學習OpenCV3（影印版 英文版 套裝上下冊） [Learning openCV 3] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 艾德裏安·剋勒，加裏·布拉德斯基 著

圖書標籤:

• OpenCV
• 計算機視覺
• 圖像處理
• Python
• C++
• 機器學習
• 影印版
• 英文版
• 技術
• 編程

齣版社： 東南大學齣版社

ISBN：9787564173548

版次：1

商品編碼：12211123

包裝：平裝

外文名稱：Learning openCV 3

開本：16開

齣版時間：2017-10-01

用紙：膠版紙

頁數：990

套裝數量：2

正文語種：英文

內容簡介

　　《學習OpenCV3（影印版 英文版 套裝上下冊）》將帶你進入計算機視覺這個快速擴展的領域。作為開源OpenCV庫的作者，Aarian Kaehlier（艾德裏安·剋勒）和Gary Bradski（加裏·布拉德斯基）為開發者、學術人員、機器人專傢和愛好者全麵介紹瞭OpenCV。你將學會如何構造齣能夠讓計算機擁有“視覺”並根據數據作齣決策的應用程序。
　　OpenCV擁有超過500個函數，涵蓋瞭計算機視覺的多個方麵，被廣泛用於商業應用，如安全、醫學成像、模式和麵部識彆、機器人學以及工廠産品檢測。無論構建簡單還是復雜的視覺應用，《學習OpenCV3（影印版 英文版 套裝上下冊）》都為你在計算機視覺和OpenCV方麵奠定瞭堅實的基礎。每章的習題有助於你學會運用所學到的知識。
　　書中涵蓋瞭整個庫，它全部是以現代C++來實現的，其中還包括用於計算機視覺的機器學習工具。

目錄

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

深入探索計算機視覺的強大力量：一本全麵指南 計算機視覺，一個激動人心且發展迅速的領域，正以前所未有的方式重塑著我們與數字世界的互動。從智能手機中的麵部識彆到自動駕駛汽車的感知係統，再到醫療診斷和工業自動化，計算機視覺技術的觸角已經延伸到我們生活的方方麵麵。掌握這項技術，意味著開啓瞭理解、分析和操縱圖像與視頻的無限可能。 本書（以下簡稱“本指南”）旨在為讀者提供一個堅實的基礎，引導大傢深入理解和運用現代計算機視覺的核心概念與技術。我們將不僅僅停留在理論層麵，更注重實戰操作，讓讀者能夠親手構建齣具有實際功能的計算機視覺應用。本指南將涵蓋從基礎圖像處理到復雜對象識彆的廣泛主題，為初學者和有一定基礎的開發者提供一條清晰的學習路徑。 第一部分：計算機視覺的基石——圖像處理與特徵提取 在深入探討計算機視覺的各種高級應用之前，我們必須首先建立對圖像本身及其底層處理技術的深刻理解。本指南的開篇將帶領讀者走進圖像處理的世界，揭示圖像是如何被計算機“看到”和理解的。 圖像的本質與錶示： 我們將從最基礎的層麵開始，介紹圖像在數字世界中的錶示方式，包括像素、顔色空間（如RGB, Grayscale, HSV）以及它們之間的轉換。理解不同顔色空間在不同應用場景下的優勢，例如在顔色分析或光照不變性方麵，將是至關重要的。 基礎圖像操作： 學習如何進行點操作，如亮度/對比度調整，以及更復雜的空間域濾波，如高斯模糊、中值濾波、Sobel算子等。這些操作是降噪、邊緣檢測以及後續特徵提取的基礎。我們將探討各種濾波器的原理，以及它們在圖像平滑、銳化和細節增強方麵的作用。 幾何變換： 圖像的縮放、鏇轉、平移、仿射變換和透視變換是圖像處理中不可或缺的一部分。本指南將詳細介紹這些變換的數學原理，以及如何在圖像數據上實現它們，例如在圖像對齊、校正或創建全景圖時。 色彩空間與色彩分析： 深入理解不同色彩空間（如CMYK、YCbCr）的特點，並學習如何在這些空間中進行顔色分割、顔色跟蹤等任務。我們將探討如何利用顔色信息來區分物體或場景中的特定區域。 形態學操作： 腐蝕、膨脹、開運算、閉運算等形態學操作對於處理二值圖像、去除噪聲、連接斷裂的物體以及分離粘連的物體至關重要。本指南將解釋這些操作的原理及其在對象形狀分析中的應用。 特徵提取： 圖像的“特徵”是其內在的、有意義的屬性，用於描述圖像的內容。我們將詳細介紹各種經典的特徵提取方法，包括： 邊緣檢測： Canny邊緣檢測、Laplacian算子等，用於識彆圖像中亮度發生劇烈變化的地方，這些地方通常對應於物體的輪廓。 角點檢測： Harris角點檢測、Shi-Tomasi角點檢測等，用於識彆圖像中具有明顯方嚮變化的點，這些點在圖像匹配和跟蹤中非常有用。 局部不變特徵： SIFT、SURF、ORB等特徵描述符，它們能夠在尺度、鏇轉、光照變化下保持穩定，是圖像匹配、物體識彆和3D重建的基石。我們將深入剖析這些特徵的生成過程，以及它們如何通過描述子嚮量來錶示局部圖像塊。 第二部分：讓機器“看懂”世界——物體檢測與識彆 一旦我們能夠從圖像中提取齣有用的特徵，下一步就是利用這些特徵來識彆和定位圖像中的特定對象。本部分將聚焦於計算機視覺中最具挑戰性但也最具吸引力的領域之一：物體檢測與識彆。 傳統物體檢測方法： 在深度學習興起之前，滑動窗口、特徵匹配等方法是物體檢測的主流。本指南將迴顧這些經典方法，幫助讀者理解它們的設計思路、優勢以及局限性。 基於機器學習的分類器： 我們將介紹如何利用支持嚮量機（SVM）、Adaboost等機器學習算法，結閤前麵提取的特徵，來訓練分類器，從而區分不同類彆的對象。 深度學習的崛起： 深度學習，特彆是捲積神經網絡（CNN），徹底改變瞭計算機視覺領域。本指南將全麵介紹深度學習在物體檢測與識彆中的應用。 捲積神經網絡（CNN）基礎： 深入講解CNN的核心組件，包括捲積層、池化層、激活函數（如ReLU）、全連接層等。我們將解釋它們如何協同工作，從原始像素數據中自動學習層次化的特徵錶示。 主流CNN架構： 介紹並分析一些經典的CNN架構，如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet、Inception等。我們將討論它們的設計理念、網絡深度、參數效率以及在不同任務上的性能錶現。 圖像分類： 學習如何使用CNN來對圖像進行分類，即判斷圖像屬於哪個預定義的類彆（如貓、狗、汽車）。我們將涵蓋訓練、評估和優化的關鍵技術。 物體檢測算法： 兩階段檢測器： R-CNN係列（R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN）的工作原理，它們如何先生成候選區域，再對這些區域進行分類和精修。 單階段檢測器： YOLO（You Only Look Once）係列和SSD（Single Shot MultiBox Detector）的工作原理，它們如何在一個階段內完成候選區域生成和分類，實現更高的檢測速度。 物體識彆與定位： 除瞭識彆齣對象是什麼，我們還需要知道它在圖像中的位置。本指南將講解如何利用邊界框（Bounding Box）來精確地定位檢測到的對象。 對象跟蹤： 一旦對象被檢測到，我們可能還需要在視頻序列中跟蹤它的運動。我們將介紹一些基本的跟蹤算法，以及如何將檢測與跟蹤結閤起來。 第三部分：拓展應用與進階主題 掌握瞭基礎的圖像處理和物體識彆技術後，本指南將帶領讀者探索計算機視覺更廣泛的應用領域，並觸及一些進階主題，以期激發讀者的進一步探索。 圖像分割： 與物體檢測不同，圖像分割旨在為圖像中的每個像素分配一個類彆標簽，實現更精細的場景理解。我們將介紹： 語義分割： 對圖像中的每個像素進行分類，如將所有“人”的像素標記為“人”。 實例分割： 不僅對像素進行分類，還能區分同一類彆的不同實例，如區分圖像中的“人1”、“人2”等。Mask R-CNN等模型將是重點講解對象。 姿態估計： 識彆圖像中人體的關鍵點，如肩膀、肘部、手腕等，從而理解人體的姿勢和動作。這在動作識彆、虛擬現實和人機交互等領域有廣泛應用。 圖像檢索： 如何根據一張查詢圖像，在大型圖像數據庫中找到相似的圖像。這涉及到有效的圖像特徵錶示和相似度匹配技術。 三維視覺基礎： 簡要介紹立體視覺（Stereo Vision）的基本原理，包括如何從兩個不同視角的圖像重建場景的深度信息。 應用案例分析： 通過分析一些實際的計算機視覺應用案例，如人臉識彆、自動駕駛中的環境感知、醫療影像分析、安防監控等，來鞏固和拓展所學知識。 性能評估指標： 學習如何科學地評估計算機視覺模型的性能，例如準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1分數、IoU（Intersection over Union）等。 學習方法與資源 本指南注重理論與實踐的結閤。在學習過程中，我們鼓勵讀者動手實踐，利用相關的開發工具和庫（如OpenCV, TensorFlow, PyTorch）來編寫代碼，實現書中的算法和模型。書中將提供清晰的代碼示例，幫助讀者理解每一步的操作。 通過本指南的學習，讀者將能夠： 深刻理解計算機視覺的基本原理和核心算法。 掌握使用主流的計算機視覺庫進行圖像處理和特徵提取。 理解並能夠應用深度學習模型進行圖像分類、物體檢測和識彆。 初步接觸圖像分割、姿態估計等更高級的應用。 培養解決實際計算機視覺問題的能力。 計算機視覺的疆域廣闊且充滿活力。本指南將為您打開這扇大門，為您在這一激動人心的領域中進一步探索和發展打下堅實的基礎。無論您是想投身於計算機視覺的研究，還是希望將這項技術應用於您的産品或服務中，這本指南都將是您寶貴的起點。

評分☆☆☆☆☆

迫不及待地打開瞭這套《Learning OpenCV 3》的上下冊。這本書的印刷質量讓人印象深刻，黑白印刷清晰，圖示和代碼部分也都過渡自然，對於我這種視覺型學習者來說，這一點非常關鍵。我之前也看過一些中文的OpenCV教程，但總覺得少瞭點什麼，也許是原版書中更直接、更精煉的錶達方式。這本書的目錄結構非常吸引人，從基礎的圖像載入、處理，到特徵提取、對象檢測，再到更復雜的立體視覺和深度學習的集成，幾乎涵蓋瞭當前計算機視覺領域的熱點和難點。我特彆期待書中關於SIFT、SURF等經典特徵提取算法的詳細介紹，以及它們在實際應用中的案例。當然，學習OpenCV 3的效率和性能優化也是我非常關注的方麵，希望這本書能提供一些實用的技巧和方法。這本書的文字密度適中，感覺不會過於枯燥，而且大量的代碼示例也讓人躍躍欲試。總的來說，這本書的齣版對於想要深入理解OpenCV 3的開發者來說，無疑是一份寶貴的資源。

評分☆☆☆☆☆

拿到這套《Learning OpenCV 3》影印版，我感覺就像是獲得瞭一本珍貴的武林秘籍。封麵設計簡潔大氣，雖然是影印版，但紙張的質量和印刷的清晰度都相當不錯，完全不會影響閱讀體驗。我最看重的是這本書的內容深度和廣度。對於OpenCV 3的各個模塊，例如圖像濾鏡、特徵點檢測、物體識彆，甚至是深度學習相關的API，書中都有非常詳盡的介紹。尤其是那些我之前接觸過但不夠深入的算法，我希望通過這本書能夠獲得更紮實的理論基礎和更精妙的實現技巧。書中的插圖和代碼示例非常豐富，這對於我這種動手能力比較強的人來說，是最好的學習方式。我嘗試著翻閱瞭幾頁，發現作者在講解一些復雜的概念時，會用很多形象的比喻和圖示，這極大地降低瞭學習的門檻。我非常有信心，通過這本書的學習，能夠大大提升我在計算機視覺領域的實戰能力。

評分☆☆☆☆☆

這套《學習OpenCV 3》（套裝上下冊）給我的感覺是專業且權威。從裝幀設計上看，就透著一股嚴謹的氣息，紙張的觸感也很舒適，印刷的字體大小和行距都恰到好處，非常適閤長時間閱讀。我關注的是這本書是否能夠幫助我理解OpenCV 3內部的工作機製，以及如何有效地利用它來解決實際問題。書中對於各種算法的推導和優化都有深入的探討，這一點對於我這種喜歡刨根問底的學習者來說，是極大的吸引力。我尤其期待書中關於相機標定、立體視覺以及多視圖幾何的內容，這些是我在三維重建領域急需掌握的知識。大量的僞代碼和實際的C++代碼片段，讓我能夠清晰地看到算法的實現過程，並能夠自己動手去驗證和修改。這本書的結構設計也非常閤理，由淺入深，循序漸進，能夠帶領讀者逐步掌握OpenCV 3的精髓。

評分☆☆☆☆☆

剛拿到這套《學習OpenCV3》（影印版 英文版 套裝上下冊），就被它厚實的體量給震撼到瞭。包裝很紮實，上下冊分開，感覺內容量應該很足。我目前正準備深入學習OpenCV，尤其是在計算機視覺領域，OpenCV是繞不開的基石。一直聽說OpenCV 3在性能和功能上都有顯著提升，所以這套書我期待瞭很久。翻開第一頁，紙質還可以，是那種略帶泛黃的紙，閱讀起來不會太刺眼。目錄很詳細，涵蓋瞭從基礎的圖像處理到更高級的機器學習算法，甚至包括一些3D視覺的內容，這正是我所需要的。我尤其關注書中對算法的講解是否清晰，以及是否有足夠的代碼示例來輔助理解。雖然是英文原版，但我相信能從中學到最原汁原味的知識。初步瀏覽下來，感覺這套書的排版也比較舒適，圖文並茂，不會讓人産生閱讀疲勞。接下來的學習過程，我希望能通過這本書掌握OpenCV 3的核心技術，並將其應用到我自己的項目中。這本書的裝訂看起來也很牢固，作為一本需要經常翻閱的技術書籍，這一點非常重要。

評分☆☆☆☆☆

這套《學習OpenCV3》（英文版）給我帶來的第一印象是其詳盡的程度。打開書頁，首先映入眼簾的是清晰的章節劃分和豐富的目錄。對於我這樣一名希望係統性地掌握OpenCV 3技術的開發者來說，這無疑是一個巨大的驚喜。書中對於每一個算法的介紹，都力求做到詳盡而不失深度，從原理到實現，再到參數的解讀，都進行瞭細緻的闡述。我特彆看重書中的代碼示例，它們往往是理解抽象概念最直觀的途徑。據我觀察，這本書中的代碼片段都比較貼閤實際應用場景，並且經過瞭作者的精心設計，能夠有效地幫助讀者理解和復現。我非常期待書中關於圖像分割、目標跟蹤以及機器學習模型的實現細節，這些都是我目前項目中最需要攻剋的難點。整體而言，這套書的編排邏輯清晰，語言錶達也比較嚴謹，即使是麵對復雜的算法，也能循序漸進地引導讀者去理解。

評分☆☆☆☆☆

很好

評分☆☆☆☆☆

感覺不錯。。。。。。。。。。。

評分☆☆☆☆☆

書的印刷質量不錯。

評分☆☆☆☆☆

是正版，質量很好，慢慢磨它瞭

評分☆☆☆☆☆

很好

評分☆☆☆☆☆

很好，很專業，需要細心研究

評分☆☆☆☆☆

挺好的

評分☆☆☆☆☆

還沒顧上看 後續再說

評分☆☆☆☆☆

erlang 很棒的入門教材