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①分层学习，学以致用。本书将核心知识、案例和应用分成三个层级进行循序渐进的学习和实践，力争短时间快速掌握相关技能。 ②案例丰富，通过大量案例、实例讲解所学技能，举一反三，提高读者应用技能的能力。 ③本书配备了视频录像、资源库、社区技术支持、在线等服务。
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《OpenCV 4.0 Python机器学习与计算机视觉实战》首先阐述了图像滤镜和特征匹配之类的概念，并介绍了如何使用诸如Kinect深度传感器之类的自定义传感器、如何在3D模式下重建和可视化场景、如何对齐图像以及如何将多幅图像组合为一幅图像等。 在本书的高级项目部分，你将学习到如何通过神经网络识别交通标志和面部情绪，以及如何使用神经网络检测和跟踪视频流中的对象。 学习完本书之后，你将获得实际编程经验，并能熟练地根据特定的业务需求开发自己的高级计算机视觉应用程序。本书还探索了多种机器学习和计算机视觉模型，例如支持向量机（SVM）和卷积神经网络等，这些都有助于你开发自己的实际问题解决方案。
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