304頁的《OpenCV-Python 中文教程》（附電子書下載）

翻譯：段力輝

編輯：Amusi

Date：2019-11-01

微信公眾號：CVer 和 OpenCV大本營

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OpenCV-Python 中文教程

OpenCV2-Python-Tutorials（段力輝 譯）

索引目錄

I 走進 OpenCV 10

II OpenCV 中的 Gui 特性

III 核心操作

IV OpenCV 中的影象處理（一）

IV OpenCV 中的影象處理（二）

IV OpenCV 中的影象處理（三）

IV OpenCV 中的影象處理（四）

IV OpenCV 中的影象處理（五）

IV OpenCV 中的影象處理（六）

V 影象特徵提取與描述(一)

V 影象特徵提取與描述(二）

VI 影片分析

VII 攝像機標定和 3D 重構

VIII 機器學習

IX 計算攝影學

部分內容

標定

角點檢測

特徵點匹配

為什麼翻譯此書？

段力輝

1 為什麼使用 Python

Python 作為一種高效簡潔的直譯式語言非常適合我們用來解決日常工作的問題。而且它簡單易學，初學者幾個小時就可以基本入門。再加上 Numpy 和 matplotlib 這兩個翅膀，Python 對資料分析的能力不遜於Matlab。Python 還被稱為是膠水語言，有很多軟體都提供了 Python 介面。尤其是在 linux 下，可以使用 Python 將不同的軟體組成一個工作流，發揮每一個軟體自己最大的優勢從而完成一個複雜的任務。比如我們可以使用 Mysql 儲存資料，使用 R 分析資料，使用 matplotlib 展示資料，使用OpenGL 進行 3D 建模，使用 Qt 構建漂亮的 GUI。而 Python 可以將他們聯合在一起構建一個強大的工作流。

2 為什麼使用 Python-OpenCV

雖然 python 很強大，而且也有自己的影象處理庫 PIL，但是相對於OpenCV 來講，它還是弱小很多。跟很多開源軟體一樣 OpenCV 也提供了完善的 python 介面，非常便於呼叫。OpenCV 的穩定版是 2。4。8，最新版是 3。0，包含了超過 2500 個演算法和函式，幾乎任何一個能想到的成熟演算法都可以透過呼叫 OpenCV 的函式來實現，超級方便。

3 為什麼是這本書

但是非常可惜關於在 Python 下使用 OpenCV 的書，除了這本線上教程之外，僅有一個 100 多頁的書 opencv computer vision with python（本書雖然挺好的，但是不夠全面，不能讓讀者完全瞭解 opencv 的現狀）。而我翻譯的這本書是來源於 OpenCV 的官方文件，內容全面，對各種的演算法的描述簡單易懂，而且不拘泥於長篇大論的數學推導，非常適合想使用OpenCV 解決實際問題的人，對他們來說具體的數學原理並不重要，重要是能解決實際問題。

在國內這本書可以說是第一本 Python_OpenCV 的譯作。

4 本書的時效性

本書的編寫時針對最新的 OpenCV3。0 的

（Amusi補充：現在已經出了OpenCV4.1，但很多介面和3.x還是相同的）

，本版本還沒有正式釋出（但很穩定），其中的內容頁非常新，甚至用到了 2012 年才提出的演算法。因此本書的時效性上應該是沒有問題的。

5 本書的目標讀者

本書針的讀者是高校學生，科研工作者，影象處理愛好者。對於這些人群，他們往往是帶著具體的問題，在苦苦尋找解決方案。為了一個小問題就讓他們去學習 C++ 這麼深奧的語言幾乎是不可能的。而 Python 的悄然興起給他們帶來的希望，如果說 C++ 是 tex 的話，那 Python 的易用性相當於 word。他們可以很快的看懂本書的所有程式碼，並可以學著使用它們來解決自己的問題，同時也能拓展自己的視野。別人經常說 Python 不夠快，但是對於上面的這些讀者，我相信這不是問題，現在我們日常使用的PC 機已經無比強大了，而且絕大多數情況下不會用到實時處理，更不會在嵌入式裝置上使用。因此這不是問題。