Вкратце, эта книга посвящена компьютерному зрению с использованием OpenCV, библиотеки компьютерного зрения (а также машинного обучения), и языка программирования Python. Вам может быть интересно, почему OpenCV и Python? Это действительно хороший вопрос, к которому мы обратимся в первой главе этой книги. Подводя итог, OpenCV — лучшая библиотека компьютерного зрения с открытым исходным кодом (лицензия BSD — она бесплатна как для академического, так и для коммерческого использования), предлагающая более 2500 оптимизированных алгоритмов, включая самые современные алгоритмы компьютерного зрения, а также поддержка машинного обучения и глубокого обучения. OpenCV написан на оптимизированном C/C++, но предоставляет оболочки Python. Следовательно, эту библиотеку можно использовать в ваших программах на Python. В этом смысле Python считается идеальным языком для научных вычислений, поскольку он стимулирует быстрое прототипирование и имеет множество готовых библиотек для каждого аспекта ваших проектов компьютерного зрения. Как было сказано в предыдущем абзаце, существует множество готовых библиотек, которые вы можете использовать в ваши проекты. Действительно, в этой книге мы используем многие из них, показывая вам, насколько легко устанавливать и использовать новые библиотеки. Такие библиотеки, как Matplotlib, scikit-image, SciPy, dlib, распознавание лиц, Pillow, cvlib, Keras, TensorFlow и Flask будут использоваться в этой книге, чтобы показать вам потенциал экосистемы Python. Если вы впервые читаете об этих библиотеках, не волнуйтесь, потому что мы представляем примеры hello world почти для всех этих библиотек. Эта книга представляет собой полный ресурс для создания продвинутых приложений на Python и OpenCV с использованием различных методов. , такие как распознавание лиц, отслеживание целей, дополненная реальность, обнаружение и классификация объектов и другие. Кроме того, в этой книге исследуется потенциал методов машинного обучения и глубокого обучения в приложениях компьютерного зрения с использованием экосистемы Python. Пришло время углубиться в содержание этой книги. Мы собираемся познакомить вас с тем, что охватывает эта книга, включая короткий абзац, посвященный каждой главе книги. Итак, начнем!