书籍介绍
这不是一本适合从头读到尾的入门书，而是一部值得摆在桌边随时查检的参考手册。它由OpenCV发起人撰写，立足一线开发者视角，系统梳理了计算机视觉的基础结构与核心算法，从图像、视频、cv::Mat数据类型的处理，到轮廓提取、机器学习等应用，覆盖面广、内容扎实。书中最值得玩味的是作者对鉴别式与产生式算法取舍的坦诚讨论，折射出实用主义的工程立场。不过读者反馈也提醒：作为中文版，其翻译质量争议较大，部分章节译错较多，理论部分略显晦涩。因此更推荐结合英文原版或官方文档对照阅读。它适合已有一定基础、需要系统工具书支撑实践的开发者和研究者，而非零基础的新手。
作者简介
Gary Bradski博士是斯坦福大学人工智能实验室的顾问教授，也是Willow Garage公司机器人学研究协会的资深科学家。
Adrian Kaehler博士，Applied Minds公司的资深科学家，从事机器学习、统计建模、计算机视觉和机器人学方面的研究。
AI导读
核心看点
- 由OpenCV发起人撰写，深入解析库起源与架构
- 涵盖图像处理、模式识别、物体跟踪等核心算法
- 提供丰富编程示例，帮助读者快速上手实践
读者共识
- 内容全面详实，对OpenCV函数覆盖广泛且深入
- 相比其他教程，更侧重算法原理与底层架构解析
- 翻译错误较多，严重影响阅读体验，需谨慎选择
精彩摘录
- "Computer vision has a rich future ahead, and it seems likely to be one of the key enabling technologies for the 21st century. Likewise, OpenCV seems likely to be (at least in part) one of the key enabling technologies for computer vision. Endless opportunities for creativity and profound contributio"
- "OpenCV倾向于支持鉴别式算法，而不倾向于产生式算法。虽然这两者的区别不是非常清晰，但是鉴别式模型在根据给定的数据做出预测上有优势，而产生式模型则是在为你提供更强大的数据表达或者有条件地生成新数据时有优势。"
- "These sequences are sequences of points; more precisely, they are contours—the actual topic of this chapter. The key thing to remember about contours is that they are just a special case of sequences."
- "writing efficient code is often very difficult to do in a modular way"
目录
用户评论
很不错的opencv工具书，比起官方文档还差点，来自魏慎墨要转行的机械硕士的评论。
用C++写的。一本不错的工具书。
工具书，不如网络上的官方文档。
工具书，凡涉及到理论解释的部分写的过于晦涩
粗制滥造。。。还不如这个网上的翻译：http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/tutorials.html
避坑警告！我只看了18和19章，翻译错乱的地方实在太多，真真地不如读原著。我真有退钱的冲动。这两星是给原著的，翻译出版零分。译者和出版社都有责任，既然达不到出版的水平，就不要出版嘛，不要一副收割的嘴脸，实在太丑。
大概浏览了一遍，一本手册，已经有电脑支架了所以暂时不会拿来垫电脑…希望有时间多翻翻，更多的还是要看opencv源码啊
垫显示器挺好用
更像是工具书，过了一遍，大概知道有哪些功能，需要做复杂图像处理，回头还得再查阅相关章节。
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