OpenCV3计算机视觉Python教程语言实现(第二版)中文版百度网盘电子版百度云下载
OpenCV 3是一种先进的计算机视觉库，可以用于各种图像和视频处理操作，通过OpenCV 3 能很容易地实现一些有前景且功能先进的应用（比如：人脸识别或目标跟踪等）。理解与计算机视觉相关的算法、模型以及OpenCV 3 API背后的基本概念，有助于开发现实世界中的各种应用程序（比如：安全和监视领域的工具）。
本书将从图像处理的基本操作出发，带你开启先进计算机视觉概念的探索之旅。计算机视觉是一个快速发展的学科，在现实生活中，它的应用增长得非常快，因此写作本书的目的是为了帮助计算机视觉领域的新手和想要了解全新的OpenCV 3.0.0的计算机视觉专家。
本书的主要内容
第1章介绍如何在不同平台下安装基于Python教程的OpenCV，并给出一些常见问题的解决方法。
第2章介绍了OpenCV的I/O功能，并讨论与项目相关的概念，以及如何针对该项目进行面向对象设计。
第3章介绍一些图像变换方法，例如在图像中检测肤色、锐化图像、标记主体轮廓，以及使用线段检测器检测人行横道等。
第4章介绍如何利用深度摄像头的数据来识别前景和背景区域，这样就可以限制针对前景或背景的效果。
第5章介绍一些OpenCV的人脸检测功能和相关的数据文件，这些文件定义了跟踪目标的特定类型。
第6章介绍如何用OpenCV来检测图像特征，并利用这些特征来匹配和搜索图像。
第7章介绍目标检测和目标识别的概念，这是计算机视觉中最常见的问题之一。
第8章对目标跟踪进行深入探讨，目标跟踪是对摄像机中的图像或视频中移动的物体进行定位的过程。
第9章介绍基于OpenCV的人工神经网络，并介绍其在现实生活中的应用。
阅读前的准备工作
本书第1章会指导读者安装所有必要软件，你只需准备一台较新的计算机。另外，强烈推荐为计算机安装摄像头，但这并不是必备的。
本书的读者对象
本书针对具有一定Python教程工作经验的程序员以及想要利用OpenCV库研究计算机视觉课题的读者。本书不要求读者具有计算机视觉或OpenCV经验，但要具有编程经验。
本书体例
本书有很多用来区分不同信息的文本格式，下面给出一些这类格式的样例，并解释它们的含义。
代码块的格式如下：
为了提醒读者注意代码块中的特殊部分，会将相关行或相关项设置为粗体：
. 命令行的输入或输出的格式为：
注意：警告或重要注释以这样的形式出现。
提示：提示和技巧以这样的形式出现。
下载示例代码
读者可登录华章网站（www.hzbook.com）本书页面，下载本书示例代码。
Python教程目录:
第1章 安装OpenCV 1
第2章 处理文件、摄像头和图形用户界面 16
第3章 使用OpenCV 3处理图像 36
第4章 深度估计与分割 53
第5章 人脸检测和识别 70
第6章 图像检索以及基于图像描述符的搜索 83
第7章 目标检测与识别 106
第8章 目标跟踪 135
第9章 基于OpenCV的神经网络简介 160
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