《Mastering opencv with Practical computer Vision Projects》高清无水印pdf电子版

本书是一本关于OpenCV的实用教程，通过介绍一些实际的计算机视觉项目来帮助读者深入了解和掌握OpenCV的应用。本书共分为16章，每一章都介绍了一个不同的计算机视觉项目，包括图像处理、目标检测、人脸识别、三维视觉、深度学习等领域。

第1章到第3章介绍了OpenCV的基本概念和使用方法，包括图像的读取、显示、保存等基本操作，以及常用的图像处理技术，如图像平滑、边缘检测、形态学处理等。第4章到第7章介绍了图像处理和分割技术，包括图像分割、图像去噪、背景减除等。第8章到第10章介绍了目标检测和识别技术，包括Haar特征、HOG特征、SIFT和SURF等特征提取方法，以及分类器的训练和使用。第11章到第12章介绍了人脸识别技术，包括人脸检测、人脸识别、人脸跟踪等技术。第13章到第15章介绍了三维视觉技术，包括立体视觉、三维重建、相机标定等技术。最后一章介绍了深度学习技术在计算机视觉中的应用，

包括CNN、RNN、YOLO等算法。

除了介绍各种计算机视觉技术，本书还提供了大量的实例代码和项目演示，读者可以通过实际的项目应用来深入理解和掌握OpenCV的使用方法和技术。例如，在第7章的项目中，

作者介绍了如何使用OpenCV进行车牌识别，在第11章的项目中，作者介绍了如何使用OpenCV进行人脸识别，这些项目不仅能够帮助读者学习OpenCV的技术，还可以帮助读者将技术应用到实际的项目中。

具体来说，本书的主要内容如下：

第1章介绍了OpenCV的基本概念和使用方法，包括图像的读取、显示、保存等基本操作，以及常用的图像处理技术，如图像平滑、边缘检测、形态学处理等。

第2章介绍了OpenCV中的图像变换和几何变换技术，包括仿射变换、透视变换、图像旋转、缩放等。

第3章介绍了OpenCV中的特征检测和匹配技术，包括SIFT、SURF、ORB等特征提取方法，以及基于特征匹配的图像对齐和拼接技术。

第4章到第6章介绍了图像处理和分割技术，包括图像分割、图像去噪、背景减除等。其中，第4章介绍了基于分水岭算法的图像分割技术，第5章介绍了基于K均值算法的图像分割技术，

第6章介绍了基于带通滤波器的背景减除技术。

第7章到第10章介绍了目标检测和识别技术，包括Haar特征、HOG特征、SIFT和SURF等特征提取方法，以及分类器的训练和使用。其中，第7章介绍了基于Haar特征的人脸检测技术，

第8章介绍了基于HOG特征的行人检测技术，第9章介绍了基于SIFT和SURF特征的物体识别技术，第10章介绍了基于卷积神经网络的图像分类技术。

第11章到第12章介绍了人脸识别技术，包括人脸检测、人脸识别、人脸跟踪等技术。其中，第11章介绍了基于Haar特征的人脸检测技术，第12章介绍了基于局部二值模式的人脸识别技术。

第13章到第15章介绍了三维视觉技术，包括立体视觉、三维重建、相机标定等技术。其中，第13章介绍了基于SGBM算法的立体视觉技术，第14章介绍了基于SfM算法的三维重建技术，

第15章介绍了相机标定技术和相机姿态估计技术。

本书是一本非常实用的OpenCV教程，通过介绍各种实际的计算机视觉项目，帮助读者深入了解和掌握OpenCV的应用。本书内容全面、实用，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《Mastering opencv with Practical computer Vision Projects》pdf电子版截图，快跟着学起来吧：