OpenCV图像处理 人脸检测与识别 编程开发入门基础知识 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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葛罗瑞亚·布埃诺·加西亚 著

图书标签:

• OpenCV
• 图像处理
• 人脸检测
• 人脸识别
• Python
• 编程开发
• 入门
• 计算机视觉
• 机器学习
• 图像分析

店铺： 华心图书专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111527473

商品编码：26798838643

译者序

作者简介

审校者简介

前言

dy 章 处理图像文件和视频文件 1

1.1 OpenCV介绍 1

1.2 下载和安装OpenCV 2

1.2.1 获取编译器和设置CMake 4

1.2.2 使用CMake配置OpenCV 4

1.2.3 库的编译和安装 7

1.3 OpenCV的结构 7

1.4 使用OpenCV创建用户项目 9

1.4.1 库的一般使用方法 9

1.4.2 开发新项目的工具 10

1.4.3 使用Qt生成器创建OpenCV C++程序 11

1.5 读取和写入图像文件 13

1.5.1 基本API概念 13

1.5.2 支持图像文件的格式 15

1.5.3 示例代码 16

1.6 读取和写入视频文件 20

1.7 用户交互工具 22

1.7.1 滑动条 24

1.7.2 鼠标交互 25

1.7.3 按钮 26

1.7.4 文本绘制与显示 27

1.8 小结 29

第2章 构建图像处理工具 30

2.1 基本数据类型 30

2.2 像素级访问 33

2.3 测量时间 34

2.4 图像的常用操作 34

2.5 算术运算 35

2.6 数据持久化 39

2.7 直方图 40

2.7.1 ColourImageEqualizeHist示例代码 42

2.7.2 ColourImageComparison示例代码 46

2.8 小结 50

第3章 校正和增强图像 51

3.1 图像滤波 51

3.1.1 平滑 52

3.1.2 锐化 55

3.1.3 图像金字塔 58

3.2 形态学运算 61

3.3 查找表 64

3.4 几何变换 66

3.4.1 仿射变换 67

3.4.2 透视变换 74

3.5 图像修复 78

3.6 去噪 82

3.7 小结 85

第4章 处理颜色 86

4.1 颜色空间 86

4.2 基于颜色空间的分割 105

4.2.1 HSV分割 106

4.2.2 YCrCb分割 107

4.3 颜色变换 109

4.4 小结 111

第5章 视频图像处理 112

5.1 视频稳定性 112

5.2 超分辨率 120

5.3 拼接 127

5.4 小结 140

第6章 计算摄影学 141

6.1 高动态范围成像 141

6.1.1 创建HDR图像 144

6.1.2 色调映射 147

6.1.3 对准 149

6.1.4 曝光合成 149

6.2 无缝合成 150

6.3 脱色 152

6.4 非真实感图像渲染 153

6.5 小结 156

第7章 加速图像处理 157

7.1 安装带OpenCL的OpenCV 159

7.1.1 安装带OpenCL的OpenCV的一种快速方法 163

7.1.2 检查GPU的使用情况 163

7.2 加速你自己的函数 164

7.2.1 检查你的OpenCL 164

7.2.2 dy个基于GPU的程序 166

7.2.3 实时处理 169

7.3 小结 173

书名：OpenCV图像处理 

作者：[西] 葛罗瑞亚·布埃诺·加西亚（Gloria Bueno García），奥斯卡·德尼茨·苏亚雷斯（Oscar Deniz Suarez） 著；刘冰 译；朱征宇 校

出版社：机械工业出版社

出版时间/版次：2016-11-1

印刷时间/印次：2016-11-2

页数：173

开本：16开

装帧：平装

ISBN：9787111527473

定价：49.00

本书使用OpenCV的新版本3.0，通过一些实用的图像处理项目，提供一种基于示例的、对OpenCV主要图像处理算法的讲解，教你学习OpenCV的图像处理技术。

每一章都提供了许多易用的编程示例，用于说明所涉及的图像处理相关概念。书中所有的示例都是使用现有免费的Qt Creator IDE和GNU/GCC编译器完成其开发和测试的。同时，还采用了CMake工具，以便在其目标平台上配置OpenCV库的构建过程。

通过阅读本书，你将学到：

创建具有丰富用户界面的OpenCV项目

图像处理相关的基本概念和任务，如图像类型、像素访问技术和图像基本操作和直方图

探讨有用的图像处理技术，包括滤波、平滑、锐化、去噪、形态学和几何变换

一些易用的算法，如图像修复和查找表（LUT）

利用OpenCV的颜色操作特性来优化图像处理

使用OpenCV的三种主要模块进行视频中的图像处理，包括视频稳定性、图像拼接和视频超分辨率

针对计算摄影学鲜为人知的可用技术，包括高动态范围（High-Dynamic-Range，HDR）成像、无缝合成、脱色和非真实感渲

本书由知名计算机视觉专家撰写，使用OpenCV的新版本3。0深入浅出地阐述和论证了图像处理理论、方法和技术，探讨了图像增强和校正、加速图像处理等新专题。作者在介绍OpenCV基础知识之后，系统讲述图像处理的核心技术、工具。

全书共分为7章，全面系统地讲述了图像处理领域中的核心内容，包括：构建图像处理的工具、图像的增强、图像校正、形态学运算、图像金字塔、几何变换、颜色空间、颜色变换、视频稳定性、图像拼接、图像合成、计算摄影学、加速图像处理等。为了便于学习与实践，本书提供了示例算法的编码实现，也向读者全面详尽地介绍了基于OpenCV进行图像处理编程的技术和方法。

本书既可作为从事图像处理研究的科研人员参考，也适合计算机、通信和自动化等相关专业的本科生、研究生以及工作在图像处理和识别领域一线的广大工程技术人员阅读。

Gloria Bueno García，拥有英国考文垂大学机器视觉博士学位，曾在多个研究中心担任首席研究员。她拥有两项发明专利、一项软件注册权和100多篇期刊论文，主要研究方向为二维/三维多模态图像处理和人工智能。

Oscar Deniz Suarez，研究兴趣主要集中在计算机视觉和模式识别，发表期刊和会议论文50多篇，他的研究成果被Existor、Gliif、Tapmedia、E-Twenty等行业 公司采用，并且已经被添加到OpenCV中。

刘冰，重庆邮电大学计算机科学与技术学院专业教师，重庆大学计算机学院在读博士生。先后荣获重庆邮电大学优秀青年教师、课堂优秀教学二等奖、优秀班导师、优秀班主任等荣誉称号。获guo家专利授权1项，编著教材5部，译著2部，参与guo家*项目3项，主研重庆市市级项目4项。

朱征宇，重庆大学计算机学院教授、博士生导师，计算机科学系主任。曾获四川省优秀软件二等奖、石油部优秀软件产品展示会一等奖、2012年重庆市科技进步二等奖，guo家发明专利4项，SCI/EI收录论文近30篇，承担多项guo家或省部级课题。

《深度学习视觉感知：从原理到实践》 内容简介 本书是一本面向计算机视觉与深度学习领域入门及进阶读者的技术专著。我们旨在系统性地梳理深度学习在视觉感知任务中的核心理论、关键算法及其在实际项目中的应用方法，为读者构建一个从宏观概念到具体实现的全方位知识框架。本书内容不涉及 OpenCV 图像处理、人脸检测与识别的特定编程开发入门基础知识，而是聚焦于深度学习模型的设计、训练、优化以及在更广泛视觉任务中的部署。 第一部分：深度学习基础理论与核心概念 本部分将为您奠定坚实的深度学习理论基础，从最基础的数学原理出发，逐步深入到复杂的神经网络模型。 第一章：数学基础回顾与准备 线性代数核心概念： 向量、矩阵、张量及其基本运算（加法、乘法、转置、逆矩阵、行列式）。我们将重点讲解这些概念在神经网络中的应用，例如权重矩阵的表示、特征向量的意义等。 微积分基础： 导数、偏导数、链式法则。这是理解梯度下降和反向传播算法的关键，我们将通过直观的例子来解释这些概念的几何意义和计算方法。 概率论与统计学初步： 概率分布（高斯分布、伯努利分布）、期望、方差、条件概率、贝叶斯定理。这些概念在理解损失函数、模型评估以及生成模型等方面至关重要。 梯度下降法详解： 基础梯度下降、随机梯度下降（SGD）、批量梯度下降（Batch GD）及其变种（Adam, RMSprop, Adagrad）。我们将深入剖析它们的更新机制、优缺点，并探讨学习率的选择与调整策略。 第二章：神经网络的基石：感知器与多层感知器（MLP） 感知器模型： 单层感知器的结构、激活函数（阶跃函数）及其局限性，例如无法解决XOR问题。 多层感知器的构建： 输入层、隐藏层、输出层的设计；全连接（Dense）层的原理。 激活函数的角色与选择： Sigmoid、Tanh、ReLU（及其变种 Leaky ReLU, PReLU, ELU）。我们将分析它们的数学特性、梯度问题以及在不同层级中的适用性。 前向传播与反向传播算法： 详细讲解误差如何从输出层传播回输入层，以及梯度如何用于更新网络权重。我们将通过流程图和数学公式来清晰地展示这一核心过程。 损失函数（Loss Function）： 回归任务中的均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）；分类任务中的交叉熵损失（Binary Cross-Entropy, Categorical Cross-Entropy）。我们将讨论不同损失函数的选择依据及其对模型训练的影响。 第三章：深度学习模型的演进：从MLP到卷积神经网络（CNN） CNN 的诞生背景： 解决传统MLP在图像处理中存在的参数冗余和感受野问题。 卷积层（Convolutional Layer）： 卷积核（Filter）的定义、步长（Stride）、填充（Padding）的概念。我们将通过可视化动画来展示卷积操作如何提取图像的局部特征。 池化层（Pooling Layer）： 最大池化（Max Pooling）、平均池化（Average Pooling）及其作用（降维、特征鲁棒性）。 CNN 的典型结构： LeNet-5, AlexNet, VGGNet, ResNet, InceptionNet 等经典模型回顾。我们将分析它们在网络结构、特征提取方式上的创新点。 CNN 在视觉任务中的应用： 图像分类、目标检测、语义分割等任务概述。 第四章：序列数据处理的利器：循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM） RNN 的基本原理： 隐藏状态（Hidden State）、时间步（Time Step）的概念，如何处理序列依赖性。 RNN 的挑战： 梯度消失（Vanishing Gradient）与梯度爆炸（Exploding Gradient）问题。 LSTM 的诞生： 门控机制（遗忘门、输入门、输出门）的详细解析，如何解决长期依赖问题。 GRU（Gated Recurrent Unit）： LSTM 的简化版本，同样有效解决长期依赖问题。 RNN/LSTM 在视觉任务中的应用： 图像字幕生成、视频分析、序列图像生成等。 第二部分：深度学习模型的设计、训练与优化 本部分将聚焦于如何构建、训练并优化高性能的深度学习模型，以应对各种复杂的视觉感知挑战。 第五章：模型构建与架构设计 选择合适的网络架构： 根据任务需求（如分类、检测、分割）选择合适的骨干网络（Backbone）。 迁移学习（Transfer Learning）： 预训练模型的使用、微调（Fine-tuning）策略、冻结层（Freezing Layers）的应用。 模型集成（Model Ensemble）： Bagging, Boosting, Stacking等集成方法的原理与实践。 模型压缩与加速： 剪枝（Pruning）、量化（Quantization）、知识蒸馏（Knowledge Distillation）技术。 第六章：模型训练的实践技巧 数据预处理与增强（Data Augmentation）： 随机裁剪、翻转、旋转、色彩抖动、Mixup, CutMix等。我们将探讨如何通过数据增强来提升模型的泛化能力。 正则化技术（Regularization）： Dropout、L1/L2正则化、Batch Normalization、Layer Normalization、Weight Decay。 优化器的高级应用： 学习率调度策略（Step Decay, Cosine Annealing）、动量（Momentum）的使用。 超参数调优： 网格搜索（Grid Search）、随机搜索（Random Search）、贝叶斯优化（Bayesian Optimization）。 第七章：模型评估与诊断 常用评估指标： 准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1-Score、ROC曲线、AUC值、IoU（Intersection over Union）等。 过拟合（Overfitting）与欠拟合（Underfitting）的诊断： 通过训练集与验证集的性能差异来判断。 可视化分析： 特征图可视化、梯度可视化、注意力图可视化。 混淆矩阵（Confusion Matrix）： 深入理解模型在不同类别上的表现。 第三部分：先进的深度学习模型与前沿技术 本部分将深入探讨近年来在计算机视觉领域取得突破的先进模型和前沿技术。 第八章：Transformer 在视觉领域的革命 自注意力机制（Self-Attention）： Transformer 的核心，理解其如何捕捉全局依赖关系。 Vision Transformer (ViT)： 将 Transformer 应用于图像分类任务。 DETR（DEtection TRansformer）： 基于 Transformer 的端到端目标检测模型。 Swin Transformer： 引入移位窗口的 Transformer 变体，提高效率和性能。 Transformer 在其他视觉任务中的应用： 目标跟踪、图像生成等。 第九章：生成对抗网络（GAN）与图像生成 GAN 的基本原理： 生成器（Generator）与判别器（Discriminator）的博弈过程。 GAN 的训练技巧与稳定性问题： WGAN, LSGAN, StyleGAN等改进模型。 GAN 在图像生成中的应用： 图像合成、风格迁移、超分辨率、图像修复。 扩散模型（Diffusion Models）： DALL-E, Stable Diffusion 等模型的原理与发展。 第十章：图神经网络（GNN）与非欧几里得数据处理 图结构的表示： 节点、边、邻接矩阵。 图卷积操作： 如何将卷积操作扩展到图结构上。 GNN 的应用： 社交网络分析、分子结构预测、知识图谱推理、三维点云处理。 第四部分：深度学习模型的部署与实际应用 本部分将指导读者如何将训练好的深度学习模型部署到实际环境中，并探讨其在不同领域的应用。 第十一章：模型部署与推理优化 模型推理框架： TensorFlow Serving, TorchServe, ONNX Runtime。 边缘设备部署： TensorRT, MobileNet, NCNN, TFLite。 模型剪枝与量化在部署中的应用： 进一步减小模型体积和提高推理速度。 硬件加速： GPU, TPU, NPU 等硬件对深度学习推理的支持。 第十二章：深度学习在计算机视觉中的典型应用场景 自动驾驶： 目标检测、车道线识别、交通标志识别。 医疗影像分析： 疾病诊断、图像分割、病灶检测。 智能安防： 人员/车辆跟踪、异常行为检测。 工业自动化： 产品缺陷检测、质量控制。 增强现实/虚拟现实：SLAM, 场景理解。 附录 常用的深度学习框架指南： PyTorch, TensorFlow 的基本使用方法和核心API介绍。 常用数据集速查： ImageNet, COCO, CIFAR-10/100 等经典数据集的特点和用途。 本书内容结构清晰，逻辑严谨，从基础概念到前沿技术，再到实际应用，循序渐进地引导读者掌握深度学习在视觉感知领域的知识体系。我们力求通过生动形象的讲解和深入的原理剖析，帮助读者建立起扎实的理论功底和强大的实践能力。本书适合作为高等院校相关专业学生的教材，也可作为深度学习从业者、研究人员以及对计算机视觉技术感兴趣的广大读者的参考读物。

评分☆☆☆☆☆

这本书我刚翻了几页，就被它的内容深深吸引了。作者从最基础的OpenCV概念讲起，循序渐进，即使是之前完全没有接触过图像处理的读者，也能很快上手。书中详细介绍了图像的读取、显示、裁剪、旋转、缩放等基本操作，这些都是进行后续复杂处理的基石。我特别喜欢作者在讲解每个函数时，都会配上清晰的代码示例，并且对代码中的每一行都做了详尽的解释，这让我能够理解代码的原理，而不是简单地复制粘贴。 在人脸检测部分，我学到了 Haar 特征级联分类器的工作原理，以及如何使用 OpenCV 提供的预训练模型来快速实现人脸的检测。作者还讲解了如何调整参数来优化检测的准确性和速度，这对于实际应用中非常重要。更让我惊喜的是，书中还涉及了更先进的深度学习人脸检测方法，比如基于深度神经网络的模型，虽然这部分内容相对更深入，但作者的讲解依然保持了清晰易懂的风格，让我对这些前沿技术有了初步的认识。 对于人脸识别，这本书也给出了非常扎实的入门指导。我了解了人脸特征提取的基本思路，以及如何利用 LBP（局部二值模式）等特征描述符来捕捉人脸的关键信息。书中详细讲解了如何训练一个简单的 SVM 分类器来进行人脸识别，并且给出了完整的代码实现。让我印象深刻的是，作者还探讨了实际应用中可能遇到的挑战，比如光照变化、姿态变化等，并给出了一些相应的处理方法。 在编程开发方面，作者强调了良好的编程习惯和工程实践。书中不仅提供了直接可用的代码，还引导读者思考如何组织代码结构，如何进行错误处理，以及如何提高代码的可读性和可维护性。这些对于初学者来说是非常宝贵的经验。我感觉这本书不仅仅是在教我如何实现某个功能，更是在培养我作为一名图像处理开发者的思维方式。 总的来说，这本书是一本非常适合入门 OpenCV 图像处理、人脸检测与识别的宝藏。作者的讲解深入浅出，循序渐进，代码示例丰富且注释详尽。无论是想快速掌握基础知识，还是对人脸识别技术充满好奇，这本书都能为你打下坚实的基础，并激发你进一步探索的兴趣。我强烈推荐给所有对这个领域感兴趣的朋友们！

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉就像是打开了一扇通往图像世界的大门。作者用一种非常亲切和接地气的方式，带领我探索了 OpenCV 的强大功能。我之前一直觉得图像处理是非常高深的技术，但在读了这本书之后，我发现它并没有想象中那么难以企及。作者从最基础的图像操作讲起，比如图像的颜色空间转换、算子应用等等，这些都让我觉得非常容易理解。 让我印象最深刻的是，作者在讲解人脸检测时，并没有止步于提供一个简单的实现。他深入分析了不同算法的优劣，并且详细讲解了如何通过调整参数来提高检测的精度和效率。我甚至还学到了如何利用迁移学习来训练自己的模型，这让我觉得非常兴奋，因为这意味着我不再受限于现有的模型，可以根据自己的需求进行定制。 人脸识别部分，作者更是把“让机器认识人”这个看似神奇的过程，拆解得非常清晰。他讲解了各种特征提取方法，比如 LBP、HOG，以及更先进的深度学习特征。我学到了如何将这些特征用于构建分类器，并且进行了多次的实验。读这本书，我感觉自己就像是一位侦探，通过分析人脸的细微特征来“识别”身份。 在编程开发这一块，这本书的指导更是细致入微。作者不仅提供了代码，还花了大量篇幅讲解如何写出高质量的代码。他提倡模块化设计，并且鼓励使用版本控制工具，这些都让我觉得受益匪浅。读他的代码，我感觉自己不再是简单的“码农”，而是开始朝着“工程师”的方向迈进。 总而言之，这本书是一本非常全面且实用的入门指南。作者的讲解逻辑清晰，循序渐进，代码示例丰富且易于理解。我相信，任何一个对 OpenCV 图像处理，特别是人脸检测与识别感兴趣的读者，都能从这本书中获得巨大的收获。

评分☆☆☆☆☆

这本书我一口气读完了，感觉像是一次酣畅淋漓的思维洗礼。作者的写作风格非常独特，他没有一开始就堆砌大量的技术术语，而是通过一系列生动有趣的例子，将抽象的图像处理概念具象化，让我这种“小白”也能轻松理解。比如，在讲解图像滤波时，他用“模糊照片”和“锐化细节”来类比，瞬间就让我明白了高斯模糊和拉普拉斯算子的作用。 更让我惊叹的是，作者在介绍人脸检测时，并没有仅仅停留在“框出人脸”的层面，而是深入剖析了其中的原理。他详细讲解了 Haar 特征的构建过程，以及如何通过 Adaboost 算法来训练一个强大的检测器。虽然听起来很复杂，但在作者的笔下，就像是在讲述一个引人入胜的故事，让我不由自主地跟着他的思路一步步深入。 关于人脸识别，作者更是把“认出谁是谁”的难题拆解得非常精妙。他介绍了如何从人脸图像中提取出独一无二的“指纹”，比如使用 SIFT 特征或者更先进的深度学习模型。他甚至还探讨了如何构建一个数据库，然后通过比对“指纹”来完成识别任务。读完这部分，我感觉自己仿佛掌握了一种“读脸术”。 这本书在编程开发方面的指导也同样出色。作者并没有止步于提供功能性的代码，而是强调了代码的“艺术性”。他会在代码中融入一些设计模式的理念，并且讲解如何写出优雅、高效的代码。读他的代码，就像是在欣赏一幅精美的画作，每一个笔触都恰到好处，充满了智慧。 总而言之，这本书绝对不是一本简单的“工具书”，它更像是一本“启蒙书”，带领我进入了奇妙的图像处理世界。作者用他深厚的功底和独特的视角，让我不仅学会了“怎么做”，更重要的是学会了“为什么这么做”。我毫不犹豫地把它推荐给任何一个想要在图像处理领域有所建树的朋友。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我本来对这本书的期待不高，觉得市面上关于 OpenCV 的书太多了，大概都差不多。但读了之后，我才发现这本书的独到之处。作者的叙述方式非常自然，仿佛是一位经验丰富的老师在循循善诱，而不是简单地罗列技术细节。他会先提出一个问题，然后逐步引导读者思考，最终给出解决方案，这个过程让我觉得非常受用。 在人脸检测的章节，我学到了非常多实用的技巧。作者不仅仅讲解了如何使用 OpenCV 的内置函数，他还深入探讨了性能优化的方法。例如，如何选择合适的检测模型，如何对图像进行预处理来提高检测速度，以及如何利用多线程来加速处理。这些都是在实际项目中经常会遇到的问题，作者的讲解让我受益匪浅。 人脸识别部分，更是让我感觉惊喜不断。作者详细讲解了从特征提取到模型训练的整个流程。他不仅仅介绍了一些传统的算法，还对目前主流的深度学习方法做了深入的剖析。我学到了如何利用 C++ 和 Python 来实现这些算法，并且进行了大量的练习。这本书让我感觉，人脸识别技术离我不再遥远。 更重要的是，作者在编程开发方面给出了非常宝贵的建议。他强调了代码的可读性和可维护性，并且鼓励读者多写注释，多进行单元测试。这些细节上的指导，对于一个初学者来说，往往比算法本身更重要。我感觉这本书让我不仅学会了技术，更学会了如何成为一名合格的开发者。 总的来说，这本书是一本真正能带领读者入门图像处理、人脸检测与识别的优质图书。作者的讲解深入浅出，实践性强，并且注重培养读者的编程思维。我非常推荐这本书给所有想要在这个领域有所作为的朋友。

评分☆☆☆☆☆

刚拿到这本书，我以为它会是那种枯燥的技术手册，没想到读起来却如此引人入胜。作者的语言非常有感染力，他将复杂的图像处理算法融入到实际的场景中，让我在学习的过程中充满了乐趣。例如，在讲到图像增强时，他会用“让老照片焕发新生”来吸引读者的注意力，然后逐步讲解如何调整图像的亮度、对比度，以及如何去除噪点，这些都让我觉得非常实用。 人脸检测的部分，更是让我大开眼界。作者不仅仅展示了如何使用 OpenCV 现成的模型，他还深入讲解了这些模型背后的原理。我学到了各种不同的检测算法，比如基于特征的方法和基于深度学习的方法，并且理解了它们各自的优缺点。最让我兴奋的是，作者还提供了一些优化检测效果的小技巧，这让我能够根据实际需求调整算法，从而获得更好的结果。 在人脸识别这一块，这本书的讲解同样是令人赞叹。作者详细介绍了如何从人脸图像中提取关键特征，并且如何利用这些特征来进行比对和识别。他讲解了 Siamese Network 等先进的识别模型，并且通过大量的图示和代码示例，让这些复杂的模型变得容易理解。我感觉自己就像是跟随着作者一起，一步步构建了一个强大的人脸识别系统。 在编程实践方面，作者强调了“实践出真知”的理念。他提供了大量可运行的代码，并且鼓励读者动手去修改和实验。我发现，通过不断地尝试和调整，我能更深刻地理解每个算法的细节，也能更快地掌握编程的技巧。这本书让我明白，学习编程不仅仅是记忆代码，更是通过实践来内化知识。 总而言之，这本书是一本不可多得的优秀著作。它将理论知识与实践应用完美结合，让我在学习 OpenCV 图像处理、人脸检测与识别的过程中，既获得了扎实的理论基础，又积累了宝贵的实战经验。我相信，这本书一定会成为很多初学者踏入这个领域的第一盏明灯。