强大而便捷的图像处理、数学计算和数据挖掘模块，可以免费获取。
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内容提要
本书是计算机视觉编程的权威实践指南，依赖Python语言讲解了基础理论与算法，并通过大量示例细致分析了对象识别、基于内容的图像搜索、光学字符识别、光流法、跟踪、三维重建、立体成像、增强现实、姿态估计、全景创建、图像分割、降噪、图像分组等技术。
为什么要分享这个？
1 python语言很好用，个人很喜欢，python编程很方便，很快。但是学校里不教，需要自己学。不用担心，python很简单，学过面向对象的上手很快。
2介绍计算机视觉视觉领域技术，这本书会介绍技术的原理，但是没有那么多公式，很容易看懂，很适合我这样的入门小白。
3计算机视觉与python的碰撞，不仅介绍原理，还有代码，我们自己还能跟着实现，以后我们用到的时候，拿来改改就好啦！
第1章基本的图像操作和处理”介绍用来处理图像的基本工具及本书用到的核心Python模块，同时涵盖了很多贯穿全书的基础示例。
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第2章局部图像描述子”讲解检测图像兴趣点的方法，以及怎样使用它们在图像间寻找相应点和区域。
第3章图像到图像的映射”描述图像间基本的变换及其计算方法。涵盖从图像扭曲到创建全景图像的示例。
第4章照相机模型与增强现实”介绍如何对照相机建模、生成从三维空间到图像特征的图像投影，并估计照相机视点。
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第5章多视图几何”讲解如何对具有相同场景、多视图几何基本面的图像进行处理，以及怎样从图像计算三维重建。
第6章图像聚类”介绍-一些聚类方法，并展示如何基于相似性或内容对图像进行分组和组织。
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第7章图像搜索”展示如何创建有效的图像检索技术，以便能够存储图像的表示，并基于图像的视觉内容搜索图像。
第8章图像内容分类”描述了图像内容分类算法，以及怎样使用它们识别图像中的物体。
第9章图像分割”介绍了通过聚类、用户交互或图像模型，将图像分割成有意义区域的不同技术。
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第10章OpenCV”展示怎样使用常用的OpenCV计算机视觉库Python接口，以及如何处理视频及摄像头的输入。
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