新增了六个教程：
- OpenCV 图像处理学习手册
- 零、前言
- 一、处理图像和视频文件
- 二、建立图像处理工具
- 三、校正和增强图像
- 四、处理色彩
- 五、视频图像处理
- 六、计算摄影
- 七、加速图像处理
- Python3 OpenCV4 计算机视觉学习手册
- 零、前言
- 一、设置 OpenCV
- 二、处理文件，相机和 GUI
- 三、使用 OpenCV 处理图像
- 四、深度估计和分割
- 三、检测和识别人脸
- 六、检索图像并将图像描述符用于搜索
- 七、建立自定义对象检测器
- 八、追踪对象
- 九、相机模型和增强现实
- 十、使用 OpenCV 的神经网络简介
- 十一、附录 A：使用“曲线”过滤器弯曲颜色空间
- 使用计算机视觉实战项目精通 OpenCV
- 零、前言
- 一、Android 的卡通化器和换肤器
- 二、iPhone 或 iPad 上基于标记的增强现实
- 三、无标记增强现实
- 四、使用 OpenCV 探索运动结构
- 五、使用 SVM 和神经网络识别车牌
- 六、非刚性人脸跟踪
- 七、使用 AAM 和 POSIT 的 3D 头部姿势估计
- 八、使用 EigenFace 或 Fisherfaces 的人脸识别
- OpenCV 安卓编程示例
- 零、前言
- 一、准备就绪
- 二、应用 1-建立自己的暗室
- 三、应用 2-软件扫描程序
- 四、应用 2-应用透视校正
- 五、应用 3-全景查看器
- 六、应用 4 –自动自拍
- Python OpenCV 计算机视觉项目
- 零、前言
- 第 1 部分：模块 1
- 一、设置 OpenCV
- 二、处理文件，相机和 GUI
- 三、过滤图像
- 四、使用 Haar 级联跟踪人脸
- 五、检测前景/背景区域和深度
- 第 2 部分：模块 2
- 六、检测边缘并应用图像过滤器
- 七、对图像进行卡通化
- 八、检测和跟踪不同的身体部位
- 九、从图像中提取特征
- 十、创建全景图像
- 十一、接缝雕刻
- 十二、检测形状和分割图像
- 十三、对象跟踪
- 十四、对象识别
- 十五、立体视觉和 3D 重建
- 第 3 部分：模块 3
- 十六、增强现实
- 十七、过滤器的乐趣
- 十八、使用 Kinect 深度传感器的手势识别
- 十九、通过特征匹配和透视变换来查找对象
- 二十、使用运动结构重建 3D 场景
- 二十一、跟踪视觉上显着的对象
- 二十二、学习识别交通标志
- 二十三、学习识别面部表情
- 附录 A：集成 Pygame
- 附录 B：为自定义目标生成 Haar 级联
- 附录 C：参考书目
- 树莓派计算机视觉编程
- 零、前言
- 一、计算机视觉和 Raspberry Pi 简介
- 二、为计算机视觉准备 Raspberry Pi
- 三、Python 编程简介
- 四、计算机视觉入门
- 五、图像处理基础
- 六、色彩空间，变换和阈值
- 七、让我们发出一些声音
- 八、高通过滤器和特征检测
- 九、图像还原，分割和深度图
- 十、直方图，轮廓和形态转换
- 十一、计算机视觉的实际应用
- 十二、结合 Mahotas 和 Jupyter
- 十三、附录
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