OpenCV（Open Source Computer Vision）是计算机视觉领域最重要的开源函数库，其中不仅包括了众多图像处理和视频分析算法，还包含了经典机器学习算法和深度学习算法库。这些机器学习算法在计算机视觉的图像分类、目标检测、目标跟踪和光学字符检测识别等任务中扮演了关键角色。

最近，国防科技大学副教授朱斌的新书《OpenCV 4机器学习算法原理与编程实战》上线，全书共10章，先讲解OpenCV的基础知识与基本图像操作，再讲解机器学习基础知识，最后逐个介绍算法的原理与应用。算法部分兼顾经典与前沿，包含新版OpenCV 4的机器学习与深度学习模块内容。另外，书中的实战案例基于C++实现。

5月21日，机器之心最新一期线上分享邀请到本书作者、国防科技大学副教授朱斌带来分享，介绍OpenCV理论与基础知识、基本图像操作、传统方法OpenCV的SVM原理和深度学习方法OpenCV的DNN原理，最后详解3个案例：

案例一：为监控摄像头设计目标检测算法

案例二：为卫星设计目标检测算法

案例三：为无人机设计目标跟踪算法

老规矩，我们将在直播过程中抽取10名幸运观众赠书，欢迎大家关注学习。

分享主题：OpenCV实战：用机器学习为机器设计一双慧眼

分享概要：

1. 基础知识

OpenCV概述：简介、数据结构、图像操作

OpenCV的机器学习模块：组织结构、使用流程

OpenCV的深度学习模块：组织结构、使用流程

2. 理论知识

传统方法：OpenCV的SVM原理：HOG特征与分类器

深度学习方法：OpenCV的DNN原理：ANN与CNN简介

3. 实践分享：分别介绍背景原理、实战简介与效果

案例一 为监控摄像头设计目标检测算法——基于YOLO的快速通用目标检测

案例二 为卫星设计目标检测算法——基于Faster RCNN的高精度遥感目标检测

案例三 为无人机设计目标跟踪算法——基于孪生网络的无人机目标鲁棒跟踪

嘉宾简介：朱斌，博士、国防科技大学副教授。长期从事计算机视觉与机器学习领域的教学与科研工作，主要研究方向为成像侦察与信息处理。主持国家自然科学基金、省自然科学基金各1项，主持或参与其他科研项目多项，其中，2项科研成果列装，并获军队科技进步二等奖2项，授权国家发明专利10余项。