OpenCV 3计算机视觉 Python语言实现(第二版)（含示例代码） 编辑推荐 OpenCV 3是一种*先进的计算机视觉库，它提供了很多图像和视频处理操作，以及一些代表计算机视觉未来发展方向的功能，如人脸识别或目标跟踪。学习计算机视觉算法、模型和OpenCV API的基本概念之后，可以开发各种现实生活中的应用程序（如安全和监控方面的应用程序）。 本书从图像处理的基本操作出发，带你开启先进计算机视觉的探索之旅。计算机视觉是一个快速发展的学科，与其相关的现实应用也呈爆炸性增长，本书的目的就是帮助计算机视觉领域的新手和想要了解全新的OpenCV 3.0.0的计算机视觉专家快速掌握基于Python的OpenCV计算机视觉开发的实用方法、技巧和*佳实践。 通过阅读本书，你将学到: 　　安装和熟练使用基于Python的OpenCV 3的API 　　掌握图像处理和视频分析的基础知识 　　在图像和视频中检测和识别目标 　　使用OpenCV检测和识别人脸 　　训练和使用自己的对象分类器 　　了解计算机视觉中的机器学习概念 　　使用OpenCV的人工神经网络来解决实际问题 　　开发现实生活中的计算机视觉应用 内容简介 OpenCV是开源、跨平台的计算机视觉库，由英特 尔公司发起并参与开发，在商业和研究领域中可以免费使用。本书介绍了如何通过Python来开发基于OpenCV 3.0的应用。作为当前非常流行的动态语言之一，Python不仅使用非常简单，而且功能强大。通过Python来学习OpenCV框架，可以让你很快理解计算机视觉的基本概念以及重要算法。 本书分8章来介绍计算机视觉的重要概念，所有的概念都融入了一些很有趣的项目。本书首先详细介绍了多个平台下基于Python的OpenCV安装，继而介绍了计算机视觉应用的基本操作，包括图像文件的读取与显示，图像处理的基本操作（比如边缘检测等），深度估计与分割，人脸检测与识别，图像的检索，目标的检测与识别，目标跟踪，神经网络的手写体识别。可以这样说，本书是一本不可多得的采用OpenCV实践计算机视觉应用的好书。

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李飞飞计算机视觉课件2017版。cs231n_2017_lecture1 - cs231n_2017_lecture16

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人工智能-计算机视觉领域的经典实验 基于Python+OpenCV，实现了图像特征点匹配、全景图像的拼接与融合

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作者 | 黄浴，奇点汽车美研中心首席科学家兼总裁 转载自知乎   AI科技大本营编辑 简单回顾的话，2006年Geoffrey Hinton的论文点燃了“这把火”，现在已经有不少人开始泼“冷水”了，主要是AI泡沫太大，而且深度学习不是包治百病的药方。 计算机视觉不是深度学习最早看到突破的领域，真正让大家大吃一惊的颠覆传统方法的应用领域是语音识别，做出来的公司是微软，而不是当时如日中天的谷歌。计算机视觉应用深度学习堪称突破的成功点是2012年ImageNet比赛，采用的模型是CNN，而不是Hinton搞的RBM和DBN之类，就是Hinton学生做出来以他命名的AlexNet。 （注：顺便提