🎨《图像处理与计算机视觉实践》：OpenCV和Python带你探索视觉艺术的边界！
学习笔记
在数字化时代，图像处理与计算机视觉技术正变得越来越重要。📘《图像处理与计算机视觉实践——基于OpenCV和Python》这本书，是你的图像处理与视觉探索宝典，帮助你利用OpenCV和Python的强大功能，解锁视觉艺术的无限可能。
一、内容概览 📘
《图像处理与计算机视觉实践——基于OpenCV和Python》是一本专为图像处理和计算机视觉领域的初学者及中级开发者编写的实用指南。它从图像处理的基础知识讲起，逐步深入到计算机视觉的核心算法和实战应用。
二、重点内容 🎯
- 图像处理基础：介绍了图像的基本概念，包括像素操作、颜色空间转换等。
- OpenCV库应用：深入讲解了OpenCV库的功能和图像处理技术。
- 图像特征提取：探讨了如何使用Python进行图像特征提取，包括边缘检测和特征点匹配。
- 图像转换与滤波：介绍了图像的几何变换和滤波技术，如旋转、缩放和滤波。
- 计算机视觉高级应用：讲解了计算机视觉中的高级技术，如目标检测、人脸识别等。
- 实战案例分析：通过一系列实战案例，如图像编辑、视频分析等，展示了图像处理与计算机视觉的应用。
三、金句分享 💬
- "图像处理，是数字世界的视觉艺术。"
- "OpenCV库，图像处理的瑞士军刀。"
- "特征提取，是计算机视觉的火眼金睛。"
- "图像转换，让图像适应不同的视觉需求。"
- "滤波技术，去除噪声，保留精华。"
- "实战案例，是检验学习成果的试金石。"
四、读后体会 📚
读完《图像处理与计算机视觉实践——基于OpenCV和Python》这本书，我对图像处理和计算机视觉有了更加全面和深入的理解。以下是我个人的一些读后感受：
- 理论与实践的结合：书中的实战案例让我对如何将理论知识应用到实际问题中有了更深的理解。
- 技术深度：对OpenCV和Python的深入讲解，提升了我的技术深度。
- 算法的实用性：学习到的图像处理和计算机视觉算法，可以直接应用到项目中。
- 创新思维的启发：书中的案例分析启发了我如何用图像技术解决实际问题。
- 持续学习的动力：这本书激发了我继续探索图像处理和计算机视觉领域的热情。
五、编程面试题 🤓
- 面试题一：如何使用OpenCV实现图像的实时人脸识别？
- 答题思路：介绍人脸识别的基本流程，包括人脸检测、特征提取和分类器训练，然后展示如何使用OpenCV实现这些步骤。
- 面试题二：在图像处理中，如何实现老照片的修复和增强？
- 答题思路：讨论老照片修复的常见问题，如噪声、划痕等，然后介绍如何使用图像滤波和图像增强技术来修复和增强老照片。
六、同类书籍介绍 📚
- 《OpenCV 4 with Python Blueprints》：
- 这本书提供了OpenCV 4和Python的实战案例，适合希望通过项目学习图像处理的读者。
- 《Learning OpenCV 3 Computer Vision with Python》：
- 专注于OpenCV 3的计算机视觉技术，这本书适合对计算机视觉有深入研究兴趣的读者。
- 《Python计算机视觉编程》：
- 结合了Python编程和计算机视觉，这本书适合想要提高图像处理技能的读者。
书籍信息
书名: 图像处理与计算机视觉实践——基于OpenCV和Python（异步图书出品）
作者: 吴佳
出版社: 人民邮电出版社
出品方: 异步图书
出版年: 2023-10-1
页数: 160
定价: 49.90元
装帧: 平装
ISBN: 9787115624543
内容简介
这是一本OpenCV中国团队出品的实践教材，面向本科院校“计算机视觉”实践课。
◎编辑推荐：
1.以前沿的算法应用为主，不再花篇幅介绍一些过时的算法。
2.软件采用开源计算机视觉库OpenCV，通用性高，有利学生就业。
3.编程语言采用Python，易于编写和调试，学生可以专注在知识点上面，避免耗费太多时间在配置开发环境和调试程序上。
◎内容简介：
“图像处理”和“计算机视觉”课程是人工智能专业的必修课，是计算机、智能科学、电子信息、软件工程等专业的选修课。
OpenCV 是一个开源的计算机视觉库，高效地实现了大量图像处理和计算机视觉算法。本书基于成熟的 OpenCV 库，采用 Python 语言，通过大量的实际应用案例，介绍图像处理和计算机视觉算法。书中的案例以最近几年的最新科研进展为主，如人脸识别、目标跟踪、二维码识别、手势识别等。读者通过这些实用案例可以快速透彻理解算法理论，同时提高将理论应用于实践的能力。
本书提供配套的源码，方便读者学习实践。本书可作为“图像处理”和“计算机视觉”课程的教材，适合图像处理领域的师生、从业人员、OpenCV 初学者参考，也适合有一定 Python 语言基础的读者进阶学习。
作者简介
吴佳
南方科技大学计算机科学与工程系科研教学助理，具有多年的图像处理和计算机视觉工作经验，熟悉OpenCV开发和应用。
于仕琪
南方科技大学计算机科学与工程系副教授，主要研究方向为计算机视觉，有近20年OpenCV社区参与经历，现为OpenCV Foundation的理事。
