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OpenCV是用于构建计算机视觉应用程序的一个开源库。本书将全面介绍新发布的OpenCV 4版本所提供的大量新特性和平台改进。 首先，你将了解OpenCV 4的新特性并安装OpenCV 4来构建计算机视觉应用程序。然后，你将探索机器学习的基础知识，学习设计用于图像处理的各种算法，循序渐进地掌握监督学习和无监督学习，并将获得使用Python中的scikit-learn开发各种机器学习应用程序的实践经验。接着，你将学习决策树、支持向量机（SVM）、贝叶斯学习等各种机器学习算法，以及如何将这些算法应用于目标检测等计算机视觉操作。之后，你将深入研究深度学习和集成学习，并探索它们在现实世界中的应用，如手写数字分类和手势识别等。*后，你将学习用于构建图像处理系统的英特尔OpenVINO工具包。 学习完本书，你将掌握使用OpenCV 4构建智能计算机视觉应用程序所需要的机器学习
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Python算法的奇妙之旅 【40多个典型案例、100多种解题思路与方法、6种常用算法思想；每个案例都用Python实现，专为算法初学者打造，培养编程兴趣，拓展编程思维，提高编程和算法设计能力】
40多个典型案例、100多种解题思路与方法、6种常用算法思想。 培养编程兴趣，拓展编程思维，提高编程和算法设计能力。 每个案例都用Python语言实现，专为算法初学者量身打造。 注重基础：对常用算法的概念、特征、应用和设计策略做详细介绍。 讲解透彻：对常用算法涉及的各种数据结构类型进行原理性分析。 案例丰富：用幽默风趣的语言介绍40多个典型案例及涉及的算法。 趣味性强：选取的案例趣味性强，可以极大地提高读者的编程兴趣。 代码详尽：每个案例都给出详细的代码，并给出流程图或示意图。
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