天才！应届毕业生拿下华为200万顶级年薪
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前不久，华中科技大学博士应届毕业生廖明辉，通过层层考核入选华为天才少年，拿到201万顶级年薪，引发热议。总所周知，华为“天才少年”的招聘标准非常严格。
那么，今年拿到最高一档年薪的廖明辉，是靠什么在激烈的竞争中脱颖而出的呢？
这从他的研究方向可以看出，在读博期间，廖明辉跟着导师专攻计算机视觉领域，陆续发表了10篇一作论文，包括2篇顶级期刊、7篇顶级会议和1篇二区期刊。
最厉害的是，他发表的文字检测算法被腾讯微信和百度等公司采用，并收录于OpenCV主分支。
毫不夸张地说，华为看重的就是廖明辉在计算机领域的研究成果和潜力，他能够拔得头筹多亏了其在OpenCV上的造诣。
这也正是异步君本次推荐《OpenCV 4详解：基于Python》给大家的理由，毕竟从很多大公司的招聘需求上就可以看出，懂OpenCV的人变得越来越抢手，你不提前准备好，总会有人比你先去学习。
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Open CV4是什么？
是否值得入门？
近年来，关于计算机视觉的研究如火如荼，它极大地方便了人们的生活，并且吸引了越来越多的学生、老师以及研究人员的关注。
OpenCV（Open Source Computer Vision Library） 作为计算机视觉领域中一个重要的工具库，自然也受到了更多的关注。
OpenCV 自问世以来，一直以帮助研究人员和开发者提高研究开发的效率为目标，逐渐成为研究计算机视觉的老师和学生的重要工具，也成为初学者在计算机视觉方面快速入门的重要工具之一。
自从 2015 年 6 月 OpenCV 3.0.0 版本发布，时隔 3 年半 OpenCV 4.0 版本发布，这标志着 OpenCV进入 4.x 版本。
2018 年 11 月发布了OpenCV 4.0.0，2019 年 4 月发布了 OpenCV 4.1.0，2019 年 11 月发布了 OpenCV 4.1.2 。
OpenCV 4 的更新方向是去除一些过时的 C 语言的 API，增加更多图像处理与计算机视觉算法模型。
这 3个版本更新了众多与机器学习相关的功能，标志着 OpenCV 与机器学习的联系更加紧密。更重要的是，OpenCV 逐步集成了深度学习模型，便于使用者通过深度学习解决计算机视觉问题。
因此，在人工智能的潮流下，研究计算机视觉领域的研究人员非常有必要了解并学习 OpenCV 4 的用法。
那么，OpenCV4 值得我们入门吗？
这个答案是肯定的。
（1）容易入门。随着人工智能的火爆，越来越多人想学习相关的热门技术。而在其中，OpenCV就是一门既接地气，又是不错的方向选择的技术，并且学习过程也不需要太过深奥的数学知识，即使零基础也可以学会、学好。
（2）是学习计算机视觉的好工具。“磨刀不误砍柴工”，OpenCV 就是我们学习计算机视觉的过程中经常使用的工具，熟练掌握 OpenCV的使用方法会助力计算机视觉的学习，避免重复造轮子，起到事半功倍的效果。
（3）开源且火爆。OpenCV 是目前最流行的计算机视觉处理库之一，受到了计算机视觉领域众多研究人员的喜爱。
（4）OpenCV 4是最新版本，且还有无限未来。正如OpenCV创始人Gary Bradski在一次对话中，对于“机器视觉领域有哪些新的发展？”的回答所言：
“我觉得很多几何视觉（geometric vision）的东西依然对今天有用，例如SLAM。
但AI和深度学习的发展也加速了机器视觉的发展，比如OpenCV目前也有运行深度网络的推理引擎，它可以在很多方面与经典计算机视觉技术结合。
以我的经验来看，很多应用，都是深度学习与经典技术结合的产物。”
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与时俱进，跟上技术最前沿，
零基础学OpenCV 4，选它！
诚然，OpenCV 降低了计算机视觉的学习门槛，但是由于缺少系统的学习资料，尤其是官网上的学习文档与对应的版本之间存在着较大的滞后性，因此最新版的 OpenCV 4 发布后的很长一段时间内，初学者都无法学以致用。
那么很多人会问，OpenCV 4是不是很难上手呢？
别慌，你只是差一个引路人！这里就推荐一本我学习后感觉很不错的书籍《OpenCV 4详解：基于Python》。
这本书正是面向不熟悉OpenCV，但希望在Python中使用OpenCV开发计算机视觉应用程序的开发人员、计算机相关专业的师生。
为什么是基于Python呢？
一方面，Python随着机器学习、深度学习等领域的发展，Python 语言庞大的扩展库为 Python 使用者在编程过程中提供了极大的便利，OpenCV-Python 便是其中一员，这给予了我们极佳的可视化及调试体验。
另一方面，Python 是一种经常用于建立网站的语言，结合像Django、Flask等Python框架，能更加容易地使用OpenCV，更能快速地组建起Web应用程序。
当然，最重要的一点是，因为经常有读者在作者的公众号中询问在 Python 中使用 OpenCV 时遇到的问题，所以这本基于 Python 的OpenCV 4 图书应运而生啦！
作者冯振擅于由浅入深，层层递进，以 Python 语言为基础，添加了部分新内容，不仅可帮助使用Python 语言的开发人员快速入门 OpenCV 4，还能帮助开发人员轻松提升应用程序开发水平和图像处理水平。
为此，他将全书分为12章，基于Python，系统讲述OpenCV中大量函数的用法，通过OpenCV的一线实践案例，帮助开发人员轻松提升应用程序开发水平。
（《OpenCV 4详解：基于Python》目录）
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激发你对计算机视觉和OpenCV的热爱！
异步君在通读这本书后，不得不感叹“知读者心，非作者莫属”！
作者知道在实际使用 OpenCV-Python 扩展库的过程中，更多的读者关心库中函数的基本原理及如何更快地上手使用。
因此这本书便有的放矢，基于OpenCV 4.1版本，讨论OpenCV 4的功能，以及OpenCV在图像处理和计算机视觉方面的应用，并且通过图文并茂地方式以期能激发读者对计算机视觉和 OpenCV 的热爱！
那么，这本书具体都讲了些什么内容呢？
●载入、显示和保存图像与视频数据的方法
首先介绍了 OpenCV 的发展过程、OpenCV 4 的新增功能，以及 OpenCV-Python 的安装过程、环境配置与安装过程中常见问题的解决方案，然后讲述 OpenCV 4 的模块结构和部分源代码。
此外还介绍 NumPy 的相关基础知识与操作函数，然后讲述 OpenCV 4 中图像文件、视频文件、XML 文件的加载与保存。
●图像基本操作和直方图的相关操作
在获取图像后，你首先需要学习处理图像的基本操作，例如对图像颜色的分离、像素的改变、图像的拉伸与旋转，以及在图像中添加一些基础的图形或文字，并进行简单的处理。
此外，直方图的操作对于处理图像也很有效果，比如数字图像直方图均衡化目的就是提升图像的对比度，将较亮或者较暗区域的输入像素映射到整个区域的输出像素，是图像增强一种很好的且方便的方式。
（原图及匹配结果）
●立体视觉第 10 章介绍相机的成像原理，单目相机和双目相机的标定，以及图像的校正。相机模型是计算机视觉中最重要的模型之一。该章的内容是连接图像信息与环境信息的重要纽带。其中，我们可以通过使用棋盘格进行相机标定体会具体原理。......
异步君相信，当你将本书介绍的内容熟练掌握后，对未介绍的延伸内容也会很快掌握。
总之，零基础学OpenCV 4，选它!
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本书解决刚需问题
如果你零基础，想学OpenCV，千万别害怕，哈工大博士从安装OpenCV 4的过程开始介绍，以计算机视觉知识脉络为主线，从零起步，手把手带你轻松入门！
（清晰明了的运行结果）
（清晰展示数据结果）
（程序运行结果的彩色截屏图）
（使用的彩图图像和视频）
（打包资源配送）
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送书福利
《OpenCV 4详解：基于Python》
作者： 冯振，陈亚萌
书号：978-7-115-56603-4
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文章编辑：罗梦婷 审校：刘鑫
参考来源：
《OpenCV 4详解：基于Python》前言、第一章
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