《机器学习：使用OpenCV、Python和scikit-learn进行智能图像处理（原书第2版）》是一本基于OpenCV4和Python的机器学习实战手册，既详细介绍机器学习及OpenCV相关的基础知识，又通过具体实例展示如何使用OpenCV和Python实现各种机器学习算法，并提供大量示例代码，可以帮助你掌握机器学习实用技巧，解决各种不同的机器学习和图像处理问题。《机器学习：使用OpenCV、Python和scikit-learn进行智能图像处理（原书第2版）》共13章：第1章简要介绍机器学习基础知识，并讲解如何安装OpenCV和Python工具；第2章介绍基本的OpenCV函数；第3章讨论监督学习算法，以及如何使用OpenCV和scikit-learn实现这些算法；第4章讨论数据表示和特征工程，并介绍OpenCV中提供的用于处理图像数据的常见特征提取技术；第5章展示如何使用OpenCV构建决策树进行医疗诊断；第6章讨论如何使用OpenCV构建支持向量机检测行人；第7章讨论朴素贝叶斯算法、多项式朴素贝叶斯等技术及实现，并展示如何使用贝叶斯学习实现垃圾邮件过滤；第8章讨论一些无监督学习算法；第9章详细讲解如何构建深度神经网络来分类手写数字；第10章介绍用于分类的随机森林、bagging方法和boosting方法等；第11章讨论如何通过模型选择和超参数调优来比较各种分类器的结果；第12章介绍OpenCV4.0中引入的OpenVINO工具包；第13章给出一些处理实际机器学习问题的提示和技巧。OpenCV是用于构建计算机视觉应用程序的一个开源库。《机器学习：使用OpenCV、Python和scikit-learn进行智能图像处理（原书第2版）》将全面介绍新发布的OpenCV4版本所提供的大量新特性和平台改进。首先，你将了解OpenCV4的新特性并安装OpenCV4来构建计算机视觉应用程序。然后，你将探索机器学习的基础知识，学习设计用于图像处理的各种算法，循序渐进地掌握监督学习和无监督学习，并将获得使用Python中的scikit-learn开发各种机器学习应用程序的实践经验。接着，你将学习决策树、支持向量机（SVM）、贝叶斯学习等各种机器学习算法，以及如何将这些算法应用于目标检测等计算机视觉操作。之后，你将深入研究深度学习和集成学习，并探索它们在现实世界中的应用，如手写数字分类和手势识别等。最后，你将学习用于构建图像处理系统的英特尔OpenVINO工具包。学习完《机器学习：使用OpenCV、Python和scikit-learn进行智能图像处理（原书第2版）》，你将掌握使用OpenCV4构建智能计算机视觉应用程序所需要的机器学习技能。
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