掌握OpenCV：实用计算机视觉项目指南
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cod/code 项目介绍
《Mastering OpenCV with Practical Computer Vision Projects》是一本由Packt Publishing出版的书籍，旨在通过一系列实际项目帮助读者深入掌握OpenCV库的使用。本书不仅提供了完整的源代码，还涵盖了从基础到高级的多个计算机视觉应用场景。无论你是计算机视觉领域的初学者，还是希望进一步提升技能的开发者，这本书都能为你提供宝贵的知识和实践经验。
项目技术分析
本书的源代码托管在GitHub上，支持OpenCV 2.4.2到2.4.11版本，但不支持OpenCV 3.0。项目使用CMake进行构建，确保跨平台和跨编译器的兼容性。每个章节对应一个独立的项目，涵盖了从Android卡通化应用到基于Kinect的流体墙开发等多个领域。
技术栈
- OpenCV: 作为核心库，提供了图像处理和计算机视觉的基本功能。
- CMake: 用于项目的构建和配置，支持多种操作系统和编译器。
- OpenGL: 在某些项目中用于图形渲染。
- PCL (Point Cloud Library): 用于结构从运动（Structure from Motion）项目。
- SSBA (Sparse Bundle Adjustment): 用于优化3D重建。
编程语言
- C/C++: 主要编程语言，适用于高性能的图像处理和计算机视觉任务。
- Objective-C: 用于iOS应用开发。
- Java: 用于Android应用开发。
项目及技术应用场景
本书的每个章节都针对不同的应用场景，展示了OpenCV在实际项目中的强大功能：
- 卡通化与皮肤变色（Android）: 通过摄像头实时处理图像，将人脸卡通化或改变肤色。
- 基于标记的增强现实（iOS）: 在iPhone或iPad上实现基于标记的增强现实应用。
- 无标记增强现实: 实现无需标记的增强现实技术，适用于更自然的用户体验。
- 结构从运动: 通过多视图几何技术重建3D场景。
- 车牌识别: 使用支持向量机（SVM）和神经网络进行车牌识别。
- 非刚性人脸跟踪: 实现对人脸的非刚性变形跟踪。
- 3D头部姿态估计: 使用AAM和POSIT算法估计头部的3D姿态。
- 人脸识别: 使用Eigenfaces或Fisherfaces算法进行人脸识别。
- 流体墙开发（Kinect）: 利用Kinect深度传感器开发互动流体墙。
项目特点
- 实战导向: 每个项目都基于实际应用场景，帮助读者在实践中学习和掌握OpenCV。
- 跨平台支持: 使用CMake进行构建，确保项目在Windows、Linux和Mac OS上的兼容性。
- 多样化技术栈: 结合了OpenCV、OpenGL、PCL等多种技术，展示了计算机视觉的广泛应用。
- 丰富的源代码: 提供了完整的源代码，方便读者学习和修改。
- 详细的文档: 每个项目都附有README文件，详细说明了项目的构建和运行步骤。
无论你是计算机视觉的爱好者，还是专业的开发者，这本书和项目源代码都能为你提供丰富的知识和实践经验。立即访问GitHub仓库，开始你的OpenCV之旅吧！