本资源包含OpenCV3编程的基础学习材料和示例代码，适合初学者快速入门计算机视觉开发。
OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的跨平台图像处理和计算机视觉算法库。OpenCV3相对于之前的版本，在性能和功能上有所增强，更适合用于实时的图像处理与应用。
在《OpenCV3编程入门》的学习过程中，你将掌握如何使用OpenCV进行基本到高级的各种图像操作。这包括但不限于读取、显示、存储图像以及滤波、边缘检测等复杂操作，并且涵盖了特征检测、物体识别和三维重建等功能。
书中提供的可执行程序合集可以让读者直观地观察各种算法的效果，无需自行编写代码就能理解其工作原理。通过运行这些程序，可以加深对OpenCV功能的理解。
此外，《OpenCV3编程入门》还提供了配套的源代码文件（分别适用于OpenCV2和OpenCV3版本），每个章节都有相应的示例代码供学习者实践参考。跟随书中实例进行动手操作是掌握OpenCV的有效途径之一。
对于初学者来说，以下是一些基本概念：
1. 图像数据结构：使用`Mat`类表示图像。
2. 基本的读写功能：利用`imread()`和`imwrite()`函数来处理文件输入输出。
3. 几何变换操作（如缩放、旋转和平移）。
4. 颜色空间转换，例如从BGR到灰度图或RGB转HSV等。
5. 图像滤波技术，比如高斯滤波和中值滤波用于图像平滑处理。
6. 边缘检测方法：Canny边缘检测、Sobel算子以及霍夫变换等。
7. 特征点识别与匹配算法（如角点检测、SIFT及SURF）。
8. 对象定位技术，例如使用Haar级联分类器和HOG+SVM进行人脸或其他物体的自动搜索。
除了上述内容，《OpenCV3编程入门》还介绍了机器学习工具包和支持向量机(SVM)等方法。对于希望深入理解计算机视觉领域的读者来说，具备一定的数学基础（如线性代数、概率论与统计学）是十分有益的。
通过实践这些代码示例，并结合理论知识的学习，《OpenCV3编程入门》能够帮助你建立起自己的计算机视觉项目并在实际问题中加以应用。
5星
