精通OpenCV 3：计算机视觉C++编程

"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。