O'Reilly：學習OpenCV（中文版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 布拉德斯基（Bradski G），[美] 剋勒（Kaehler A） 著，於仕琪，劉瑞禎 譯

圖書標籤:

• OpenCV
• 圖像處理
• 計算機視覺
• Python
• 圖像分析
• 機器學習
• OpenCV4
• O'Reilly
• 技術
• 編程

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302209935

版次：1

商品編碼：10080298

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2009-10-01

用紙：膠版紙

頁數：601

字數：769000

正文語種：中文

産品特色

內容簡介

　　計算機視覺是在圖像處理的基礎上發展起來的新興學科。OpenCV是一個開源的計算機視覺庫，是英特爾公司資助的兩大圖像處理利器之一。它為圖像處理、模式識彆、三維重建、物體跟蹤、機器學習和綫性代數提供瞭各種各樣的算法。
　　本書由OpenCV發起人所寫，站在一綫開發人員的角度用通俗易懂的語言解釋瞭OpenCV的緣起和計算機視覺基礎結構，演示瞭如何用OpenCV和現有的自由代碼為各種各樣的機器進行編程，這些都有助於讀者迅速入門並漸入佳境，興趣盎然地深入探索計算機視覺領域。
　　本書可作為信息處理、計算機、機器人、人工智能、遙感圖像處理、認知神經科學等有關專業的高年級學生或研究生的教學用書，也可供相關領域的研究工作者參考。
　　透過本書，您將置身於迅速發展的計算機視覺領域。本書由自由開源OpenCV的發起人所著，介紹瞭計算機視覺，並通過實例演示瞭如何快速生成這樣的應用——能使計算機“看到”並根據由此獲取的數據做齣決策。
　　計算機視覺無處不在，安全係統、製造檢驗係統、醫學圖像分析、無人機等都可以見到它的蹤影。它與Google Map和Google Earth緊密結閤，它檢查LCD屏幕上的像素，它確保襯衫上的每個針腳都能完全縫閤。OpenCV提供瞭一個簡易好用的計算機視覺框架和一個豐富的庫，後者包含500多個可實時運行視覺代碼的函數。
　　透過各章提供的練習，任何一個開發人員或愛好者都可以迅速掌握如何使用這個框架。本書特色主題如下：
　　透徹介紹OpenCV
　　從攝像機獲取輸入
　　圖像的變換
　　圖像的分割和形狀的匹配
　　模式識彆，包括人臉檢測
　　二維和三維場景中的跟蹤監測
　　根據立體視覺進行三維重構
　　機器學習算法
　　“讓機器來看”是一個富有挑戰但也很有意思的目標。不管是想構建簡單的視覺應用，還是復雜的視覺應用，都離不開這本入門必備參考，拿起它，開始愉快的學習之旅吧！

作者簡介

　　布拉德斯基，Gary Rost Bradski博士是斯坦福大學人工智能實驗室計算機科學係的顧問教授，同時也是Willow Garage的資深科學傢，Willow Garage是一傢機器人研究機構/孵化器。

精彩書評

　　★“OpenCV庫對從業人員而言非常有用，對初涉該領域的新手而言也不失為一個優秀工具。正如其廣而告之的那樣，它是一套高效的計算機視覺算法。”
　　——William T. Freeman，麻省理工學院計算機科學與人工智能實驗室

　　★“對計算機視覺領域內任何一個從業人員而言，《學習OpenCV》是他們不可或缺的重要參考。”
　　——David Lowe，英屬哥倫比亞大學計算機科學教授

目錄

齣版前言
譯者序
寫在前麵的話
前言
第1章 概述
什麼是OpenCV
OpenCV的應用領域
什麼是計算機視覺
OpenCV的起源
下載和安裝OpenCV
通過SVN獲取最新的OpenCV代碼
更多OpenCV文檔
OpenCV的結構和內容
移植性
練習
第2章 OpenCV入門
開始準備
初試牛刀—— 顯示圖像
第二個程序—— 播放AVI視頻
視頻播放控製
一個簡單的變換
一個復雜一點的變換
從攝像機讀入數據
寫入AVI視頻文件
小結
練習
第3章 初探OpenCV
OpenCV的基本數據類型
CvMat矩陣結構
IplImage數據結構
矩陣和圖像操作
繪圖
數據存儲
集成性能基元
小結
練習
第4章 細說HighGUI
一個可移植的圖形工具包
創建窗口
載入圖像
顯示圖像
視頻的處理
ConvertImage函數
練習
第5章 圖像處理
綜述
平滑處理
圖像形態學
漫水填充算法
尺寸調整
圖像金字塔
閾值化
練習
第6章 圖像變換
概述
捲積
梯度和Sobel導數
拉普拉斯變換
Canny算子
霍夫變換
重映射
拉伸、收縮、扭麯和鏇轉
CartToPolar與PolarToCart
LogPolar
離散傅裏葉變換(DFT)
離散餘弦變換(DCT)
積分圖像
距離變換
直方圖均衡化
練習
第7章 直方圖與匹配
直方圖的基本數據結構
訪問直方圖
直方圖的基本操作
一些更復雜的策略
練習
第8章 輪廓
內存
序列
查找輪廓
Freeman鏈碼
輪廓例子
另一個輪廓例子
深入分析輪廓
輪廓的匹配
練習
第9章 圖像局部與分割
局部與分割
背景減除
分水嶺算法
用Inpainting修補圖像
均值漂移分割
Delaunay三角剖分和Voronoi 劃分
練習
第10章 跟蹤與運動
跟蹤基礎
尋找角點
亞像素級角點
不變特徵
光流
mean-shift和camshift跟蹤
運動模闆
預估器
condensation算法
練習
第11章 攝像機模型與標定
攝像機模型
標定
矯正
一次完成標定
羅德裏格斯變換
練習
第12章 投影與三維視覺
投影
仿射變換和透視變換
POSIT：3D姿態估計
立體成像
來自運動的結構
二維和三維下的直綫擬閤
練習
第13章 機器學習
什麼是機器學習
OpenCV機器學習算法
Mahalanobis距離
K均值
樸素貝葉斯分類
二叉決策樹
boosting
隨機森林
人臉識彆和Haar分類器
其他機器學習算法
練習
第14章 OpenCV的未來
過去與未來
發展方嚮
OpenCV與藝術傢
後記
參考文獻
索引
關於作者和譯者
封麵圖片

精彩書摘

　　第1章

　　概述

　　什麼是OpenCV

　　OpenCV是一個開源的計算機視覺庫，OpenCV采用C/C++語言編寫，可以運行在Linux/Windows/Mac等操作係統上。OpenCV還提供瞭Python、Ruby、MATLAB以及其他語言的接口。

　　OpenCV的設計目標是執行速度盡量快，主要關注實時應用。它采用優化的C代碼編寫，能夠充分利用多核處理器的優勢。如果是希望在Intel平颱上得到更快的處理速度，可以購買Intel的高性能多媒體函數庫IPP(Integrated Performance Primitives)。IPP庫包含許多從底層優化的函數，這些函數涵蓋多個應用領域。如果係統已經安裝瞭IPP庫，OpenCV會在運行時自動使用相應的IPP庫。

　　OpenCV的一個目標是構建一個簡單易用的計算機視覺框架，以幫助開發人員更便捷地設計更復雜的計算機視覺相關應用程序。OpenCV包含的函數有500多個，覆蓋瞭計算機視覺的許多應用領域，如工廠産品檢測、醫學成像、信息安全、用戶界麵、攝像機標定、立體視覺和機器人等。因為計算機視覺和機器學習密切相關，所以OpenCV還提供瞭MLL(Machine Learning Library)機器學習庫。該機器學習庫側重於統計方麵的模式識彆和聚類(clustering)。MLL除瞭用在視覺相關的任務中，還可以方便地應用於其他的機器學習場閤。

　　OpenCV的應用領域

　　大多數計算機科學傢和程序員已經意識到計算機視覺的重要作用。但是很少有人知道計算機視覺的所有應用。例如，大多數人或多或少地知道計算機視覺可用在監控方麵，也知道視覺被越來越多地用在網絡圖像和視頻方麵。少數人也瞭解計算機視覺在遊戲界麵方麵的應用。但是很少有人瞭解大多數航空和街道地圖圖像(如Google的Street View)也大量使用計算機定標和圖像拼接技術。一些人知道安全監控、無人飛行器或生物醫學分析等方麵的應用，但是很少人知道機器視覺是多麼廣泛地被用在工廠中：差不多所有的大規模製造的産品都在流水綫上的某個環節上自動使用視覺檢測。

　　OpenCV所有的開放源代碼協議允許你使用OpenCV的全部代碼或者OpenCV的部分代碼生成商業産品。使用瞭OpenCV後，你不必對公眾開放自己的源代碼或改善後的算法，雖然我們非常希望你能夠開放源代碼。許多公司(IBM，Microsoft，Intel，SONY，Siemens和Google等其他公司)和研究單位(例如斯坦福大學、MIT、CMU、劍橋大學和INRIA)中的人都廣泛使用OpenCV，其部分原因是OpenCV采用瞭這個寬鬆的協議。Yahoo groups裏有一個OpenCV論壇，用戶可以在此發帖提問和討論；該論壇大約有20 000個會員。OpenCV在全世界廣受歡迎，在中國、日本、俄羅斯、歐洲和以色列都有龐大的用戶群。

　　自從OpenCV在1999年1月發布alpha版本開始，它就被廣泛用在許多應用領域、産品和研究成果中。相關應用包括衛星地圖和電子地圖的拼接，掃描圖像的對齊，醫學圖像去噪(消噪或濾波)，圖像中的物體分析，安全和入侵檢測係統，自動監視和安全係統，製造業中的産品質量檢測係統，攝像機標定，軍事應用，無人飛行器，無人汽車和無人水下機器人。將視覺識彆技術用在聲譜圖上，OpenCV可以進行聲音和音樂識彆。在斯坦福大學的Stanley機器人項目中，OpenCV是其視覺係統的關鍵部分。Stanley在DARPA機器人沙漠挑戰賽中，贏得瞭二百萬美元奬金[Thrun06]。

　　什麼是計算機視覺

　　計算機視覺 是將來自靜止圖像或視頻的數據轉換成一個決策或者一種新的錶達方式的過程，所有的這些轉換都是為瞭達到某個目標。輸入數據可以包含一些輔助信息，如“攝像機架在汽車上”或“激光掃描儀在1米處發現一個物體”。最終的決策可能是“場景中有一個人”或“在這個切片中有14個腫瘤細胞”。一種新的錶達方式可以是將一張彩色照片轉為灰度照片，或者從圖像序列中去除攝像機晃動影響。

　　因為人類是視覺動物，所以會誤以為可以很容易地實現計算機視覺。當你凝視圖像時，從中找到一輛汽車會很睏難麼？你憑直覺會覺得很容易。人腦將視覺信號劃分入很多個通道，將各種不同的信息輸入你的大腦。你的大腦有一個關注係統，會根據任務識彆齣圖像的重要部分，並做重點分析，而其他部分則分析得較少。在人類視覺流中存在大量的反饋，但是目前我們對之瞭解甚少。肌肉控製的傳感器以及其他所有傳感器的輸入信息之間存在廣泛的關聯，這使得大腦可以依賴從齣生以來所學到的信息。大腦中的反饋在信息處理的各個階段都存在，在傳感器硬件(眼睛)中也存在。在眼睛中通過反饋來調節通過瞳孔的進光量，以及調節視網膜錶麵上的接收單元。

　　在計算機視覺係統中，計算機接接收到的是來自攝像機或者磁盤文件的一個數值矩陣。一般來說，沒有內置的模式識彆係統，沒有自動控製的對焦和光圈，沒有多年來經驗的積纍。視覺係統通常很低級。圖1-1顯示瞭一輛汽車的圖像。在此圖中，我們可以看到車的一側有一個反光鏡，而計算機“看”到的隻是一個數值的矩陣。矩陣中的每個數值都有很大的噪聲成分，所以它僅僅給齣很少的信息，這個數值矩陣就是計算機“看”到的全部。我們的任務是將這個具有噪聲成分的數值矩陣變成感知：“反光鏡”。圖1-2形象地解釋瞭為什麼計算機視覺如此之難。

　　……

前言/序言

　　前言

　　本書為使用開放源代碼計算機視覺庫(OpenCV)提供瞭一個實戰指南，同時還介紹瞭大量計算機視覺領域的背景知識以幫助讀者充分使用OpenCV。

　　目的

　　計算機視覺是一個迅速發展的領域，攝像機價格不斷降低且功能越來越強、計算能力的普及以及視覺算法的日臻成熟都帶動瞭該領域的發展。OpenCV在計算機視覺的發展中扮演著重要的角色，它使得數韆名研究人員在視覺領域能夠獲得更高的生産力。由於OpenCV專注於實時視覺應用，因此十分有助於學生和專業人員高效完成項目和加快研究進展，這是通過它提供的一個計算機視覺和機器學習基礎架構來實現的，這個基礎架構過去隻是少數設備完善的實驗室的專利。本書目的如下。

　　為OpenCV提供一份更好的文檔——詳細說明函數調用約定以及如何正確使用這些函數。

　　快速幫助讀者對計算機視覺的算法原理獲得直觀的理解。

　　讓讀者認識到可以使用哪些算法，以及應用這些算法的場閤。

　　通過許多可用的代碼實例，讓讀者循序漸進地學會如何實現計算機視覺和機器學習算法。

　　培養讀者具有一定的直覺，使其在齣現問題的時候能夠對一些OpenCV源代碼中更高級的子程序進行修正。

　　簡言之，本書既是我們在學校時希望使用的教材，也是我們在工作時希望翻閱的參考書。

　　本書為OpenCV這個工具提供瞭注解，旨在幫助讀者快速在計算機視覺領域中開展有趣的工作。本書能幫助讀者直觀地理解算法的原理，這樣可以幫助讀者設計和調試視覺係統，並使得其他教材中對計算機視覺和機器學習算法的形式化描述更易於理解和記憶。

　　總而言之，如果直觀地領會瞭算法的原理，便容易理解復雜的算法和與這些算法相關的數學知識。

　　本書麵嚮的讀者

　　本書包括算法描述、可運行的例程代碼以及對OpenCV庫中的計算機視覺工具的解釋，因此，它應該會對多種類型的讀者提供有益的幫助。

　　專業人員

　　對於需要迅速實現計算機視覺係統的專業人員來說，例程代碼為開始工作提供瞭一個快速上手的框架。我們對算法原理的直觀描述可以迅速教會讀者或提示讀者其 用法。

　　學生

　　如我們所說，本書是我們當年在學校時希望使用的教材。直觀的解釋、詳細的文檔和例程代碼都有助於讀者在計算機視覺領域獲得迅速成長，完成更多有趣的課堂項目，並且最終為計算機視覺領域貢獻新的研究成果。

　　教師

　　計算機視覺是一個迅速發展的領域。我們發現，在需要時講解一些經典的理論、當前的論文或專傢的講稿，學生會迅速地掌握一本課本。同時，學生也可以更早開始一些課程項目，嘗試更多有挑戰性的任務。

　　業餘愛好者

　　計算機視覺非常有趣，可任由你天馬行空地“創造”！

　　我們對於為讀者提供充分的直觀感受、文檔以及可運行的代碼給予瞭強烈的關注，目的是使讀者能夠迅速實現實時計算機視覺應用程序。

　　本書聲明

　　本書並不是一本正規教材。毋庸諱言，本書的許多知識點都涉及瞭大量數學細 節 ，但這樣做的目的是加深讀者對算法的理解，或者講清楚算法中所用的前提條件。在這裏，我們並不打算進行嚴格的數學推導，這也許會讓一些一直用嚴格數學錶達的人感到不習慣。

　　本書不是為理論研究人員所寫，因為它更多地關注應用。本書針對視覺提供通用的知識，而不是僅僅針對計算機視覺的某些特定應用(例如醫學圖像或遙感分析)。

　　也就是說，作者深信一點：讀完這裏的解釋之後，學生不僅會更好地學習理論知識，還會將這些知識銘記於心。因此，本書是針對理論課程的理想輔導書，也適用於入門課程或實戰性較強的課程。

　　關於本書中的程序

　　本書所有的例程都基於OpenCV 1.0版本。代碼可以在Linux或Windows下運行，也可能在OS-X下運行。本書的例程源代碼可以本書的網站下載。OpenCV可以從它的代碼管理網站下載。

　　OpenCV仍在不斷發展，每年都會發布一到兩個正式版本。一般來說，可以從代碼管理網站的SVN服務器(獲得最新代碼。

　　預備知識

　　在大多數情況下，讀者隻需要知道如何用C語言編程，也許需要知道一些C++編程知識。許多數學相關的內容屬於選讀，並帶有特定標記。書中涉及的數學知識包括簡單的代數和基本的矩陣代數，並且假定讀者較熟悉最小二乘優化問題的求解方法，以及高斯分布、貝葉斯定律和簡單函數的求導等一些基本知識。

　　這些數學知識用於幫助讀者加深對算法的直觀理解。讀者可以跳過數學和算法描述，隻通過函數定義和範例代碼，便可讓計算機視覺應用程序啓動和運行。

　　如何充分使用本書

　　本書不需要按照順序從頭到尾地閱讀。它可以作為一種用戶手冊：在需要的時候，可以從中查找函數；如果想知其所以然，可以閱讀函數的描述。然而，本書的設計初衷是更偏嚮於教程。它幫助讀者基本瞭解計算機視覺，如何以及何時使用所選定的算法。

　　本書可以作為計算機視覺領域本科生或研究生的輔導書或主要教材。學生閱讀本書可迅速瞭解計算機視覺，然後再輔以其他教材中的理論知識以及本領域內的學術論文，更深入地學習。每一章後麵都有練習題，可以幫助測試學生對知識的掌握情況，並加深理解。

　　您可以通過下麵三種方式之一閱讀本書。

　　僅選有用部分

　　開始閱讀本書時，請先閱讀第1章～第3章，然後根據自己需要閱讀其他章節。本書不一定要按照順序閱讀，不過第11章和第12章除外。

　　最佳進度

　　一個星期隻讀兩章，直到用六個星期讀完第1章～第12章(第13章有些特殊，詳見下文討論)。然後開始項目，著手解決具體問題，並閱讀其他教材和相關的論文。

　　快速掌握

　　在充分理解內容的前提下盡快瀏覽本書第1章～第12章。然後開始項目，著手解決具體問題，並閱讀其他的教材和相關的論文。該方法可供專業人員選用，同時也適用於比較高級的計算機視覺課程。

　　第13章的篇幅較多，介紹瞭機器學習的背景知識、OpenCV中實現的機器學習算法背後的細節，以及如何使用這些算法。當然，機器學習與物體識彆以及計算機視覺的很多方麵相關，詳細描述需要一本書的篇幅。專業人員會發現，這是未來閱讀文獻(或直接使用OpenCV庫中的代碼立項)的一個理想起點。對於一般的計算機視覺課程來說，本章可作為選學內容。

　　這是作者所希望的教授計算機視覺的方法：學生掌握要點後，快速學完課程內容，然後動手做一些有意義的課堂項目，同時指導老師通過其他教材或論文提供該領域的一些有深度的知識。該方法對小學期、整個學期或兩個學期的課程都適用。學生的興趣和創造力可以被迅速激發起來，很好地將自己所理解的知識和可運行的代碼結閤起來。當他們開始更有挑戰性且更耗時的項目時，指導老師可幫助他們開發和調試復雜的係統。對於課時較多的課程，項目本身可以以項目管理的方式變成教育方式。首先建立其一個可以運行的係統，並優化改進該係統，然後進行研究。課程的目標是每個項目可以發錶一篇會議論文，並且在隨後(課程結束之後)的工作中發錶更多相關論文。

　　本書所用約定

　　本書采用如下印刷約定。

　　斜體

　　錶示新名詞，URL，電子郵件地址，文件名，文件擴展名，路徑名，目錄和Unix實用程序。

　　等寬字體

　　錶示命令、選項、開關、變量、屬性、鍵值、函數、類型、類、命名空間、方法、模塊、參數、參數、值、對象、事件、事件句柄、XML標簽、HTML標簽、文件內容或者命令輸齣。

　　等寬粗體

　　顯示需要用戶逐字輸入的命令或者其他文字。也用於代碼中的強調。

　　等寬斜體

　　顯示應該被用戶輸入值代替的文字。

　　[…]

　　錶示引用參考文獻。

　　注意： 該圖標錶示一個技巧，建議或一般注解。

　　警告：該圖標錶示警告或注意事項。

　　使用例程代碼

　　OpenCV是免費的，可用於商業和研究，因此對本書的例程代碼，我們也持同樣的態度。本書例程代碼可以用於課程作業、科研或商業産品。如果在使用OpenCV時能在參考文獻中引用本書，我們將很高興，但這不是必須的。它如何幫助你完成課程作業(最好保密)這方麵的細節可以不必告訴我們，但在藉助於OpenCV時，我們希望知道您是如何將計算機視覺用於科學研究，課堂教學以及商業産品的。再次強調，這不是必須的，但我們總期待著您能跟我們講幾句。

探索視覺智能的邊界：OpenCV 進階之路 前言 在當今數字化浪潮席捲的時代，計算機視覺作為人工智能領域的核心驅動力之一，正以前所未有的速度滲透到我們生活的方方麵麵。從智能手機的人臉識彆到自動駕駛的實時感知，再到醫療影像的輔助診斷，計算機視覺技術的應用場景日益廣泛，其重要性也愈發凸顯。而要踏入這個充滿魅力的領域，掌握強大的工具和紮實的基礎知識是不可或缺的。OpenCV（Open Source Computer Vision Library），作為一款開源的、跨平颱的計算機視覺庫，以其全麵的功能、高效的算法和廣泛的社區支持，早已成為全球開發者和研究人員的首選。 本書並非簡單的OpenCV基礎入門指南，而是旨在帶領讀者深入探索OpenCV的精髓，解鎖更高級的應用場景，構建更具智慧的視覺係統。我們相信，對於那些已經具備一定編程基礎，並對計算機視覺充滿熱情的讀者而言，本書將是一本不可多得的寶藏。我們將避開那些市麵上泛濫的、僅限於基礎API講解的內容，而是聚焦於那些能夠真正提升項目能力、解決實際問題的進階技術和核心理念。 本書目標讀者 具備Python或C++編程基礎的開發者： 熟悉至少一種主流編程語言，能夠理解代碼邏輯並進行實踐。 計算機科學、軟件工程、人工智能等相關專業的學生： 對計算機視覺理論和實踐有濃厚興趣，希望將理論知識與實際應用相結閤。 圖像處理、模式識彆、機器學習等領域的從業者： 希望通過OpenCV拓展工作技能，解決更復雜的視覺任務。 對計算機視覺應用感興趣的愛好者： 渴望瞭解如何利用OpenCV構建智能視覺係統，例如圖像識彆、物體檢測、視頻分析等。 本書內容前瞻 本書將遵循由淺入深、由易到難的原則，逐步引導讀者從OpenCV的強大功能中挖掘齣更深層次的價值。我們不會止步於簡單的圖像加載、顯示和基本的圖像處理操作，而是將目光投嚮更具挑戰性的領域。 第一部分：OpenCV核心機製深度解析 在正式進入高級應用之前，理解OpenCV的核心工作原理是至關重要的。本部分將深入剖析OpenCV的內部機製，幫助讀者建立起對整個庫更宏觀的認識。 數據結構與內存管理： 詳細介紹OpenCV中關鍵的數據結構，如 `Mat` 對象的原理、內存管理機製、拷貝與引用等，理解其高效性的根源。 圖像錶示與顔色空間： 深入探討不同顔色空間的特性及其在OpenCV中的錶示，如BGR、Gray、HSV、LAB等，並講解如何在不同顔色空間之間進行高效轉換，以及不同顔色空間在特定任務中的優勢。 算法效率與性能優化： 剖析OpenCV中常用算法的實現原理，以及如何通過嚮量化、並行計算等手段優化算法性能，實現實時處理。 第二部分：經典計算機視覺算法的OpenCV實踐 本部分將聚焦於那些在計算機視覺領域具有裏程碑意義的經典算法，並通過OpenCV實現和應用，讓讀者在實踐中深刻理解算法的原理和威力。 特徵檢測與描述： SIFT、SURF、ORB等特徵提取算法： 深入講解這些算法的原理、優缺點，以及在OpenCV中的具體實現。我們將演示如何使用這些算法進行圖像關鍵點提取，並分析其在不同場景下的魯棒性。 特徵匹配與應用： 講解如何使用BFMatcher和FlannBasedMatcher等進行特徵匹配，並展示其在全景圖像拼接、物體識彆等場景下的應用。 幾何變換與圖像對齊： 仿射變換與透視變換： 深入理解這些變換的數學原理，以及在OpenCV中的實現。我們將演示如何使用這些變換進行圖像的縮放、鏇轉、平移、傾斜以及糾正圖像的透視畸變。 單應性矩陣與標定： 講解單應性矩陣的計算和應用，以及相機標定的基本原理和實現，這對於3D重建和增強現實至關重要。 圖像分割與邊緣檢測： Canny邊緣檢測器進階： 深入理解Canny算法的原理，並探討其參數選擇對結果的影響。 輪廓查找與分析： 詳細講解如何查找、繪製和分析圖像中的輪廓，包括輪廓的麵積、周長、質心、外接矩形等屬性，並演示其在形狀識彆、目標計數等方麵的應用。 分水嶺算法： 探討分水嶺算法在圖像分割中的應用，以及如何使用它來分離相互接觸的物體。 圖像濾波與增強的高級技巧： 超越基本高斯模糊： 深入講解雙邊濾波、中值濾波等更精細的濾波方法，理解其在保留邊緣的同時進行降噪的原理。 直方圖均衡化進階： 探索自適應直方圖均衡化（CLAHE）等方法，理解其在局部對比度增強方麵的優勢。 形態學操作深度應用： 詳細講解腐蝕、膨脹、開運算、閉運算等操作的原理，並演示其在去除噪聲、連接斷裂的綫段、提取物體輪廓等高級應用。 第三部分：麵嚮實際應用的進階主題 本部分將帶領讀者將所學知識應用於更復雜的實際場景，解決更具挑戰性的視覺問題。 目標跟蹤： 經典跟蹤算法： 深入講解Mean-Shift、CamShift、Kalman Filter等經典跟蹤算法的原理，並演示其在視頻中對特定目標的持續跟蹤。 基於特徵的跟蹤： 探討如何結閤特徵點匹配和幾何變換來實現更魯棒的跟蹤。 現代跟蹤器介紹： 簡要介紹更先進的跟蹤器（如SORT, DeepSORT等）的思路，為讀者後續深入學習打下基礎。 物體檢測： HOG+SVM： 講解Histogram of Oriented Gradients (HOG) 特徵提取方法以及支持嚮量機 (SVM) 分類器的原理，並結閤OpenCV實現行人檢測等任務。 滑動窗口與多尺度檢測： 理解如何通過滑動窗口和多尺度分析來檢測圖像中不同大小的物體。 深度學習目標檢測器概述： 簡要介紹YOLO、SSD、Faster R-CNN等深度學習目標檢測器的基本框架和思想，並展示如何在OpenCV中使用預訓練模型進行推理。 圖像匹配與立體視覺： 立體匹配（Stereo Matching）： 深入理解雙目視覺的基本原理，講解塊匹配（Block Matching）、SGBM（Semi-Global Block Matching）等算法，並演示如何使用OpenCV計算視差圖，進而實現3D重建。 特徵點匹配與SLAM基礎： 探討特徵點在同時定位與地圖構建（SLAM）中的作用，為讀者理解更復雜的空間感知技術奠定基礎。 視頻分析與處理： 背景減除： 講解多種背景減除算法（如MOG2, KNN等）的原理和應用，用於從視頻中提取前景目標。 光流法： 深入理解Lucas-Kanade光流算法，以及如何使用它來估計圖像序列中像素的運動。 視頻內容理解基礎： 探討如何結閤上述技術進行視頻中的運動分析、異常檢測等。 機器學習與深度學習在OpenCV中的集成： OpenCV的機器學習模塊： 介紹OpenCV中內置的機器學習算法（SVM, k-NN, Decision Trees等）及其使用方法。 深度學習推理引擎： 重點講解OpenCV的DNN模塊，如何加載和運行TensorFlow、PyTorch、Caffe等框架訓練的模型，實現高效的深度學習推理。我們將演示如何使用預訓練模型進行圖像分類、物體檢測等。 本書特色 實戰導嚮： 每一章都配有豐富的代碼示例，讀者可以通過實際操作理解抽象的理論。 深度講解： 深入剖析算法原理，避免“知其然不知其所以然”。 循序漸進： 從核心概念到高級應用，邏輯清晰，易於學習。 前沿視角： 介紹最新的技術和趨勢，幫助讀者緊跟時代步伐。 解決實際問題： 聚焦於能解決實際問題的技術，而非羅列API。 結語 計算機視覺的世界廣闊而迷人，OpenCV則是探索這個世界的強大羅盤。本書將帶領您穿越基礎的迷霧，抵達技術的峰巒。我們期望通過本書，您不僅能夠熟練掌握OpenCV的各項功能，更能深刻理解其背後蘊含的計算機視覺思想，從而獨立思考，創新實踐，在您的職業生涯或學術研究中，開闢齣屬於自己的精彩篇章。準備好迎接這場視覺智能的探索之旅瞭嗎？讓我們一起，用OpenCV點亮你的創造力。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在技術學習道路上摸索瞭多年的開發者，O'Reilly的書籍在我心中一直占據著特殊的地位，它們就像一座座知識的燈塔，指引我穿越技術的迷霧。《O'Reilly：學習OpenCV（中文版）》這個書名，讓我立刻聯想到瞭對OpenCV這一強大工具的深入探索。我迫切希望這本書能夠為我提供一個紮實且全麵的OpenCV學習路徑。我預計，這本書的章節設計會非常閤理，從OpenCV的安裝配置，到圖像的基本操作（如讀取、顯示、保存），再到更核心的圖像處理技術，如二值化、濾波、形態學操作、邊緣檢測等等，都會一一涵蓋。我特彆關注書中對算法原理的講解方式，O'Reilly擅長將復雜的概念用淺顯易懂的語言和生動的比喻來解釋，我期待在這本書中也能看到這種風格，幫助我理解如Canny邊緣檢測、Hough變換等經典算法背後的數學原理。而且，我非常看重代碼示例的質量，希望書中提供的代碼是清晰、簡潔、可運行的，並且能夠充分演示所講解的技術。這本書不僅是對OpenCV知識的係統梳理，更是我對開啓計算機視覺應用大門的一次期待。

評分☆☆☆☆☆

我一直對計算機視覺領域充滿好奇，尤其是看到那些能夠讓機器“看懂”世界的演示時，更是心生嚮往。《O'Reilly：學習OpenCV（中文版）》這個書名，簡直就是我一直以來在尋找的那本“敲門磚”。OpenCV作為計算機視覺的基石，其重要性不言而喻。我設想這本書會以一種非常友好的方式介紹OpenCV，從最基礎的圖像數據結構（如Mat對象）開始，逐步引導讀者掌握圖像的讀取、寫入、顯示等基本操作。我希望能看到書中詳細講解圖像的像素操作，比如如何訪問和修改像素值，這對於理解更復雜的圖像處理算法至關重要。此外，對於圖像的算術運算和邏輯運算，比如圖像的疊加、減法，以及位運算等，我也期待有清晰的解釋和實例。我希望這本書能覆蓋到OpenCV中常用的濾波器，比如模糊、銳化等，以及邊緣檢測算法，比如Sobel、Laplacian算子。而且，O'Reilly的書籍往往非常注重理論與實踐的結閤，我猜想書中一定會有大量的代碼片段，最好是能夠直接運行，並且能夠逐步解釋每行代碼的作用。總而言之，我期待這本書能夠成為我通往OpenCV世界的一條清晰、高效的道路。

評分☆☆☆☆☆

這本書我真是太期待瞭！一直想深入學習OpenCV，但市麵上的資料總是零散或者過於理論化，很難找到一本既係統又實用的中文入門書籍。《O'Reilly：學習OpenCV（中文版）》這個名字一齣來，我就知道這可能是我的“救星”瞭。O'Reilly 齣版的書籍嚮來以質量過硬、內容深入淺齣著稱，它們傢的技術圖書是我多年來學習編程的“精神食糧”。“學習OpenCV”更是直擊我痛點，OpenCV作為計算機視覺領域的黃金標準，掌握它意味著打開瞭圖像處理、模式識彆、機器學習等眾多激動人心的應用領域的大門。我設想這本書會從最基礎的圖像概念講起，逐步深入到各種復雜的算法，比如特徵提取、物體檢測、圖像分割等等。我特彆希望它能有豐富的代碼示例，而且是高質量、可運行的代碼，這樣我纔能邊學邊練，真正將理論知識轉化為實踐能力。畢竟，對於我們這些開發者來說，光看懂理論是不夠的，能夠動手實現纔是王道。而且，中文版意味著閱讀障礙大大降低，可以讓我更專注於學習內容本身，而不是被翻譯的生澀詞匯所睏擾。我已經在腦海裏描繪瞭無數次，捧著這本書，一邊品味著O'Reilly獨特的講解風格，一邊在屏幕上敲擊著代碼，一步步解鎖OpenCV的強大功能，那種成就感一定爆棚！

評分☆☆☆☆☆

我最近剛開始接觸計算機視覺，感覺OpenCV這個名字簡直是如雷貫耳，但真正上手卻發現有點力不從心。網上搜齣來的教程要麼是零散的片段，要麼是針對特定小功能的，缺乏一個係統性的指導。《O'Reilly：學習OpenCV（中文版）》的齣現，對我來說簡直是雪中送炭！我猜想，這本書的開篇一定會是對OpenCV基本概念的清晰闡述，比如圖像的錶示方式、顔色空間、以及最基礎的圖像操作，如讀取、顯示、裁剪、縮放等。然後，我相信它會循序漸進地引導讀者進入更核心的領域，比如濾波（高斯濾波、中值濾波等）、邊緣檢測（Canny、Sobel等），這些都是圖像處理的基礎。我尤其關注它是否會講解一些經典的圖像變換，如傅裏葉變換、霍夫變換等，這些在實際應用中非常重要。我期待書中能夠用清晰易懂的語言解釋復雜的算法原理，並配閤大量的圖示來幫助理解。當然，最重要的還是實操性，我希望能看到如何使用OpenCV實現這些功能，最好是結閤一些實際的例子，比如簡單的物體識彆或者人臉檢測的demo。O'Reilly一貫的風格是講求深度和廣度，我希望能在這本書中獲得一個紮實且全麵的OpenCV知識體係，為我後續深入研究打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

在軟件開發領域，O'Reilly的綠皮書、黃皮書（這裏特指O'Reilly的風格）一直是我心中的品質保證。當我看到《O'Reilly：學習OpenCV（中文版）》這本書名時，一種久違的熟悉感和期待感油然而生。OpenCV是計算機視覺領域的“瑞士軍刀”，功能強大且應用廣泛，但它的入門門檻也確實不低。我一直希望能找到一本能夠係統梳理OpenCV知識體係的中文教材，而不是東拼西湊的零散教程。《O'Reilly：學習OpenCV（中文版）》的齣現，讓我看到瞭希望。我預計這本書會從OpenCV的安裝和基本環境配置開始，然後深入到核心的圖像和視頻處理模塊。我特彆希望它能詳細講解圖像的幾何變換，比如平移、鏇轉、仿射變換，以及這些變換在圖像校正、拼接等方麵的應用。另外，色彩空間的轉換和操作也是我非常感興趣的部分，比如如何進行顔色空間的切換，如何提取特定顔色的物體。我非常期待書中能夠提供一些經典的圖像處理算法的實現細節，比如閾值處理、形態學操作（腐蝕、膨脹）等，並且能有相應的代碼示例來輔助理解。O'Reilly的書往往不會止步於基礎，我甚至期待它能觸及一些更高級的章節，比如特徵點匹配、物體跟蹤等，為我打開更廣闊的視野。

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字跡清晰，滿減的時候買的很閤適

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研究生弄的機器視覺方嚮，入門一下

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裏麵是基於opencv2.0的，可以參考

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京東送貨速度就是快，質量一直都是很好的。

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非常專業全麵，推薦大傢購買！

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不錯的一本書，入門必備。學習學習。

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經典經典經典書籍

評分☆☆☆☆☆

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