OpenCV4应用开发：入门、进阶与工程化实践

本书包括三大部分，对应着三个层次的OpenCV开发进阶：（1）基础篇学习OpenCV基础知识，知道如何简单使用API函数；（2）进阶篇学习OpenCV核心API、达到熟练掌握可以解决常见的计算机视觉问题；（3）高级实战篇：综合运用OpenCV开发知识，解决实际问题。 第 一部分针对初级读者，介绍什么是OpenCV、如何开始写第 一行OpenCV代码，图像如何被OpenCV加载与显示、OpenCV基础API操作、Mat对象与像素操作。 第二部分针对中级读者，从图像卷积开始，认真学习OpenCV图像处理、特征提取、机器学习等核心模块相关知识点、穿插大量工程案例与代码实践、从图像卷积滤波到二值图像分析、图像特征提取、自定义对象检测、完整系统化的学习OpenCV传统图像处理的经典知识点与案例。真正做到扎实基础、构建中级水准，可以解决常见计算机视觉问题。 第三部分针对高级读者，这是本书的重点与难点，主要涉及深度神经网络运用、DNN中支持卷积神经网络模型理解与调用、人脸检测与识别、自定义对象检测、深度神经网络模型压缩与优化、模型转换与加速推理、tensorflow对象检测框架与OpenCV DNN

这是一本全面介绍OpenCV4开发的书籍，涵盖了OpenCV基础、进阶和高级实战三个部分。书中详细讲解了OpenCV的安装、配置、使用，以及如何使用OpenCV进行图像处理、计算机视觉任务。 在基础篇中，书籍介绍了OpenCV简介与安装，Mat与像素操作，色彩空间，图像直方图等基础知识。这些内容对于初学者来说非常重要，可以帮助他们理解OpenCV的工作原理，并掌握如何使用OpenCV进行图像处理。 在进阶篇中，书籍深入讲解了卷积操作，二值图像，二值分析，形态学分析，特征提取等高级主题。这些内容可以帮助读者理解和掌握OpenCV的高级特性，并学会如何使用OpenCV解决复杂的计算机视觉问题。 在高级实战篇中，书籍详细介绍了深度神经网络，YOLO 5自定义对象检测，缺陷检测，OpenVINO加速，CUDA加速等高级技术。这些内容可以帮助读者掌握如何使用OpenCV进行深度学习模型的开发和部署，以及如何使用OpenVINO和CUDA进行模型加速。 书中还包含了大量实例代码和案例分析，可以帮助读者更好地理解和应用所学知识。同时，书籍还提供了推荐阅读和作者简介，可以帮助读者进一步扩展知识