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学习OpenCV(中文版)
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内容简介:
计算机视觉是在图像处理的基础上发展起来的新兴学科。OpenCV是一个开源的计算机视觉库,是英特尔公司资助的两大图像处理利器之一。它为图像处理、模式识别、三维重建、物体跟踪、机器学习和线性代数提供了各种各样的算法。
本书由OpenCV发起人所写,站在一线开发人员的角度用通俗易懂的语言解释了OpenCV的缘起和计算机视觉基础结构,演示了如何用OpenCV和现有的自由代码为各种各样的机器进行编程,这些都有助于读者迅速入门并渐入佳境,兴趣盎然地深入探索计算机视觉领域。
本书可作为信息处理、计算机、机器人、人工智能、遥感图像处理、认知神经科学等有关专业的高年级学生或研究生的教学用书,也可供相关领域的研究工作者参考。
透过本书,您将置身于迅速发展的计算机视觉领域。本书由自由开源OpenCV的发起人所著,介绍了计算机视觉,并通过实例演示了如何快速生成这样的应用——能使计算机“看到”并根据由此获取的数据做出决策。
计算机视觉无处不在,安全系统、制造检验系统、医学图像分析、无人机等都可以见到它的踪影。它与Google Map和GoogleEarth紧密结合,它检查LCD屏幕上的像素,它确保衬衫上的每个针脚都能完全缝合。OpenCV提供了一个简易好用的计算机视觉框架和一个丰富的库,后者包含500多个可实时运行视觉代码的函数。
透过各章提供的练习,任何一个开发人员或爱好者都可以迅速掌握如何使用这个框架。本书特色主题如下:
透彻介绍OpenCV
从摄像机获取输入
图像的变换
图像的分割和形状的匹配
模式识别,包括人脸检测
二维和三维场景中的跟踪监测
根据立体视觉进行三维重构
机器学习算法
“让机器来看”是一个富有挑战但也很有意思的目标。不管是想构建简单的视觉应用,还是复杂的视觉应用,都离不开这本入门必备参考,拿起它,开始愉快的学习之旅吧!

作者简介:
Gary Bradski博士是斯坦福大学人工智能实验室的顾问教授,也是Willow Garage公司机器人学研究协会的资深科学家。
Adrian Kaehler博士,Applied Minds公司的资深科学家,从事机器学习、统计建模、计算机视觉和机器人学方面的研究。

目录:
出版前言
译者序
写在前面的话
前言
第1章 概述
第2章 OpenCV入门
第3章 初探OpenCV
第4章 细说HighGUI
第5章 图像处理
第6章 图像变换
第7章 直方图与匹配
第8章 轮廓
第9章 图像局部与分割
第10章 跟踪与运动
第11章 摄像机模型与标定
第12章 投影与三维视觉
第13章 机器学习
第14章 OpenCV的未来
过去与未来
发展方向
OpenCV与艺术家
后记
参考文献
索引
关于作者和译者
封面图片

作者: Gary Bradski / Adrian Kaehler
出版社: 清华大学出版社
副标题: 学习OpenCV
译者: 于仕琪 / 刘瑞祯
出版年: 2009-10-1
页数: 601
豆瓣评分:8.2
装帧: 平装
ISBN: 9787302209935

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