使用C++学习OpenCV3计算机视觉

"Learning OpenCV 3 - 计算机视觉在C++中使用OpenCV库" 本书"Learning OpenCV 3"由Adrian Kaehler和Gary Bradski撰写，是关于计算机视觉领域的经典教程，专注于使用C++编程语言与OpenCV库进行图像处理和分析。OpenCV（开源计算机视觉库）是一个广泛使用的跨平台库，它提供了丰富的函数和算法，旨在加速计算机视觉研究和应用的开发。 在书中，作者详细介绍了以下关键知识点： 1. **高斯算法**：高斯滤波是一种常用的图像平滑方法，可以消除噪声并平滑图像。在OpenCV中，可以使用`GaussianBlur`函数实现。高斯算法还涉及高斯金字塔，用于多尺度图像处理。 2. **腐蚀与膨胀**：这两种操作是形态学图像处理的基础，常用于去除噪声、连接断开的线条以及分离相邻的物体。腐蚀操作会减小物体边界，而膨胀操作则会使物体边界扩张。 3. **开运算与闭运算**：开运算（Erosion followed by Dilation）用于消除小噪声点和分离粘连的物体；闭运算（Dilation followed by Erosion）则用来填补物体内部的小孔洞和连接分离的物体部分。这两个操作在OpenCV中可以通过`morphologyEx`函数实现。 4. **图像边缘检测**：OpenCV提供了多种边缘检测算法，如Canny、Sobel和Laplacian等。这些算法通过检测图像梯度的变化来找出物体的边缘。Canny边缘检测器是一种经典的算法，它结合了高斯滤波、梯度计算和双阈值检测，既能找到清晰边缘，又能减少假响应。 5. **图像分割**：图像分割是将图像分割成多个具有不同特征的区域，是许多计算机视觉任务的基础。OpenCV提供了多种分割方法，如阈值分割（`threshold`函数）、区域生长、GrabCut算法等。阈值分割通常用于简单背景与前景分离，而复杂的分割任务可能需要使用更高级的算法。 书中还会深入探讨其他主题，如特征检测（如SIFT、SURF）、对象识别、视频处理、深度学习与OpenCV的结合等。作者通过实例代码和详细的解释，帮助读者理解如何在实际项目中应用这些概念和技术。 此外，该书适合有一定C++基础的读者，它不仅介绍理论，还提供了大量实践示例，让读者能够快速掌握OpenCV库的使用。对于想要进入计算机视觉领域的开发者或研究人员，"Learning OpenCV 3"是一本不可多得的参考资料。