书籍摘要

《OpenCV 4计算机视觉：Python语言实现（原书第3版）》是一本系统介绍计算机视觉技术及其在Python环境下实现的权威教材，由约瑟夫·豪斯（Joseph Howse）和乔·米尼奇诺（Joe Minichino）合著，于2021年出版。本书不仅适合计算机视觉的初学者，也适合相关领域的专家，旨在帮助读者掌握基于OpenCV 4和Python 3构建应用程序的技能。

内容概述

本书共10章，内容涵盖从基础到高级的计算机视觉技术。

第1章

介绍了OpenCV 4的安装和配置，帮助读者搭建开发环境。

第2章至第4章

深入讲解了OpenCV的基本功能，包括图像和视频的读取、处理、显示，以及深度图像的分割和处理。

第5章和第6章

聚焦于人脸检测、识别和图像描述符的应用，展示了如何利用OpenCV实现物体检测和图像检索。

第7章至第9章

进一步探讨了物体检测、跟踪和增强现实技术，结合机器学习和深度学习方法，实现了复杂的视觉任务。

第10章

专注于人工神经网络和深度神经网络的实现，通过实例展示了如何使用OpenCV进行手写数字识别和性别年龄分类等应用。

特色与亮点

本书的最大特色是结合了理论与实践，提供了大量基于Python的代码示例和项目实践。作者通过详细的步骤说明和代码注释，帮助读者快速掌握OpenCV的核心功能。书中还涵盖了多种图像处理和机器学习算法，如Haar级联分类器、SIFT、SURF、HOG描述符、支持向量机（SVM）以及卡尔曼滤波器等，使读者能够应对各种复杂的视觉任务。

此外，本书还提供了丰富的扩展资源，包括示例代码、图像数据集和GitHub仓库链接，方便读者进行学习和实验。通过这些资源，读者可以更好地理解和应用书中的知识。

适用人群

本书适合以下几类读者：

• 计算机视觉初学者，希望通过Python快速入门并掌握基本技能。
• 有一定编程基础，希望在计算机视觉领域进行项目开发的开发者。
• 想要深入了解OpenCV 4和Python 3结合应用的高级用户。
• 对机器学习和深度学习在计算机视觉中的应用感兴趣的科研人员和学生。

总结

《OpenCV 4计算机视觉：Python语言实现（原书第3版）》是一本全面、实用且易于上手的教材。它不仅涵盖了计算机视觉的基础知识，还深入探讨了高级应用，结合了丰富的实践案例和代码示例。通过阅读本书，读者可以获得从理论到实践的完整学习体验，为从事计算机视觉相关工作或研究打下坚实的基础。