精通OpenCV 3:计算机视觉C++编程

需积分: 2 0 下载量 35 浏览量 更新于2024-07-19 收藏 42.41MB PDF 举报
"Learning OpenCV 3" 是一本关于计算机视觉的书籍,由Adrian Kaehler和Gary Bradski合著,专注于使用C++编程语言与OpenCV 3库进行计算机视觉开发。书中详细介绍了如何利用OpenCV 3进行图像处理、特征检测、对象识别等任务。 OpenCV(开源计算机视觉库)是一个广泛使用的开源库,它提供了大量的函数和工具,旨在加速计算机视觉的研究和开发。OpenCV 3相较于早期版本,进行了很多改进和优化,包括更快的性能、更多的功能以及对深度学习的支持。 本书的内容可能涵盖了以下几个核心知识点: 1. **OpenCV基础**:介绍OpenCV库的基本结构,如何安装和配置,以及如何在C++项目中集成OpenCV。 2. **图像处理**:讲解基本的图像操作,如读取、显示、保存图像,以及颜色空间转换(如BGR到灰度或HSV),滤波操作(如高斯模糊、中值滤波)等。 3. **几何变换**:涵盖图像的平移、旋转、缩放等几何变换,以及仿射和透视变换。 4. **特征检测**:深入探讨SIFT、SURF、ORB等经典特征检测算法,用于图像匹配和物体识别。 5. **物体检测**:介绍Haar特征和HOG(Histogram of Oriented Gradients)方法,以及如何训练自定义的分类器来检测特定对象。 6. **视频处理**:讲解如何处理和分析视频流,包括帧差法运动检测、光流估计等。 7. **深度学习与OpenCV**:OpenCV 3引入了对深度学习框架的支持,如CNN(卷积神经网络)的接口,允许开发者利用预训练模型进行图像分类和目标检测。 8. **实例应用**:书中可能会包含多个实际项目案例,如人脸识别、条形码/二维码识别、全景图像拼接等,帮助读者将理论知识应用到实践中。 9. **编程实践**:提供详细的代码示例,帮助读者理解如何在C++中实现这些计算机视觉技术。 通过阅读本书,读者不仅可以掌握OpenCV 3库的使用,还能了解到计算机视觉领域的最新进展和技术。无论是初学者还是有经验的开发者,都能从中获益,提升自己的计算机视觉项目开发能力。