A practical introduction to the world of machine learning and image processing using
OpenCV and Python 使用OpenCV和Python对机器学习和图像处理世界的实用介绍
机器学习不再仅仅是一个流行语，它就在我们身边：从保护您的电子邮件到自动标记图片中的朋友，到预测您喜欢的电影。计算机视觉是当今最令人兴奋的机器学习应用领域之一，深度学习驱动创新系统，如自动驾驶汽车和谷歌的DeepMind。
OpenCV位于这些主题的交叉点，为经典以及最先进的计算机视觉和机器学习算法提供了一个全面的开源库。结合Python Anaconda，您可以访问您可能要求的所有开源计算库。
OpenCV的机器学习首先向您介绍统计学习的基本概念，例如分类和回归。一旦涵盖了所有基础知识，您将开始探索各种算法，如决策树，支持向量机和贝叶斯网络，并学习如何将它们与其他OpenCV功能相结合。随着本书的进展，您的机器学习技能也将如此，直到您准备好接受当今最热门的话题：深度学习。
在本书的最后，您将准备好通过构建现有的源代码或从头开发自己的算法来解决您自己的机器学习问题！
https://github.com/mbeyeler/opencv-machine-learning 400左右
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计算机视觉是在图像处理的基础上发展起来的新兴学科。OpenCV是一个开源的计算机视觉库，是英特尔公司资助的两大图像处理利器之一。它为图像处理、模式识别、三维重建、物体跟踪、机器学习和线性代数提供了各种各样的算法。
《学习OpenCV 3(中文版)》由OpenCV发起人所写，站在一线开发人员的角度用通俗易懂的语言解释了OpenCV的缘起和计算机视觉基础结构，演示了如何用OpenCV和现有的自由代码为各种各样的机器进行编程，这些都有助于读者迅速入门并渐入佳境，兴趣盎然地深入探索计算机视觉领域。
《学习OpenCV 3(中文版)》可作为信息处理、计算机、机器人、人工智能、遥感图像处理、认知神经科学等有关专业的高年级学生或研究生的教学用书，也可供相关领域的研究工作者参考。
https://github.com/oreillymedia/Learning-OpenCV-3_examples 500左右
Make the most of OpenCV and Python to build applications for object recognition and augmented reality 充分利用OpenCV和Python来构建对象识别和增强现实的应用程序
计算机视觉在现代技术中随处可见。 OpenCV for Python使我们能够实时运行计算机视觉算法。随着强大机器的出现，我们拥有更多处理能力。使用这项技术，我们可以将计算机视觉应用程序无缝集成到云中。本书着重于OpenCV 3.x和Python 3.6，将指导您轻松构建出色的计算机视觉应用程序。
我们首先使用简单的过滤和几何变换来操纵图像。然后我们讨论仿射和投影转换，看看我们如何使用它们对照片应用很酷的高级操作，例如调整它们的大小，同时保持内容完整或平滑地删除不需要的元素。然后，我们将使用先进的机器学习技术（如人工神经网络）来介绍对象跟踪，身体部位识别和对象识别等技术。还包括3D重建和增强现实技术。本书借助示例介绍了流行的OpenCV库。
本书是一本实用的教程，涵盖了不同层面的各种示例，教您OpenCV的不同功能及其实际实现。到本书结束时，您将掌握使用OpenCV和Python开发真实计算机视觉应用程序的技能。
https://github.com/PacktPublishing/OpenCV-3-x-with-Python-By-Example 50左右
OpenCV 3是一个用于计算机视觉，机器学习和图像处理的本地跨平台库。 OpenCV方便的高级API隐藏了非常强大的内部设计，旨在提高计算效率，可以利用多核和GPU处理。本书将通过提供一些可用于改进应用程序的配方，帮助您解决日益严峻的计算机视觉问题。
在本书中，您将学习如何通过操纵像素和使用直方图分析图像来处理图像。然后，我们将向您展示如何应用图像过滤器来增强图像内容并利用图像几何图形来传递图像场景的不同视图。我们将探索实现相机校准和执行多视图分析的技术。
稍后，您将致力于从图像重建3D场景，将低级像素信息转换为高级概念，以用于对象检测和识别等应用。您还将了解如何处理文件或摄像机中的视频以及如何检测和跟踪移动的对象。最后，您将了解深度学习和神经网络的最新方法。
在本书的最后，您将能够在OpenCV中应用您的技能，在各个领域创建计算机视觉应用程序。
https://github.com/PacktPublishing/OpenCV-3-Computer-Vision-with-Python-Cookbook 50左右
Build visually appealing, multithreaded, cross-platform computer vision applications 构建视觉上吸引人的，多线程，跨平台的计算机视觉应用程序
开发人员长期以来一直使用OpenCV库来开发计算机视觉应用程序。但是，他们现在需要一种更有效的工具来完成工作并以更好，更现代的方式完成工作。 Qt是目前可用于此任务的主要框架之一。
本书将教您如何使用OpenCV 3和Qt5的组合开发应用程序，以及如何创建跨平台的计算机视觉应用程序。我们将首先介绍Qt，它的IDE和它的SDK。接下来，您将学习如何使用OpenCV API集成这两个工具，并了解如何配置Qt以使用OpenCV。您将在本书中继续构建完整的计算机视觉应用程序。
稍后，您将使用Qt小部件技术创建令人惊叹的UI应用程序，在这些技术中，您将以有效的方式处理图像。在本书的最后，您将学习如何将OpenCV Mat转换为Qt QImage。您还将了解如何有效地处理图像以过滤图像，转换图像，检测或跟踪对象以及分析视频。您将更好地开发OpenCV应用程序。
https://github.com/PacktPublishing/Computer-Vision-with-OpenCV-3-and-Qt5 100左右
随着我们越来越有能力处理各种数据，我们越来越依赖视觉输入，以及我们可以用自动驾驶汽车，人脸识别，甚至增强现实应用和游戏做些什么。 这完全由计算机视觉提供支持。
本书将帮助您直接创建功能强大且独特的计算机视觉应用程序。 每章都围绕一个中心项目构建，深入探讨OpenCV的一个重要方面，如面部识别，图像目标跟踪，制作增强现实应用，3D可视化框架和机器学习。 您将学习如何使AI能够记住并使用神经网络来帮助您的应用程序学习。
在本书的最后，您将使用本书中的项目创建各种工作原型，并将精通OpenCV3的新功能。
https://github.com/PacktPublishing/Mastering-OpenCV3-Second-Edition 50左右
快速获取常见Java图像处理问题的解决方案，学习最佳实践，并了解OpenCV为图像处理提供的所有功能。 您将使用JVM图像包装器，以便通过管道运行图像转换并获得即时视觉反馈非常容易。 本书大量使用Gorilla环境，可以在浏览器中直接执行代码，图像转换结果也可以直接在浏览器中显示。
Java图像处理配方包括更先进的图像处理技术的配方，例如图像平滑，卡通，草图绘制和母版蒙版，以仅将更改应用于图像的某些部分。 您将看到OpenCV功能如何为边缘检测和形状查找等问题提供即时解决方案。 最后，本书包含处理网络摄像头和各种视频流的实用方法，为您提供现成的代码，用于进行实时视频分析。
https://github.com/Apress/java-image-processing-recipes <10
Solutions for Media Artists and Creative Coders 媒体艺术家和创意编码器的解决方案
华人写得书。
将处理语言应用于计算机视觉中涉及的任务 - 诸如边缘和角落检测，视频中帧之间的运动识别，对象的识别，特征点的匹配以及用于跟踪目的的不同帧中的形状等任务等。您将通过创意效果，几何变换，多个图像的混合等操纵图像。提供了示例。
使用OpenCV进行图像和计算机视觉的专业处理是一个循序渐进的培训工具，它以线性顺序指导您完成一系列工作示例。每章都以基本演示开始，包括在您自己的系统上重新创建它的代码。然后是一个创造性的挑战，通过它来吸引和发展对章节主题的掌握。该书还包括有关视觉艺术，交互设计和行业最佳实践的提示和技巧。
本书适用于任何艺术和其他视觉应用的开发人员，例如增强现实和数字效果，需要操纵图像，以及识别和操纵这些图像中的对象。本书专门针对那些使用艺术领域常见的Processing语言的人，以及Java程序员，因为Processing易于集成到Java编程环境中。
https://github.com/Apress/pro-processing-images-and-computer-vision-opencv <10
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Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。
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