《学习OpenCV 4》这本pdf书籍是由肖铃编著，使用 Python 语言，以 OpenCV 源码结构中的模块为章节，系统地介绍了 OpenCV 在图像处理和计算机视觉领域的应用。
第 1 章主要介绍 OpenCV 的源码，以及开发环境的搭建和使用源码方式的编译技巧；第 2～14 章主要介绍 OpenCV 的各个模块，包括模块导读，以及模块中重点算法使用案例的讲解，并在章节的最后提供了相应的进阶知识。
以 OpenCV 源码结构的方式讲解，一方面可以让读者深入了解 OpenCV 软件及相应的源码， 另一方面可以加深读者对软件的透彻理解。初学者可以参考本书前 6 章系统地学习图像处理应用，特别是第 4 章和第 5 章，因为经典的图像处理算法基本上都封装在 imgproc 模块中；对于其他特殊需求，可以参考对应章节，如与特征点相关的知识可以参考第 10 章，与机器学习和深度学习相关的知识可以分别参考第 13 章和第 14 章。
不仅适合图像处理和计算机视觉领域的读者阅读，还适合高校师生、专业技术人员、图像处理爱好者、深度学习计算机视觉领域爱好者参考使用。
作者简介:
肖铃，硕士，现任职于南方海洋科学与工程广东省实验室。2016年毕业于中国科学技术大学与中国科学院合肥物质科学研究院安徽光机所大气光学研究中心，曾就职于中兴通讯股份有限公司和珠海金山办公软件有限公司，长期从事图像处理、深度学习计算机视觉算法，以及基于TensorFlow Lite的AI模型部署研究。
目录:
第 1 章 OpenCV 快速入门 1
第 2 章 图像读/写模块 imgcodecs 33
第 3 章 核心库模块 core 48
第 4 章 图像处理模块 imgproc（一） 103
第 5 章 图像处理模块 imgproc（二） 166
第 6 章 可视化模块 highgui 217
第 7 章 视频处理模块 videoio 240
第 8 章 视频分析模块 video 261
第 9 章 照片处理模块 photo 284
第 10 章 2D 特征模块 features2d 308
第 11 章 相机标定与三维重建模块 calib3d 342
第 12 章 传统目标检测模块 objdetect 374
第 13 章 机器学习模块 ml 392
第 14 章 深度学习模块 dnn 420
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