学习OpenCV3（影印版 英文版 套装上下册） [Learning openCV 3] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 艾德里安·克勒，加里·布拉德斯基 著

图书标签:

• OpenCV
• 计算机视觉
• 图像处理
• Python
• C++
• 机器学习
• 影印版
• 英文版
• 技术
• 编程

出版社： 东南大学出版社

ISBN：9787564173548

版次：1

商品编码：12211123

包装：平装

外文名称：Learning openCV 3

开本：16开

出版时间：2017-10-01

用纸：胶版纸

页数：990

套装数量：2

正文语种：英文

内容简介

　　《学习OpenCV3（影印版 英文版 套装上下册）》将带你进入计算机视觉这个快速扩展的领域。作为开源OpenCV库的作者，Aarian Kaehlier（艾德里安·克勒）和Gary Bradski（加里·布拉德斯基）为开发者、学术人员、机器人专家和爱好者全面介绍了OpenCV。你将学会如何构造出能够让计算机拥有“视觉”并根据数据作出决策的应用程序。
　　OpenCV拥有超过500个函数，涵盖了计算机视觉的多个方面，被广泛用于商业应用，如安全、医学成像、模式和面部识别、机器人学以及工厂产品检测。无论构建简单还是复杂的视觉应用，《学习OpenCV3（影印版 英文版 套装上下册）》都为你在计算机视觉和OpenCV方面奠定了坚实的基础。每章的习题有助于你学会运用所学到的知识。
　　书中涵盖了整个库，它全部是以现代C++来实现的，其中还包括用于计算机视觉的机器学习工具。

目录

Preface
1． Overview
What Is OpenCV?
Who Uses OpenCV?
What Is Computer Vision?
The Origin of OpenCV
OpenCV Block Diagram
Speeding Up OpenCV with IPP
Who Owns OpenCV?
Downloading and Installing OpenCV
Installation
Getting the Latest OpenCV via Git
More OpenCV Documentation
Supplied Documentation
Online Documentation and the Wiki
OpenCV Contribution Repository
Downloading and Building Contributed Modules
Portability
Summary
Exercises

2． Introduction to 0penCV
Include Files
Resources
First Program——Display a Picture
Second Program——Video
Moving Around
A Simple Transformation
A Not-So-Simple Transformation
Input from a Camera
Writing to an AVI File
Summary
Exercises

3． Getting to Know OpenCV Data Types
The Basics
OpenCV Data Types
Overview of the Basic Types
Basic Types： Getting Down to Details
Helper Objects
Utility Functions
The Template Structures
Summary
Exercises

4． Images and Large Array Types
Dynamic and Variable Storage
The cv：：Mat Class： N-Dimensional Dense Arrays
Creating an Array
Accessing Array Elements Individually
The N-ary Array Iterator： NAryMatIterator
Accessing Array Elements by Block
Matrix Expressions： Algebra and cv：：Mat
Saturation Casting
More Things an Array Can Do
The cv：：SparseMat Class： Sparse Arrays
Accessing Sparse Array Elements
Functions Unique to Sparse Arrays
Template Structures for Large Array Types
Summary
Exercises

5． Array Operati0ns
More Things You Can Do with Arrays
cv：：abs0
cv：：absdiff（）
cv：：add0
cv：：addWeighted（）
cv：：bitwise_and（）
……
6． Drawing and Annotating
7． Functors in OpenCV
8． Image， Video， and Data Files
9． Cross-Platform and Native Windows
10． Filters and Convolution
11． General Image Transforms
12． Image Analysis
13． Histograms and Templates
14． Contours
15． Background Subtraction
16． Keypoints and Descriptors
17． Tracking
18． Camera Models and Calibration
19． Projection and Three-Dimensional Vision
20． The Basics of Machine Learning in OpenCV
21． StatModel： The Standard Model for Learning in OpenCV
22． Object Detection
23． Future of OpenCV
A． Planar Subdivisions
B． opencv_contrib
C． Calibration Patterns
Bibliography
Index

深入探索计算机视觉的强大力量：一本全面指南 计算机视觉，一个激动人心且发展迅速的领域，正以前所未有的方式重塑着我们与数字世界的互动。从智能手机中的面部识别到自动驾驶汽车的感知系统，再到医疗诊断和工业自动化，计算机视觉技术的触角已经延伸到我们生活的方方面面。掌握这项技术，意味着开启了理解、分析和操纵图像与视频的无限可能。 本书（以下简称“本指南”）旨在为读者提供一个坚实的基础，引导大家深入理解和运用现代计算机视觉的核心概念与技术。我们将不仅仅停留在理论层面，更注重实战操作，让读者能够亲手构建出具有实际功能的计算机视觉应用。本指南将涵盖从基础图像处理到复杂对象识别的广泛主题，为初学者和有一定基础的开发者提供一条清晰的学习路径。 第一部分：计算机视觉的基石——图像处理与特征提取 在深入探讨计算机视觉的各种高级应用之前，我们必须首先建立对图像本身及其底层处理技术的深刻理解。本指南的开篇将带领读者走进图像处理的世界，揭示图像是如何被计算机“看到”和理解的。 图像的本质与表示： 我们将从最基础的层面开始，介绍图像在数字世界中的表示方式，包括像素、颜色空间（如RGB, Grayscale, HSV）以及它们之间的转换。理解不同颜色空间在不同应用场景下的优势，例如在颜色分析或光照不变性方面，将是至关重要的。 基础图像操作： 学习如何进行点操作，如亮度/对比度调整，以及更复杂的空间域滤波，如高斯模糊、中值滤波、Sobel算子等。这些操作是降噪、边缘检测以及后续特征提取的基础。我们将探讨各种滤波器的原理，以及它们在图像平滑、锐化和细节增强方面的作用。 几何变换： 图像的缩放、旋转、平移、仿射变换和透视变换是图像处理中不可或缺的一部分。本指南将详细介绍这些变换的数学原理，以及如何在图像数据上实现它们，例如在图像对齐、校正或创建全景图时。 色彩空间与色彩分析： 深入理解不同色彩空间（如CMYK、YCbCr）的特点，并学习如何在这些空间中进行颜色分割、颜色跟踪等任务。我们将探讨如何利用颜色信息来区分物体或场景中的特定区域。 形态学操作： 腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等形态学操作对于处理二值图像、去除噪声、连接断裂的物体以及分离粘连的物体至关重要。本指南将解释这些操作的原理及其在对象形状分析中的应用。 特征提取： 图像的“特征”是其内在的、有意义的属性，用于描述图像的内容。我们将详细介绍各种经典的特征提取方法，包括： 边缘检测： Canny边缘检测、Laplacian算子等，用于识别图像中亮度发生剧烈变化的地方，这些地方通常对应于物体的轮廓。 角点检测： Harris角点检测、Shi-Tomasi角点检测等，用于识别图像中具有明显方向变化的点，这些点在图像匹配和跟踪中非常有用。 局部不变特征： SIFT、SURF、ORB等特征描述符，它们能够在尺度、旋转、光照变化下保持稳定，是图像匹配、物体识别和3D重建的基石。我们将深入剖析这些特征的生成过程，以及它们如何通过描述子向量来表示局部图像块。 第二部分：让机器“看懂”世界——物体检测与识别 一旦我们能够从图像中提取出有用的特征，下一步就是利用这些特征来识别和定位图像中的特定对象。本部分将聚焦于计算机视觉中最具挑战性但也最具吸引力的领域之一：物体检测与识别。 传统物体检测方法： 在深度学习兴起之前，滑动窗口、特征匹配等方法是物体检测的主流。本指南将回顾这些经典方法，帮助读者理解它们的设计思路、优势以及局限性。 基于机器学习的分类器： 我们将介绍如何利用支持向量机（SVM）、Adaboost等机器学习算法，结合前面提取的特征，来训练分类器，从而区分不同类别的对象。 深度学习的崛起： 深度学习，特别是卷积神经网络（CNN），彻底改变了计算机视觉领域。本指南将全面介绍深度学习在物体检测与识别中的应用。 卷积神经网络（CNN）基础： 深入讲解CNN的核心组件，包括卷积层、池化层、激活函数（如ReLU）、全连接层等。我们将解释它们如何协同工作，从原始像素数据中自动学习层次化的特征表示。 主流CNN架构： 介绍并分析一些经典的CNN架构，如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet、Inception等。我们将讨论它们的设计理念、网络深度、参数效率以及在不同任务上的性能表现。 图像分类： 学习如何使用CNN来对图像进行分类，即判断图像属于哪个预定义的类别（如猫、狗、汽车）。我们将涵盖训练、评估和优化的关键技术。 物体检测算法： 两阶段检测器： R-CNN系列（R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN）的工作原理，它们如何先生成候选区域，再对这些区域进行分类和精修。 单阶段检测器： YOLO（You Only Look Once）系列和SSD（Single Shot MultiBox Detector）的工作原理，它们如何在一个阶段内完成候选区域生成和分类，实现更高的检测速度。 物体识别与定位： 除了识别出对象是什么，我们还需要知道它在图像中的位置。本指南将讲解如何利用边界框（Bounding Box）来精确地定位检测到的对象。 对象跟踪： 一旦对象被检测到，我们可能还需要在视频序列中跟踪它的运动。我们将介绍一些基本的跟踪算法，以及如何将检测与跟踪结合起来。 第三部分：拓展应用与进阶主题 掌握了基础的图像处理和物体识别技术后，本指南将带领读者探索计算机视觉更广泛的应用领域，并触及一些进阶主题，以期激发读者的进一步探索。 图像分割： 与物体检测不同，图像分割旨在为图像中的每个像素分配一个类别标签，实现更精细的场景理解。我们将介绍： 语义分割： 对图像中的每个像素进行分类，如将所有“人”的像素标记为“人”。 实例分割： 不仅对像素进行分类，还能区分同一类别的不同实例，如区分图像中的“人1”、“人2”等。Mask R-CNN等模型将是重点讲解对象。 姿态估计： 识别图像中人体的关键点，如肩膀、肘部、手腕等，从而理解人体的姿势和动作。这在动作识别、虚拟现实和人机交互等领域有广泛应用。 图像检索： 如何根据一张查询图像，在大型图像数据库中找到相似的图像。这涉及到有效的图像特征表示和相似度匹配技术。 三维视觉基础： 简要介绍立体视觉（Stereo Vision）的基本原理，包括如何从两个不同视角的图像重建场景的深度信息。 应用案例分析： 通过分析一些实际的计算机视觉应用案例，如人脸识别、自动驾驶中的环境感知、医疗影像分析、安防监控等，来巩固和拓展所学知识。 性能评估指标： 学习如何科学地评估计算机视觉模型的性能，例如准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数、IoU（Intersection over Union）等。 学习方法与资源 本指南注重理论与实践的结合。在学习过程中，我们鼓励读者动手实践，利用相关的开发工具和库（如OpenCV, TensorFlow, PyTorch）来编写代码，实现书中的算法和模型。书中将提供清晰的代码示例，帮助读者理解每一步的操作。 通过本指南的学习，读者将能够： 深刻理解计算机视觉的基本原理和核心算法。 掌握使用主流的计算机视觉库进行图像处理和特征提取。 理解并能够应用深度学习模型进行图像分类、物体检测和识别。 初步接触图像分割、姿态估计等更高级的应用。 培养解决实际计算机视觉问题的能力。 计算机视觉的疆域广阔且充满活力。本指南将为您打开这扇大门，为您在这一激动人心的领域中进一步探索和发展打下坚实的基础。无论您是想投身于计算机视觉的研究，还是希望将这项技术应用于您的产品或服务中，这本指南都将是您宝贵的起点。

评分☆☆☆☆☆

这套《学习OpenCV3》（英文版）给我带来的第一印象是其详尽的程度。打开书页，首先映入眼帘的是清晰的章节划分和丰富的目录。对于我这样一名希望系统性地掌握OpenCV 3技术的开发者来说，这无疑是一个巨大的惊喜。书中对于每一个算法的介绍，都力求做到详尽而不失深度，从原理到实现，再到参数的解读，都进行了细致的阐述。我特别看重书中的代码示例，它们往往是理解抽象概念最直观的途径。据我观察，这本书中的代码片段都比较贴合实际应用场景，并且经过了作者的精心设计，能够有效地帮助读者理解和复现。我非常期待书中关于图像分割、目标跟踪以及机器学习模型的实现细节，这些都是我目前项目中最需要攻克的难点。整体而言，这套书的编排逻辑清晰，语言表达也比较严谨，即使是面对复杂的算法，也能循序渐进地引导读者去理解。

评分☆☆☆☆☆

这套《学习OpenCV 3》（套装上下册）给我的感觉是专业且权威。从装帧设计上看，就透着一股严谨的气息，纸张的触感也很舒适，印刷的字体大小和行距都恰到好处，非常适合长时间阅读。我关注的是这本书是否能够帮助我理解OpenCV 3内部的工作机制，以及如何有效地利用它来解决实际问题。书中对于各种算法的推导和优化都有深入的探讨，这一点对于我这种喜欢刨根问底的学习者来说，是极大的吸引力。我尤其期待书中关于相机标定、立体视觉以及多视图几何的内容，这些是我在三维重建领域急需掌握的知识。大量的伪代码和实际的C++代码片段，让我能够清晰地看到算法的实现过程，并能够自己动手去验证和修改。这本书的结构设计也非常合理，由浅入深，循序渐进，能够带领读者逐步掌握OpenCV 3的精髓。

评分☆☆☆☆☆

拿到这套《Learning OpenCV 3》影印版，我感觉就像是获得了一本珍贵的武林秘籍。封面设计简洁大气，虽然是影印版，但纸张的质量和印刷的清晰度都相当不错，完全不会影响阅读体验。我最看重的是这本书的内容深度和广度。对于OpenCV 3的各个模块，例如图像滤镜、特征点检测、物体识别，甚至是深度学习相关的API，书中都有非常详尽的介绍。尤其是那些我之前接触过但不够深入的算法，我希望通过这本书能够获得更扎实的理论基础和更精妙的实现技巧。书中的插图和代码示例非常丰富，这对于我这种动手能力比较强的人来说，是最好的学习方式。我尝试着翻阅了几页，发现作者在讲解一些复杂的概念时，会用很多形象的比喻和图示，这极大地降低了学习的门槛。我非常有信心，通过这本书的学习，能够大大提升我在计算机视觉领域的实战能力。

评分☆☆☆☆☆

刚拿到这套《学习OpenCV3》（影印版 英文版 套装上下册），就被它厚实的体量给震撼到了。包装很扎实，上下册分开，感觉内容量应该很足。我目前正准备深入学习OpenCV，尤其是在计算机视觉领域，OpenCV是绕不开的基石。一直听说OpenCV 3在性能和功能上都有显著提升，所以这套书我期待了很久。翻开第一页，纸质还可以，是那种略带泛黄的纸，阅读起来不会太刺眼。目录很详细，涵盖了从基础的图像处理到更高级的机器学习算法，甚至包括一些3D视觉的内容，这正是我所需要的。我尤其关注书中对算法的讲解是否清晰，以及是否有足够的代码示例来辅助理解。虽然是英文原版，但我相信能从中学到最原汁原味的知识。初步浏览下来，感觉这套书的排版也比较舒适，图文并茂，不会让人产生阅读疲劳。接下来的学习过程，我希望能通过这本书掌握OpenCV 3的核心技术，并将其应用到我自己的项目中。这本书的装订看起来也很牢固，作为一本需要经常翻阅的技术书籍，这一点非常重要。

评分☆☆☆☆☆

迫不及待地打开了这套《Learning OpenCV 3》的上下册。这本书的印刷质量让人印象深刻，黑白印刷清晰，图示和代码部分也都过渡自然，对于我这种视觉型学习者来说，这一点非常关键。我之前也看过一些中文的OpenCV教程，但总觉得少了点什么，也许是原版书中更直接、更精炼的表达方式。这本书的目录结构非常吸引人，从基础的图像载入、处理，到特征提取、对象检测，再到更复杂的立体视觉和深度学习的集成，几乎涵盖了当前计算机视觉领域的热点和难点。我特别期待书中关于SIFT、SURF等经典特征提取算法的详细介绍，以及它们在实际应用中的案例。当然，学习OpenCV 3的效率和性能优化也是我非常关注的方面，希望这本书能提供一些实用的技巧和方法。这本书的文字密度适中，感觉不会过于枯燥，而且大量的代码示例也让人跃跃欲试。总的来说，这本书的出版对于想要深入理解OpenCV 3的开发者来说，无疑是一份宝贵的资源。

评分☆☆☆☆☆

极具价值的计算机视觉领域读物！

评分☆☆☆☆☆

到货好快，看了之后再评。

评分☆☆☆☆☆

很好，很专业，需要细心研究

评分☆☆☆☆☆

很不错。以后直接读原版了，总机器翻译的中文好。

评分☆☆☆☆☆

极具价值的计算机视觉领域读物！

评分☆☆☆☆☆

感觉不错。。。。。。。。。。。

评分☆☆☆☆☆

价格优惠， 质量可靠

评分☆☆☆☆☆

原版的看着给力

评分☆☆☆☆☆

英文版，慢慢啃了，比看中文舒服。