本书基于面向Python的OpenCV（OpenCVforPython），介绍了图像处理的方方面面。本书以OpenCV官方文档的知识脉络为主线，并对细节进行补充和说明。书中不仅介绍了OpenCV函数的使用方法，还介绍了函数实现的算法原理。在介绍OpenCV函数的使用方法时，提供了大量的程序示例。而且在介绍函数对图像的处理前，往往先展示函数对数值、数组的处理，方便读者从数值的角度观察和理解函数的处理过程和结果。在介绍具体的算法原理时，本书尽量使用通俗易懂的语言和贴近生活的示例来说明问题，避免使用过多复杂抽象的公式。本书适合计算机视觉领域的初学者阅读，包括在校学生、教师、专业技术人员、图像处理爱好者。

本书基于面向Python的OpenCV（OpenCVforPython），介绍了图像处理的方方面面。本书以OpenCV官方文档的知识脉络为主线，并对细节进行补充和说明。书中不仅介绍了OpenCV函数的使用方法，还介绍了函数实现的算法原理。在介绍OpenCV函数的使用方法时，提供了大量的程序示例。而且在介绍函数对图像的处理前，往往先展示函数对数值、数组的处理，方便读者从数值的角度观察和理解函数的处理过程和结果。在介绍具体的算法原理时，本书尽量使用通俗易懂的语言和贴近生活的示例来说明问题，避免使用过多复杂抽象的公式。本书适合计算机视觉领域的初学者阅读，包括在校学生、教师、专业技术人员、图像处理爱好者。

本书以实战项目为主线，系统介绍了Python在自动化办公、图像处理、控制各种传感器、搭建网络等工作中的实际应用案例，能够让初学者快速入门Python系列知识。 全书共分为18章，第一篇为Python基础（第1章~第3章），详细介绍了Python的基础知识；第二篇为自动化办公（第4章~第6章），介绍了Word、Excel、PPT、txt、csv、JSON、图像、声频、视频等各种文件的自动化操作；第三篇为PyQt5编程（第7章~第10章），介绍了用designer可视化设计程序图形界面的知识；第四篇为OpenCV图像处理（第11章~第15章），介绍了OpenCV如何处理图像的基础知识；第五篇为树莓派与传感器（第16章），介绍了Python如何控制各种传感器；第六篇为Flask搭建网站与Python进阶（第17章~第18章），介绍了Flask搭建网站的基础知识、文字识别、人脸识别、语音识别等开源项目及提升自己的学习线路图。

Python是一种被广泛用于网站开发、数据处理和机器学习等领域的高级编程语言，同时也是一种学习门槛较低的高级编程语言。本书是Python语言的入门读物，旨在引导初学者能够在轻松的环境中，掌握Python的基础知识，包括基本对象类型、函数、类、模块以及数据存储方式。

本书共12 章，主要内容包括OpenCV 4 基础知识，OpenCV 的模块架构，图像存储容器，图像的读取与显示，视频加载与摄像头调用，图像变换，图像金字塔，图像直方图的绘制，图像的模板匹配，图像卷积，图像的边缘检测，腐蚀与膨胀，形状检测，图像分割，特征点检测与匹配，单目和双目视觉，光流法目标跟踪，以及OpenCV 在机器学习方面的应用等。 本书面向的读者是计算机视觉与图像处理等相关专业的高校师生、企业内转行计算机视觉与图像处理的工作人员、已有图像处理基础并想了解OpenCV 4 新特性的人员。

OpenCV作为一个应用广泛的开源计算机视觉库，正在受到越来越多的关注。目前OpenCV的各类教程基本上以Python和C++为主，基于Java的OpenCV书籍则少之又少，本书旨在弥补这一空白。 本书共13章，前4章是基础部分，包括OpenCV概述和安装配置、数字图像基础及图像基础操作等内容；第5到11章则包括了图像的几何变换、图像平滑、形态学操作、直方图、边缘检测与轮廓、霍夫变换、特征点检测和匹配等进阶内容；第12~13章属于提高内容，主要介绍机器学习和视频跟踪技术。 本书以通俗易懂的语言，图文并茂的讲解力图使初学者能够快速高效入门。本书面向的读者是包括高校学生在内的各类初学者、研究计算机视觉的业余爱好者及需要快速上手的专业人员。

OpenCV在计算机视觉领域扮演着重要的角色。作为一个基于开源发行的跨平台计算机视觉库，OpenCV实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。本书以当前最新版本的OpenCV最常用最核心的组件模块为索引，深入浅出地介绍了OpenCV2和OpenCV3中的强大功能、性能，以及新特性。书本配套的OpenCV2和OpenCV3双版本的示例代码包中，含有总计两百多个详细注释的程序源代码与思路说明。读者可以按图索骥，按技术方向进行快速上手和深入学习。 本书要求读者具有基础的C/C++知识，适合研究计算机视觉以及相关领域的在校学生和老师、初次接触OpenCV但有一定C/C++编程基础的研究人员，以及已有过OpenCV 1.0编程经验，想快速了解并上手OpenCV2、OpenCV3编程的计算机视觉领域的专业人员。本书也适合于图像处理、计算机视觉领域的业余爱好者、开源项目爱好者做为通向新版OpenCV的参考手册之用。 本书配套的【示例程序】、【.exe可执行文件】、【书内彩图】的下载链接可通过扫描本书封底或后勒口的二维码获取。

OpenCV在计算机视觉领域扮演着重要的角色。作为一个基于开源发行的跨平台计算机视觉库，OpenCV实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。本书以当前最新版本的OpenCV最常用最核心的组件模块为索引，深入浅出地介绍了OpenCV2和OpenCV3中的强大功能、性能，以及新特性。书本配套的OpenCV2和OpenCV3双版本的示例代码包中，含有总计两百多个详细注释的程序源代码与思路说明。读者可以按图索骥，按技术方向进行快速上手和深入学习。 本书要求读者具有基础的C/C++知识，适合研究计算机视觉以及相关领域的在校学生和老师、初次接触OpenCV但有一定C/C++编程基础的研究人员，以及已有过OpenCV 1.0编程经验，想快速了解并上手OpenCV2、OpenCV3编程的计算机视觉领域的专业人员。本书也适合于图像处理、计算机视觉领域的业余爱好者、开源项目爱好者做为通向新版OpenCV的参考手册之用。 本书配套的【示例程序】、【.exe可执行文件】、【书内彩图】的下载链接可通过扫描本书封底或后勒口的二维码获取。

This learning path is for someone who has a working knowledge of Python and wants to try out OpenCV. This Learning Path will take you from a beginner to an expert in computer vision applications using OpenCV. OpenCV’s application are humongous and this Learning Path is the best resource to get yourself acquainted thoroughly with OpenCV.