OpenCV3编程入门

OpenCV在计算机视觉领域扮演着重要的角色。作为一个基于开源发行的跨平台计算机视觉库，OpenCV实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。本书以当前最新版本的OpenCV最常用最核心的组件模块为索引，深入浅出地介绍了OpenCV2和OpenCV3中的强大功能、性能，以及新特性。书本配套的OpenCV2和OpenCV3双版本的示例代码包中，含有总计两百多个详细注释的程序源代码与思路说明。读者可以按图索骥，按技术方向进行快速上手和深入学习。 本书要求读者具有基础的C/C++知识，适合研究计算机视觉以及相关领域的在校学生和老师、初次接触OpenCV但有一定C/C++编程基础的研究人员，以及已有过OpenCV 1.0编程经验，想快速了解并上手OpenCV2、OpenCV3编程的计算机视觉领域的专业人员。本书也适合于图像处理、计算机视觉领域的业余爱好者、开源项目爱好者做为通向新版OpenCV的参考手册之用。 本书配套的【示例程序】、【.exe可执行文件】、【书内彩图】的下载链接可通过扫描本书封底或后勒口的二维码获取。

这是一本专注于介绍OpenCV3计算机视觉库的实用书籍。书中以OpenCV3最常用最核心的组件模块为索引，深入讲解了OpenCV2和OpenCV3中的强大功能、性能，以及新特性。 书中首先介绍了OpenCV的API和工具，包括500多个C函数和C++类，这些API和工具具有跨平台的特性，可以在不同的操作系统上运行。书中还详细解释了图像处理与计算机视觉的关系，以及OpenCV绘图函数的应用，这些函数在图像处理中有着广泛的应用，可以帮助我们更好地理解和分析图像中的各种特征和信息。 书中进一步讲解了ROI区域图像叠加与混合技术，这是一种高级的图像处理技术，它允许我们选择图像的特定区域，并对这些区域进行图像叠加或混合操作。此外，书中还详细介绍了线性滤波器的种类与应用，包括方框滤波、均值滤波、高斯滤波等，以及它们在图像平滑处理中的应用。 在特征检测方面，书中讲解了角点检测的概念与重要性，以及SURF特征点检测与原理，这些算法在计算机视觉的物体识别以及3D重构中具有广泛的应用。书中还介绍了使用FLANN进行特征点匹配的方法，这是一种高效的方法，它结合了SURF算法的高性能和FLANN算法的快