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 著

圖書標籤:

• OpenCV
• 圖像處理
• 計算機視覺
• Python
• 圖像分析
• 機器視覺
• OpenCV4
• 深度學習
• 圖像識彆
• 算法

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302209935

商品編碼：1026373895

齣版時間：2009-10-01

基本信息

商品名稱： 五年級英語(上RP最新修訂)/黃岡小狀元達標捲	齣版社： 龍門書局	齣版時間：2013-05-01
作者：夏小琴//羅愛萍//張文濤|主編:萬誌勇	開本：8開	印刷時間： 2013-08-01
定價： 10.8	頁數：36	印次： 14
ISBN號：9787508829371	商品類型：圖書	版次： 2

一本深入探索計算機視覺奧秘的實踐指南 本書並非一本技術手冊，而是希望成為你踏入迷人計算機視覺世界的一位忠實嚮導。我們旨在為你揭示視覺智能的內在運作機製，而非僅僅羅列晦澀的代碼片段。通過清晰易懂的語言和精心設計的案例，我們將帶你穿越圖像處理的各個層級，直至構建齣能夠“看懂”並“理解”我們所處世界的智能係統。 從基礎到進階，構建紮實的理論根基與卓越的實踐能力 我們的旅程始於對圖像本質的理解。我們將深入探討數字圖像是如何被錶示的，像素與顔色空間的奧秘，以及這些基礎概念如何為後續更復雜的視覺任務奠定基石。你將學習到如何有效地加載、顯示和操作圖像，掌握基本的圖像濾波技術，例如高斯模糊、均值濾波和拉普拉斯算子，理解它們如何用於降噪、邊緣檢測以及圖像增強。 隨後，我們將逐步引入更具挑戰性的概念。邊緣檢測作為計算機視覺中的一個經典問題，我們將深入剖析Canny邊緣檢測算法，理解其背後的數學原理以及如何在實際應用中優化參數。形態學操作，如腐蝕、膨脹、開運算和閉運算，將為你展現如何處理圖像中的形狀和結構，這在目標識彆、形狀分析等領域至關重要。 直方圖是理解圖像全局亮度分布的有力工具，我們將學習如何計算、分析和應用直方圖均衡化來改善圖像對比度，使暗淡的圖像煥發新生。色彩空間轉換，從RGB到HSV、Lab等，將揭示如何更有效地分離顔色信息，這在顔色識彆、圖像分割等方麵有著廣泛的應用。 探索圖像變換與特徵提取的強大力量 圖像的幾何變換，如仿射變換、透視變換，將教會你如何校正圖像變形，實現圖像的鏇轉、縮放、平移，甚至模擬不同視角下的觀察效果。這些技術在圖像配準、立體視覺和三維重建中扮演著核心角色。 特徵提取是計算機視覺的核心任務之一，它旨在從圖像中提取齣具有代錶性的信息，以便後續的識彆和分析。我們將詳細講解尺度不變特徵變換（SIFT）和加速魯棒特徵（SURF）等經典特徵檢測算法，理解它們如何在不同尺度、鏇轉和光照條件下保持不變性。你將學習到如何利用這些特徵進行圖像匹配、目標識彆和全景圖像拼接。 除瞭經典的特徵提取方法，我們還會探討更現代的特徵描述子，如ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF），理解其高效性和在實時應用中的優勢。 深入理解目標檢測與圖像分割的技術精髓 一旦我們能夠有效地提取圖像特徵，下一步便是識彆圖像中的特定目標。本書將係統地介紹目標檢測的經典算法，如級聯分類器（Haar特徵+Adaboost）和HOG（Histogram of Oriented Gradients）特徵結閤SVM（Support Vector Machine）。你將理解這些方法如何通過構建特徵模型來區分不同類彆的物體。 隨著深度學習的興起，我們將重點關注基於捲積神經網絡（CNN）的目標檢測模型，例如Faster R-CNN、YOLO（You Only Look Once）和SSD（Single Shot MultiBox Detector）。你將深入理解這些模型的架構、工作原理以及如何利用預訓練模型進行遷移學習，快速實現高效的目標檢測。 圖像分割是將圖像劃分為不同區域或對象的過程，它比目標檢測更進一步，旨在精確地勾畫齣目標的邊界。我們將介紹傳統的圖像分割方法，如閾值分割、區域生長和圖割。隨後，我們將重點講解基於深度學習的圖像分割技術，包括全捲積網絡（FCN）、U-Net和Mask R-CNN，理解它們如何在像素級彆進行分類，實現語義分割和實例分割。 開啓三維視覺與深度估計的探索之旅 三維視覺是計算機視覺領域的一大挑戰，它旨在從二維圖像中恢復齣場景的三維信息。我們將從立體視覺的基礎理論講起，理解視差的概念以及如何通過雙目相機進行深度估計。你將學習到如何進行相機標定，以精確地確定相機之間的相對位姿。 我們還將探討單目深度估計的方法，瞭解如何利用單一圖像推斷場景的深度信息，這在增強現實和機器人導航中有著重要的應用。光流法將教會你如何估計視頻序列中像素的運動，這在運動分析、視頻跟蹤和幀預測中至關重要。 實時應用與前沿技術：擁抱計算機視覺的未來 本書將不僅僅局限於理論的講解，更注重將這些技術應用於實際場景。你將學習如何利用OpenCV庫強大的功能來構建各種實用的計算機視覺應用，例如人臉識彆、手勢識彆、物體跟蹤、圖像檢索以及場景理解。 此外，我們還將觸及一些前沿的計算機視覺技術，例如生成對抗網絡（GANs）在圖像生成和風格遷移方麵的應用，以及Transformer在計算機視覺領域的最新進展。這些內容將為你打開一扇通往未來計算機視覺研究的大門，激發你對更廣闊領域的探索興趣。 學習路徑與必備技能 本書假定你具備一定的編程基礎，熟悉Python語言，並且對數學（尤其是綫性代數、微積分和概率統計）有基本的瞭解。我們鼓勵讀者在學習過程中動手實踐，通過大量的代碼示例來加深理解。我們將提供清晰的代碼實現，幫助你快速上手，並在此基礎上進行創新和擴展。 誰適閤閱讀本書？ 計算機科學、軟件工程、人工智能及相關專業的學生： 本書將為你提供紮實的理論基礎和豐富的實踐經驗，為你的學術研究和職業發展打下堅實基礎。 希望將計算機視覺技術應用於實際項目的開發者： 無論你是想為你的應用添加智能視覺功能，還是想開發獨立的視覺産品，本書都將為你提供所需的工具和知識。 對人工智能和機器學習充滿好奇的愛好者： 如果你對機器如何“看”和“理解”世界感到著迷，本書將為你揭開其中的奧秘，並帶你親身體驗構建智能視覺係統的樂趣。 希望深入理解現代計算機視覺技術的科研人員： 本書的全麵性和深度將為你提供一個堅實的起點，並為你進一步探索更高級的研究方嚮提供靈感。 總結 本書旨在為你提供一個全麵、深入且富有實踐性的計算機視覺學習體驗。我們相信，通過本書的學習，你將不僅能夠掌握大量的計算機視覺算法和技術，更重要的是，你將能夠培養齣解決復雜視覺問題的能力，並為人工智能驅動的未來做齣貢獻。這是一次充滿挑戰但同樣充滿迴報的探索之旅，我們期待與你一同開啓這段精彩的旅程。

評分☆☆☆☆☆

這本書終於到手瞭！拿到《學習OpenCV（中文版）》的那一刻，心裏真是挺激動的。作為一個長期關注計算機視覺領域，卻一直苦於沒有係統學習過OpenCV的朋友來說，這本書簡直就像是期盼已久的燈塔。我一直覺得，OpenCV這個名字在業界是響當當的，但具體能做什麼，怎麼做，我總是停留在一些零散的瞭解層麵。這次，我終於下定決心，要好好地、係統地把它學透。封麵設計簡潔大方，拿在手裏很有分量，這讓我對它的內容充滿瞭期待。我希望這本書能夠從最基礎的概念講起，一步步帶領我進入OpenCV的世界，無論是圖像的讀取、處理，還是更復雜的特徵提取、對象識彆，都能有清晰的講解和豐富的實例。我聽說OpenCV的功能非常強大，涉及的領域也非常廣泛，從工業檢測到安防監控，再到增強現實，幾乎無所不能。所以，我希望這本書能夠全麵地覆蓋這些應用場景，讓我能夠對OpenCV的能力有一個整體的認識，並能夠學到一些實用的技巧，以便在日後的工作和學習中能夠真正地運用起來。我對手冊式的、枯燥的講解方式一直不太感冒，更喜歡那種能夠結閤實際項目，讓你在動手實踐中學習的方式。我希望這本書能夠做到這一點，通過大量的代碼示例，以及對代碼的細緻分析，讓我能夠真正理解每一個函數的用法和背後的原理。當然，如果書中還能有一些關於性能優化和算法選擇的建議，那就更完美瞭。總之，這本書在我心中承載瞭太多希望，我迫不及待地想翻開它，開啓我的OpenCV學習之旅。

評分☆☆☆☆☆

一直以來，對於圖像處理和計算機視覺領域，我都抱著濃厚的興趣。在眾多的庫和框架中，OpenCV無疑是最為耀眼的一個。拿到《學習OpenCV（中文版）》這本書，我感覺就像是獲得瞭一把解鎖這個強大工具的鑰匙。我個人比較注重學習的係統性和深度，希望能夠通過這本書，建立起對OpenCV完整且紮實的理解。我期待這本書能夠從最基礎的像素操作、圖像幾何變換入手，詳細講解每一個概念的原理和在OpenCV中的實現方式。接著，我希望它能夠深入到圖像的濾波、特徵提取、目標檢測等核心技術，並且能夠提供一些經典算法的介紹和分析，比如SIFT、SURF、HOG等等。我尤其關注書籍的實踐性，希望書中能夠提供豐富的代碼示例，並且這些示例都能夠具有一定的代錶性，能夠覆蓋OpenCV的各個主要模塊。我對那些僅僅停留在理論介紹的書籍不感興趣，我希望能夠通過動手實踐，將書本上的知識內化為自己的能力。此外，如果書中能夠包含一些關於OpenCV在實際項目中的應用案例，例如圖像修復、全景拼接、視頻分析等方麵，那將大大提升我學習的積極性。我希望通過這本書，能夠讓我不僅瞭解OpenCV的“是什麼”，更能明白“怎麼用”，並且能夠達到“用好”的程度。這本書對我而言，是一次全麵深入學習OpenCV的絕佳機會，我對其內容充滿瞭期待。

評分☆☆☆☆☆

這本書的到來，著實讓我眼前一亮。作為一名剛剛踏入計算機視覺領域的學生，我對OpenCV的瞭解還停留在“知道有這麼個東西”的階段，雖然知道它在行業內地位舉足輕重，但具體如何入手，卻總是感到無從下手。《學習OpenCV（中文版）》這本書，從名字上看就非常契閤我的需求。我特彆看重書籍的邏輯性和係統性，希望它能夠循序漸進地引導我，而不是羅列一大堆函數和概念。比如，我希望它能從最基本的圖像錶示和處理開始，比如像素的讀寫、顔色的空間轉換，然後逐步深入到更復雜的圖像操作，例如濾波、邊緣檢測、幾何變換等等。更重要的是，我期待書中能夠提供一些貼閤實際應用的案例，例如人臉檢測、目標跟蹤等，這樣我纔能更好地理解OpenCV的實際作用，並將所學知識與應用場景聯係起來。我聽說OpenCV的API非常豐富，如果書中能夠對核心的API進行深入淺齣的講解，並提供相應的代碼示例，那將極大地提高我的學習效率。我不太喜歡那種隻介紹概念而不提供實踐指導的書籍，所以，如果這本書能夠包含大量的代碼片段，並且對代碼的每一個細節都進行詳細的解釋，我一定會非常滿意。此外，對於一些進階的內容，比如機器學習算法在OpenCV中的應用，我也非常感興趣，希望能有所涉獵。這本書在我看來，不僅僅是一本技術手冊，更應該是一份引導我進入計算機視覺殿堂的地圖，我希望它能讓我少走彎路，快速掌握OpenCV的核心技能。

評分☆☆☆☆☆

我一直對計算機視覺領域充滿瞭好奇，尤其是在看到各種炫酷的AI應用之後，更是堅定瞭學習相關技術的決心。《學習OpenCV（中文版）》這本書，就像是一道指引我進入這個精彩世界的“邀請函”。我對於學習新技術的態度是比較務實的，希望能學到有用的、能解決實際問題的知識。我希望這本書能夠打破我之前對OpenCV“高不可攀”的印象，用一種更加親民、更加易於理解的方式來呈現。我最期待的是，它能夠從最基本、最直觀的圖像操作開始，比如如何讀取、顯示一張圖片，如何進行基本的圖像變換，以及如何對圖像的顔色和亮度進行調整。然後，我希望它能逐步引導我學習更高級的概念，比如特徵提取、圖像分割、物體識彆等。我特彆喜歡那種結閤理論與實踐的書籍，如果這本書能夠包含大量的代碼示例，並且這些示例都能夠很好地運行，那就太棒瞭。我希望通過這些代碼，我能夠親手操作，真正地感受OpenCV的強大之處。另外，對於那些在實際應用中經常遇到的問題，比如如何提高算法的效率，如何選擇閤適的算法來解決特定的問題，如果書中能夠提供一些指導和建議，那將對我非常有幫助。我希望這本書能夠讓我感受到學習OpenCV的樂趣，而不是把它當作一項枯燥的任務。這本書在我心中，代錶著我對未來技術探索的初步嘗試，我希望它能成為我學習道路上的得力助手。

評分☆☆☆☆☆

當我看到《學習OpenCV（中文版）》這本書的時候，內心就湧起一股強烈的學習衝動。作為一名在IT行業摸爬滾打多年的開發者，我深知掌握一門核心技術的關鍵性，而計算機視覺無疑是當前最熱門、最具潛力的技術方嚮之一。OpenCV作為這個領域的標杆，一直是我心目中想要深入研究的對象。我希望這本書能夠為我提供一個清晰的學習路徑，從零基礎到精通，逐步引導我掌握OpenCV的各項能力。我非常看重書籍內容的“乾貨”程度，希望它能夠深入講解OpenCV的各種算法和技術，而不僅僅是停留在錶麵。例如，在圖像處理部分，我希望能夠學習到各種濾波器的原理和應用，以及如何進行圖像增強和修復。在特徵檢測與匹配方麵，我希望能夠深入理解各種特徵描述子的優缺點，並學會如何利用它們進行圖像匹配和物體識彆。此外，我對OpenCV在視頻處理方麵的能力也非常感興趣，希望能夠學習到如何進行視頻的讀取、幀提取、運動分析以及目標跟蹤等。我更希望的是，這本書能夠提供一些實際的應用場景和案例，讓我能夠學以緻用，並將所學的技術應用到我的工作中。我期待這本書能夠成為我深入學習OpenCV的“寶典”，讓我在這個充滿挑戰的領域取得突破。

評分☆☆☆☆☆

一如既往的支持京東，贊

評分☆☆☆☆☆

這個送貨速度有待提高

評分☆☆☆☆☆

這本書本身當然是經典教材、好作品。但我不滿意這傢店，書的質量糟糕，服務態度不好，物流慢。但這可能就是價格較低的代價吧，算瞭，這次我認瞭。

評分☆☆☆☆☆

第二次買這書瞭，學習opencv的好書

評分☆☆☆☆☆

是opencv2版本的，講得很仔細

評分☆☆☆☆☆

好

評分☆☆☆☆☆

一如既往的支持京東，贊

評分☆☆☆☆☆

速度很快，質量不錯，正版

評分☆☆☆☆☆

很贊的書