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朱伟 等 著

图书标签:

• OpenCV
• 图像处理
• 编程实例
• 计算机视觉
• Python
• C++
• 图像分析
• 图像识别
• 算法
• 实战

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121285738

版次：1

商品编码：11929148

品牌：Broadview

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-04-01

用纸：胶版纸

页数：396

字数：633000

正文语种：中文

编辑推荐

适读人群 ：本书适合图像处理、计算机视觉及模式识别等相关领域学习和工作的人士阅读，也可作为其他相关领域研究工作者的参考资料。

理论与实际案例相结合，提供了多个更具实用性和前沿性的案例

内容简介

本书以OpenCV开源库为基础实现图像处理领域的 很多通用算法，并结合当今图像处理领域前沿技术，对多个典型工程实例进行讲解及实现。全书内容覆盖面广，由基础到进阶，各个技术点均提供详细的代码实现，以帮助读者快速上手和深入学习。

作者简介

从事6年多的图像处理领域应用开发工作，并担任多项重大科研项目的算法设计与软件开发工作，发表论文EI收录2篇，申请图像处理领域专利9项。

目录

Part I 基础篇 OpenCV开发基础
第1章 初识OpenCV
1．1　OpenCV初识
1．1．1　OpenCV简介
1．1．2　OpenCV组件及架构
1．1．3　OpenCV资源
1．2　VS2012安装OpenCV2．4．x
1．3　VS2013安装OpenCV3．0
1．4　Sublime下配置OpenCV
1．5　小结
第2章 图像及视频基本操作
2．1　图像初级操作
2．1．1　Mat类
2．1．2　Mat基本操作
2．1．3　Mat类型转换
2．1．4　图像读取显示保存
2．1．5　图像存储
2．2　图像几何变换
2．2．1　坐标映射
2．2．2　平移
2．2．3　缩放
2．2．4　旋转
2．2．5　仿射变换
2．3　视频操作
2．3．1　VideoCapture类
2．3．2　视频写操作
2．3．3　视频质量评价
2．4　图像基础应用操作
2．4．1　界面事件
2．4．2　区域提取
2．4．3　图像元素遍历――反色
2．4．4　单窗口显示多幅图像
2．4．5　图像颜色空间转换
2．4．6　图像批量读取――规则
2．4．7　图像批量读取――无规则
2．5　小结
Part II 进阶篇 图像处理技术
第3章 进阶篇――图像灰度变换技术
3．1　阈值化处理
3．1．1　OTSU阈值化
3．1．2　固定阈值化
3．1．3　自适应阈值化
3．1．4　双阈值化
3．1．5　半阈值化
3．2　直方图处理
3．2．1　灰度直方图
3．2．2　H-S直方图
3．2．3　BGR直方图
3．2．4　自定义直方图
3．2．5　灰度直方图均衡
3．2．6　彩色直方图均衡
3．2．7　直方图变换――查找
3．2．8　直方图变换――累计
3．2．9　直方图匹配
3．2．10　直方图对比
3．2．11　直方图的反向投影
3．3 距离变换
3．3．1　距离
3．3．2　邻接性
3．3．3　区域
3．3．4　距离变换――扫描
3．3．5　距离变换――distanceTransform
3．4　Gamma校正
3．5　其他常见的灰度变换技术
3．5．1　线性变换
3．5．2　对数变换
3．5．3　对比度拉伸
3．5．4　灰度级分层
3．5．5　灰度比特平面
3．6　实例应用
3．6．1　最大熵阈值分割
3．6．2　投影峰谷查找
3．7　小结
第4章 进阶篇――图像平滑技术
4．1　图像采样
4．1．1　最近邻插值
4．1．2　双线性插值
4．1．3　插值操作性能对比
4．1．4　图像金字塔
4．2　傅里叶变换
4．2．1　图像掩码操作
4．2．2　离散傅里叶
4．2．3　图像卷积
4．3　图像噪声
4．3．1　椒盐噪声
4．3．2　高斯噪声
4．4　空间平滑
4．4．1　盒滤波
4．4．2　均值滤波
4．4．3　中值滤波
4．4．4　高斯滤波
4．4．5　双边滤波
4．5　实例应用
4．5．1　导向滤波
4．5．2　图像污点修复
4．5．3　旋转文本图像矫正
4．6　小结
第5章 进阶篇――边缘检测技术
5．1　边缘检测基础
5．1．1　边缘检测概念
5．1．2　梯度算子
5．1．3　一阶微分算子
5．1．4　二阶微分算子
5．1．5　图像差分运算
5．1．6　非极大值抑制
5．2　基本边缘检测算子――Sobel
5．2．1　非极大值抑制Sobel检测
5．2．2　图像直接卷积实现Sobel
5．2．3　图像卷积下非极大值抑制Sobel
5．2．4　Sobel库函数实现
5．3　基本边缘检测算子――Laplace
5．4　基本边缘检测算子――Roberts
5．5　基本边缘检测算子――Prewitt
5．6　改进边缘检测算子――Canny
5．6．1　Canny算子
5．6．2　Canny原理及实现
5．6．3　Canny库函数实现
5．7　改进边缘检测算子――Marr-Hildreth
5．8　几何检测
5．8．1　霍夫变换
5．8．2　线检测技术
5．8．3　LSD快速直线检测
5．8．4　圆检测技术
5．9　形状检测
5．9．1　轮廓检测
5．9．2　凸包检测
5．9．3　轮廓边界框
5．9．4　轮廓矩
5．9．5　点多边形测试
5．10　角点检测
5．10．1　moravec角点
5．10．2　harris角点
5．10．3　Shi-Tomasi角点
5．11　实例应用
5．11．1　颜色圆检测
5．11．2　车牌区域检测
5．12　小结
第6章 进阶篇――形态学技术
6．1　腐蚀膨胀操作
6．2　开闭运算操作
6．3　形态学梯度
6．4　形态学Top-Hat
6．5　实例应用
6．5．1　形态学滤波角点提取
6．5．2　车牌目标提取
6．6　小结
Part III 高级篇 图像应用技术
第7章 高级篇――图像分割技术
7．1　分水岭分割
7．1．1　分水岭的特征
7．1．2　实现分水岭分割
7．1．3　分水岭分割合并
7．2　FloodFill分割
7．3　均值漂移MeanShift
7．4　图割Grabcut
7．5　实例实例
7．5．1　奇异区域检测
7．5．2　肤色检测
7．6　小结
第8章 高级篇――特征分析
8．1　尺度空间
8．1．1　尺度与旋转不变性
8．1．2　特征点尺度变换
8．2　特征描述子
8．2．1 SIFT特征
8．2．2　SURF特征
8．2．3　ORB特征
8．3　方向梯度直方图HOG
8．3．1　HOG原理
8．3．2　HOG特征提取步骤
8．3．3　HOGDescriptor特征描述类
8．3．4　HOG特征描述实现
8．4　局部二值模式LBP
8．4．1　经典LBP
8．4．2　圆形LBP
8．5　Haar特征描述
8．5．1　Haar原理
8．5．2　Haar特征提取
8．6　应用实例
8．6．1　最近邻特征点目标提取
8．6．2　最大极值稳定区域匹配MSER
8．6．3　字符特征提取
8．6．4　车牌字符SVM训练
8．7　小结
第9章 高级篇――复杂视频处理技术
9．1　视频稳像技术
9．2　图像拼接
9．2．1　拼接原理及过程
9．2．2　图像拼接实现
9．3　高动态范围图像HDR
9．3．1　HDR合成技术
9．3．2　HDR合成原理
9．3．3　OpenCV实现
9．4　背景建模
9．4．1　背景差分
9．4．2　混合高斯背景建模
9．4．3　混合高斯背景建模实现
9．4．4　混合模型MOG2成员参数设定
9．4．5　KNN模型背景建模实现
9．4．6　GMG模型背景建模实现
9．5　级联分类器――人脸检测
9．5．1　级联分类器
9．5．2　CascadeClassifier类
9．6　应用实例
9．6．1　运动目标提取
9．6．2　TLD单目标跟踪
9．6．3　人眼检测与跟踪
9．7　小结
附录A
1――代码清单
2――CMake编译OpenCV3．1源码
3――OpenCV3．1 Extra扩展库
参考文献

前言/序言

前 言

随着计算机与图像处理技术的快速发展，应用计算机解决现实场景下图像分析的需求日趋增多。计算机处理图像技术正在用全新的用户体验方式影响着人们的生活，微软开发Xbox360，功能包括人脸检测、人脸识别与跟踪、表情判断、动作识别；Google开发的无人驾驶汽车；腾讯QQ开发手势达人PPT翻页；Google街景实现城市街道全景显示，等等。

为高效解决计算机处理图像问题，因特尔公司发起并参与开发了一个基于BSD开源发行的跨平台计算机视觉库OpenCV。随着OpenCV版本的不断更新，提供的相关算法库也越来越完善，大大提高了图像处理开发的效率。为了使您尽快能够入门图像处理开发，本书作者根据自己的项目实践经验，从零基础讲起，让您在思索中领略实用的OpenCV开发技术，实例化的讲解让您在使用本书后能得到无限启发。

本书特色

本书将理论与实际案例相结合，始终秉承“学以致用”的理念，提供多个颇具实用性和前沿性的实例，用详细的代码验证实现，通过大量的例子让读者边学边练，注重给予读者一定的启发和引导。本书的编写是站在一线开发人员的角度，用通俗易懂的语言详细解释了OpenCV的应用，更像一个OpenCV的工作人员在解说OpenCV的方方面面，严谨的逻辑结构和清晰的脉络为读者入门及深入了解和掌握OpenCV图像处理开发技术奠定了扎实的基础。

如何使用本书

本书需要读者具有C/C++方面的基础，在阅读本书之前至少要对C/C++基本的语法和概念有初步了解，若您对相关知识内容存在疑惑，可参考《C++ Primer》（Stanley B.Lipman）或《C++编程思想》（Bruce Eckel）等书籍。

若您刚开始从事图像处理领域开发，请您先掌握图像处理相关知识点，具体资料可参考《数字图像处理》（Rafael.C.Gonzalez）或《图像工程》（章毓晋）等书籍。

若您刚接触应用OpenCV进行图像处理开发，请您先熟悉OpenCV开源库架构，然后总览全书，了解本书的框架与结构并对基础篇部分进行详细阅读。基础篇提供的相关知识点能让您能快速上手编程，实践出真知，希望您能独立实现这部分知识点的代码。

若您已经接触过OpenCV，想进一步提高图像处理开发技术，请您关注本书中应用操作与实例讲解。作者独立实现了OpenCV提供的部分算法库，如OTSU二值化、Sobel算子及Harris角点等，授之以渔，让您在实际算法库开发中体验编程乐趣。

关于本书

本书由几位多年从事图像处理领域的科研工作者编写，书中的内容安排经过项目课题组的讨论与审定，理论与工程实用相结合。全书由朱伟、赵春光、欧乐庆与王寿峰等共同编著，其中赵春光、欧乐庆与马浩负责第1、2、5章，王寿峰、付乾良负责第3、4章，朱伟、白俊奇负责第6、7、8、9章，全书由朱伟统稿和整理。特别感谢百忙之中为本书主审并提出宝贵意见的研究员级高级工程师翟尚礼。

致谢

感谢领导与同事在本书写作中帮助与指导，他们分别是郑坚、成伟明、章林、汪洋、孙宜斌、朱栋、郝金双、张奔、杜瀚宇、司哓云、邵华、龙超、苗锋、文杰、潘望、孙超、童建文、李嘉琦及李泮麟。

在本书的编写过程中参阅了国内外大量文献，在此对书中所引用资料的作者表示由衷感谢。

感谢空中交通管理系统与技术国家重点实验室对本书理论研究方面提供的支持。

感谢电子工业出版社的陈晓猛编辑的辛勤付出，他们对出版物追求完美、细致入微的专业态度给我留下了颇为深刻的印象。

勘误与支持

由于作者水平有限，书中一定有些纰漏与谬误之处，恳请读者及专家批评指正。若您有好的意见和建议请发邮件到zw301289@163.com，关于本书的勘误和补遗将会在CSDN博客（http://blog.csdn.net/kingsley_zhuwei）上发布。

朱 伟

2016年3月于南京

《数字图像分析与应用》 内容简介： 本书致力于深入探讨数字图像的底层原理，从像素的诞生到复杂的图像特征提取，再到实际应用场景中的解决方案，为读者构建一个全面且系统的数字图像处理知识体系。全书共分为五个部分，内容层层递进，理论与实践相结合，旨在帮助读者掌握核心概念，理解算法机制，并具备独立解决实际图像处理问题的能力。 第一部分：数字图像基础与表示 本部分将带领读者走进数字图像的世界，首先从图像的本质出发，解释图像是如何被量化和离散化的。我们将详细介绍像素的概念，它是构成数字图像的最小单元，并深入讲解像素的灰度值和颜色模型，包括二值图像、灰度图像、RGB彩色图像以及更高级的HSV、CMYK等颜色空间。理解这些基础概念是后续所有图像处理操作的基石。 接着，我们会探讨图像的几何变换，包括缩放、旋转、平移、裁剪、仿射变换和透视变换。读者将学习到这些变换背后的数学原理，例如仿射变换矩阵和透视变换矩阵的构成，以及如何在像素层面实现这些变换。我们将详细讲解插值算法，如最近邻插值、双线性插值和双三次插值，并分析它们在图像缩放和旋转中带来的视觉效果差异和计算复杂度。 此外，本部分还将涵盖图像的存储格式，如BMP、JPEG、PNG、TIFF等，分析它们各自的特点、优缺点以及在不同应用场景下的适用性。读者将了解到图像压缩的原理，包括无损压缩和有损压缩，以及它们对图像质量和文件大小的影响。 第二部分：图像增强与复原 图像增强旨在改善图像的视觉质量，使其更易于人眼观察或为后续分析提供更好的基础。本部分将重点介绍点运算，包括灰度变换（线性变换、对数变换、指数变换、幂次变换）和直方图均衡化。读者将深入理解直方图的含义，以及如何利用直方图来调整图像的对比度和亮度，使其在不同光照条件下表现更佳。 我们还将深入讲解空间域滤波技术，这是图像增强的核心方法之一。读者将学习到线性滤波，如均值滤波和高斯滤波，理解它们如何消除噪声，以及它们对图像细节的影响。同时，我们也会详细介绍非线性滤波，特别是中值滤波，它在去除椒盐噪声方面表现出色，同时能更好地保留图像边缘。 本部分还将涵盖边缘检测技术。我们将介绍几种经典的边缘检测算子，包括Sobel算子、Prewitt算子、Roberts算子，并详细分析它们的工作原理和对不同类型边缘的敏感度。更进一步，我们将讲解Canny边缘检测算法，这是一套成熟且高效的边缘检测流程，包含高斯平滑、梯度计算、非极大值抑制和滞后阈值处理等步骤，能获得清晰、连续的边缘。 图像复原则致力于恢复因各种原因（如模糊、噪声）而失真的图像。本部分将介绍退化模型，分析图像失真的数学模型。读者将学习到逆滤波的原理，并了解其在噪声存在下的局限性。随后，我们将深入讲解维纳滤波，它通过引入噪声的先验信息来克服逆滤波的不足，是一种更实用的复原方法。此外，我们还会探讨约束最小二乘滤波等其他复原技术。 第三部分：图像分割与特征提取 图像分割是将图像划分为若干个具有相似属性的区域或对象的关键步骤。本部分将从阈值分割入手，介绍全局阈值和自适应阈值（Otsu法）的原理及其应用。读者将理解如何根据像素的灰度值将其归类到不同的区域。 接下来，我们将深入讲解区域生长法。读者将学习如何选择种子点，定义生长准则（如灰度相似性、纹理相似性），并通过迭代过程将相邻的相似像素合并到同一区域。 边缘检测在此部分再次被提及，因为连续的边缘可以构成封闭的区域边界，从而实现分割。除了第二部分介绍的算子，我们还会探讨如何利用边缘信息与区域信息结合进行分割。 连通组件分析也是图像分割的重要辅助技术。读者将学习如何标记和提取图像中的连通区域，并计算它们的属性，如面积、质心、外接矩形等。 在特征提取方面，本部分将介绍形状特征，如面积、周长、紧密度、圆度、偏心率等，并讲解如何计算这些特征。我们将探讨纹理特征，包括灰度共生矩阵（GLCM）及其衍生特征（如对比度、能量、相关性、能量），以及局部二值模式（LBN）等。 此外，我们还将介绍角点检测技术，如Harris角点检测和Shi-Tomasi角点检测。读者将理解角点作为图像中稳定且显著特征的重要性，以及它们在物体识别、图像匹配等任务中的作用。 第四部分：图像变换与频率域处理 本部分将带领读者进入图像的频率域，理解图像在不同频率成分下的表示。我们将详细讲解傅里叶变换（FT），包括一维和二维傅里叶变换的原理、性质和计算方法。读者将学习如何获取图像的频率谱，并理解低频成分代表图像的平滑区域，高频成分则代表图像的边缘和细节。 基于傅里叶变换，我们将深入研究频率域滤波。读者将学习如何设计低通滤波器（如理想低通、高斯低通、巴特沃斯低通）来消除高频噪声，实现图像平滑。同时，我们将学习高通滤波器（如理想高通、高斯高通、巴特沃斯高通）来增强图像的边缘和细节。我们还将探讨带通滤波器和带阻滤波器的应用，以及同态滤波在同时增强对比度和消除光照不均方面的作用。 此外，本部分还将介绍离散余弦变换（DCT），它是JPEG等图像压缩算法的核心。读者将理解DCT如何将图像数据转换到频率域，实现数据稀疏化，为有损压缩奠定基础。 小波变换也将作为一种更先进的频率分析工具进行介绍。我们将阐述小波变换的基本原理，以及它在图像去噪、特征提取和压缩方面的优势，包括多分辨率分析的特点。 第五部分：高级主题与实际应用 本部分将结合前几部分所学知识，探讨一些更高级的图像处理技术，并重点展示这些技术在实际领域的应用。 我们将深入研究形态学图像处理，包括腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等基本操作。读者将理解这些操作如何改变图像的形状和结构，常用于去除噪声、连接断裂的线段、填充孔洞等。我们将介绍结构元素的概念及其选择的重要性。 对象识别与跟踪是图像处理的核心应用领域之一。我们将介绍模板匹配的基本原理，以及如何利用模板在图像中寻找目标。在此基础上，我们将探讨一些更鲁棒的对象识别方法，如基于特征的匹配，以及机器学习在图像分类和对象检测中的应用（例如，将简化的机器学习流程应用于图像特征的训练和识别）。 运动估计与视频处理也将被提及。读者将了解视频帧之间的时空连续性，以及如何进行运动估计以实现视频压缩、目标跟踪等。 最后，我们将通过一系列实际应用案例来巩固读者的理解。这些案例可能包括： 医学图像分析：例如，利用图像增强和分割技术处理X光片、CT扫描图像，辅助诊断。 工业视觉检测：例如，利用边缘检测和特征提取技术对产品进行缺陷检测。 遥感图像处理：例如，利用图像增强和纹理分析技术对卫星图像进行地物分类。 人脸识别基础：介绍一些基础的人脸检测和特征提取思路。 本书的编写力求严谨，同时注重内容的易懂性。在每个章节，我们都会先介绍理论概念，然后通过清晰的图示和逻辑化的叙述来阐明算法原理。虽然本书不包含具体的代码实现，但其详实的理论阐述和原理分析，将为读者在实际编程时打下坚实的基础，使得读者能够灵活地将所学知识迁移到不同的编程环境中。无论您是图像处理领域的初学者，还是希望深化理解的从业者，本书都将是您宝贵的参考资料。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，简直是为我这样的图像处理新手量身定做的！我一直对计算机视觉充满好奇，想尝试自己动手做一些有趣的小项目，比如人脸识别、物体检测什么的，但苦于没有系统性的入门指导，常常在各种官方文档和碎片化教程里迷失方向。这本书的命名就很直观，"OpenCV图像处理编程实例"，我一看就知道，这绝对是我需要的“上手”资料。我期待这本书能够从最基础的概念讲起，比如图像是如何在计算机中表示的，像素是什么，颜色空间又是怎么回事。然后，循序渐进地介绍OpenCV中常用的图像操作，比如滤波、边缘检测、颜色空间转换等，并且要通过一个个具体的、可运行的例子来讲解。我特别在意“编程实例”这几个字，因为我学东西喜欢动手实践，光看理论会觉得枯燥，只有通过编写代码、运行程序、观察结果，才能真正理解并内化知识。希望这本书的例子能够覆盖多种常见的图像处理任务，并且代码清晰易懂，最好能有详细的注释，让我这个初学者也能轻松跟上。如果还能在案例中融入一些实际的应用场景，比如简单的图像增强、图片水印添加，或者更进一步的人脸检测，那就太完美了。总而言之，我希望这本书能成为我打开OpenCV大门的第一把钥匙，带我进入一个充满创造力的图像处理世界。

评分☆☆☆☆☆

我一直在寻找一本能够帮助我深入理解图像处理算法背后原理的书籍，而《OpenCV图像处理编程实例》似乎正是我梦寐以求的那一本。我不仅仅想知道如何调用OpenCV的函数，更想明白这些函数是怎么工作的，它们背后的数学原理是什么。比如，当我学习边缘检测时，我希望书里能详细解释Canny算子、Sobel算子等算法的原理，包括它们是如何利用梯度信息来找到图像中亮度变化剧烈的地方，以及其中的阈值选择、非极大值抑制等关键步骤。我希望这本书能在代码实现的同时，给出相应的算法推导或者数学模型，让我能够建立起理论与实践之间的桥梁。我特别期待书中能够涉及一些更高级的主题，比如特征提取与匹配（SIFT, SURF, ORB等），多视图几何（相机标定，基础矩阵，单应矩阵等），以及物体识别和跟踪的原理。如果能在这些算法的讲解中，不仅提供OpenCV的API用法，还能分析它们的优缺点，适用场景，以及一些优化技巧，那就更显其价值了。这本书的“编程实例”部分，我期望看到的不仅仅是简单的代码调用，而是能够展示如何利用这些算法去解决实际问题，比如进行图像拼接、三维重建的基础，或者实现一个简单的物体识别系统。我希望这本书能让我从“会用”OpenCV，迈向“懂”OpenCV。

评分☆☆☆☆☆

读过不少关于OpenCV的书籍，但总觉得有些内容不够深入，或者与实际应用脱节。我寄希望于《OpenCV图像处理编程实例》能够填补这一空白。我特别关注书中是否能提供一些关于OpenCV底层实现和性能优化的讲解。例如，在介绍某些算法时，是否能简要提及它们在OpenCV中的具体实现方式，以及这些实现是如何考虑效率的。我希望能学习到如何写出更快的OpenCV代码，比如利用并行计算、SIMD指令集，或者理解OpenCV的内存管理机制。对于一些常见的瓶颈问题，比如在视频处理中如何高效地读取和写入帧，如何减少不必要的拷贝，书中是否能提供行之有效的解决方案。此外，我希望书中能包含一些关于OpenCV在特定硬件平台上（如嵌入式设备、GPU）的优化经验。如果书中还能探讨一些关于OpenCV的潜在陷阱和常见错误，以及如何避免它们，那就再好不过了。我不是一个初学者，所以我不需要从最基础的概念讲起，我更希望这本书能够在我已有的知识基础上，提供更深入、更具洞察力的内容。我希望这本书能够帮助我提升OpenCV编程的“内功”，让我能够写出既正确又高效的代码，真正发挥出OpenCV的强大威力，应对更复杂的挑战。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对计算机视觉和图像处理有浓厚兴趣的学生，正在寻找一本能够引导我构建完整项目的书籍，而《OpenCV图像处理编程实例》恰好击中了我的需求点。我希望这本书不仅仅是介绍单个的图像处理技术，而是能够将这些技术串联起来，形成一个完整的应用流程。比如，我希望能看到从图像采集、预处理、特征提取，到目标识别、跟踪，再到最终结果展示的全过程。我特别期待书中能够提供一些有挑战性但又相对完整的项目案例，例如构建一个简单的图像搜索系统，或者开发一个能够识别并计数特定物体的程序，甚至是做一个简单的AR应用。我希望这些项目能够引导我思考如何将不同的OpenCV模块组合起来，如何处理数据的流动，以及如何在实际项目中遇到的问题。此外，我希望书中能对项目中的每一个环节都给出详细的解释，包括为什么选择这个算法、这个参数的含义是什么、可能会遇到哪些问题以及如何解决。我也很想了解一些关于项目管理和代码组织方面的建议，如何写出更健壮、可维护的代码。总之，我希望这本书能教会我如何将OpenCV的能力转化为实际可见的、有功能的应用程序，让我能够从“学习者”真正成长为“实践者”，构建出属于自己的精彩图像处理项目。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在工作中需要频繁处理图像数据的工程师，我对《OpenCV图像处理编程实例》这本书的实用性和效率有着极高的期待。我需要的是能够快速解决实际问题的工具和方法，而不是过于理论化的探讨。因此，我希望这本书能够提供大量可以直接应用于实际场景的编程示例，并且这些示例的逻辑清晰，代码高效。例如，在图像增强方面，我希望能看到如何利用直方图均衡化、CLAHE等方法来改善低对比度图像，如何使用去噪滤波器（如高斯滤波、中值滤波）来处理图像噪声，并且最好能提供针对不同场景（如医学图像、监控视频）的优化建议。在物体检测和识别方面，我希望书中能介绍如何使用预训练的模型（如Haar级联、HOG+SVM，甚至更现代的深度学习模型如YOLO、SSD），以及如何在自己的数据集上进行微调。我非常看重“实例”这两个字，这意味着我希望书中提供的代码能够直接拿来使用，或者只需稍作修改就能满足我的需求。如果书中能包含一些关于实时图像处理的技巧，比如如何提高处理速度、降低计算复杂度，或者如何处理视频流，那对我来说将是巨大的福音。我希望这本书能成为我案头的“秘籍”，当我遇到图像处理的难题时，能够快速翻阅，找到有效的解决方案，从而提高工作效率，做出更出色的成果。

评分☆☆☆☆☆

挺不错的，整体内容很丰满

评分☆☆☆☆☆

很好，正版，忘记等到双十一买了

评分☆☆☆☆☆

不错，挺好的

评分☆☆☆☆☆

书内容不错，买来学习用。价格实惠，送货快捷，购物方便，对项目有所帮助

评分☆☆☆☆☆

哈哈哈哈哈哈哈

评分☆☆☆☆☆

很喜欢这本书，对我很有帮助，希望对大家也有用，放心购买吧

评分☆☆☆☆☆

这本书总体内容很好，但有些不足之处，

评分☆☆☆☆☆

东西很好 送货速度超快 快递员态度也很好

评分☆☆☆☆☆

不错，内容通俗易懂，适合入门