计算机视觉是在图像处理的基础上发展起来的新兴学科。OpenCV是一个开源的计算机视觉库，是英特尔公司资助的两大图像处理利器之一。它为图像处理、模式识别、三维重建、物体跟踪、机器学习和线性代数提供了各种各样的算法。《学习OpenCV 3》由OpenCV发起人所写，站在一线开发人员的角度用通俗易懂的语言解释了OpenCV的缘起和计算机视觉基础结构，演示了如何用OpenCV和现有的自由代码为各种各样的机器进行编程，这些都有助于迅速入门并渐入佳境，兴趣盎然地深入探索计算机视觉领域。
OpenCV库包含500多个函数，2500多种算法，可以扩展应用到视觉行业中的很多领域，有广泛的用途，比如安保，医学成像，模式与人脸识别，机器人和工业产品检测，等等。《学习OpenCV 3》实用性强，内容全面，讲解透彻，掌握如何构建具有一定AI（人工智能）的应用程序，使计算机能够“看见”并根据所得到的数据来做出决策。全面介绍整个OpenCV库，所有示例代码都用C++实现，同时还介绍了可以用于计算机视觉的机器学习工具。每一章都精心设计有动手练习，旨在方便课堂教学和自学，进一步帮助学以致用。
《学习OpenCV3》中文PDF，870页，文字可复制；英文PDF，1018页，带目录，文字可复制。配套源代码。
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先阅读第1~5章，之后只阅读你所需要的章节。除了第18章和第19章（涵盖了相机校正和双目视觉）以及第20章~第22章（涵盖机器学习），这本书并不需要按照章节顺序阅读。以项目为导向的学生和研发人员可以用这种方式阅读。
坚持每周阅读两章，这样你就可以在11周之内读完第1章~第22章（第23章很短）。从项目开始，深入到具体研究领域，适当地使用额外的文献和论文作为补充。
在可以理解的基础上尽可能快地浏览本书，阅读第1章~第23章，之后开始项目，并使用相关文献和论文在某一个领域进行更深入的研究。这也许是专业人员的一个选择，但也可能适合更高级的计算机视觉课程。
第20章对机器学习进行了简要的介绍，在此之后的第21章和第22章将对机器学习算法及其在OpenCV中的实现和实战进行更详细的解释。当然，机器学习是目标识别以及计算机视觉的重要组成部分，相关知识非常丰富以至于可以独立成书。专业人员会发现这本书是进一步探索的一个合适的起点，或者也可以仅仅对这一部分的OpenCV代码进行深入研究。在OpenCV 3.x中，机器学习的接口已经大大简化和统一。
