精通OpenCV2计算机视觉：实战编程指南

"Opencv2 Computer Vision Application Programming" OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，由Intel公司开发，旨在提供一套高效、实时的计算机视觉功能。这本书《OpenCV2 Computer Vision Application Programming》是针对初学者的一本实用指南，尽管中文版可能较难找到，但英文版的内容清晰易懂，适合自学。 书中涵盖超过50个食谱（即实践案例），旨在帮助读者掌握OpenCV2中的编程函数，这些函数在实时计算机视觉应用中非常关键。作者Robert Laganière通过一系列逐步指导，引导读者深入理解和应用OpenCV库。 计算机视觉是一门多领域交叉学科，涉及图像处理、机器学习、模式识别等多个方面。OpenCV2作为其核心工具，包含了大量用于图像处理和分析的函数，包括图像读取、显示、基本操作（如裁剪、缩放）、颜色空间转换、滤波、特征检测（如SIFT、SURF）、物体识别、视频分析等。 书中的每个“食谱”都会解决一个特定的问题或实现一个具体的功能，例如： 1. 图像加载与显示：学习如何使用OpenCV读取和显示不同格式的图像。 2. 基本图像操作：包括图像的拷贝、翻转、平移、旋转、缩放等。 3. 颜色空间转换：从RGB到灰度、HSV等空间的转换，适用于不同的处理任务。 4. 图像滤波：低通滤波、高通滤波、中值滤波、双边滤波等，用于降噪和平滑处理。 5. 特征检测：如SIFT、SURF、ORB等，用于图像匹配和物体识别。 6. 目标检测：Haar级联分类器、HOG描述符等方法，可以检测行人、眼睛、车辆等目标。 7. 图像分割：基于阈值、区域生长、边缘检测等方法，将图像分割成多个部分。 8. 视频处理：从视频文件中读取帧，进行跟踪、运动分析等操作。 9. 实时应用：结合OpenCV的高级功能，如人脸识别、手势识别等，开发实时计算机视觉系统。 通过这些实例，读者不仅能够理解OpenCV的基本用法，还能了解到如何将这些技术应用到实际项目中。此外，虽然本书基于OpenCV2，但很多原理和方法在后续版本的OpenCV中仍然适用，对学习更新版本的OpenCV也有很大帮助。 《OpenCV2 Computer Vision Application Programming》是一本实用性极强的教程，无论你是计算机视觉领域的初学者还是有一定经验的开发者，都能从中受益，提升自己的技能水平。