"A Practical Introduction to Computer Vision with OpenCV - 一本深入浅出介绍计算机视觉和OpenCV实战的书籍,由Kenneth Dawson-Howe撰写,适用于初学者和进阶者。" 计算机视觉是一门涉及图像处理、机器学习和深度学习的多学科交叉领域,它使计算机能够理解和解释来自现实世界的视觉信息。OpenCV(开源计算机视觉库)是这个领域中广泛使用的工具,提供了一系列高效算法,支持实时的图像处理任务。 本书《A Practical Introduction to Computer Vision with OpenCV》由Kenneth Dawson-Howe编写,旨在为读者提供一个实用的计算机视觉入门指南。作者来自爱尔兰都柏林三一学院,具有丰富的教学和研究经验。通过这本书,读者可以学习到如何使用OpenCV进行图像处理、特征检测、对象识别等关键任务。 书中可能涵盖的知识点包括: 1. 图像基础:了解数字图像的基本概念,如像素、色彩模型(RGB、灰度)、图像的读取与显示,以及基本的图像操作(如缩放、旋转、裁剪)。 2. 图像处理:学习滤波器(如高斯滤波、中值滤波)的应用,用于消除噪声和平滑图像;理解直方图均衡化,增强图像对比度。 3. 特征检测:探索如边缘检测(Canny、Sobel、Prewitt算子)、角点检测(Harris角点、Shi-Tomasi角点)和关键点检测(SIFT、SURF)等方法,这些在物体识别和匹配中至关重要。 4. 图像变换:理解几何变换,如仿射变换、透视变换,以及它们在图像校正和场景分析中的应用。 5. 目标检测:学习OpenCV中的Haar级联分类器和Adaboost算法,用于人脸或其他特定对象的检测。 6. 机器学习与深度学习:虽然书名没有明确提及,但作为计算机视觉的实用指南,可能会介绍简单的分类模型(如支持向量机)以及基于深度学习的方法(如卷积神经网络CNN)。 7. 应用实例:书中可能会包含多个实际项目,如车牌识别、人脸识别、视频分析等,帮助读者将理论知识应用于实践中。 通过阅读这本书,读者不仅可以掌握OpenCV库的使用,还能对计算机视觉的原理有深入的理解,为进一步研究和开发计算机视觉项目打下坚实基础。对于想要进入这一领域的初学者,这本书是一个很好的起点。
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