具体描述
●1.Overview
●What Is OpenCV?
●Who Uses OpenCV?
●What Is Computer Vision?
●The Origin of OpenCV
●OpenCV Block Diagram
●Speeding Up OpenCV with IPP
●Who Owns OpenCV?
●Downloading and Installing OpenCV
●Installation
●Getting the Latest OpenCV via Git
●More OpenCV Documentation
●Supplied Documentation
●Online Documentation and the Wiki
●OpenCV Contribution Repository
●Downloading and Building Contributed Modules
●Portability
●Summary
●Exercises
●部分目录
内容简介
本书将你置身于迅速发展的计算机视觉领域。本书作者是免费开源OpenCV的发起人，这本书为你介绍了计算机视觉，例证了如何迅速建立使计算机能“看”的应用程序，以及如何基于计算机获取的数据作出决策。 (美)艾德里安·克勒(Adrian Kaehlef),(美)加里·布拉德斯基(Gary Bradski) 著 Adrian Kaehlef是一位企业家，同时也是Silicon Valley Deep Learnlng Group的创始人。其工作包括机器学习、统计建模、计算机视觉以及机器人学。他在斯坦福大学AI实验室拥有职位，另外还是DARPA Grand Challerige竞赛获胜团队Stanley的其中一员。Gary Bradski是Arraiy.ai的CTO，曾在多家创业公司就职，另外还担任斯坦福大学AI实验室计算机科学系的咨询教授。作为OpenCV库的作者，他也是一位广受尊敬的发言人以及开源社区的贡献者。
用户评价
拿到这本书，我立刻被其简洁而富有条理的章节结构所吸引。我是一名对新兴技术充满好奇的爱好者，尤其对计算机视觉在现实生活中的应用感到着迷，比如智能安防、自动驾驶、虚拟现实等等。OpenCV3作为目前最流行的计算机视觉库之一，其学习曲线虽然不算平缓，但这本书的出现，极大地降低了入门的门槛。我非常欣赏书中循序渐进的学习路径，从最基础的图像加载、显示、保存，到图像的算术和逻辑运算，再到更复杂的色彩模型转换、直方图分析，每一个环节都讲解得非常到位。我尤其关注书中关于边缘检测（如Canny算子、Sobel算子）、轮廓发现和形状分析的内容，这些都是进行图像识别和对象检测的基础。我也期待书中能够提供一些有趣的实践项目，例如人脸识别、物体计数等，通过这些小项目，我能够将学到的知识融会贯通，亲身体验计算机视觉带来的乐趣和便捷。
这本书的封面设计虽然朴实，但却散发着一种专业而沉静的气息，让人一眼就能感受到其内容的扎实。我本身对计算机视觉领域一直抱有浓厚的兴趣，但苦于缺乏系统性的入门指导，常常在网上零散地搜集资料，效率不高。当我看到这本书时，便觉得这是我一直以来在寻找的那本“宝藏”。从目录上看，它涵盖了OpenCV3的核心概念和常用功能，从基础的图像处理到进阶的特征检测、目标跟踪，再到更具挑战性的机器学习在计算机视觉中的应用，脉络清晰，层层递进，这对于我这样的初学者来说，无疑是一剂强心剂。我尤其期待书中关于图像滤波、边缘检测和特征点匹配的章节，这些都是理解后续更复杂算法的基础。同时，我也很关注书中是否提供了丰富的代码示例，因为我深知实践的重要性，只有通过动手操作，才能真正理解理论的精髓。这本书的出版，填补了我学习道路上的一个重要空白，我坚信通过对这本书的学习，我的OpenCV3技能将得到显著提升，为我日后在计算机视觉领域深入探索打下坚实的基础。
拿到这本书的第一个感觉就是“厚实”，这预示着内容的丰富和深度的挖掘。我从事软件开发工作多年，近年来也开始涉足人工智能领域，对计算机视觉表现出极大的热情。市面上关于OpenCV的书籍不在少数，但往往要么过于理论化，要么只侧重于API的罗列，缺乏对核心原理的深入剖析。这本书的到来，正好满足了我对深度学习和计算机视觉结合的需求。我特别关注书中关于模板匹配、几何变换、颜色空间转换等基础图像处理技术是如何与更高级的机器学习模型（如SVM、KNN）相结合的，也对书中关于目标检测（如Haar级联分类器、HOG+SVM）和目标跟踪（如Meanshift、Camshift）的介绍充满了期待。我知道，OpenCV3在这些方面提供了非常强大的支持，而这本书的价值就在于它能够清晰地将这些复杂的概念和技术串联起来，并配以实际的开发案例。我希望通过学习这本书，能够将理论知识转化为实际的项目应用，为我的职业发展增添新的动力。
这本书的排版风格给我留下深刻的印象，字体大小适中，行距合理，阅读起来非常舒适，即使长时间阅读也不会感到疲惫。我是一名在校大学生，正在进行一项关于图像识别的毕业设计项目，目前面临着如何高效、准确地提取图像特征的难题。在多方比较和咨询了老师的意见后，我最终选择了这本书。我了解到OpenCV3是目前计算机视觉领域应用最广泛的开源库之一，其强大的功能和灵活的扩展性正是我的项目所需要的。书中详细的原理讲解和丰富的算法介绍，让我对如何解决项目中的实际问题有了更清晰的思路。我尤其对书中关于SIFT、SURF以及ORB等特征检测算法的对比分析和应用场景的探讨感到兴奋，我相信这些内容将为我的项目提供宝贵的参考和指导。此外，我也注意到书中对不同算法的优缺点进行了深入剖析，这对于我根据项目需求选择最合适的算法至关重要。总而言之，这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的导师，在我探索计算机视觉的道路上给予我指引。
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这本书的印刷质量非常出色，纸张的触感细腻，文字和图片的清晰度都达到了专业水准。我是一位在图形图像处理领域拥有多年经验的工程师，过去一直使用OpenCV的早期版本，现在希望能够跟上技术发展的步伐，全面掌握OpenCV3的新特性和更强大的功能。我注意到这本书在许多方面都进行了更新和优化，特别是在并行计算和GPU加速方面的支持，这对于提升图像处理的效率至关重要。我非常期待书中对图像特征提取、图像分割（如分水岭算法、GrabCut）以及立体视觉（如双目视觉原理、视差计算）等高级主题的详细阐述。同时，我也对书中可能包含的关于OpenCV3与深度学习框架（如TensorFlow、Caffe）集成的介绍抱有浓厚的兴趣，因为这代表了未来计算机视觉发展的重要方向。这本书的出现，无疑为我这样一个有一定基础的学习者提供了快速而系统地掌握OpenCV3的绝佳途径。