Learning OpenCV
作者: Gary Bradski,Adrian Kaehler著;于仕琪,刘瑞祯译
出版社:清华大学出版社,2009
简介: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。.
本书由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。
本书可作为信息处理、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。
透过本书,您将置身于迅速发展的计算机视觉领域。本书由自由开源OpenCV的发起人所著,介绍了计算机视觉,并通过实例演示了如何快速生成这样的应用——能使计算机“看到”并根据由此获取的数据做出决策。
计算机视觉无处不在,安全系统、制造检验系统、医学图像分析、无人机等都可以见到它的踪影。它与Google Map和Google Earth紧密结合,它检查LCD屏幕上的像素,它确保衬衫上的每个针脚都能完全缝合。OpenCV提供了一个简易好用的计算机视觉框架和一个丰富的库,后者包含500多个可实时运行视觉代码的函数。..
透过各章提供的练习,任何一个开发人员或爱好者都可以迅速掌握如何使用这个框架。本书特色主题如下:
透彻介绍OpenCV
从摄像机获取输入
图像的变换
图像的分割和形状的匹配
模式识别,包括人脸检测
二维和三维场景中的跟踪监测
根据立体视觉进行三维重构
机器学习算法
“让机器来看”是一个富有挑战但也很有意思的目标。不管是想构建简单的视觉应用,还是复杂的视觉应用,都离不开这本入门必备参考,拿起它,开始愉快的学习之旅吧!...