Python视觉实战项目31讲电子书是一部内容丰富且实用的教材，集中展示了OpenCV在计算机视觉中的多种应用和功能，书中不仅细致介绍了OpenCV的基本函数，还深入探讨了利用OpenCV进行的多样化实战项目，在这本书里，我们可以看到如何利用OpenCV实现车道线检测、路面坑洼检测等特定对象的检测，以及通过OpenCV进行图像增强，如消除运动模糊等，特别值得一提的是，书中结合了OpenCV与深度学习，解决了图像分割、人脸检测、运动检测等复杂问题，第一部分内容包括基于OpenCV和TensorFlow的深蹲检测器、超分辨率处理、IP摄像头访问、坑洼检测、全景拼接、颜色分割、图像覆盖、图像增强、自动去除背景色、运动检测器等，这部分内容不仅实用还非常适合初学者入门，第二部分则更加进阶，涵盖了面部图像预处理、车道线检测、相机校准、车牌识别、情绪检测、表格文本提取、实时面部识别、图像卡通化、智能停车系统、字符识别、显着性图像分割、运动员姿势检测、道路车辆计数、哈哈镜效果、视频美化、实时面部检测、口罩检测、社交距离检测、早期火灾检测、猜词游戏、图像分割等项目，这些项目不仅展示了OpenCV在不同应用场景中的广泛应用，还结合了深度学习技术，进一步提升了图像处理的效果和精度，这本书无疑是计算机视觉爱好者以及开发者们的一部优秀指南，提供了从基础到高级的完整学习路径。
Python视觉实战项目31讲中主要涉及以下几部分，首先是对 OpenCV中自带的基本函数进行介绍。其次是OpenCV的实战项目，一方面是基于实际项目利用OpenCV实现特定对象的检测，例如车道线检测、路面的坑洼检测、等；另一方面是基于OpenCV实现图像增强，例如利用OpenCV消除运动所引起的图像模糊等。最后是OpenCV与深度学习等其他相结合实现图像分割、人脸检测、运动检测等难度较大的问题。
内容
第一部分
1.基于OpenCV和Tensorflow的深蹲检测器
2.利用OpenCV实现基于深度学习的超分辨率处理
3.使用OpenCV在Python中访问IP摄像头
4.使用OpenCV检测坑洼
5.使用OpenCV进行图像全景拼接
6.使用OpenCV进行颜色分割
7.使用OpenCV实现图像覆盖
8.使用OpenCV实现图像增强
9. 使用OpenCV自动去除背景色
10.使用OpenCV构建运动检测器(Translate)
第二部分
11.使用OpenCV预处理神经网络中的面部图像
12.使用OpenCV实现车道线检测
13.基于Python进行相机校准
14.基于OpenCV的车牌识别
15.基于OpenCV的情绪检测
16.基于OpenCV的表格文本内容提取
17.基于OpenCV的实时面部识别
18.基于OpenCV的图像:卡通化
19.基于python和OpenCV构建智能停车系统
20.基于深度学习OpenCV与python进行字符识别
21.基于自适应显着性的图像分割
22.使用OpenCV对运动员的姿势进行检测
23.使用OpenCV实现道路车辆计数
24.使用OpenCV实现哈哈镜效果
25.使用OpenCV为视频中美女加上眼线
26.使用Python, Keras 和OpenCV进行实时面部检测
27.使用TensorFlow和OpenCV实现口罩检测
28.使用TensorFlow+OpenCV的社交距离检测器
29.使用深度学习和OpenCV的早期火灾检测系统
30.用OpenCV实现猜词游戏
31.基于OpenCV的图像分割
