本书首先介绍OpenCV 4以及如何基于Python 3在各种平台上安装OpenCV 4。下来，你将学习如何执行读取、写、操纵，以及显示静态图像、视频和摄像机回馈等基本操作。你还将学习图像处理、视频分析、深度估计和分割，并通过构建一个简单的GUI应用程序获得实践经验。下来，你将处理两类常见问题：人脸检测和人脸识别。你还将学习物体分类和机器学习的概念，这将使你能够创建和使用物体检测器和分类器，甚至跟踪电影或摄像机回馈中的物体。稍后，你将学习3D跟踪和增强现实。本书末尾，你将学习人工神经网络和深度神经网络，学习如何发手写数字识别以及对人的性别和年龄分类的应用程序。<br/>【推荐语】<br/>计算机视觉是一门发展迅速的科学，涵盖了多种应用和技术。这本书不但适用于计算机视觉的初学者，也适用于计算机视觉相关领域的专家。通过学习本书，你将能够利用OpenCV 4和Python 3构建应用程序，将理论应用于实践。 首先，你将了解OpenCV 4，以及如何基于Python 3在各种平台上安装OpenCV 4。然后，你将学习如何执行读取、写、操纵，以及显示静态图像、视频和摄像头回传信号等基本操作，还将学习图像处理、视频分析、深度估计和分割，并通过构建GUI应用程序获得实践经验。下来，你将处理两类常见问题——人脸检测和人脸识别，还将学习物体分类和机器学习的概念，这将使你能够创建和使用物体检测器及分类器，甚至跟踪电影或摄像头回传信号中的物体。稍后，你将学习3D跟踪和增强现实的技能。*后，你将学习人工神经网络和深度神经网络，学习如何发手写数字识别以及对人的性别和年龄行分类的应用程序。 学习本书之后，你将拥有完成实际计算机视觉项目所需要的技能。 通过阅读本书，你将能够： ?安装并熟悉OpenCV 4的Python 3绑定。 ?理解图像处理和视频分析的基础知识。 ?利用深度相机来区分前景和背景区域。 ?检测和识别物体，并跟踪物体在视频中的运动。 ?训练和使用自己的模型匹配图像以及分类物体。 ?检测和识别人脸，并对性别和年龄行分类。 ?构建增强现实应用程序来跟踪3D图像。 ?使用机器学习模型，包括支持向量机、人工神经网络和深度神经网络。<br/>
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