圖像識彆與項目實踐――VC++、MATLAB技術實現 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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楊淑瑩 著

圖書標籤:

• 圖像識彆
• VC++
• MATLAB
• 項目實踐
• 計算機視覺
• 圖像處理
• 模式識彆
• 算法實現
• 技術開發
• 工程應用
• 機器學習

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121229664

版次：01

商品編碼：11468620

包裝：平裝

開本：其他

齣版時間：2014-05-01

頁數：296

正文語種：中文

內容簡介

本書是一本有關數字圖像處理應用項目開發與實踐指導類的教材，主要介紹圖像處理應用項目開發的基本流程、圖像識彆處理應用項目關鍵技術。本書直擊當今研究熱點，選擇有代錶性的專題項目，詳細介紹瞭手寫數字識彆、郵政編碼識彆、汽車牌照號碼識彆、印刷體漢字識彆、一維條形碼識彆、人臉識彆、虹膜識彆、指紋識彆八個應用項目的實現方法。同時，針對每一個項目介紹項目的應用及意義，該項目的數據特徵分析、識彆係統設計、圖像預處理技術、特徵提取技術，以及識彆方法等。書中實例程序的框架結構簡單，代碼簡潔，讀者可在數字圖像處理技術的基礎上進一步深化學習內容，提高實踐應用能力和項目開發能力。

作者簡介

1986.7-今在天津理工大學計算機係應用教研室任教。中國圖像圖形學會委員會委員,天津圖像圖形學會理事.給本科生主要講授:＜＜ 數字圖像處理＞＞給研究生講授:＜＜ 模式識彆＞＞ 發錶相關的論文近20篇，其中四篇被EI檢索。

目錄

第1章 圖像識彆概述 （1）
1．1 圖像識彆意義 （1）
1．2 圖像識彆技術 （3）
1．3 手寫數字識彆 （6）
1．4 郵政編碼識彆 （8）
1．5 車牌識彆簡介 （10）
1．6 印刷體漢字識彆 （13）
1．7 條形碼識彆 （16）
1．8 人臉識彆 （18）
1．9 虹膜識彆 （20）
1．10 指紋識彆 （22）
1．11 圖像識彆係統性能評價 （24）
第2章 圖像識彆關鍵技術 （27）
2．1 圖像識彆開發基本流程 （27）
2．2 圖像預處理 （28）
2．2．1 灰度化 （29）
2．2．2 灰度變換 （30）
2．2．3 灰度分布均衡化 （32）
2．2．4 幾何變換 （33）
2．2．5 去噪 （34）
2．2．6 銳化 （36）
2．2．7 形態學處理 （38）
2．2．8 細化 （43）
2．2．9 目標物體的輪廓提取 （45）
2．2．10 分割 （48）
2．2．11 基於投影法定位 （51）
2．2．12 測量 （51）
2．3 變換域處理 （53）
2．3．1 傅裏葉變換 （54）
2．3．2 Gabor變換 （55）
2．3．3 小波變換 （56）
2．4 特徵提取 （59）
2．4．1 基於顔色的特徵提取 （60）
2．4．2 基於紋理的特徵提取 （60）
2．4．3 基於形狀的特徵提取 （62）
2．4．4 基於空間關係的特徵提取 （63）
2．5 模式識彆 （63）
2．5．1 模式識彆簡介 （63）
2．5．2 模式識彆方法 （65）
2．5．3 模闆匹配法 （67）
第3章 手寫數字識彆 （70）
3．1 手寫數字圖像數據特徵分析 （70）
3．2 手寫數字識彆係統設計 （72）
3．3 特徵提取 （73）
3．4 手寫數字識彆 （77）
第4章 郵政編碼識彆 （81）
4．1 郵政編碼圖像數據特徵分析 （81）
4．2 郵政編碼識彆係統設計 （82）
4．3 郵政編碼預處理 （83）
4．3．1 去除紅色邊框 （84）
4．3．2 灰度化與二值化 （87）
4．3．3 基於投影法的編碼定位 （89）
4．3．4 數字切割 （90）
4．4 郵政編碼樣本特徵提取與特徵庫 （96）
4．4．1 郵政編碼樣本特徵提取 （96）
4．4．2 構建郵政編碼樣本特徵庫 （97）
4．5 郵政編碼識彆 （99）
第5章 汽車牌照號碼識彆 （104）
5．1 汽車牌照圖像數據特徵分析 （104）
5．2 汽車牌照號碼識彆係統設計 （105）
5．3 圖像預處理 （106）
5．3．1 二值化 （106）
5．3．2 去噪 （111）
5．3．3 車牌定位 （113）
5．3．4 車牌圖像標準化 （118）
5．3．5 字符分割 （120）
5．3．6 字符細化 （124）
5．4 車牌號碼識彆 （128）
第6章 印刷體漢字識彆 （141）
6．1 印刷體漢字圖像數據特徵分析 （141）
6．2 漢字識彆係統設計 （142）
6．3 圖像預處理 （142）
6．3．1 二值化 （142）
6．3．2 消除噪聲 （146）
6．3．3 漢字行切分與字切分 （148）
6．4 特徵提取 （155）
6．5 漢字識彆 （161）
第7章 一維條形碼識彆 （167）
7．1 一維條形碼圖像數據特徵分析 （167）
7．2 一維條形碼識彆係統設計 （170）
7．3 一維條形碼圖像預處理 （171）
7．3．1 灰度化 （171）
7．3．2 二值化 （173）
7．3．3 圖像校正處理 （175）
7．3．4 噪聲處理 （178）
7．4 一維條形碼識彆 （180）
第8章 人臉識彆 （189）
8．1 人臉圖像數據特徵分析 （189）
8．2 人臉識彆係統設計 （190）
8．3 人臉圖像預處理 （192）
8．3．1 去除背景 （192）
8．3．2 二值化 （194）
8．3．3 噪聲消除 （195）
8．4 基於復閤多重投影檢測的人臉定位 （197）
8．4．1 復閤多重投影檢測方法 （197）
8．4．2 臉部區域定位 （198）
8．4．3 眼部區域定位 （202）
8．4．4 嘴部區域定位 （208）
8．5 特徵提取 （211）
8．6 人臉識彆 （226）


第9章 虹膜識彆 （229）
9．1 虹膜圖像數據特徵分析 （229）
9．2 虹膜識彆係統設計 （230）
9．3 虹膜定位 （231）
9．3．1 基於感興趣區域的虹膜快速定位 （232）
9．3．2 虹膜外圓定位 （232）
9．3．3 虹膜內圓定位 （234）
9．4 虹膜區域處理 （238）
9．4．1 提取虹膜區域 （238）
9．4．2 虹膜區域極坐標變換 （240）
9．4．3 虹膜圖像規範化 （243）
9．5 虹膜特徵提取 （244）
9．5．1 二維Gabor濾波器 （244）
9．5．2 虹膜特徵提取 （247）
9．6 虹膜特徵降維 （250）
9．7 虹膜識彆 （254）
第10章 指紋識彆 （262）
10．1 指紋識彆圖像數據特徵分析 （262）
10．2 指紋識彆係統設計 （263）
10．3 指紋圖像預處理 （264）
10．4 指紋圖像Gabor濾波 （272）
10．4．1 Gabor濾波 （272）
10．4．2 指紋圖像Gabor濾波方法 （274）
10．5 指紋特徵降維 （276）
10．6 指紋識彆 （279）
參考文獻 （284）

前言/序言

《數字圖像處理與應用——Python與OpenCV實戰》 一、 引言 數字圖像處理作為計算機科學和工程領域的一門重要學科，其研究對象是數字圖像，目標是通過各種算法和技術對圖像進行分析、增強、復原、理解和錶達，從而提取有用的信息並解決實際問題。隨著數字成像技術、計算機性能和算法的飛速發展，數字圖像處理已廣泛應用於科學研究、工業生産、醫療健康、安全監控、文化娛樂等各個領域，成為現代科技進步和社會發展不可或缺的重要驅動力。 本書旨在為讀者提供一個全麵且實用的數字圖像處理知識體係，重點介紹基於Python語言和OpenCV庫的實現方法。Python以其簡潔的語法、豐富的庫支持和強大的社區生態，成為當今數據科學和人工智能領域最受歡迎的編程語言之一，而OpenCV（Open Source Computer Vision Library）作為一套開源的計算機視覺算法庫，提供瞭海量高效的圖像處理和分析功能。將兩者結閤，能夠極大地簡化圖像處理應用的開發流程，加速理論知識嚮實踐能力的轉化。 本書內容覆蓋瞭數字圖像處理的基礎理論、核心算法以及在諸多實際場景中的應用。我們力求在理論講解深入淺齣的同時，通過大量的代碼示例和項目實踐，幫助讀者掌握將理論知識轉化為實際問題的解決能力。本書既適閤初學者係統學習數字圖像處理的入門，也能夠為有一定基礎的開發者提供深入的技巧和實用的項目指導。 二、 數字圖像處理基礎 在深入具體的算法和應用之前，我們首先需要建立對數字圖像本身及其基本操作的深刻理解。 1. 數字圖像的錶示： 數字圖像本質上是一個二維（或多維）矩陣，其中每個元素稱為像素（pixel）。每個像素都包含一個或多個數值，代錶該點的亮度（灰度）或顔色信息。 灰度圖像： 每個像素隻有一個數值，通常錶示從黑色到白色的亮度等級，取值範圍為0（黑色）到255（白色）。 彩色圖像： 通常使用RGB（紅、綠、藍）三通道錶示，每個通道對應一個亮度值。一個彩色像素由三個數值組成，分彆代錶紅、綠、藍三個顔色的強度。此外，還有HSV、CMYK等其他顔色空間錶示法，它們在特定應用中各有優勢。 圖像維度與分辨率： 圖像的寬度和高度決定瞭其像素數量，即分辨率。分辨率越高，圖像包含的細節越多。 2. 圖像采樣與量化： 將模擬圖像轉換為數字圖像的過程包括兩個關鍵步驟： 采樣（Sampling）： 將連續的圖像空間離散化，獲取一係列離散的點。采樣率決定瞭圖像的空間分辨率。 量化（Quantization）： 將連續的像素亮度（或顔色）值轉換為有限的離散數值。量化級數決定瞭圖像的灰度深度（如8位錶示256級灰度）。 3. 圖像的基本操作： 在Python和OpenCV中，我們會頻繁使用以下基本操作： 讀取與顯示圖像： 使用`cv2.imread()`讀取圖像文件，`cv2.imshow()`在窗口中顯示圖像。 圖像屬性訪問： 獲取圖像的形狀（高度、寬度、通道數）、數據類型等信息。 像素訪問與修改： 直接通過NumPy數組索引來讀取或修改圖像的特定像素值。 圖像類型轉換： 如將彩色圖像轉換為灰度圖像（`cv2.cvtColor()`），或在不同顔色空間之間轉換。 圖像尺寸調整： 使用`cv2.resize()`改變圖像的大小，注意處理好插值方法以避免失真。 圖像裁剪與拼接： 利用NumPy數組的切片功能實現圖像的局部提取和閤並。 三、 圖像增強與復原 圖像增強旨在改善圖像的視覺質量，使其更適閤人類觀察或機器分析。圖像復原則旨在恢復因噪聲、模糊等原因而退化的圖像。 1. 空間域增強： 直接在圖像像素值上進行操作，無需藉助圖像的傅裏葉變換等頻域錶示。 點運算： 灰度變換： 綫性變換（對比度拉伸、亮度調整）、對數變換（擴展暗區細節）、冪律變換（伽馬校正，調整亮區和暗區細節）。`cv2.convertScaleAbs()`可用於實現簡單的灰度變換。 直方圖均衡化： 擴展圖像的像素值範圍，使灰度分布更均勻，從而增強圖像的整體對比度。`cv2.equalizeHist()`是常用的函數。 自定義點運算： 根據特定的映射關係對像素值進行轉換，以達到特定的增強效果。 鄰域運算（捲積）： 平滑（去噪）： 通過平均或加權平均鄰域像素值來降低圖像中的隨機噪聲。 均值濾波： `cv2.blur()`，簡單易行，但會模糊圖像邊緣。 高斯濾波： `cv2.GaussianBlur()`，使用高斯核進行加權平均，對噪聲的抑製效果更好，同時對邊緣的模糊度也相對較低。 中值濾波： `cv2.medianBlur()`，通過取鄰域像素值的中位數來去除椒鹽噪聲，對保護邊緣效果較好。 銳化： 增強圖像的邊緣和細節，突齣圖像的輪廓。 拉普拉斯算子： 計算二階導數，檢測圖像中灰度變化劇烈的地方。 Sobel算子、Prewitt算子： 計算一階導數，主要用於檢測水平和垂直方嚮的邊緣。OpenCV的`cv2.Sobel()`函數可以實現。 Roberts算子： 另一種常用的邊緣檢測算子。 2. 頻率域增強： 將圖像變換到頻率域（如傅裏葉變換），在頻率域進行濾波操作，然後再逆變換迴空間域。 傅裏葉變換： 將圖像分解成不同頻率的正弦和餘弦分量。低頻分量代錶圖像的平滑區域，高頻分量代錶圖像的邊緣和細節。 低通濾波： 抑製高頻分量，實現圖像平滑和去噪。例如，理想低通濾波器、巴特沃斯低通濾波器、高斯低通濾波器。 高通濾波： 增強高頻分量，實現圖像銳化。例如，理想高通濾波器、巴特沃斯高通濾波器、高斯高通濾波器。 同態濾波： 用於同時增強圖像的亮度和對比度，特彆適閤處理光照不均的圖像。 3. 圖像復原： 噪聲模型： 識彆圖像中存在的噪聲類型，如高斯噪聲、椒鹽噪聲、周期噪聲等。 濾波器設計： 根據噪聲特性選擇閤適的濾波器進行復原。 維納濾波： 一種最優的綫性濾波器，用於在存在噪聲的情況下估計原始圖像。 盲去捲積： 當退化函數（如模糊核）未知時，嘗試估計原始圖像和退化函數。 四、 圖像分割 圖像分割是將圖像劃分為若乾個具有意義的區域（或對象）的過程，是圖像理解的關鍵步驟。 1. 基於閾值的方法： 根據像素的灰度值與某個閾值（或多個閾值）的比較結果進行分割。 全局閾值法： 圖像中所有像素使用同一個閾值。 Otsu's 方法： 自動尋找最優閾值，使類間方差最大化。`cv2.threshold()`結閤`cv2.THRESH_OTSU`標誌。 局部閾值法： 不同的像素區域使用不同的閾值，適用於光照不均的圖像。 2. 基於邊緣的方法： 檢測圖像中的邊緣，並將其連接成封閉的邊界來分割區域。 Canny邊緣檢測器： 一種經典的、性能優異的邊緣檢測算法，包括高斯平滑、計算梯度、非極大值抑製和滯後閾值處理。`cv2.Canny()`函數。 Hough變換： 用於檢測圖像中的直綫、圓等特定形狀。`cv2.HoughLines()`和`cv2.HoughCircles()`。 3. 基於區域的方法： 區域生長： 從種子點開始，將具有相似屬性（如灰度值相近）的鄰域像素閤並到同一個區域。 區域分裂與閤並： 將圖像遞歸地分裂成更小的區域，然後閤並相似的區域。 4. 分水嶺算法： 將圖像看作地形圖，標記齣“集水盆地”，其邊界即為分割綫。常用於分割相互接觸的物體。`cv2.watershed()`函數。 5. 聚類算法： 將像素根據其屬性（如顔色、紋理）進行聚類，每個簇代錶一個分割區域。 K-Means聚類： 將像素分配到K個簇中，使簇內平方誤差最小。 五、 特徵提取與描述 特徵提取是從圖像中提取有意義的、能代錶圖像內容的局部或全局信息。特徵描述則將這些信息錶示成一種易於計算和比較的格式。 1. 關鍵點檢測器： 用於尋找圖像中的穩定、可重復的關鍵點（如角點、斑點）。 Harris角點檢測： 基於圖像局部自相關性的角點檢測方法。 SIFT (Scale-Invariant Feature Transform)： 尺度不變、鏇轉不變的特徵提取算法，對光照變化也具有魯棒性。 SURF (Speeded Up Robust Features)： SIFT的加速版本。 ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF)： 速度更快，適用於實時應用。 FAST (Features from Accelerated Segment Test)： 一種高效的角點檢測算法。 FAST+BRIEF： 結閤FAST檢測關鍵點和BRIEF描述子。 2. 特徵描述子： 為每個關鍵點生成一個數值嚮量，描述該關鍵點附近的局部圖像信息。 HOG (Histogram of Oriented Gradients)： 描述圖像局部區域的梯度方嚮的統計直方圖，常用於行人檢測。 Local Binary Patterns (LBP)： 描述像素鄰域的紋理特徵。 BRIEF (Binary Robust Independent Elementary Features)： 一種二進製特徵描述子，計算速度快。 3. 特徵匹配： 將兩幅圖像或同一圖像不同狀態下的特徵進行匹配，用於圖像檢索、物體識彆、全景拼接等。 暴力匹配（Brute-Force Matcher）： 逐一比較特徵描述子。 FLANN (Fast Library for Approximate Nearest Neighbors)： 一種近似最近鄰搜索算法，用於加速特徵匹配。 六、 紋理分析 紋理是圖像中具有重復性模式的視覺特徵，是描述物體錶麵性質的重要信息。 1. 紋理描述方法： 統計方法： 灰度共生矩陣 (GLCM)： 描述瞭圖像中像素灰度值組閤齣現的概率，可以提取齣對比度、能量、相關性、熵等紋理特徵。 結構方法： LBP (Local Binary Patterns)： 是一種有效的紋理描述符，可以捕捉局部紋理信息。 頻域方法： Gabor濾波器： 能夠提取圖像在不同尺度和方嚮上的紋理信息。 2. 紋理分割與識彆： 利用提取的紋理特徵將具有不同紋理的區域分割開，或者對圖像進行紋理分類。 七、 形態學圖像處理 形態學圖像處理是基於圖像中物體形狀的數學工具，主要用於處理二值圖像，也可以擴展到灰度圖像。 1. 基本運算： 腐蝕 (Erosion)： 縮小目標對象，去除小的噪聲點，斷開細小的連接。 膨脹 (Dilation)： 增大目標對象，填充小的空洞，連接斷開的部分。 開運算 (Opening)： 先腐蝕後膨脹，用於去除小的物體和噪聲，平滑物體邊界。 閉運算 (Closing)： 先膨脹後腐蝕，用於填充小的空洞，連接小的縫隙，平滑物體邊界。 2. 其他形態學運算： 擊中與不擊中變換 (Hit-or-Miss Transform)： 用於檢測圖像中特定形狀的模式。 骨架提取 (Skeletonization)： 提取二值對象的骨架（中心綫）。 邊界提取 (Boundary Extraction)： 提取二值對象的邊界。 八、 顔色圖像處理 處理彩色圖像時，需要考慮顔色空間的轉換和不同顔色通道的處理。 1. 顔色空間： RGB： 最常用的顔色空間，直觀易懂，但受光照影響大。 HSV (Hue, Saturation, Value)： 色調、飽和度、亮度。更符閤人類對顔色的感知，方便提取特定顔色。 Lab： 感知均勻的顔色空間，更適閤進行顔色度量和比較。 CMYK： 青、品紅、黃、黑，主要用於印刷。 2. 顔色空間轉換： `cv2.cvtColor()`函數可以方便地在不同顔色空間之間進行轉換。 3. 基於顔色的圖像分割： 利用顔色閾值或聚類算法，根據顔色信息將圖像分割成不同區域。 九、 圖像復原與增強進階 除瞭基礎的空間域和頻率域方法，還有更高級的復原與增強技術。 1. 噪聲分析與模型： 深入理解各種噪聲的統計特性，並建立相應的數學模型。 2. 信號與係統理論在圖像處理中的應用： 將圖像處理問題視為信號處理問題，利用傅裏葉變換、Z變換等工具。 3. 圖像去模糊： 運動模糊、散焦模糊的復原。 盲去捲積技術。 十、 圖像變換 除瞭傅裏葉變換，還有其他重要的圖像變換。 1. 小波變換 (Wavelet Transform)： 能夠同時在空間和頻率域進行分析，具有多分辨率特性，常用於圖像壓縮、去噪和特徵提取。 2. Hadamard變換、DCT (Discrete Cosine Transform)： 在圖像壓縮（如JPEG）中有廣泛應用。 十一、 圖像壓縮 圖像壓縮旨在減少圖像數據量，以便於存儲和傳輸，同時盡量保持圖像質量。 1. 無損壓縮： 不丟失任何圖像信息，但壓縮率較低。 RLE (Run-Length Encoding)： 適用於連續相同像素的壓縮。 Huffman編碼： 基於符號齣現概率的變長編碼。 2. 有損壓縮： 丟失部分圖像信息，以獲得更高的壓縮率。 DCT變換（JPEG壓縮）： 將圖像塊變換到頻域，量化高頻分量。 小波變換壓縮。 十二、 視頻分析基礎 視頻是連續圖像幀的序列，視頻分析則在此基礎上增加瞭時間維度。 1. 視頻讀取與處理： 使用OpenCV的`cv2.VideoCapture()`讀取視頻文件或攝像頭。 2. 幀間差分： 通過比較相鄰幀的像素值差異來檢測運動物體。 3. 光流法： 計算圖像中像素點的運動矢量，從而描述物體運動的軌跡。 Lucas-Kanade光流法。 Farneback光流法。 4. 背景減除： 從視頻流中分離齣前景（運動物體）和背景。 混閤高斯模型 (Mixture of Gaussians)。 MOG2模型。 十三、 計算機視覺應用實例 將前麵介紹的理論和技術應用於實際問題。 1. 物體識彆與檢測： 基於機器學習的物體檢測： Haar級聯分類器、HOG+SVM、深度學習模型（如YOLO, SSD, Faster R-CNN）。 人臉檢測與識彆： 使用OpenCV提供的預訓練模型。 2. 圖像檢索： 根據輸入的圖像，在數據庫中搜索相似的圖像。 3. 全景圖像拼接： 將多張圖像融閤成一張寬幅圖像。 特徵點匹配、圖像對齊、圖像融閤。 4. 運動跟蹤： 持續追蹤視頻中的特定物體。 KCF、CSRT等跟蹤算法。 5. 圖像修復 (Image Inpainting)： 填充圖像中缺失或損壞的部分，使其看起來自然。 6. 圖像風格遷移： 將一張圖像的內容與另一張圖像的風格相結閤。 十四、 深度學習在圖像處理中的應用 隨著深度學習的興起，其在圖像處理領域取得瞭突破性進展。 1. 捲積神經網絡 (CNN)： 基本原理： 捲積層、池化層、全連接層。 經典模型： LeNet, AlexNet, VGG, ResNet, Inception。 應用： 圖像分類、物體檢測、語義分割、實例分割。 2. 遷移學習： 利用預訓練模型，在大規模數據集上訓練好的模型，在小規模數據集上進行微調，以加速訓練和提高性能。 3. 數據增強： 通過隨機變換（如鏇轉、翻轉、縮放、裁剪）增加訓練數據的多樣性，提高模型的泛化能力。 4. Python與深度學習框架： TensorFlow, PyTorch。 Keras API。 十五、 項目實踐與案例分析 本書將通過一係列精心設計的項目，引導讀者將所學知識付諸實踐。每個項目都將包含： 問題定義與目標。 關鍵技術選型與解釋。 詳細的Python代碼實現。 代碼講解與優化建議。 結果分析與討論。 部分項目示例（非本書實際內容，僅為示意）： 項目一：智能人臉考勤係統 利用OpenCV進行人臉檢測和特徵提取，結閤簡單的匹配算法實現自動化考勤。 項目二：車輛車牌識彆係統 圖像增強、車牌區域定位、字符分割、OCR識彆。 項目三：醫學影像分析（例如：細胞自動計數） 圖像預處理、分割算法、形態學操作，實現對醫學圖像中特定目標的自動計數。 項目四：基於深度學習的商品圖像分類 使用TensorFlow/PyTorch構建CNN模型，對不同類彆的商品圖片進行自動分類。 十六、 總結與展望 數字圖像處理與計算機視覺是一個充滿活力和不斷發展的領域。本書的目的是為讀者打下堅實的理論基礎，掌握實用的編程技能，並激發對這一領域的持續探索熱情。未來，隨著人工智能技術的不斷進步，圖像處理將在自動駕駛、虛擬現實、增強現實、醫療診斷、工業自動化等更多前沿領域發揮更重要的作用。我們鼓勵讀者在掌握本書內容的基礎上，積極參與開源社區，學習最新的技術進展，並將所學知識應用於解決更具挑戰性的實際問題。 附錄 Python環境搭建指南。 OpenCV常用函數速查錶。 術語錶。 參考文獻。

評分☆☆☆☆☆

這本書的目錄結構讓我眼前一亮，它並沒有采用那種枯燥乏味的理論堆砌方式，而是將概念性的知識與實際項目緊密結閤，這正是我一直在尋找的。我一直認為，學習技術最好的方式就是“學以緻用”，隻有通過實際的項目實踐，纔能真正理解書本上的理論知識，並將其內化為自己的技能。這本書的編寫思路非常符閤我的學習習慣，它就像一位經驗豐富的導師，循序漸進地引導我進入圖像識彆的世界。從基礎概念的介紹，到核心算法的解析，再到最後通過具體的項目來鞏固和提升，整個過程都設計得非常閤理。我尤其看重的是它在項目實踐部分所花費的篇幅，這意味著我不僅僅是閱讀，更是能夠親手去操作，去調試，去解決實際開發中會遇到的問題。這種“動手”的學習方式，能讓我更快地成長，也更能激發我對圖像識彆技術的學習熱情。我期待在這本書的指引下，能夠獨立完成一些小型的圖像識彆項目，甚至能夠將學到的技術應用到我感興趣的領域，比如為我的個人攝影作品添加一些智能化的標簽，或者開發一個能識彆我傢中寵物的應用程序。

評分☆☆☆☆☆

我最近偶然間翻到瞭一本封麵設計非常吸引人的書，封麵上“圖像識彆”幾個大字立刻抓住瞭我的眼球。這本書的排版和字體都顯得很有學術氣息，讓人一看就覺得內容會很紮實。我對圖像識彆這個領域一直有著濃厚的興趣，總覺得它像是一扇通往未來科技的大門，充滿瞭無限可能。尤其是在智能傢居、自動駕駛、醫療影像分析等領域，圖像識彆技術的身影隨處可見，讓我對它的實際應用充滿瞭好奇。我一直想找一本既能係統介紹圖像識彆原理，又能結閤實際項目進行講解的書籍，這樣不僅能理論上理解，還能動手實踐，收獲滿滿。這本書的名字就恰好符閤我的期望，讓人對它充滿瞭期待。我希望通過閱讀這本書，能夠對圖像識彆的各個方麵有更深入的瞭解，比如各種經典的算法，它們是如何工作的，又是如何一步步解決復雜的圖像識彆問題的。同時，我也希望能學習到一些實用的技巧和方法，以便將來能夠將這些知識應用到自己的學習或工作中去。這本書的齣現，無疑給我提供瞭一個絕佳的學習機會，我迫不及待地想一探究竟，看看它能為我帶來怎樣的驚喜。

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格非常吸引人，它並沒有使用過於晦澀難懂的專業術語，而是以一種清晰易懂的方式來講解復雜的圖像識彆概念。這一點對於我這樣的初學者來說非常重要。我曾經嘗試閱讀過一些技術書籍，但因為語言過於專業化，很多時候都很難理解，最終隻能望而卻步。這本書的語言風格則截然不同，它就像一位和藹可親的老師，用最簡潔明瞭的語言，將抽象的概念具象化，讓我能夠輕鬆地理解圖像識彆的原理。我尤其喜歡它在解釋概念時所使用的比喻和類比，這些方法能夠幫助我快速建立起對知識的直觀認識。我相信，通過這本書的學習，我不僅能夠掌握圖像識彆的技術，還能夠培養自己獨立思考和解決問題的能力。我非常期待能夠在這本書的陪伴下，開啓我的圖像識彆學習之旅，享受學習的樂趣，並最終能夠運用所學知識，去創造一些有價值的東西。

評分☆☆☆☆☆

這本書的案例分析部分非常貼閤實際應用，它並沒有局限於理論知識的講解，而是深入分析瞭幾個具有代錶性的圖像識彆項目，並詳細闡述瞭實現這些項目的關鍵技術和步驟。這一點讓我看到瞭圖像識彆技術在現實世界中的巨大潛力。我一直對那些能夠解決實際問題的技術充滿敬意，而圖像識彆無疑是其中之一。這本書通過對具體項目的剖析，讓我能夠更直觀地感受到圖像識彆技術的強大之處，也讓我對接下來的學習充滿瞭動力。我希望通過學習這些案例，能夠瞭解在真實的項目開發中，會遇到哪些挑戰，以及如何運用所學的知識來剋服這些挑戰。更重要的是，我希望能夠從這些案例中獲得啓發，思考如何將圖像識彆技術應用到我自己的感興趣的領域，或者開發齣具有創新性的産品。這本書的齣現，無疑為我打開瞭一扇新的大門，我期待能夠通過它，將圖像識彆的理論知識轉化為實際的創造力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的作者陣容非常強大，每一位作者都擁有豐富的學術背景和實踐經驗。這一點讓我對這本書的內容質量充滿瞭信心。我相信，擁有深厚理論功底和豐富實戰經驗的專傢，纔能寫齣既有深度又不失廣度的書籍。在閱讀技術的書籍時，我最怕遇到那種“紙上談兵”的內容，缺乏實際的指導意義。但這本書的作者們，從他們的背景介紹中，我能感受到他們對圖像識彆技術有著深刻的理解，並且在實際的項目開發中也積纍瞭寶貴的經驗。他們的知識和見解，相信一定能夠幫助我少走彎路，更快地掌握圖像識彆的核心技術。我特彆希望能從他們的經驗中學習到一些“乾貨”，比如在項目開發過程中，如何選擇最閤適的算法，如何優化模型的性能，以及如何處理實際應用中遇到的各種挑戰。這本書的齣現，讓我看到瞭一個學習圖像識彆技術的捷徑，我非常期待能夠跟隨這些專傢的腳步，一起探索圖像識彆的奧秘。

評分☆☆☆☆☆

學習學習，實用，性價比高

評分☆☆☆☆☆

是本好書，值得推薦。

評分☆☆☆☆☆

老公買的書，希望有用吧

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

看上去挺有幫助的，好好學吧

評分☆☆☆☆☆

紙張很好，文字清晰，書也不錯

評分☆☆☆☆☆

非常實用，非常好。

評分☆☆☆☆☆

很差勁，又是糊弄人的半成品

評分☆☆☆☆☆

整體還可以，但就是matlab方麵代碼給的少瞭些