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OpenCV是一个跨平台计算机视觉和机器学习软件库,也是计算机视觉领域的开发人员必须掌握的技术。本书基于Python 3.8全面、系统地介绍OpenCV 4.5的使用,并配套示例源代码、开发环境与答疑服务。本书共分15章,主要内容包括计算机视觉概述、OpenCV的Python开发环境搭建、OpenCV基本操作、数组矩阵、图像处理模块、灰度变换和直方图修正、图像平滑、几何变换、图像边缘检测、图像分割、图像金字塔、图像形态学、视频处理,以及停车场车牌识别、物体识别、运动跟踪、人脸检测等案例。本书既适合计算机视觉与图像处理、人工智能算法的开发人员阅读,也适合高等院校和培训机构计算机视觉与图像处理、人工智能等相关专业的师生教学参考。
如今,计算机视觉算法的应用已经渗透到我们生活的方方面面。机器人、无人机、增强现实、虚拟现实、医学影像分析等无一不涉及计算机视觉算法。OpenCV是计算机视觉领域的一个图形与图像算法库,它由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python、Ruby、MATLAB、C#、Ch、Ruby等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。它轻量级而且高效,在学术界、工业界都得到了广泛的使用。无论是初学者还是资深研究人员,都可以在其中找到得心应手的“武器”,帮助你在研究和应用开发的道路上披荆斩棘。
近年来,在图像分割、物体识别、运动跟踪、人脸识别、目标检测、机器视觉、机器人等领域,OpenCV可谓大显身手。OpenCV内容之丰富,是目前开源视觉算法库中罕见的。每年我们都能看到不少关于OpenCV的图书,但是随着OpenCV版本的更迭,部分学习资料已经过时。本书基于Python 3.8和OpenCV 4.5版本编写,面向初学者,涵盖传统的图形图像算法与视频处理方法,并配以示例代码,内容丰富,行文通俗。
本书不仅剖析了大量OpenCV函数的调用细节,还对原理解释得清晰明了,让读者“知其然,并知其所以然”。本书介绍OpenCV 4.5中220多个函数,并给出100多个示例程序,以及车牌识别、物体识别、运动跟踪、人脸检测等案例。在介绍OpenCV4.5新技术的同时,尽量讲解其背后的原理和公式,为大家以后做专业的图像开发奠定基础。