《Learning OpenCV》中文版译者序

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译者序

计算机视觉是在图像处理的基础上发展起来的新兴学科，在计算机科学和工程、信号处理、物理学、应用数学和统计学，神经生理学和认知科学等研究方面，在制造业、检验、文档分析、医疗诊断，和军事等领域等各种智能／自主应用方面，都有非常广阔的发展前景。

由于涉及到如此多的专业知识，对普通的研发人员而言，计算机视觉颇有些阳春白雪的意味。其实这种意味来自于两个方面，即它是学术研究与工程开发的集合体。纯粹的研究人员，在有好的想法或者概念情况下，需要一个工程开发工具来验证自己的想法，这个开发工具必须是简单而易用的；工程人员则由于专业背景知识的缺乏，非常难以介入到计算机视觉领域。而 OpenCV 恰恰为这两者的结合提供了一个得心应手的开发工具或者应用平台。

OpenCV 作为一个开放源代码的应用平台，最大程度上体现出“众人拾柴火焰高”的开放精神。有大量的 OpenCV 学习资源可以在互联网上找到，这里译者深深感谢互联网的发展，一言以蔽之，没有互联网，就没有 OpenCV 。因此 OpenCV 发展到今天，已经快速从少数人的兴趣爱好逐步转变为一个系统的、有科研和商业应用价值的研发平台。

这几年在中国，译者很欣喜地看到越来越多的学生、科研人员和应用开发人员开始在计算机视觉的研究和工程应用领域使用 OpenCV ，并逐步把 OpenCV 作为自己所从事职业的一个忠实伙伴。

作为 OpenCV 项目的发起人， Gary Bradski 和 Adrain Kaebler 所撰写的《 Learning OpenCV 》一书，对 OpenCV 的很多基本算法函数都给出了详细的阐述，并且对函数算法的说明也非常到位。在阅读本书的过程中，读者不但有“知其然”，而且有“知其所以然”的感受。

本书在介绍计算机视觉各个算法思想的同时，通过大量的程序样例，给读者以启发和引导，始终体现出 “ 学以致用 ” 的精神。特别是每章之后的练习，让读者在浏览各章节内容的基础上，籍此做更进一步的思考，对读者在视觉算法思想的领悟和视野的拓展大有裨益。“桃李不言，下自成蹊”，对本书真实价值的最有效评判，其实是来自于广大的读者。

翻译本书的过程对于每位译者而言，既是再次学习和思考的历程，也是追寻作者提出问题、分析问题、解决问题的思维过程。“嘤其鸣矣，求其友声”，本书翻译的过程虽然并不短暂，译者却无过多艰辛之感，原因大致是在翻译的路途上，我们既体味到作者在本书中所展现的灵动思维，也感受到广大同行对本书进展的热情关注。换言之，译者不是在独自前行。

参与翻译本书的人员还有徐明亮、孙涛、柴树杉、吴佳、周磊、罗明、武思远、马长正、陈瑞卿等人。感谢他们的辛勤工作。本书的翻译与其说是几个人的工作、毋宁说它是 OpenCV 爱好者集体工作的结晶。译者感谢清华大学出版社给予我们这样一个难得的机会。另外特别感谢文开琪女士在本书译员确定、翻译质量、进度控制等方面的指导和工作。

刘瑞祯

2009 年 9 月于北京