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☆☆☆☆☆

[美] Joseph Howse 著，张弢 译

图书标签:

• OpenCV
• 图像处理
• 计算机视觉
• 项目开发
• Python
• 图像识别
• 特征提取
• 图像分析
• 机器视觉
• OpenCV应用

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302442653

版次：1

商品编码：11995973

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-10-01

用纸：胶版纸

页数：232

字数：315000

正文语种：中文

编辑推荐

　　本书献给不断成长的开源社区中的每个人，正是他们的辛勤工作，创造了专业级别的软件和新媒体开发工具，让每个人都能够使用这些软件和工具实现自己的梦想和目标。
　　本书以案例的形式（其中包括6个开发项目）介绍OpenCV的新特性和C++新接口，案例中包含具体的代码与详细的说明，并很好地平衡了基础知识与进阶内容。

内容简介

　　本书详细阐述了与OpenCV移动应用程序相关的基本解决方案，主要包括搜索世界范围内的豪华建筑、利用姿势控制应用程序、车载后视摄像头和危险警告、利用运动放大相机查看心率、根据素描画创建物理模拟等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。
　　本书适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书，也可作为相关开发人员的自学教材和参考手册。

内页插图

目录

第1章 准备工作 1
1.1 构建开发环境 2
1.1.1 Windows操作系统 3
1.1.2 Mac操作系统 8
1.1.3 Debian Wheezy及其衍生工具 12
1.1.4 Fedora及其衍生工具 14
1.1.5 openSUSE及其衍生工具 14
1.1.6 Tegra Android开发包 15
1.1.7 Unity引擎 23
1.2 构建Raspberry Pi 25
1.3 获取OpenCV的文档、帮助和更新 30
1.4 Raspberry Pi的替代方案 31
1.5 本章小结 32
第2章 搜索世界范围内的豪华建筑 33
2.1 规划Luxocator应用程序 33
2.2 创建、比较并存储直方图 35
2.3 利用参考图像训练分类器 40
2.4 从Web中获取图像 41
2.5 从Bing图像搜索中获取图像 43
2.6 针对应用程序准备图像和资源 48
2.7 整合至GUI中 50
2.8 构建Luxocator发布版 58
2.9 本章小结 61
第3章 人物和猫脸识别 62
3.1 理解机器学习 63
3.2 规划交互式识别应用程序 64
3.3 理解Haar级联和LBPH 65
3.4 实现交互式识别器应用程序 69
3.5 规划猫脸检测模型 82
3.6 针对猫脸检测模型实现训练脚本 84
3.7 规划Angora Blue应用程序 96
3.8 实现Angora Blue应用程序 97
3.9 构建Angora Blue发布版本 103
3.10 进一步讨论 103
3.11 本章小结 104
第4章 利用姿势控制应用程序 105
4.1 规划Goldgesture应用程序 105
4.2 理解光流 107
4.3 创建Eclipse工作区 109
4.4 获取级联文件和音频文件 115
4.5 确定应用程序需求 116
4.6 将摄像头视图设置为主视图 117
4.7 跟踪手势 118
4.8 播放音频片段 120
4.9 捕捉图像并跟踪脸部内容 124
4.10 本章小结 140
第5章 车载后视摄像头和危险警告 141
5.1 规划Living Headlights应用程序 142
5.2 光源的斑点检测 143
5.3 距离估算（简单方案） 146
5.4 实现Living Headlights应用程序 148
5.5 测试Living Headlights应用程序 161
5.6 测试车载Living Headlights应用程序 164
5.7 本章小结 168
第6章 利用运动放大相机查看心率 169
6.1 规划Lazy Eyes应用程序 170
6.2 理解欧拉影像放大算法 171
6.3 利用快速傅里叶转换从视频中获取重复信号 172
6.4 利用图像金字塔合成两幅图像 176
6.5 实现Lazy Eyes应用程序 177
6.6 针对各种运动行为配置并测试应用程序 185
6.7 其他光源 190
6.8 本章小结 191
第7章 根据素描画创建物理模拟 192
7.1 规划Rollingball应用程序 193
7.2 检测圆形和直线 195
7.3 针对Unity设置OpenCV 197
7.4 配置并构建Unity项目 200
7.5 在Unity中生成Rollingball场景 201
7.6 创建Unity资源并将其添加至场景中 204
7.6.1 编写着色器并创建材质 204
7.6.2 创建物理材质 206
7.6.3 创建预置组件 208
7.6.4 编写第一个Unity脚本 211
7.6.5 编写Rollingball主脚本文件 212
7.7 整合与测试 231
7.8 本章小结 231

《智能视觉：计算机视觉算法与应用解析》 引言 在信息爆炸的时代，视觉信息已成为我们感知世界、理解环境、驱动智能的关键。从工业自动化到自动驾驶，从医疗影像分析到虚拟现实，计算机视觉技术正以前所未有的速度渗透并重塑着各行各业。它赋予机器“看”和“理解”的能力，开启了智能化的新篇章。《智能视觉：计算机视觉算法与应用解析》旨在深入剖析计算机视觉的核心算法原理，并结合实际应用案例，为读者构建一个全面、系统且深入的知识体系。本书不仅关注理论的严谨性，更强调实践的可行性，力求让读者在掌握核心技术的同时，也能领略计算机视觉在现实世界中的无限可能。 第一部分：计算机视觉基础理论 本部分将带领读者回顾并深入理解计算机视觉的基石。我们从图像的本质出发，探讨数字图像的表示、处理和分析的基本概念。 图像形成与表示： 光照与成像原理： 简要介绍相机模型、投影几何，理解二维图像如何从三维世界形成。 数字图像的离散表示： 像素、色彩空间（RGB, HSV, Grayscale等）的转换与理解，以及不同色彩空间的优缺点。 图像采样与量化： 探讨奈奎斯特采样定理在图像处理中的意义，以及量化误差的影响。 图像预处理与增强： 点运算： 亮度、对比度调整（直方图均衡化、伽马校正），图像的二值化。 灰度变换： 对数变换、指数变换等，用于改善图像的视觉效果或突出特定细节。 噪声抑制： 线性滤波器（均值滤波、高斯滤波）、非线性滤波器（中值滤波、双边滤波）的原理与应用，理解不同滤波器的特点及其对图像细节的影响。 形态学图像处理： 腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等基本操作，以及它们在去除噪声、连接区域、填充孔洞等方面的作用。 图像特征提取： 边缘检测： 经典算子（Sobel, Prewitt, Roberts）的原理与局限，Canny边缘检测算法的四步流程及其优势。 角点检测： Harris角点检测算法的原理，理解角点作为关键点的意义。 尺度不变特征变换（SIFT）： 详细介绍SIFT算法的构建过程，包括尺度空间极值检测、关键点定位、方向分配和描述符生成。理解SIFT算法在尺度和旋转变化下的鲁棒性。 加速鲁棒特征（SURF）： 介绍SURF算法作为SIFT的加速改进版本，理解其基于Haar小波响应的特征描述。 其他特征检测器： FAST, ORB等，简要介绍它们的特点和应用场景。 第二部分：核心计算机视觉算法深度解析 本部分将聚焦于计算机视觉领域的核心算法，从数学原理到算法实现，带领读者深入理解其工作机制。 图像分割： 阈值分割： Otsu方法、自适应阈值分割。 区域生长法： 原理、种子点选择、生长准则。 基于边缘的分割： Canny边缘检测与连接。 图割（Graph Cuts）： Max-Flow/Min-Cut定理在图像分割中的应用，GraphCut算法的基本思想。 主动轮廓模型（Level Set）： Snakes模型、Chan-Vese模型，理解其如何通过能量函数最小化来实现轮廓演化。 聚类算法在分割中的应用： K-Means, Mean Shift等。 物体识别与检测： 传统物体检测方法： 滑动窗口与分类器： HOG+SVM模型，理解其流程和关键技术。 Viola-Jones人脸检测算法： Haar特征、积分图、Adaboost级联分类器，剖析其高效性。 深度学习驱动的物体检测： 区域建议网络（RPN）： Faster R-CNN的架构，Anchor Boxes机制。 单阶段检测器： YOLO（You Only Look Once）系列算法的演进，SSD（Single Shot MultiBox Detector）的特点。 Anchor-Free检测器： FCOS, CenterNet等。 物体跟踪： 基于相关滤波的跟踪： MOSSE, KCF, CSRT等算法的核心思想。 深度学习在跟踪中的应用： Siamese网络、SiamFC, SiamRPN等。 三维视觉： 相机标定： 内参、外参的意义，标定流程，标定误差分析。 立体视觉： 双目相机模型，视差计算（块匹配，Census变换），深度图生成。 SfM（Structure from Motion）： 基于多视角图像恢复场景三维结构和相机位姿。 MVS（Multi-View Stereo）： 从多张带有重叠区域的图像重建密集的三维模型。 点云处理： 点云的表示、滤波、分割、配准。 图像生成与风格迁移： 生成对抗网络（GAN）： 生成器与判别器的对抗训练过程，DCGAN, CycleGAN等经典模型。 风格迁移： 神经风格迁移的原理，内容图像和风格图像的表示。 第三部分：计算机视觉应用实践 本部分将聚焦于计算机视觉在各领域的实际应用，通过案例分析，展示理论知识如何转化为实际价值。 自动驾驶： 环境感知： 摄像头、激光雷达、毫米波雷达等多传感器融合，物体检测与识别（车辆、行人、交通标志），车道线检测。 定位与建图（SLAM）： VIO（Visual-Inertial Odometry），Lidar SLAM。 路径规划与决策： 行为预测，运动规划。 工业自动化与质量检测： 缺陷检测： 基于图像处理和机器学习的表面缺陷、尺寸偏差检测。 机器人视觉导航： 引导机械臂抓取、装配。 条形码/二维码识别： 工业生产中的信息追溯。 医疗影像分析： 医学图像分割： 肿瘤、器官的自动分割。 病灶检测与诊断辅助： X光、CT、MRI图像的分析。 三维重建： 用于手术规划或可视化。 增强现实（AR）与虚拟现实（VR）： 目标跟踪与识别： 将虚拟内容叠加到真实场景。 场景理解与重建： 用于虚拟场景的构建。 手势识别与交互： 用户与虚拟环境的自然交互。 智能安防： 视频监控分析： 人脸识别、行为分析、异常事件检测。 目标跟踪： 持续追踪特定目标。 图像搜索与推荐： 以图搜图： 基于图像内容的相似度搜索。 内容推荐： 根据用户浏览历史和兴趣进行图像推荐。 第四部分：高级主题与未来展望 本部分将探讨计算机视觉领域的前沿技术，并对未来发展趋势进行展望。 自监督学习与弱监督学习： 如何在缺乏大量标注数据的情况下进行模型训练。 Transformer在视觉领域的应用： ViT（Vision Transformer）及其变体，注意力机制在图像分析中的威力。 图神经网络（GNN）在视觉任务中的探索： 如何利用图结构处理具有复杂关系的数据。 可解释性AI（XAI）在计算机视觉中的挑战与机遇： 理解模型的决策过程，提高模型的可信度。 跨模态学习： 融合视觉信息与其他模态（如文本、音频）进行更深层次的理解。 伦理与社会责任： 隐私保护、算法偏见、技术滥用等问题。 结语 《智能视觉：计算机视觉算法与应用解析》力求为读者提供一个既有深度又不失广度的计算机视觉知识框架。通过对基础理论的扎实讲解，核心算法的深入剖析，以及丰富多样的应用案例分析，本书将引导读者一步步掌握这项激动人心的技术。我们相信，通过本书的学习，读者将能更好地理解计算机视觉的奥秘，并将其应用于解决实际问题，为构建更智能、更美好的未来贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

刚拿到这本《OpenCV项目开发实战》，迫不及待地翻了几页，就被深深吸引住了。作者的讲解风格非常清晰，深入浅出，仿佛一位经验丰富的导师在手把手教你。尤其是书中关于图像处理基础概念的阐述，比如像素、颜色空间、滤波器等等，都用通俗易懂的语言进行了说明，即便我是初学者，也能很快理解。书中列举的案例也十分贴合实际应用，从简单的图像增强到复杂的物体识别，每一步的逻辑都讲解得明明白白。我尤其喜欢其中关于特征提取的部分，作者不仅介绍了SIFT、SURF等经典算法，还对它们的应用场景和优缺点进行了详细分析，让我对如何选择合适的特征有了更深刻的认识。书中的代码示例也很完整，可以直接运行，方便我边学边练。我已经迫不及待地想尝试书中的项目了，相信这本书记载的知识和技巧，一定会成为我在OpenCV学习道路上的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

这本书的亮点在于其极强的实操性。作者没有过多地纠缠于晦涩的数学公式，而是将重点放在了OpenCV库的实际应用上，并且通过大量的实例来展示如何利用OpenCV解决现实世界中的各种问题。我印象最深刻的是书中关于图像风格迁移的部分，它不仅仅是简单地调用API，而是详细讲解了如何构建神经网络模型，如何训练模型，以及如何将训练好的模型应用到图像处理中。这个过程的讲解清晰而有条理，让我这样一个对深度学习领域了解不多的人，也能够一步步跟着完成。书中的代码质量非常高，并且提供了详细的注释，这对于我们这些希望能够理解代码背后逻辑的读者来说，非常有帮助。而且，书中还涉及到了一些关于优化和性能提升的技巧，这对于开发更高效的OpenCV应用非常有价值。

评分☆☆☆☆☆

阅读《OpenCV项目开发实战》的过程，更像是一场知识的探索之旅。作者以一种非常系统化的方式，将OpenCV的各项功能娓娓道来。我尤其欣赏书中对于计算机视觉基本理论的介绍，例如相机标定、三维重建等，这些内容在很多 OpenCV 的入门书籍中往往被一带而过，但这本书却进行了深入而细致的讲解，并结合了实际的项目案例。这让我对这些核心概念有了更深刻的理解，也为我后续的学习打下了坚实的基础。书中的案例选取的都非常有代表性，覆盖了从基础图像处理到高级计算机视觉任务的广泛领域，并且每个案例都提供了完整的解决方案。作者的讲解思路清晰，逻辑性强，即使是遇到一些复杂的算法，也能通过作者的解释变得豁然开朗。这本书给我最大的感受是，它不仅仅是一本技术手册，更是一本能够激发读者思考和创新的指南。

评分☆☆☆☆☆

这本书真的让我眼前一亮！它完全打破了我之前对技术书籍枯燥乏味的刻板印象。作者在内容编排上非常有匠心，将理论知识与实战项目巧妙地结合在一起。例如，在讲解人脸检测和识别模块时，作者没有直接抛出复杂的算法，而是先通过一个趣味性的例子，让你感受到技术带来的乐趣，然后再循序渐进地深入到算法原理和实现细节。我特别欣赏书中关于视频分析的部分，涵盖了运动检测、目标跟踪等内容，这些都是非常实用的技术。作者对这些技术的讲解，既有深度又不失广度，让我能够从宏观上把握整个技术体系，又能深入到每一个细节。而且，书中提供的源码质量很高，注释也很详细，这对于我们这些需要复制代码来理解的读者来说，简直是福音。感觉这本书就像一本武林秘籍，一点点地解锁我关于OpenCV的各项技能。

评分☆☆☆☆☆

老实说，拿到《OpenCV项目开发实战》的时候，我并没有抱太高的期望，因为市面上关于OpenCV的书籍也不少。但是，这本书真的颠覆了我的认知。它的内容组织非常有条理，从基础到进阶，层层递进，一点都不突兀。我尤其喜欢书中关于图像分割和特征匹配的章节，作者的讲解非常到位，通过生动的比喻和图示，将复杂的概念变得易于理解。比如，在讲到K-Means聚类进行图像分割时，作者巧妙地将 KMeans 想象成一个“颜色聚集大师”，将相似颜色的像素聚集在一起，这种形象的比喻让我一下子就记住了算法的核心思想。而且，书中提供的项目实战，不仅仅是简单的代码堆砌，而是真正地引导读者去思考问题、解决问题。我感觉自己不仅学会了OpenCV的API，更重要的是学会了如何运用OpenCV来解决实际的工程问题。

评分☆☆☆☆☆

书保护的非常好，内容是我想要的。

评分☆☆☆☆☆

好，不吃，不错，买来看看，学学习学习学习。。好，不吃，不错，买来看看，学学习学习学习。。

评分☆☆☆☆☆

不错的书，有值得学习借鉴的地方，推荐下?????

评分☆☆☆☆☆

计算机视觉项目开发可以看看

评分☆☆☆☆☆

书很好，作者也得也很详尽，翻译得也不错。没什么错别字。

评分☆☆☆☆☆

enen

评分☆☆☆☆☆

京东自营图书，买得放心。

评分☆☆☆☆☆

还好

评分☆☆☆☆☆

哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈好