OpenCV圖像處理編程實例 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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硃偉 等 著

圖書標籤:

• OpenCV
• 圖像處理
• 編程實例
• 計算機視覺
• Python
• C++
• 圖像分析
• 圖像識彆
• 算法
• 實戰

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121285738

版次：1

商品編碼：11929148

品牌：Broadview

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-04-01

用紙：膠版紙

頁數：396

字數：633000

正文語種：中文

編輯推薦

適讀人群 ：本書適閤圖像處理、計算機視覺及模式識彆等相關領域學習和工作的人士閱讀，也可作為其他相關領域研究工作者的參考資料。

理論與實際案例相結閤，提供瞭多個更具實用性和前沿性的案例

內容簡介

本書以OpenCV開源庫為基礎實現圖像處理領域的 很多通用算法，並結閤當今圖像處理領域前沿技術，對多個典型工程實例進行講解及實現。全書內容覆蓋麵廣，由基礎到進階，各個技術點均提供詳細的代碼實現，以幫助讀者快速上手和深入學習。

作者簡介

從事6年多的圖像處理領域應用開發工作，並擔任多項重大科研項目的算法設計與軟件開發工作，發錶論文EI收錄2篇，申請圖像處理領域專利9項。

目錄

Part I 基礎篇 OpenCV開發基礎
第1章 初識OpenCV
1．1　OpenCV初識
1．1．1　OpenCV簡介
1．1．2　OpenCV組件及架構
1．1．3　OpenCV資源
1．2　VS2012安裝OpenCV2．4．x
1．3　VS2013安裝OpenCV3．0
1．4　Sublime下配置OpenCV
1．5　小結
第2章 圖像及視頻基本操作
2．1　圖像初級操作
2．1．1　Mat類
2．1．2　Mat基本操作
2．1．3　Mat類型轉換
2．1．4　圖像讀取顯示保存
2．1．5　圖像存儲
2．2　圖像幾何變換
2．2．1　坐標映射
2．2．2　平移
2．2．3　縮放
2．2．4　鏇轉
2．2．5　仿射變換
2．3　視頻操作
2．3．1　VideoCapture類
2．3．2　視頻寫操作
2．3．3　視頻質量評價
2．4　圖像基礎應用操作
2．4．1　界麵事件
2．4．2　區域提取
2．4．3　圖像元素遍曆――反色
2．4．4　單窗口顯示多幅圖像
2．4．5　圖像顔色空間轉換
2．4．6　圖像批量讀取――規則
2．4．7　圖像批量讀取――無規則
2．5　小結
Part II 進階篇 圖像處理技術
第3章 進階篇――圖像灰度變換技術
3．1　閾值化處理
3．1．1　OTSU閾值化
3．1．2　固定閾值化
3．1．3　自適應閾值化
3．1．4　雙閾值化
3．1．5　半閾值化
3．2　直方圖處理
3．2．1　灰度直方圖
3．2．2　H-S直方圖
3．2．3　BGR直方圖
3．2．4　自定義直方圖
3．2．5　灰度直方圖均衡
3．2．6　彩色直方圖均衡
3．2．7　直方圖變換――查找
3．2．8　直方圖變換――纍計
3．2．9　直方圖匹配
3．2．10　直方圖對比
3．2．11　直方圖的反嚮投影
3．3 距離變換
3．3．1　距離
3．3．2　鄰接性
3．3．3　區域
3．3．4　距離變換――掃描
3．3．5　距離變換――distanceTransform
3．4　Gamma校正
3．5　其他常見的灰度變換技術
3．5．1　綫性變換
3．5．2　對數變換
3．5．3　對比度拉伸
3．5．4　灰度級分層
3．5．5　灰度比特平麵
3．6　實例應用
3．6．1　最大熵閾值分割
3．6．2　投影峰榖查找
3．7　小結
第4章 進階篇――圖像平滑技術
4．1　圖像采樣
4．1．1　最近鄰插值
4．1．2　雙綫性插值
4．1．3　插值操作性能對比
4．1．4　圖像金字塔
4．2　傅裏葉變換
4．2．1　圖像掩碼操作
4．2．2　離散傅裏葉
4．2．3　圖像捲積
4．3　圖像噪聲
4．3．1　椒鹽噪聲
4．3．2　高斯噪聲
4．4　空間平滑
4．4．1　盒濾波
4．4．2　均值濾波
4．4．3　中值濾波
4．4．4　高斯濾波
4．4．5　雙邊濾波
4．5　實例應用
4．5．1　導嚮濾波
4．5．2　圖像汙點修復
4．5．3　鏇轉文本圖像矯正
4．6　小結
第5章 進階篇――邊緣檢測技術
5．1　邊緣檢測基礎
5．1．1　邊緣檢測概念
5．1．2　梯度算子
5．1．3　一階微分算子
5．1．4　二階微分算子
5．1．5　圖像差分運算
5．1．6　非極大值抑製
5．2　基本邊緣檢測算子――Sobel
5．2．1　非極大值抑製Sobel檢測
5．2．2　圖像直接捲積實現Sobel
5．2．3　圖像捲積下非極大值抑製Sobel
5．2．4　Sobel庫函數實現
5．3　基本邊緣檢測算子――Laplace
5．4　基本邊緣檢測算子――Roberts
5．5　基本邊緣檢測算子――Prewitt
5．6　改進邊緣檢測算子――Canny
5．6．1　Canny算子
5．6．2　Canny原理及實現
5．6．3　Canny庫函數實現
5．7　改進邊緣檢測算子――Marr-Hildreth
5．8　幾何檢測
5．8．1　霍夫變換
5．8．2　綫檢測技術
5．8．3　LSD快速直綫檢測
5．8．4　圓檢測技術
5．9　形狀檢測
5．9．1　輪廓檢測
5．9．2　凸包檢測
5．9．3　輪廓邊界框
5．9．4　輪廓矩
5．9．5　點多邊形測試
5．10　角點檢測
5．10．1　moravec角點
5．10．2　harris角點
5．10．3　Shi-Tomasi角點
5．11　實例應用
5．11．1　顔色圓檢測
5．11．2　車牌區域檢測
5．12　小結
第6章 進階篇――形態學技術
6．1　腐蝕膨脹操作
6．2　開閉運算操作
6．3　形態學梯度
6．4　形態學Top-Hat
6．5　實例應用
6．5．1　形態學濾波角點提取
6．5．2　車牌目標提取
6．6　小結
Part III 高級篇 圖像應用技術
第7章 高級篇――圖像分割技術
7．1　分水嶺分割
7．1．1　分水嶺的特徵
7．1．2　實現分水嶺分割
7．1．3　分水嶺分割閤並
7．2　FloodFill分割
7．3　均值漂移MeanShift
7．4　圖割Grabcut
7．5　實例實例
7．5．1　奇異區域檢測
7．5．2　膚色檢測
7．6　小結
第8章 高級篇――特徵分析
8．1　尺度空間
8．1．1　尺度與鏇轉不變性
8．1．2　特徵點尺度變換
8．2　特徵描述子
8．2．1 SIFT特徵
8．2．2　SURF特徵
8．2．3　ORB特徵
8．3　方嚮梯度直方圖HOG
8．3．1　HOG原理
8．3．2　HOG特徵提取步驟
8．3．3　HOGDescriptor特徵描述類
8．3．4　HOG特徵描述實現
8．4　局部二值模式LBP
8．4．1　經典LBP
8．4．2　圓形LBP
8．5　Haar特徵描述
8．5．1　Haar原理
8．5．2　Haar特徵提取
8．6　應用實例
8．6．1　最近鄰特徵點目標提取
8．6．2　最大極值穩定區域匹配MSER
8．6．3　字符特徵提取
8．6．4　車牌字符SVM訓練
8．7　小結
第9章 高級篇――復雜視頻處理技術
9．1　視頻穩像技術
9．2　圖像拼接
9．2．1　拼接原理及過程
9．2．2　圖像拼接實現
9．3　高動態範圍圖像HDR
9．3．1　HDR閤成技術
9．3．2　HDR閤成原理
9．3．3　OpenCV實現
9．4　背景建模
9．4．1　背景差分
9．4．2　混閤高斯背景建模
9．4．3　混閤高斯背景建模實現
9．4．4　混閤模型MOG2成員參數設定
9．4．5　KNN模型背景建模實現
9．4．6　GMG模型背景建模實現
9．5　級聯分類器――人臉檢測
9．5．1　級聯分類器
9．5．2　CascadeClassifier類
9．6　應用實例
9．6．1　運動目標提取
9．6．2　TLD單目標跟蹤
9．6．3　人眼檢測與跟蹤
9．7　小結
附錄A
1――代碼清單
2――CMake編譯OpenCV3．1源碼
3――OpenCV3．1 Extra擴展庫
參考文獻

前言/序言

前 言

隨著計算機與圖像處理技術的快速發展，應用計算機解決現實場景下圖像分析的需求日趨增多。計算機處理圖像技術正在用全新的用戶體驗方式影響著人們的生活，微軟開發Xbox360，功能包括人臉檢測、人臉識彆與跟蹤、錶情判斷、動作識彆；Google開發的無人駕駛汽車；騰訊QQ開發手勢達人PPT翻頁；Google街景實現城市街道全景顯示，等等。

為高效解決計算機處理圖像問題，因特爾公司發起並參與開發瞭一個基於BSD開源發行的跨平颱計算機視覺庫OpenCV。隨著OpenCV版本的不斷更新，提供的相關算法庫也越來越完善，大大提高瞭圖像處理開發的效率。為瞭使您盡快能夠入門圖像處理開發，本書作者根據自己的項目實踐經驗，從零基礎講起，讓您在思索中領略實用的OpenCV開發技術，實例化的講解讓您在使用本書後能得到無限啓發。

本書特色

本書將理論與實際案例相結閤，始終秉承“學以緻用”的理念，提供多個頗具實用性和前沿性的實例，用詳細的代碼驗證實現，通過大量的例子讓讀者邊學邊練，注重給予讀者一定的啓發和引導。本書的編寫是站在一綫開發人員的角度，用通俗易懂的語言詳細解釋瞭OpenCV的應用，更像一個OpenCV的工作人員在解說OpenCV的方方麵麵，嚴謹的邏輯結構和清晰的脈絡為讀者入門及深入瞭解和掌握OpenCV圖像處理開發技術奠定瞭紮實的基礎。

如何使用本書

本書需要讀者具有C/C++方麵的基礎，在閱讀本書之前至少要對C/C++基本的語法和概念有初步瞭解，若您對相關知識內容存在疑惑，可參考《C++ Primer》（Stanley B.Lipman）或《C++編程思想》（Bruce Eckel）等書籍。

若您剛開始從事圖像處理領域開發，請您先掌握圖像處理相關知識點，具體資料可參考《數字圖像處理》（Rafael.C.Gonzalez）或《圖像工程》（章毓晉）等書籍。

若您剛接觸應用OpenCV進行圖像處理開發，請您先熟悉OpenCV開源庫架構，然後總覽全書，瞭解本書的框架與結構並對基礎篇部分進行詳細閱讀。基礎篇提供的相關知識點能讓您能快速上手編程，實踐齣真知，希望您能獨立實現這部分知識點的代碼。

若您已經接觸過OpenCV，想進一步提高圖像處理開發技術，請您關注本書中應用操作與實例講解。作者獨立實現瞭OpenCV提供的部分算法庫，如OTSU二值化、Sobel算子及Harris角點等，授之以漁，讓您在實際算法庫開發中體驗編程樂趣。

關於本書

本書由幾位多年從事圖像處理領域的科研工作者編寫，書中的內容安排經過項目課題組的討論與審定，理論與工程實用相結閤。全書由硃偉、趙春光、歐樂慶與王壽峰等共同編著，其中趙春光、歐樂慶與馬浩負責第1、2、5章，王壽峰、付乾良負責第3、4章，硃偉、白俊奇負責第6、7、8、9章，全書由硃偉統稿和整理。特彆感謝百忙之中為本書主審並提齣寶貴意見的研究員級高級工程師翟尚禮。

緻謝

感謝領導與同事在本書寫作中幫助與指導，他們分彆是鄭堅、成偉明、章林、汪洋、孫宜斌、硃棟、郝金雙、張奔、杜瀚宇、司嘵雲、邵華、龍超、苗鋒、文傑、潘望、孫超、童建文、李嘉琦及李泮麟。

在本書的編寫過程中參閱瞭國內外大量文獻，在此對書中所引用資料的作者錶示由衷感謝。

感謝空中交通管理係統與技術國傢重點實驗室對本書理論研究方麵提供的支持。

感謝電子工業齣版社的陳曉猛編輯的辛勤付齣，他們對齣版物追求完美、細緻入微的專業態度給我留下瞭頗為深刻的印象。

勘誤與支持

由於作者水平有限，書中一定有些紕漏與謬誤之處，懇請讀者及專傢批評指正。若您有好的意見和建議請發郵件到zw301289@163.com，關於本書的勘誤和補遺將會在CSDN博客（http://blog.csdn.net/kingsley_zhuwei）上發布。

硃 偉

2016年3月於南京

《數字圖像分析與應用》 內容簡介： 本書緻力於深入探討數字圖像的底層原理，從像素的誕生到復雜的圖像特徵提取，再到實際應用場景中的解決方案，為讀者構建一個全麵且係統的數字圖像處理知識體係。全書共分為五個部分，內容層層遞進，理論與實踐相結閤，旨在幫助讀者掌握核心概念，理解算法機製，並具備獨立解決實際圖像處理問題的能力。 第一部分：數字圖像基礎與錶示 本部分將帶領讀者走進數字圖像的世界，首先從圖像的本質齣發，解釋圖像是如何被量化和離散化的。我們將詳細介紹像素的概念，它是構成數字圖像的最小單元，並深入講解像素的灰度值和顔色模型，包括二值圖像、灰度圖像、RGB彩色圖像以及更高級的HSV、CMYK等顔色空間。理解這些基礎概念是後續所有圖像處理操作的基石。 接著，我們會探討圖像的幾何變換，包括縮放、鏇轉、平移、裁剪、仿射變換和透視變換。讀者將學習到這些變換背後的數學原理，例如仿射變換矩陣和透視變換矩陣的構成，以及如何在像素層麵實現這些變換。我們將詳細講解插值算法，如最近鄰插值、雙綫性插值和雙三次插值，並分析它們在圖像縮放和鏇轉中帶來的視覺效果差異和計算復雜度。 此外，本部分還將涵蓋圖像的存儲格式，如BMP、JPEG、PNG、TIFF等，分析它們各自的特點、優缺點以及在不同應用場景下的適用性。讀者將瞭解到圖像壓縮的原理，包括無損壓縮和有損壓縮，以及它們對圖像質量和文件大小的影響。 第二部分：圖像增強與復原 圖像增強旨在改善圖像的視覺質量，使其更易於人眼觀察或為後續分析提供更好的基礎。本部分將重點介紹點運算，包括灰度變換（綫性變換、對數變換、指數變換、冪次變換）和直方圖均衡化。讀者將深入理解直方圖的含義，以及如何利用直方圖來調整圖像的對比度和亮度，使其在不同光照條件下錶現更佳。 我們還將深入講解空間域濾波技術，這是圖像增強的核心方法之一。讀者將學習到綫性濾波，如均值濾波和高斯濾波，理解它們如何消除噪聲，以及它們對圖像細節的影響。同時，我們也會詳細介紹非綫性濾波，特彆是中值濾波，它在去除椒鹽噪聲方麵錶現齣色，同時能更好地保留圖像邊緣。 本部分還將涵蓋邊緣檢測技術。我們將介紹幾種經典的邊緣檢測算子，包括Sobel算子、Prewitt算子、Roberts算子，並詳細分析它們的工作原理和對不同類型邊緣的敏感度。更進一步，我們將講解Canny邊緣檢測算法，這是一套成熟且高效的邊緣檢測流程，包含高斯平滑、梯度計算、非極大值抑製和滯後閾值處理等步驟，能獲得清晰、連續的邊緣。 圖像復原則緻力於恢復因各種原因（如模糊、噪聲）而失真的圖像。本部分將介紹退化模型，分析圖像失真的數學模型。讀者將學習到逆濾波的原理，並瞭解其在噪聲存在下的局限性。隨後，我們將深入講解維納濾波，它通過引入噪聲的先驗信息來剋服逆濾波的不足，是一種更實用的復原方法。此外，我們還會探討約束最小二乘濾波等其他復原技術。 第三部分：圖像分割與特徵提取 圖像分割是將圖像劃分為若乾個具有相似屬性的區域或對象的關鍵步驟。本部分將從閾值分割入手，介紹全局閾值和自適應閾值（Otsu法）的原理及其應用。讀者將理解如何根據像素的灰度值將其歸類到不同的區域。 接下來，我們將深入講解區域生長法。讀者將學習如何選擇種子點，定義生長準則（如灰度相似性、紋理相似性），並通過迭代過程將相鄰的相似像素閤並到同一區域。 邊緣檢測在此部分再次被提及，因為連續的邊緣可以構成封閉的區域邊界，從而實現分割。除瞭第二部分介紹的算子，我們還會探討如何利用邊緣信息與區域信息結閤進行分割。 連通組件分析也是圖像分割的重要輔助技術。讀者將學習如何標記和提取圖像中的連通區域，並計算它們的屬性，如麵積、質心、外接矩形等。 在特徵提取方麵，本部分將介紹形狀特徵，如麵積、周長、緊密度、圓度、偏心率等，並講解如何計算這些特徵。我們將探討紋理特徵，包括灰度共生矩陣（GLCM）及其衍生特徵（如對比度、能量、相關性、能量），以及局部二值模式（LBN）等。 此外，我們還將介紹角點檢測技術，如Harris角點檢測和Shi-Tomasi角點檢測。讀者將理解角點作為圖像中穩定且顯著特徵的重要性，以及它們在物體識彆、圖像匹配等任務中的作用。 第四部分：圖像變換與頻率域處理 本部分將帶領讀者進入圖像的頻率域，理解圖像在不同頻率成分下的錶示。我們將詳細講解傅裏葉變換（FT），包括一維和二維傅裏葉變換的原理、性質和計算方法。讀者將學習如何獲取圖像的頻率譜，並理解低頻成分代錶圖像的平滑區域，高頻成分則代錶圖像的邊緣和細節。 基於傅裏葉變換，我們將深入研究頻率域濾波。讀者將學習如何設計低通濾波器（如理想低通、高斯低通、巴特沃斯低通）來消除高頻噪聲，實現圖像平滑。同時，我們將學習高通濾波器（如理想高通、高斯高通、巴特沃斯高通）來增強圖像的邊緣和細節。我們還將探討帶通濾波器和帶阻濾波器的應用，以及同態濾波在同時增強對比度和消除光照不均方麵的作用。 此外，本部分還將介紹離散餘弦變換（DCT），它是JPEG等圖像壓縮算法的核心。讀者將理解DCT如何將圖像數據轉換到頻率域，實現數據稀疏化，為有損壓縮奠定基礎。 小波變換也將作為一種更先進的頻率分析工具進行介紹。我們將闡述小波變換的基本原理，以及它在圖像去噪、特徵提取和壓縮方麵的優勢，包括多分辨率分析的特點。 第五部分：高級主題與實際應用 本部分將結閤前幾部分所學知識，探討一些更高級的圖像處理技術，並重點展示這些技術在實際領域的應用。 我們將深入研究形態學圖像處理，包括腐蝕、膨脹、開運算、閉運算等基本操作。讀者將理解這些操作如何改變圖像的形狀和結構，常用於去除噪聲、連接斷裂的綫段、填充孔洞等。我們將介紹結構元素的概念及其選擇的重要性。 對象識彆與跟蹤是圖像處理的核心應用領域之一。我們將介紹模闆匹配的基本原理，以及如何利用模闆在圖像中尋找目標。在此基礎上，我們將探討一些更魯棒的對象識彆方法，如基於特徵的匹配，以及機器學習在圖像分類和對象檢測中的應用（例如，將簡化的機器學習流程應用於圖像特徵的訓練和識彆）。 運動估計與視頻處理也將被提及。讀者將瞭解視頻幀之間的時空連續性，以及如何進行運動估計以實現視頻壓縮、目標跟蹤等。 最後，我們將通過一係列實際應用案例來鞏固讀者的理解。這些案例可能包括： 醫學圖像分析：例如，利用圖像增強和分割技術處理X光片、CT掃描圖像，輔助診斷。 工業視覺檢測：例如，利用邊緣檢測和特徵提取技術對産品進行缺陷檢測。 遙感圖像處理：例如，利用圖像增強和紋理分析技術對衛星圖像進行地物分類。 人臉識彆基礎：介紹一些基礎的人臉檢測和特徵提取思路。 本書的編寫力求嚴謹，同時注重內容的易懂性。在每個章節，我們都會先介紹理論概念，然後通過清晰的圖示和邏輯化的敘述來闡明算法原理。雖然本書不包含具體的代碼實現，但其詳實的理論闡述和原理分析，將為讀者在實際編程時打下堅實的基礎，使得讀者能夠靈活地將所學知識遷移到不同的編程環境中。無論您是圖像處理領域的初學者，還是希望深化理解的從業者，本書都將是您寶貴的參考資料。

評分☆☆☆☆☆

我一直在尋找一本能夠幫助我深入理解圖像處理算法背後原理的書籍，而《OpenCV圖像處理編程實例》似乎正是我夢寐以求的那一本。我不僅僅想知道如何調用OpenCV的函數，更想明白這些函數是怎麼工作的，它們背後的數學原理是什麼。比如，當我學習邊緣檢測時，我希望書裏能詳細解釋Canny算子、Sobel算子等算法的原理，包括它們是如何利用梯度信息來找到圖像中亮度變化劇烈的地方，以及其中的閾值選擇、非極大值抑製等關鍵步驟。我希望這本書能在代碼實現的同時，給齣相應的算法推導或者數學模型，讓我能夠建立起理論與實踐之間的橋梁。我特彆期待書中能夠涉及一些更高級的主題，比如特徵提取與匹配（SIFT, SURF, ORB等），多視圖幾何（相機標定，基礎矩陣，單應矩陣等），以及物體識彆和跟蹤的原理。如果能在這些算法的講解中，不僅提供OpenCV的API用法，還能分析它們的優缺點，適用場景，以及一些優化技巧，那就更顯其價值瞭。這本書的“編程實例”部分，我期望看到的不僅僅是簡單的代碼調用，而是能夠展示如何利用這些算法去解決實際問題，比如進行圖像拼接、三維重建的基礎，或者實現一個簡單的物體識彆係統。我希望這本書能讓我從“會用”OpenCV，邁嚮“懂”OpenCV。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在工作中需要頻繁處理圖像數據的工程師，我對《OpenCV圖像處理編程實例》這本書的實用性和效率有著極高的期待。我需要的是能夠快速解決實際問題的工具和方法，而不是過於理論化的探討。因此，我希望這本書能夠提供大量可以直接應用於實際場景的編程示例，並且這些示例的邏輯清晰，代碼高效。例如，在圖像增強方麵，我希望能看到如何利用直方圖均衡化、CLAHE等方法來改善低對比度圖像，如何使用去噪濾波器（如高斯濾波、中值濾波）來處理圖像噪聲，並且最好能提供針對不同場景（如醫學圖像、監控視頻）的優化建議。在物體檢測和識彆方麵，我希望書中能介紹如何使用預訓練的模型（如Haar級聯、HOG+SVM，甚至更現代的深度學習模型如YOLO、SSD），以及如何在自己的數據集上進行微調。我非常看重“實例”這兩個字，這意味著我希望書中提供的代碼能夠直接拿來使用，或者隻需稍作修改就能滿足我的需求。如果書中能包含一些關於實時圖像處理的技巧，比如如何提高處理速度、降低計算復雜度，或者如何處理視頻流，那對我來說將是巨大的福音。我希望這本書能成為我案頭的“秘籍”，當我遇到圖像處理的難題時，能夠快速翻閱，找到有效的解決方案，從而提高工作效率，做齣更齣色的成果。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對計算機視覺和圖像處理有濃厚興趣的學生，正在尋找一本能夠引導我構建完整項目的書籍，而《OpenCV圖像處理編程實例》恰好擊中瞭我的需求點。我希望這本書不僅僅是介紹單個的圖像處理技術，而是能夠將這些技術串聯起來，形成一個完整的應用流程。比如，我希望能看到從圖像采集、預處理、特徵提取，到目標識彆、跟蹤，再到最終結果展示的全過程。我特彆期待書中能夠提供一些有挑戰性但又相對完整的項目案例，例如構建一個簡單的圖像搜索係統，或者開發一個能夠識彆並計數特定物體的程序，甚至是做一個簡單的AR應用。我希望這些項目能夠引導我思考如何將不同的OpenCV模塊組閤起來，如何處理數據的流動，以及如何在實際項目中遇到的問題。此外，我希望書中能對項目中的每一個環節都給齣詳細的解釋，包括為什麼選擇這個算法、這個參數的含義是什麼、可能會遇到哪些問題以及如何解決。我也很想瞭解一些關於項目管理和代碼組織方麵的建議，如何寫齣更健壯、可維護的代碼。總之，我希望這本書能教會我如何將OpenCV的能力轉化為實際可見的、有功能的應用程序，讓我能夠從“學習者”真正成長為“實踐者”，構建齣屬於自己的精彩圖像處理項目。

評分☆☆☆☆☆

讀過不少關於OpenCV的書籍，但總覺得有些內容不夠深入，或者與實際應用脫節。我寄希望於《OpenCV圖像處理編程實例》能夠填補這一空白。我特彆關注書中是否能提供一些關於OpenCV底層實現和性能優化的講解。例如，在介紹某些算法時，是否能簡要提及它們在OpenCV中的具體實現方式，以及這些實現是如何考慮效率的。我希望能學習到如何寫齣更快的OpenCV代碼，比如利用並行計算、SIMD指令集，或者理解OpenCV的內存管理機製。對於一些常見的瓶頸問題，比如在視頻處理中如何高效地讀取和寫入幀，如何減少不必要的拷貝，書中是否能提供行之有效的解決方案。此外，我希望書中能包含一些關於OpenCV在特定硬件平颱上（如嵌入式設備、GPU）的優化經驗。如果書中還能探討一些關於OpenCV的潛在陷阱和常見錯誤，以及如何避免它們，那就再好不過瞭。我不是一個初學者，所以我不需要從最基礎的概念講起，我更希望這本書能夠在我已有的知識基礎上，提供更深入、更具洞察力的內容。我希望這本書能夠幫助我提升OpenCV編程的“內功”，讓我能夠寫齣既正確又高效的代碼，真正發揮齣OpenCV的強大威力，應對更復雜的挑戰。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣現，簡直是為我這樣的圖像處理新手量身定做的！我一直對計算機視覺充滿好奇，想嘗試自己動手做一些有趣的小項目，比如人臉識彆、物體檢測什麼的，但苦於沒有係統性的入門指導，常常在各種官方文檔和碎片化教程裏迷失方嚮。這本書的命名就很直觀，"OpenCV圖像處理編程實例"，我一看就知道，這絕對是我需要的“上手”資料。我期待這本書能夠從最基礎的概念講起，比如圖像是如何在計算機中錶示的，像素是什麼，顔色空間又是怎麼迴事。然後，循序漸進地介紹OpenCV中常用的圖像操作，比如濾波、邊緣檢測、顔色空間轉換等，並且要通過一個個具體的、可運行的例子來講解。我特彆在意“編程實例”這幾個字，因為我學東西喜歡動手實踐，光看理論會覺得枯燥，隻有通過編寫代碼、運行程序、觀察結果，纔能真正理解並內化知識。希望這本書的例子能夠覆蓋多種常見的圖像處理任務，並且代碼清晰易懂，最好能有詳細的注釋，讓我這個初學者也能輕鬆跟上。如果還能在案例中融入一些實際的應用場景，比如簡單的圖像增強、圖片水印添加，或者更進一步的人臉檢測，那就太完美瞭。總而言之，我希望這本書能成為我打開OpenCV大門的第一把鑰匙，帶我進入一個充滿創造力的圖像處理世界。

評分☆☆☆☆☆

很多實際的例子，可以有效的練習！

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配送員服務態度好，配送速度快

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好好好好好好好好好好好好好好好好好

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東西不錯，快遞垃圾的一比，辣雞

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不錯

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很喜歡這本書，對我很有幫助，希望對大傢也有用，放心購買吧

評分☆☆☆☆☆

挺不錯的，整體內容很豐滿

評分☆☆☆☆☆

東西不錯。。。。。。。。

評分☆☆☆☆☆

很棒很棒很薄