python计算机视觉编程 pdf

《Python编程：计算机视觉》是一本专注于介绍如何使用Python进行计算机视觉编程的书籍。这本书主要针对初学者，但同时也对有经验的开发者提供了丰富的资源。它涵盖了从基础的图像处理到复杂的计算机视觉算法，旨在帮助读者掌握Python在该领域的应用。 Python(x,y)是一个专门为了科学计算和数据分析而设计的Python发行版，它包含了Python 2.7.x版本以及一系列相关的库，如SciPy、NumPy、PyLab、OpenCV和Matplotlib等。这些库对于计算机视觉编程至关重要，因为它们提供了处理图像数据、执行数学运算和可视化结果的功能。 OpenCV是计算机视觉领域广泛使用的开源库，它提供了一系列用于图像和视频处理的函数。在Python环境中，你可以通过`import cv2`来访问OpenCV的Python接口，查询其版本信息可以通过`__version__`。 VLFeat是一个跨平台的计算机视觉库，它包含了一些经典的特征提取算法，如SIFT（尺度不变特征变换）、MSER（最大稳定极值区域）、HOG（方向梯度直方图）和K-MEANS聚类算法。VLFeat的安装在Windows上可以通过下载相应版本的二进制文件，然后在命令行中运行`setup.py install`进行安装。 在Python环境下，可以使用`os.system`调用外部命令，例如VLFeat的`sift.exe`，来进行图像处理操作。书中的例子展示了如何使用`sift.py`脚本来处理图像并保存结果。 PIL（Python Imaging Library）是Python的一个图像处理库，可以读取、操作和保存各种图像文件格式。它对于图像的预处理和后处理非常有用，例如转换图像格式、调整大小、裁剪、颜色空间转换等。同时，Matplotlib则用于图像的可视化，可以创建高质量的图表和图像。 本书还提到了其他一些相关技术，如Django（一个Web框架）和MySQL（数据库管理系统），它们可以用来构建与计算机视觉应用相集成的后台系统。 总结起来，《Python编程：计算机视觉》这本书提供了Python环境下的计算机视觉学习路线，从基本的库介绍、图像处理、特征检测到实际的项目实现，覆盖了计算机视觉领域的关键知识点。通过这本书，读者可以系统地学习Python在这一领域的应用，并具备开发实际计算机视觉项目的技能。