OpenCV 3計算機視覺:Python語言實現(原書第2版)，OpenCV 3是一種先進的計算機視覺庫，作為一本定位為快速入門新版OpenCV標準的編程教程，如果你已經有了一些C/C++編程基礎，并對計算機視覺感興趣，那么本書正是為你準備的。
OpenCV 3計算機視覺前言
計算機視覺是一個近幾年日臻成熟的領域。隨著運算性能強勁而又實惠的計算設備的不斷問世，創建復雜的圖像應用從未像今天這般容易。OpenCV在計算機視覺領域扮演者重要的角色，它是一個基于開源發行的跨平臺計算機視覺庫，實現了圖像處理和計算機視覺方面的很多通用算法。自1999年問世以來，OpenCV已經被計算機視覺領域的學者和開發者視為首選的工具，成為了計算機視覺領域最有力的研究工具之一。
OpenCV最初由Intel的一個小組進行開發。在發布一系列的beta版本后，OpenCV 1.0正式版終于在2006年10月19日發布。
2009年10月1日，OpenCV2.0問世，它帶來了全新的C++接口，將OpenCV的能力無限放大。在2.0的時代，OpenCV增加了全新的平臺支持，包括iOS和Andriod，通過CUDA和OpenCL實現了GPU加速，為Python和java用戶提供了接口，基于Github和Buildbot構建了充滿藝術感的持續集成的系統，所以才有了被全世界的很多公司和學校所采用的穩定易用的OpenCV 2.4.x。
2014年8月21日，OpenCV3.0Alpha發布，帶來了全新的項目架構的改變，宣告計算機視覺新時代的來臨。和其他大型項目一樣，OpenCV3拋棄整體統一架構，使用內核+插件的架構形式，讓自身主體更加穩定，而附加的庫可以更加靈活多變、保持高速的發展與迭代。
本書源自CSDN上連載的一個名為“【OpenCV】入門教程“的系列博客文章，自2014年2月24日發表第一篇以來，得到了廣大OpenCV愛好者的廣泛關注與支持，累計閱讀量突破了40多萬人次。不少讀者強烈希望將這些內容集結成書，并加入更多新的內容。于是，經過半年的筆耕不輟，便有了現在你手中的這本書的誕生。
作為一本入門級的OpenCV編程教材，本書以詳細注釋的程序代碼為主線，以新版OpenCV最核心的core、highgui、improc和feature2d這四個組件的相關函數、類和數據結構為出發點，詳細講解了學習新版本OpenCV中會遇到了各種問題，并提供詳盡的實戰代碼參考。本書的寫作初衷是讓更多的使用者能熟練使用采用新版C++接口的OpenCV2或OpenCV3，了解OpenCV2和OpenCV3的諸多細節上的區別，以推動新版OpenCV在世界范圍內的普及。
OpenCV 3計算機視覺介紹
本書將從圖像處理的基本操作出發，帶你開啟先進計算機視覺概念的探索之旅。計算機視覺是一個快速發展的學科，在現實生活中，它的應用增長得非常快，因此寫作本書的目的是為了幫助計算機視覺領域的新手和想要了解全新的OpenCV 3.0.0的計算機視覺專家。
通過閱讀本書，你將學到:
安裝和熟練使用基于Python的OpenCV 3的API
掌握圖像處理和視頻分析的基礎知識
在圖像和視頻中檢測和識別目標
使用OpenCV檢測和識別人臉
訓練和使用自己的對象分類器
了解計算機視覺中的機器學習概念
使用OpenCV的人工神經網絡來解決實際問題
開發現實生活中的計算機視覺應用
OpenCV 3計算機視覺內容安排
本書分為四個部分、11個章節，內容梗概列舉如下：
第1章邂逅OpenCV：介紹OpenCV的周邊概念，分析OpenCV的基本架構。講解OpenCV3的新特性。重點講解了OpenCV的下載、安裝與配置過程。配置完成后，帶領大家正式開始領略OpenCV的魅力，接觸了四個OpenCV圖像處理小程序并學習如何使用OpenCV操作視頻和調用攝像頭。
第2章啟程前的認知準備：進行OpenCV官方例程的引導學習與賞析，講解如何編譯OpenCV的源代碼，以及對一些周邊概念的認知。
第3章HighGui圖形用戶界面初步： 對圖像的載入、顯示和輸出到文件進行詳細的分析,講解OpenCV中滑動條的創建和使用，以及如何用鼠標進行交互操作。
第4章 OpenCV數據結構與基本繪圖： 講解OpenCV中常用的數據結構以及基本繪圖操作。
第5章 core組件進階：講解core模塊的一些進階知識點，如操作圖像中的像素、圖像混合、分離顏色通道、調節圖像的對比度和亮度、進行離散傅里葉變換，以及輸入輸出XML和YAML文件。
第6章圖像處理：學習各種利用OpenCV進行圖像處理的方法。包括屬于線性濾波的方框濾波、均值濾波與高斯濾波，屬于非線性濾波的中值濾波、雙邊濾波；兩種基本形態學操作——膨脹與腐蝕；5種高級形態學濾波操作——開運算、閉運算、形態學梯度、頂帽以及黑帽；以及漫水填充算法、圖像金字塔、圖像縮放、閾值化。
第7章圖像變換：講解多種類型的圖像變換方法。包括利用OpenCV進行邊緣檢測所用到的canny算子、sobel算子，Laplace算子以及scharr濾波器；進行圖像特征提取的霍夫線變換、霍夫圓變換，重映射和仿射變換以及直方圖均衡化。
第8章圖像輪廓與圖像分割修復： 講解如何查找輪并繪制輪廓，了如何尋找到物體的凸包，使用多邊形來包圍輪廓，以及計算一個圖像的矩。還介紹了分水嶺算法和圖像修補操作的實現方法。
第9章直方圖與匹配：講解圖像直方圖相關的編程技巧，以及直方圖對比、反向投影和模板匹配技術。
第10章 角點檢測： 講解Harris角點檢測和Shi-Tomasi角點檢測，以及一種亞像素角點檢測方法。
第11章 特征檢測與匹配：使用OpenCV2講解和實現了SURF、SIFT和ORB特征檢測方法，并在FLANN特征匹配的基礎上，進一步實現了利用Homography映射來找出已知物體。
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