opencv是最常见的计算机视觉库之一，它提供了许多经过优化的复杂算法。本书对已掌握基本opencv技术同时想提高计算机视觉的实践经验的开发者来讲是一本非常好的书。每章都有一个单独的项目，其背景也在这些章节中进行了介绍。因此，读者可以依次学习这些项目，也可以直接跳到感兴趣的项目进行学习。<br />《深入理解opencv：实用计算机视觉项目解析》详细讲解9个实用的计算机视觉项目，通过本书的学习，读者可以创建各种可运行的项目原型，例如，实时的移动应用、增强现实、从视频中获得三维形状、跟踪人脸和眼睛、车牌识别等。

视觉是人类获取信息的主要来源。图像、视频等视觉信息载体也是当今大数据时代最大的数据源之一，在计算机工程、通信、生物学、医学、军事等领域有着广泛应用。由于计算机视觉涉及多个领域的专业知识，以及视觉对象的复杂性和视觉任务的多样，这使计算机视觉研究很困难。
OpenCV是开源、跨平台的计算机视觉库，其全称是Open Source Computer Vision Library。它是由英特尔公司发起并参与开发的，可在商业和研究领域中免费使用。OpenCV能开发实时的图像处理、运动跟踪、目标检测等程序。
但目前通过实际应用项目来介绍OpenCV的书很少。本书通过8个典型的计算机视觉项目来介绍OpenCV强大、高效的功能。这8个项目涵盖了计算视觉的如下领域：基于iPhone或iPad的增强现实；从运动中得到3D结构；车牌识别；人脸识别与跟踪；三维头部姿态估计等。这些项目均用C/C++实现，对于关键代码，作者给出非常详细的介绍。在每章中，作者不但介绍项目的应用背景、整体框架、软件设计方法，同时也深入浅出地介绍了与项目相关的机器学习理论。毫不夸张地讲，这是一本用OpenCV来实践计算机视觉应用难得的好书。
翻译本书的过程也是我学习的过程，虽然辛苦但也不觉得累。为了做到专业词汇准确权威，书本内容正确，意译部分既不失原著意境又无偏差, 在翻译过程中查阅了大量相关资料。但由于时间和能力有限，书中内容难免存在纰漏。若有问题，读者可通过电子邮件liubo7971@173.com与我联系，欢迎一起探讨，共同进步。
本书翻译过程得到如下项目资助：（1）重庆市教委研究项目“多核正则化机器学习理论研究”，项目号：KJ130709；（2）重庆工商大学研究项目“基于多核学习的高维数据分析研究”，项目号：2013-56-09；（3）大数据稀疏表示判别字典学习及其应用技术研究项目号：KJ1400612。
感谢河南工业大学信息科学与工程学院的靳小波博士对本书翻译的支持与鼓励，也感谢我的家人，特别感谢我妻子杨雪莉和女儿刘典。虽然翻译本书占用了本应陪她们的大量时间，但她们一直包容并支持我。