OpenCV 4计算机视觉 Python语言实现(原书第3版)_作者[加] 约瑟夫·豪斯（Joseph Howse）[爱尔兰] 乔·米尼奇诺（Joe Minichino） 译者刘冰高博.pdf

随时、随地、随心阅读 当当云阅读 版权信息 COPYRIGHT INFORMATION 书名：OpenCV 4计算机视觉:Python语言实现(原书第3版) 作者：(加)约瑟夫·豪斯(Joseph Howse);(爱尔兰)乔·米尼奇诺(Joe Minichino) 排版：skip 出版社：机械工业出版社 出版时间：2021-08-01 ISBN：9787111689485 本书由北京华章图文信息有限公司授权北京当当科文电子商务有限公司制作与发 行。 — · 版权所有 侵权必究 · — 关于本书 计算机视觉是一门发展迅速的科学，涵盖了多种应用和技术。这 本书不但适用于计算机视觉的初学者，也适用于计算机视觉相关领域 的专家。通过学习本书，你将能够利用Open CV 4和Python 3构建应用 程序，将理论应用于实践。 首先，你将了解OpenCV 4 ，以及如何基于P ython 3在各种平台上 安装OpenCV 4。然后，你将学 习如何执行读取、写入、操纵，以及显 示静态图像、视频和摄像头回传信号等基本操作。你还将学习图像处 理、视频分析、深度估计和分割，并通过构建G UI应用程序获得实践 经验。接下来，你将处理两类常见问题——人脸检测和人脸识别，还 将学习物体分类和机器学习的概念，这将使你能够创建和使用物体检 测器及分类器，甚至跟踪电影或摄像头回传信号中的物体。稍后，你 将学习3D跟踪和增强现实的技能。最后，你将学习人工神经网络和深 度神经网络，学习如何开发手写数字识别以及对人的性别和年龄进行 分类的应用程序。 学习本书之后，你将拥有完成实际计算机视觉项目所需要的技 能。 通过阅读本书，你将能够： 安装并熟悉O penCV 4的Python 3绑定。 理解图像处理和视频分析的基础知识。 利用深度相机来区分前景和背景区域。 检测和识别物体，并跟踪物体在视频中的运动。 训练和使用自己的模型匹配图像以及分类物体。 检测和识别人脸，并对性别和年龄进行分类。 构建增强现实应用程序来跟踪3D 图像。 使用机器学习模型，包括支持向量机、人工神经网络和深度神经 网络。 译者序 计算机视觉是利用计算机模拟人类视觉，利用镜头和计算机代替 人眼，使计算机拥有人类视觉的能力，对图像和视频中的目标进行分 割、分类、识别、跟踪、判别、决策等。计算机视觉是一门1)G@e 科，涉及的领域包括计算机科学（图形、算法、理论、系统、体系结 构）、数学（机器学习、信息检索）、工程学（机器人、语音、自然 语言处理、图像处理）、物理学（光学）、生物学（神经科学）和心 理学（认知科学）等。计算机视觉的目标是对环境的表达和理解，核 心问题是研