书籍摘要

《Learning OpenCV 3 Application Development》是一本面向初学者的计算机视觉应用开发书籍，由Samyak Datta撰写，Packt Publishing于2016年12月出版。本书旨在指导读者如何使用OpenCV 3和C++构建、创建和部署计算机视觉应用，内容涵盖了从基础图像处理到高级机器学习算法的多个方面。

书籍内容概述

第1章：基础构建

• 数字图像基础：介绍像素、像素强度、颜色深度和颜色空间等基本概念。
• Mat类：OpenCV中用于存储图像的核心数据结构，详细讲解了其初始化、内存管理和多通道图像处理方法。
• 图像遍历与增强：通过Mat对象的遍历实现图像的逐像素处理，并介绍了线性变换（如负片变换）和对数变换等图像增强技术。

第2章：图像滤波

• 邻域操作：讲解如何基于像素邻域进行图像处理。
• 滤波器应用：包括均值滤波、高斯滤波等，讨论了滤波器的实现和对图像噪声的处理。
• Vignetting效果：通过高斯滤波实现图像的渐变暗角效果。

第3章：图像阈值化

• 二值图像：介绍二值图像的概念及其在计算机视觉中的重要性。
• 简单阈值化与自适应阈值化：讨论了固定阈值和自适应阈值的实现方法及其在图像分割中的应用。
• 形态学操作：包括腐蚀和膨胀，用于改善二值图像的质量。

第4章：图像直方图

• 直方图基础：讲解直方图的概念及其在图像分析中的作用。
• OpenCV中的直方图计算与绘制：通过代码示例展示如何使用OpenCV计算和绘制灰度直方图和彩色直方图。
• 多维直方图：讨论了多维直方图的概念及其在图像表示中的应用。

第5章：图像导数与边缘检测

• 图像导数：介绍图像导数的计算方法及其在边缘检测中的应用。
• Sobel和Canny边缘检测器：详细讲解了这两种流行的边缘检测算法的原理和OpenCV实现。
• 拉普拉斯算子：介绍拉普拉斯算子在边缘检测和图像模糊度检测中的应用。

第6章：OpenCV中的人脸检测

• 图像分类系统：简要介绍图像分类的基本框架。
• Viola-Jones人脸检测框架：讲解基于Haar特征和AdaBoost学习的人脸检测算法及其在OpenCV中的实现。
• 人脸对齐与预处理：介绍人脸对齐的概念及其在人脸分析中的重要性。

第7章：仿射变换与人脸对齐

• 仿射变换基础：介绍仿射变换的概念及其在图像处理中的应用。
• 人脸对齐流程：详细讲解了人脸对齐的完整流程，包括图像旋转、缩放和裁剪。
• 代码实现：通过代码示例展示如何使用OpenCV实现人脸对齐。

第8章：OpenCV中的特征描述符

• 局部二进制模式（LBP）：介绍LBP特征的计算方法及其在图像识别中的应用。
• 特征向量的构建：讲解如何将图像转换为特征向量，以便用于机器学习算法。

第9章：OpenCV中的机器学习

• 机器学习基础：介绍监督学习和无监督学习的基本概念。
• k-最近邻（kNN）和SVM分类器：详细讲解这两种分类器的原理和OpenCV实现。
• 模型评估与优化：讨论模型评估指标、交叉验证和过拟合问题。

适用人群

本书适合具有C++基础但无计算机视觉或机器学习经验的程序员。通过详细的步骤和代码示例，读者可以逐步掌握OpenCV的使用方法，并开发出实用的计算机视觉应用。

特色与优势

• 实践性强：通过具体的项目和代码示例，帮助读者快速上手。
• 内容全面：涵盖了从基础图像处理到高级机器学习的多个方面。
• 易于理解：以简单易懂的方式讲解复杂的概念，适合初学者学习。

总之，《Learning OpenCV 3 Application Development》是一本适合初学者的实用教程，能够帮助读者快速掌握OpenCV的使用方法，并在计算机视觉领域迈出坚实的第一步。