图像处理与计算机视觉实践——基于OpenCV和Python

“图像处理”和“计算机视觉”课程是人工智能专业的必修课，是计算机、智能科学、电子信息、软件工程等专业的选修课。 OpenCV 是一个开源的计算机视觉库，高效地实现了大量图像处理和计算机视觉算法。本书基于成熟的 OpenCV 库，采用 Python 语言，通过大量的实际应用案例，介绍图像处理和计算机视觉算法。书中的案例以最近几年的最新科研进展为主，如人脸识别、目标跟踪、二维码识别、手势识别等。读者通过这些实用案例可以快速透彻理解算法理论，同时提高将理论应用于实践的能力。 本书提供配套的源码，方便读者学习实践。本书可作为“图像处理”和“计算机视觉”课程的教材，适合图像处理领域的师生、从业人员、OpenCV 初学者参考，也适合有一定 Python 语言基础的读者进阶学习。

这是一本详细且实用的计算机视觉实践指南，它以OpenCV和Python为工具，详细介绍了图像处理和计算机视觉的基本概念、方法和应用。书中涵盖了图像滤波、特征提取与匹配、单应性变换等核心知识点，并通过大量的实际应用案例，帮助读者快速透彻理解算法理论，同时提高将理论应用于实践的能力。 本书以OpenCV库为基础，介绍了图像的基本操作、图像的几何变换、图像滤波、边缘检测、特征提取与匹配、人脸识别应用、目标跟踪应用、文本识别应用、条形码与二维码识别应用、基于计算机视觉的机械臂应用以及手势识别应用等内容。这些内容涵盖了计算机视觉的各个方面，从基本的图像处理技术到高级的计算机视觉算法，从理论到实践，为读者提供了全面的计算机视觉知识体系。 书中不仅详细介绍了图像处理与计算机视觉课程介绍，还深入讲解了OpenCV库的介绍，包括其起源、功能、授权、开发团队、使用和应用等方面。此外，书中还详细阐述了图像几何变换的基本概念，包括缩放、翻转、旋转和平移等操作，以及图像滤波的基本原理，如均值滤波、高斯滤波、中值滤波和双边滤波等。 在介绍SIFT特征提取和特征匹配的方法与应用时，书中通过实际案例，展示了如何