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[土耳其] 欧森·奥兹卡亚 著，张华栋 译

图书标签:

• Arduino
• 计算机视觉
• 图像处理
• OpenCV
• 嵌入式系统
• 编程
• 硬件
• DIY
• 机器人
• 机器学习

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111551263

版次：1

商品编码：12067012

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 机器人设计与制作系列

开本：16开

出版时间：2016-11-01

用纸：胶版纸

页数：163

内容简介

　　这本书将通过一种通用的、明确的、可应用的方法来结合Arduino和计算机视觉的能力。书中的实践和方法可用于任何相关的问题和平台。本书想实现的终目标是让你可以通过一种通用方法使用各种组件来解决现实生活中任意类型的视觉问题。

目录

译者序
作者简介
前言
第1章　计算机视觉系统综述 1
1.1　计算机视觉系统介绍 1
1.2　解决计算机视觉问题 2
1.2.1　数据采集 3
1.2.2　预处理 4
1.2.3　图像处理的特征提取 5
1.2.4　后处理和后置滤波 7
1.2.5　识别或检测 7
1.2.6　在现实世界中行动 8
1.2.7　连接子模块 8
1.3　总结 10
第2章　OpenCV的基础与安装 11
2.1　OpenCV的基础 11
2.2　OpenCV的安装 12
2.2.1　在Linux上安装OpenCV 12
2.2.2　在Mac OS上安装OpenCV 17
2.2.3　在Windows上安装OpenCV 18
2.2.4　在iOS上安装OpenCV 20
2.2.5　在Android上安装OpenCV 21
2.3　总结 24
第3章　用OpenCV和Arduino进行数据采集 25
3.1　图像和视频采集 25
3.1.1　相机选择 25
3.1.2　图像采集 29
3.2　传感器数据采集 41
3.2.1　设置Arduino环境 41
3.2.2　传感器基础 42
3.2.3　从温度传感器中读取数据 44
3.3　总结 47
第4章　用OpenCV进行数据过滤 48
4.1　开始过滤 48
4.2　空间域滤波 49
4.2.1　平滑 50
4.2.2　锐化 51
4.3　颜色空间转换 51
4.3.1　灰度化 52
4.3.2　二值化 53
4.4　形态学滤波器 55
4.4.1　腐蚀和膨胀 55
4.4.2　开运算和闭运算 56
4.5　梯度和边缘检测 58
4.5.1　Canny边缘检测器 58
4.5.2　LoG滤波器 59
4.5.3　Sobel 61
4.6　自定义滤波器 63
4.7　直方图均衡化 65
4.8　本章的实践项目 66
4.9　总结 72
第5章　用OpenCV进行视觉数据处理 73
5.1　提取特征 73
5.1.1　使用基本的统计信息 74
5.1.2　使用颜色特征 78
5.1.3　使用模板进行特征匹配 78
5.1.4　使用轮廓特征 79
5.1.5　使用凸包 80
5.1.6　使用矩 81
5.1.7　使用Hough变换 82
5.1.8　使用角点 83
5.1.9　使用尺度不变特征变换 84
5.1.10　使用加速鲁棒特征 85
5.1.11　使用ORB 86
5.1.12　使用blob分析 86
5.2　总结 87
第6章　用OpenCV进行识别 88
6.1　构建一个可以思考的应用程序 88
6.1.1　模板匹配 89
6.1.2　特征匹配 91
6.1.3　基于快速近似最近邻搜索库的匹配 94
6.1.4　使用级联分类器 95
6.1.5　使用支持向量机 97
6.2　总结 98
第7章　用OpenCV与Arduino进行通信 100
7.1　与Arduino进行通信 100
7.1.1　有线通信 102
7.1.2　无线通信 111
7.2　用Java进行通信 115
7.3　用C++进行通信 120
7.4　总结 121
第8章　将Arduino用于真实世界 122
8.1　与电动机的连接 122
8.1.1　驱动直流电动机 123
8.1.2　驱动步进电动机 125
8.1.3　驱动伺服电动机 128
8.2　使用显示器 130
8.2.1　使用液晶显示器 131
8.2.2　使用薄膜晶体管显示器 133
8.3　总结 137
第9章　建造一个点击行走机器人 138
9.1　系统总览 138
9.2　建造一个机器人 141
9.2.1　构建力学部分 142
9.2.2　构建电子电路部分 143
9.2.3　构建机器人控制器和通信系统 146
9.3　构建视觉应用程序 154
9.4　总结 163

前言/序言

　　特别是对于现代机器而言，计算机视觉是环境感知发展的下一个阶段。许多现代设备尝试使用有限的资源来模仿人类的感知能力。此外，大多数此类仿制品其实是存在不足的，因为通常情况下它们不能直接模拟人类的感知能力，尤其是在视觉方面。
　　即使传统传感器的种类有很多，它们仍然无法表现出人类视觉系统的强大，这是人类最复杂的感知功能之一。因此，我们需要一定的视觉信息，使我们的电子系统更加智能化。这就是计算机视觉出现的原因。
　　相机可以被视为终极视觉传感器，它非常接近于人类的视觉感知系统。但是问题在于，如果使用相机作为视觉传感器，那么操作会非常复杂和困难。本书的目的是通过把一个复杂的问题划分为基本的、可实现的子步骤从而让计算机视觉的任务变得简单。这种方法最好的地方在于我们能把实际生活中的应用也变得很容易！
　　当我们处理现实生活中的应用时，毫无疑问应该有一种方法来与现实生活进行交互。嵌入式系统正好用来表示这些物理交互。Arduino是最流行的嵌入式系统平台之一，它通过海量的社区支持和学习材料为原型开发提供了一种便捷的方法。同时Arduino的关键属性也很棒，稍后将进行更详细的讨论，这些使得Arduino成为视觉系统与现实生活进行交互的最完美的候选。
　　Arduino在计算机视觉系统中扮演的角色是非常清楚的。在大多数情况下，视觉信息会与来自各种传统的传感器的数据相结合，这些传统的传感器包括温度传感器、压力传感器和加速器等。此外，我们需要一个很好的工具来在视觉处理过程之后采取物理行动，比如驱动电动机和开灯。因此，Arduino在从环境中收集数据并采取行动的过程中非常有用，特别是因为它有大量开发好的库以及社区共享，使得原型开发非常迅速。
　　开源计算机视觉库（OpenCV）是一个包含大量优化算法的优秀开源库。OpenCV最重要的优势之一是它可以支持多个平台，它能够在Windows、Linux、Mac OS甚至是Android和iOS平台上工作。更重要的是它是一个成熟的库，在写作本书时最新版本为3.0（和2.4.11）。出于这些原因，本书中所有的计算机视觉任务都将采用OpenCV来实现！
　　本书将通过一种通用的、明确的、可应用的方式来融合Arduino和计算机视觉的能力。书中的实践和方法可用于任何相关的问题和平台。本书想实现的最终目标是让你可以通过一种通用方法使用各种组件来解决现实生活中任意类型的视觉问题。
　　在每一章中，你将会找到有关主题在现实生活中实际应用的例子。为了学以致用，我们会一步一步地建立一个视觉机器人。你会发现尽管问题的背景有很大的不同，解决问题的方法都是一样的并且很简单！
　　本书的主要内容第1章通过介绍一种对现实生活视觉问题有效的解决办法来解释设计模块和体系。
　　第2章讲述OpenCV库的基本原理以及如何在不同的操作系统平台安装和测试OpenCV库。
　　第3章通过实用的技巧和现实生活的例子来展示从环境中收集数据的有效方法。
　　第4章介绍OpenCV库中的内置滤波器以及如何根据应用程序的上下文来选择和实现这些滤波器。
　　第5章探索如何从视觉数据中提取有意义的信息以及如何让这些提取出来的数据为识别系统做好准备。
　　第6章通过实践的方式探索人工智能的方法，讨论在一个给定场景中检测和识别物体的方法。
　　第7章揭示Arduino的通信能力以及在OpenCV的环境中连接Arduino的综合性最佳实践。
　　第8章演示如何通过物理行为优雅地与现实世界进行交互。
　　第9章综合前面所学的所有知识来设计和开发一个全功能一体化的机器人。该章还将介绍所提出的方法如何在问题独立的情况下取得成功。
　　阅读本书前的准备本书的目的是教会你如何开发可以与现实生活进行交互且启用了计算机视觉的系统。书中所有必需的软件都是免费的。当然，根据需要，你也可以使用收费的软件来开发应用程序。
　　计算机视觉应用程序是使用OpenCV开发的。Eclipse、Xcode、Visual Studio作为集成开发环境使用。应用程序的嵌入式系统部分通过使用Arduino Uno R3和Arduino的集成编辑器来开发。
　　有几章中的应用程序需要用到电子元器件，比如传感器或通信模块。这些模块都很便宜并且很容易找到。应用程序背后的思想是通用的，可以适用于各种相关领域。
　　本书的目标读者本书主要面向想要在项目中使用计算机视觉来创造更多智能系统的读者。特别是想学习如何使用Arduino进行计算机视觉编程的用户和对此有兴趣的爱好者。
　　机器人学是兴趣电子学中最流行的领域之一。我们可以简单地说只要掌握了本书的内容，就完全有可能建立一个可以看到环境并进行推理的机器人。同一方案适用于消费类电子学和兴趣电子学的所有其他领域。任何对这一方案感到兴奋的人都是本书的目标读者。
　　本书假设读者熟悉Arduino的基本知识。对于计算机视觉编程方面的知识则没有什么要求。
　　下载示例代码和彩色图片你可以从华章网站下载本书的示例代码和彩色图片。
　　The Translator’s Words　　译者序“忍耐很苦，坚持很难”，哪怕是做一件看上去毫不费劲的小事也是如此。在申请翻译本书时，我满以为一个月就能翻译完，实际上却用了整整半年时间。十几年前，看张筑生先生所著的《数学分析新讲》，在后记里面看到“从编写教学改革实验讲义到整理改写成书，前后花费了五年最宝贵的时间”。那个时候年少轻狂，看完以后固然深深为作者的人品打动，却以为写书是件并不怎么费劲的事情，果然是事不经过不知难，翻译尚且如此，反复斟酌几易其稿成书又该是怎么一种心血的煎熬。
　　随着系统智能化要求的提高，对计算机视觉的要求也越来越多，同时，计算机视觉处理完毕以后，需要有一个合适的载体来做出反应。本书正好就是同时在这两点上着重论述，一方面大刀阔斧地介绍了计算机视觉处理的全流程，并就流程的每一子步骤单独成章介绍常见的方法。另一方面注重实践，带领读者从头开始走完整个建造机器人的全程。正如作者所说，“只要掌握了本书的内容，完全可能创建一个可以看到环境并进行推理的机器人”。并且每一章的介绍都为后续深入开发打下了良好的基础。
　　本书的一个显著优点是用很简洁的语言带领读者纵览全局，让读者对整个开发有一个全局的掌握，因而非常适合入门。毕竟工作以后再来读大部头的书籍，除非真的是卓尔不群，否则往往半途而废。
　　在此，我想感谢华章公司的编辑缪杰，没有他的帮助、理解和支持，我很难坚持下来。
　　我还要特别感谢我的爸爸妈妈——张乾光和孟淑华，你们多年来一直辛苦地为我遮风挡雨，给我支持和鼓励，让我有一个非常宽松快乐的成长环境，你们的善良和坚韧也一直深深地影响着我。你们辛苦了！大海的尽头有另外一个世界，希望在以后的岁月里能让你们的生活更加美好！
　　最后，我要感谢的是我的爱人——崔嘉艺，感谢她对我的支持和信任，相守是最温暖的承诺，我会让她为她的选择感到骄傲！

《嵌入式图像处理与感知计算：硬件加速与算法优化实践》 引言 在科技飞速发展的今天，计算机视觉技术已不再是科幻电影中的遥不可及的梦想，而是渗透到我们生活方方面面的现实应用。从智能手机的人脸识别，到自动驾驶汽车的感知系统，再到工业自动化中的缺陷检测，计算机视觉正以前所未有的速度重塑着世界。然而，将强大的视觉算法部署到资源受限的嵌入式设备上，始终是一个巨大的挑战。这不仅仅需要扎实的算法理论基础，更需要对硬件架构、系统优化以及传感器特性的深刻理解。 本书《嵌入式图像处理与感知计算：硬件加速与算法优化实践》旨在弥合理论与实践之间的鸿沟，为读者提供一套全面而深入的嵌入式视觉系统开发指南。我们将聚焦于如何在资源有限的嵌入式平台上实现高效、实时的图像处理和感知计算，尤其侧重于硬件加速技术的应用和算法优化策略的探讨。本书不局限于某一特定的硬件平台，而是提炼出嵌入式视觉系统设计的普遍性原则和方法论，使读者能够举一反三，灵活应用于各种嵌入式开发场景。 本书内容概览 本书分为六大部分，层层递进，从基础理论到高级应用，带领读者全面掌握嵌入式图像处理与感知计算的核心技术。 第一部分：嵌入式视觉基础与系统架构 在这一部分，我们将首先建立读者对嵌入式视觉系统的基本认知。我们会详细介绍嵌入式视觉系统的核心组成部分，包括图像传感器（CMOS、CCD等）、图像采集单元、图像处理硬件（CPU、GPU、DSP、FPGA、ASIC等）以及软件栈。我们将深入探讨不同硬件平台的特点、优势与劣势，以及它们如何影响视觉算法的性能。 图像传感器原理与选择：了解不同传感器类型的工作原理，包括像素结构、量子效率、噪声特性等，并学习如何根据应用需求选择合适的传感器。 嵌入式硬件平台概览：分析主流嵌入式处理器架构（ARM、MIPS等）以及专用的视觉加速器（GPU、DSP、FPGA、ASIC）在图像处理中的作用和优势。 嵌入式系统架构设计：探讨如何设计一个高效的嵌入式视觉系统架构，包括数据流、内存管理、功耗优化等关键环节。 实时性与功耗约束：深入分析嵌入式系统中实时性和功耗的制约，以及如何在设计中权衡这些因素。 第二部分：核心图像处理算法在嵌入式平台的实现 在掌握了基础知识后，我们将进入核心图像处理算法的学习。我们不只是介绍算法本身，更重要的是探讨如何在资源受限的嵌入式环境下高效地实现这些算法。 图像预处理技术：详细讲解图像去噪、增强、色彩空间转换、几何变换等常用预处理算法，并给出在嵌入式平台上的优化实现思路，例如利用SIMD指令集加速。 特征提取与描述：深入分析SIFT、SURF、ORB等经典特征提取算法，并探讨如何在嵌入式设备上优化其计算复杂度。我们将关注特征点匹配、几何验证等环节的效率提升。 目标检测与识别基础：介绍传统的目标检测方法，如Haar级联分类器、HOG+SVM等，并分析其在嵌入式平台上的可行性。同时，我们将初步接触深度学习在目标检测中的应用。 图像分割技术：讲解边缘检测、阈值分割、区域生长等图像分割方法，并分析其在嵌入式应用中的效率与精度权衡。 第三部分：硬件加速技术在嵌入式视觉中的应用 硬件加速是提升嵌入式视觉系统性能的关键。本部分将深入探讨各种硬件加速技术及其在图像处理中的具体应用。 GPU加速：详细讲解GPU的并行计算原理，以及如何利用OpenCL、CUDA（若涉及特定NVIDIA平台）等并行计算框架将图像处理算法移植到GPU上。我们将重点关注图像滤波、卷积、特征提取等GPU友好的计算任务。 DSP加速：分析数字信号处理器（DSP）在处理大规模数据流和特定数学运算方面的优势，以及如何利用DSP指令集和相关的软件库优化图像处理算法。 FPGA/ASIC硬核加速：介绍FPGA和ASIC在实现定制化硬件加速器方面的灵活性和高性能。我们将探讨如何设计和实现基于FPGA的图像处理模块，以及ASIC在极端性能需求场景下的应用。 异构计算与协同优化：探讨如何有效地利用CPU、GPU、DSP等多种计算资源，实现异构计算，并通过协同优化最大限度地发挥整体系统性能。 第四部分：深度学习在嵌入式视觉中的部署与优化 深度学习在计算机视觉领域取得了革命性的突破，本书也将详细阐述如何在嵌入式设备上部署和优化深度学习模型。 嵌入式深度学习框架：介绍TensorFlow Lite, PyTorch Mobile, ONNX Runtime等主流的嵌入式深度学习框架，并详细讲解如何在不同硬件平台上部署和运行深度学习模型。 模型压缩与量化：深入探讨模型剪枝、权重共享、知识蒸馏、低精度量化（INT8、FP16）等模型压缩技术，以及它们如何显著降低模型大小和计算量，使其能够适应嵌入式设备的内存和计算资源限制。 硬件感知模型设计：讲解如何设计对特定硬件平台友好的深度学习模型架构，例如利用针对移动端和嵌入式设备的轻量级网络（MobileNet, ShuffleNet等）。 实时推理优化：探讨模型编译优化、算子融合、流水线并行等技术，以实现深度学习模型在嵌入式设备上的实时推理。 第五部分：感知计算与应用实例 在掌握了图像处理和深度学习的部署技术后，我们将进入更高级的感知计算领域，并结合实际应用案例进行讲解。 立体视觉与深度估计：讲解立体匹配算法，以及如何在嵌入式平台上实现实时的深度信息获取，并应用于三维重建、障碍物检测等场景。 目标跟踪算法：介绍单目标跟踪和多目标跟踪算法（如Kalman Filter, Particle Filter, Siamese Network等），并探讨其在嵌入式系统中的高效实现。 SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）：深入分析视觉SLAM的基本原理，包括特征点法和直接法，并探讨其在机器人导航、增强现实等领域的嵌入式应用。 人机交互与手势识别：讲解如何利用摄像头捕捉和分析人体姿态、手势，实现更自然的交互方式，并分析其在智能家居、可穿戴设备中的应用。 自动驾驶感知系统：以自动驾驶为例，讲解车道线检测、交通标志识别、行人检测、障碍物检测等关键的感知模块，并分析这些模块在嵌入式平台上的实现挑战与优化策略。 第六部分：嵌入式视觉系统的开发流程与最佳实践 本书的最后部分将回归工程实践，总结嵌入式视觉系统的完整开发流程，并分享一些实用的最佳实践。 开发环境搭建与工具链：介绍交叉编译、调试工具、性能分析工具等嵌入式开发常用的工具链。 性能分析与调优：讲解如何对嵌入式视觉应用程序进行性能分析，识别性能瓶颈，并针对性地进行优化。 功耗管理与优化：分享在嵌入式视觉系统中进行功耗分析和优化的策略，例如动态调频调压、传感器休眠等。 嵌入式系统集成与部署：讲解如何将开发完成的视觉模块集成到完整的嵌入式系统中，并进行最终的部署和测试。 未来趋势与挑战：展望嵌入式视觉技术未来的发展方向，例如边缘AI、联邦学习在嵌入式视觉中的应用，以及面临的挑战。 本书特色 理论与实践并重：本书在讲解算法原理的同时，更注重其在嵌入式平台上的实现细节和优化方法。 硬件加速的深度探讨：系统性地介绍GPU、DSP、FPGA等硬件加速技术，并给出具体的应用案例。 深度学习的实战指南：提供详尽的嵌入式深度学习模型部署、优化和推理技巧。 丰富的应用案例：通过机器人导航、自动驾驶、智能监控等典型应用，帮助读者理解技术在实际问题中的应用。 通用性强：本书的方法论和技术原则不局限于特定平台，读者可以将学到的知识灵活迁移到不同的嵌入式开发项目中。 面向广泛读者：无论是嵌入式系统工程师、算法开发者，还是对嵌入式计算机视觉感兴趣的学生和研究人员，都能从本书中获益。 结语 《嵌入式图像处理与感知计算：硬件加速与算法优化实践》将为您打开一扇通往强大嵌入式视觉世界的大门。通过学习本书，您将能够自信地设计、开发和优化各种嵌入式视觉系统，为人工智能的普及和智能化应用的落地贡献力量。我们相信，这本书将成为您在嵌入式视觉开发道路上的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

我一直对那些能够“感知”周围环境的智能设备很着迷，比如能够识别物体的机器人，或者能够根据环境光线自动调节的照明系统。《Arduino计算机视觉编程》这本书，让我觉得这些曾经遥不可及的技术，现在触手可及。我不是一个专业的程序员，甚至对电子也不太精通，但这本书真的非常友好。它从最基础的Arduino连接开始，一步步教我如何让一个简单的摄像头“看到”东西。书中那些生动的例子，比如让Arduino识别出红色、蓝色，或者识别出圆形的物体，都让我感觉非常新奇。我特别喜欢书中关于如何使用不同的滤镜来增强图像的章节，这让我明白，原来计算机“看”到的图像，是可以被我们“加工”的。而且，书中提供了非常清晰的代码和电路图，我只需要跟着一步步做，就能看到预期的效果。我已经用书中的方法，成功地让我的Arduino能够识别出我放在它面前的几个不同颜色的积木。这让我非常有成就感！我现在脑子里已经有很多新的想法，比如想用它来做一个自动分类垃圾的装置，或者一个能够检测我是否按时喂猫的小助手。这本书真的让我觉得，原来创造智能设备并不需要多么高深的知识，只要有兴趣和耐心，加上一本好书，就能实现很多酷炫的功能。

评分☆☆☆☆☆

对于我这种已经有一定编程基础，但对嵌入式硬件和实时的视觉处理缺乏了解的开发者而言，《Arduino计算机视觉编程》提供了一个绝佳的桥梁。我一直对如何在资源有限的微控制器上实现一些智能功能很感兴趣，尤其是在物联网和机器人领域，实时的图像分析能力是核心。这本书恰好填补了我的知识空白。它没有直接跳到复杂的深度学习模型，而是从Arduino这个易于上手的平台入手，讲解了如何通过摄像头采集图像，以及一些基础但至关重要的图像处理算法，比如边缘检测、颜色阈值分割等。这些基础算法的讲解非常深入，并且都配有可以直接运行的代码，这对我来说太有用了。我可以通过修改参数，观察不同算法对图像的影响，从而深刻理解其原理。书中关于如何优化算法以适应Arduino的内存和处理能力的讨论，也让我受益匪浅。这不仅仅是学习技术，更是在学习如何“权衡”和“取舍”，如何在有限的条件下实现最优解。我已经开始尝试将书中的一些技术应用到我自己的一个小型机器人项目中，用来识别地面的标记线，以便让机器人能够自主导航。这本书让我看到了将我的编程技能与硬件相结合，创造出更智能、更有趣设备的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是给我打开了一扇新世界的大门！作为一个对电子和编程都充满好奇，但又一直被“高大上”的计算机视觉技术吓退的爱好者，我抱着试一试的心态入手了《Arduino计算机视觉编程》。原本以为会是一本充斥着晦涩公式和复杂算法的“劝退书”，没想到它竟然用一种极其平易近人、循序渐进的方式，将一个曾经遥不可及的领域呈现在我面前。从最基础的Arduino硬件连接、传感器原理讲起，到如何捕捉图像、进行简单的图像处理，再到最后实现一些有趣的视觉识别功能，整个过程都设计得非常巧妙。书中大量的图示和代码示例，简直是救星！我不再需要对着枯燥的文字苦思冥想，而是可以亲手搭建电路，对照代码一步步调试，看着屏幕上反馈的实时图像和处理结果，那种成就感是无法言喻的。特别是书中一些结合实际应用的案例，比如识别特定颜色的物体、检测运动轨迹，这些都让我觉得计算机视觉不再是实验室里的概念，而是可以融入到我们生活中的实用技术。我甚至开始构思一些小项目，比如用它来做一个自动浇水系统，或者一个简单的安防监控设备。对于想要入门计算机视觉，但又缺乏专业背景的读者来说，这本书绝对是不可多得的宝藏。它不仅教会了我技术，更重要的是点燃了我继续探索的激情。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对人工智能领域有着浓厚兴趣的学生，《Arduino计算机视觉编程》这本书给我提供了一个绝佳的实践平台，让我能够从一个非常具象的层面去理解计算机视觉的原理。在学校的学习中，我们接触了大量的理论知识，但往往缺乏将这些理论转化为实际应用的途径。这本书通过Arduino这样一个易于获取和操作的硬件平台，将抽象的计算机视觉概念变得触手可及。我最欣赏的是它循序渐进的教学方式，从基础的图像采集和处理，到更复杂的对象检测和识别，每一步都构建在前一步的基础上，让我能够逐步建立起对整个流程的理解。书中的实验设计非常巧妙，不仅能够验证理论知识，更能激发我的思考和探索欲。例如，书中关于如何利用边缘检测和轮廓分析来识别特定形状的章节，让我对计算机如何“理解”图像的几何信息有了更深刻的认识。这为我后续学习更高级的机器学习和深度学习模型打下了坚实的基础。我甚至开始尝试将书中的一些技术与我正在进行的机器学习项目相结合，探索如何在边缘设备上部署轻量级的视觉模型。这本书不仅仅是关于Arduino和计算机视觉，更是关于如何将理论付诸实践，如何用技术解决实际问题的思维方式。

评分☆☆☆☆☆

我是一名业余的创客，对各种新奇的电子项目都抱有浓厚的兴趣，而“看懂”世界一直是我想实现的目标之一。当我看到《Arduino计算机视觉编程》这个书名时，我就知道我找到了我一直在寻找的东西。这本书让我觉得，原来计算机“看见”东西并没有那么难！从最开始连接摄像头到Arduino，再到如何让Arduino“理解”图像中的颜色和形状，整个过程都描述得非常详细，仿佛作者就站在我旁边指导一样。书中那些令人惊叹的案例，比如让Arduino识别手势、追踪移动的物体，让我脑海里立刻涌现出无数的创意。我甚至可以想象，用它来做一个DIY的智能门铃，当有人靠近时，Arduino就可以“识别”到人脸，然后发送通知。书中对于如何简化复杂的视觉任务，将其转化为Arduino能够处理的步骤，这一点让我印象深刻。它不是简单地搬运现有的复杂算法，而是教会了我如何去思考，如何将问题拆解成更小的、可执行的部分。而且，书中的代码都经过了精心设计，既易于理解，又可以直接运行，省去了我大量的摸索时间。我已经迫不及待地想动手实践书中的每一个例子，并且将它们融入到我自己的创作中，让我的作品拥有“智慧”的眼睛。

评分☆☆☆☆☆

挺好

评分☆☆☆☆☆

内容丰富，值得购买

评分☆☆☆☆☆

觉着好玩才买的。到手后，发现完全不懂。

评分☆☆☆☆☆

看到Lena那儿，再也进行不下去了。不是英雄，美人关是什么？

评分☆☆☆☆☆

书内容一般般

评分☆☆☆☆☆

可以，不错，信赖京东，下次继续

评分☆☆☆☆☆

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书很新，快递很给力

评分☆☆☆☆☆

书有点简单，但是书的质量不错，京东送货也快………………