学习OpenCV（中文版），ISBN：9787302209935，作者：（美）布拉德斯基（Bradski，G.），（美）克勒（Kaehler，A.） 著，于仕琪，刘瑞祯 译

学习OpenCV（中文版），ISBN：9787302209935，作者：（美）布拉德斯基（Bradski，G.），（美）克勒（Kaehler，A.） 著，于仕琪，刘瑞祯 译

计算机视觉是在图像处理的基础上发展起来的新兴学科。OpenCV是一个开源的计算机视觉库，是英特尔公司资助的两大图像处理利器之一。它为图像处理、模式识别、三维重建、物体跟踪、机器学习和线性代数提供了各种各样的算法。《学习OpenCV 3(中文版)》由OpenCV发起人所写，站在一线开发人员的角度用通俗易懂的语言解释了OpenCV的缘起和计算机视觉基础结构，演示了如何用OpenCV和现有的自由代码为各种各样的机器进行编程，这些都有助于读者迅速入门并渐入佳境，兴趣盎然地深入探索计算机视觉领域。《学习OpenCV 3(中文版)》可作为信息处理、计算机、机器人、人工智能、遥感图像处理、认知神经科学等有关专业的高年级学生或研究生的教学用书，也可供相关领域的研究工作者参考。

开源软件开发作为一种开发模式，社区互动是必不可少的组成部分。我们和OpenCV社区的互动，最早可以追溯到2010年。彼时OpenCV已经在业内流行了，但来自国内的贡献很少。最初，我们也经历了彷徨和不安，担心代码会不被接受。经过一些尝试后，我们逐渐与社区、OpenCV项目的维护者Vadim先生建立了良好的合作关系。待后来Intel收购了Itseez公司之后，大家成为同事，合作就变得更多了。本书的各位作者作为参与OpenCV项目的开发者，贡献了重要算法的优化和实现。他们希望通过本书，分享自己的成长经历，携手国内开源社区的程序员和工程师一起参与OpenCV项目的开发。

本书主要面向OpenCV领域的研究与开发人员，采用原理结合实战的方式，介绍OpenCV 4的机器学习算法模块与深度神经网络模块中的核心算法原理与C++编程实战。全书共10章， 第1~3章，介绍OpenCV 4的基础知识、基本图像操作和机器学习基础知识；第4~8章，介绍K-means、KNN、决策树、随机森林、Boosting算法和支持向量机等机器学习算法与编程实战；第9~10章，介绍神经网络与深度神经网络的基本原理与编程实战，并提供了不同深度学习模型的部署示例代码。

本书主要面向OpenCV领域的研究与开发人员，采用原理结合实战的方式，介绍OpenCV 4的机器学习算法模块与深度神经网络模块中的核心算法原理与C++编程实战。全书共10章， 第1~3章，介绍OpenCV 4的基础知识、基本图像操作和机器学习基础知识；第4~8章，介绍K-means、KNN、决策树、随机森林、Boosting算法和支持向量机等机器学习算法与编程实战；第9~10章，介绍神经网络与深度神经网络的基本原理与编程实战，并提供了不同深度学习模型的部署示例代码。

Description Learning OpenCV puts you right in the middle of the rapidly expanding field of computer vision. Written by the creators of OpenCV, the widely used free open-source library, this book introduces you to computer vision and demonstrates how you can quickly build applications that enable computers to "see" and make decisions based on the data. With this book, any develo...(展开全部)

Description Learning OpenCV puts you right in the middle of the rapidly expanding field of computer vision. Written by the creators of OpenCV, the widely used free open-source library, this book introduces you to computer vision and demonstrates how you can quickly build applications that enable computers to "see" and make decisions based on the data. With this book, any develo...(展开全部)

If you are a software developer with a basic understanding of Computer Vision and image processing and want to develop interesting Computer Vision applications with Open CV, this is the book for you. Knowledge of C++ is required.

本书利用Windows系统下的Anaconda搭建环境，并基于OpenCV框架和Python语言，详细阐述了智能化图像处理的实现方法。本书共12章，主要内容包括智能图像处理入门、Python基础、图像处理基础、图像几何变换、图像直方图处理、图像平滑滤波处理、图像阈值处理、图像形态学处理、图像分割处理、图像梯度及边缘检测、图像轮廓检测与拟合、人脸识别实现等，最后结合具体案例，使用Python语言和OpenCV库函数阐述图像处理技术。