(Learning opencv 2nd Early Release)高清无水印pdf电子版

《Learning OpenCV 2nd Early Release》是一本介绍OpenCV（开源计算机视觉库）的权威性书籍。本书从理论和实践两方面深入讲解了OpenCV的基本概念、算法、技术和应用，

适合计算机视觉和机器学习领域的初学者和高级开发者使用。

该书的内容主要包括以下部分：

第1章：介绍OpenCV的基本概念和发展历程，以及如何安装和使用OpenCV。

第2章：讲解图像的基本概念和图像处理的基本方法，包括灰度转换、平滑、边缘检测等。

第3章：介绍图像的变换和几何变换，包括旋转、缩放、平移、仿射变换等。

第4章：介绍特征提取和描述符，包括SIFT、SURF、ORB等。

第5章：介绍机器学习和分类器，包括支持向量机、决策树、神经网络等。

第6章：讲解目标检测和跟踪，包括Haar分类器、HOG特征、卡尔曼滤波等。

第7章：介绍三维视觉和立体匹配，包括立体几何、立体视觉算法等。

第8章：介绍计算机视觉中的光流分析，包括Lucas-Kanade算法、金字塔光流等。

第9章：讲解基于深度学习的计算机视觉技术，包括CNN、RNN、YOLO等。

本书使用简单易懂的语言，配有大量的图像和实例，可以帮助读者理解复杂的理论和算法，同时也有助于读者快速上手实际应用。

此外，本书还介绍了一些开源项目和工具，可以帮助读者更好地学习和使用OpenCV。

本书的作者Gary Bradski和Adrian Kaehler都是OpenCV的创始人和核心开发人员，他们在本书中详细讲解了OpenCV的各种用法和技术，包括基本概念、图像处理方法、特征提取和描述符、机器学习、

目标检测和跟踪、三维视觉和立体匹配、光流分析以及深度学习等。

其中，第4章到第9章是本书的重点，涵盖了OpenCV的许多高级应用技术。比如，第4章介绍了图像的特征提取和描述符，包括SIFT、SURF、ORB等，

这些技术对于图像匹配、物体识别和目标跟踪等应用非常重要。第5章介绍了机器学习和分类器，这些技术可以用于图像分类、人脸识别、手写数字识别等。第6章则讲解了目标检测和跟踪，

介绍了Haar分类器、HOG特征和卡尔曼滤波等技术。第7章涵盖了三维视觉和立体匹配，包括立体几何、立体视觉算法等，这些技术可以用于建立三维模型、虚拟现实和机器人视觉等领域。

第8章则介绍了计算机视觉中的光流分析，包括Lucas-Kanade算法、金字塔光流等，这些技术可以用于视频分析、运动检测等。第9章则是最近几年出现的基于深度学习的计算机视觉技术，

包括CNN、RNN、YOLO等，这些技术在人脸识别、图像分类、目标检测等领域得到了广泛应用。

本书是一本非常好的OpenCV入门教程，可以帮助读者快速入门和掌握OpenCV的核心知识和技术，同时也可以帮助高级开发者深入了解OpenCV的各种高级应用技术。

本书内容全面、系统，适合计算机视觉、机器学习、人工智能等领域的从业人员、学生和研究者使用。

下面是小编精心整理的《Learning opencv 2nd Early Release》pdf电子版截图，快跟着学起来吧：