《OpenCV4机器学习算法原理与编程实战》通过十个章节的紧凑布局，引领读者走进OpenCV在机器学习中的应用世界，从基本图像操作的掌握到复杂的深度神经网络实现，书中逐步揭示了机器学习算法在图像处理中的强大功能，读者可以跟随章节，一步步学习K-means、KNN、决策树、随机森林、Boosting算法、支持向量机以及神经网络等核心技术，每一章不仅阐释了理论知识，还提供了实际编程实战的机会，书中案例丰富，解析清晰，让学者在实践中深化理解，无论是学生还是研发工程师，都能在实际应用中找到价值，掌握书中的知识和技巧，足以让任何对机器学习有兴趣的人在计算机视觉的道路上迈出坚实的步伐。
《OpenCV 4机器学习算法原理与编程实战》主要面向机器学习领域的研究与开发人员，采用原理结合实战的方式，介绍OpenCV 4 的机器学习算法模块与深度神经网络模块中的核心算法原理与C++编程实战。全书共10 章， 第1~3 章，介绍OpenCV 4 的基础知识、基本图像操作和机器学习基础知识；第4~8 章，介绍K-means、KNN、决策树、随机森林、Boosting 算法和支持向量机等机器学习算法与编程实战；第9~10 章，介绍神经网络与深度神经网络的基本原理与编程实战，并提供了多种类型的深度学习模型的部署示例代码。
目录
- 第1 章 概述
- 第2 章 OpenCV 在机器学习任务中的基本图像操作
- 第3 章 机器学习的基本原理与OpenCV 机器学习模块
- 第4 章 K-means 和KNN
- 第5 章 决策树
- 第6 章 随机森林
- 第7 章 Boosting 算法
- 第8 章 支持向量机
- 第9 章 神经网络
- 第10 章 深度神经网络
