Learning OpenCV：权威指南

"Learning OpenCV，这是一本关于OpenCV的学习教材，由Gary Bradski和Adrian Kaehler撰写，是2008年的第一版。该书由O'Reilly Media出版，适合教育、商业或销售推广使用。" OpenCV（开源计算机视觉库）是一个广泛应用于图像处理和计算机视觉领域的强大工具，它提供了各种算法和功能，用于实时的图像分析、识别以及机器学习任务。《Learning OpenCV》这本书是学习这个库的理想资源，由Gary Bradski和Adrian Kaehler两位专家合作完成，他们具有深厚的理论知识和实践经验。 在书中，作者详细介绍了OpenCV的基本概念和核心功能，包括图像的读取与显示、图像的基本操作（如滤波、色彩空间转换）、特征检测（如SIFT、SURF）、物体识别和追踪、以及如何构建复杂的计算机视觉系统。同时，书中的例子和代码示例都是用C++编写的，同时也涵盖了Python接口，适合不同编程背景的读者。 此外，书中还讲解了OpenCV库中的机器学习模块，如支持向量机（SVM）和神经网络，这些在现代计算机视觉应用中至关重要。对于希望深入研究深度学习的读者，虽然此书可能不涉及最新的深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch），但它提供的基础将有助于理解和应用这些框架。 编辑Mike Loukides和生产编辑Rachel Monaghan确保了书籍内容的准确性和易读性。封面设计和内页设计均出自专业设计师之手，使得这本教材既具有专业性又不失吸引力。 《Learning OpenCV》是入门和提升OpenCV技能的理想教材，无论你是计算机视觉新手还是有一定经验的开发者，都能从中受益。通过阅读此书，你将能够掌握OpenCV的核心功能，并有能力开发出自己的计算机视觉项目。同时，书中提及的实例和练习可以让你在实践中深化理解，从而在图像处理和计算机视觉领域建立起坚实的基础。