学习OpenCV3（中文版）pdf百度网盘下载地址?
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。《学习OpenCV 3(中文版)》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。《学习OpenCV 3(中文版)》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。
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:
第1章 概述 1
第2章 OpenCV初探 19
第3章 了解OpenCV的数据类型 37
第4章 图像和大型数组类型 63
第5章 矩阵操作 87
第6章 绘图和注释 139
第7章 OpenCV中的函数子 151
第8章 图像、视频与数据文件 163
第9章 跨平台和Windows系统 187
第10章 滤波与卷积 225
第11章 常见的图像变换 267
第12章 图像分析 297
第13章 直方图和模板 329
第14章 轮廓 359
第15章 背景提取 391
第16章 关键点和描述子 433
第17章 跟踪 511
第18章 相机模型与标定 553
第19章 投影与三维视觉 599
第20章 机器学习基础 665
第21章 StatModel：OpenCV中的基准学习模型 689
第22章 目标检测 753
第23章 OpenCV的未来 783
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