的读取、处理和分析。 - Linux和OSX：可以通过包管理器安装，如apt-get或brew。 - Windows：可以通过预编译的二进制文件或者Anaconda来安装。 4. Mahotas：这是一套专门针对计算机视觉的Python库，提供了一些图像处理函数。 - 所有平台：安装Mahotas同样可以通过pip。 5. scikit-learn：这个库用于机器学习，虽然不是直接用于图像处理，但在特征提取和模型训练时可能用到。 - 所有平台：使用pip安装。 6. scikit-image：它提供了一整套图像处理算法，包括几何变换、色彩空间操作、噪声去除等。 - 所有平台：同样通过pip安装。 书中还提醒读者，如果没有购买此书，应该考虑支持作者，购买正版。此外，如果你已经安装了所有必要的软件，可以直接跳过安装部分开始学习。 接下来的章节，作者会深入讲解如何加载、显示和保存图像，以及图像的基本概念，如像素和坐标系统，这些都是理解图像处理的基础。书中的内容逐步深入，涵盖了图像的读取、显示、保存等基本操作，以及像素的定义和图像坐标系的工作原理，为读者构建了扎实的图像处理基础。后续章节将涉及更多的图像处理和计算机视觉技术，如图像变换、特征检测、物体识别等，帮助读者掌握实际应用中的技能。