OpenCV3編程入門 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

毛星雲等編著 著

圖書標籤:

• OpenCV
• 圖像處理
• 計算機視覺
• Python
• C++
• 圖像分析
• 機器視覺
• OpenCV3
• 算法
• 入門

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121253317

商品編碼：1501732750

齣版時間：2015-02-01

作  者:毛星雲 等 編著 定  價:79 齣 版 社:電子工業齣版社 齣版日期:2015年02月01日 頁  數:446 裝  幀:平裝 ISBN:9787121253317

涵蓋OpenCV2、OpenCV3雙版本的核心編程技巧
附贈OpenCV2、OpenCV3雙版本總計200餘個配套示例程序源代碼

●部分快速上手OpenCV
●第1章邂逅OpenCV
●1.1OpenCV周邊概念認知
●1.1.1圖像處理、計算機視覺與OpenCV
●1.1.20penCV概述
●1.1.3起源及發展
●1.1.4應用概述
●1.2OpenCV基本架構分析
●1.3OpenCV3帶來瞭什麼
●1.3.1項目架構的改變
●1.3.2將OpenCV2代碼升級到OpenCV3報錯時的一些策略
●1.4OpenCV的下載、安裝與配置
●1.4.1預準備：下載和安裝集成開發環境
●1.4.2步：下載和安裝OpenCVSDK
●1.4—3第二步：配置環境變量
●1.4.4第三步：工程包含（include）目錄的配置
●1.4.5第四步：工程庫（lib）目錄的配置
●1.4.6第五步：鏈接庫的配置
●1.4.7第六步：在Windows文件夾下加入OpenCV動態鏈接庫
●1.4.8第七步：測試
●部分目錄

內容簡介

OpenCV在計算機視覺領域扮演著重要的角色。作為一個基於開源發行的跨平颱計算機視覺庫，OpenCV實現瞭圖像處理和計算機視覺方麵的很多通用算法。本書以當前近期新版本的OpenCV很常用很核心的組件模塊為索引，深入淺齣地介紹瞭OpenCV2和OpenCV3中的強大功能、性能，以及新特性。書本配套的OpenCV2和OpenCV3雙版本的示例代碼包中，含有總計兩百多個詳細注釋的程序源代碼與思路說明。讀者可以按圖索驥，按技術方嚮進行快速上手和深入學習。
本書要求讀者具有基礎的C/C++知識，適閤研究計算機視覺以及相關領域的在校學生和老師、初次接觸OpenCV但有一定C/C++編程基礎的研究人員，以及已有過OpenCV 1.0編程經驗，想快速瞭解並上手OpenCV2、OpenCV3編程的計算機視覺領域的專業人員。本書也適閤於圖像處理、計算機視覺領域的業餘愛好者、開源項目愛好者做為等
毛星雲 等 編著 毛星雲，90後，網絡ID“淺墨”。微軟VC++領域擁有價值專傢(MVP)，中國2013年度十大傑齣JT博客作者，南京航空航天大學2014年度十大傑齣青年。CSDN博客專傢，2013年度CSDN博客之星，於CSDN寫博數年，博客瀏覽量已逾252萬人次。本科畢業於烏蘭國立航空航天大學以及南京航空航天大學，碩士就讀於南京航空航天大學。已齣版著作《逐夢旅程：Windows遊戲編程之從零開始》，個人事跡曾多次被人民網、新華網、鳳凰網、網易新聞、新浪新聞、金陵晚報、現代快報等主流媒體報道。

《圖像處理與計算機視覺：從原理到實踐》 一、 領域概述：探索數字世界的視覺奧秘 本書並非一本講解特定編程庫的入門指南，而是緻力於構建一個紮實的計算機視覺和圖像處理理論基礎，並在此基礎上引導讀者深入理解和掌握各類核心技術。在這個日新月異的時代，視覺信息已成為我們感知和理解世界的核心載體。從智能手機的人臉識彆，到自動駕駛汽車的道路感知，再到醫學影像的輔助診斷，計算機視覺和圖像處理技術正以前所未有的速度滲透並重塑著我們的生活。 本書旨在為那些渴望深入瞭解這一領域、不僅僅滿足於調用現成API的讀者提供一條清晰的學習路徑。我們將從最基礎的像素層麵齣發，逐步深入到復雜的圖像分析和場景理解。在這個過程中，你將不僅僅學會“如何做”，更會理解“為什麼這麼做”，掌握其中的數學原理、算法邏輯以及它們在實際應用中的局限與優勢。 二、 內容深度解析：構建全麵的理論與技術框架 本書將圍繞以下幾個核心模塊展開，力求內容的嚴謹性、係統性與實用性的統一： 第一部分：數字圖像的基石——從像素到模型 數字圖像的本質： 我們將從最基本的數字圖像錶示入手，深入解析像素的概念，理解灰度圖像、彩色圖像（RGB、HSV等顔色空間）的構成與轉換。探討圖像的幾何變換，如平移、鏇轉、縮放、仿射變換和透視變換，以及它們在圖像校正、配準等方麵的作用。 圖像的數學描述： 傅裏葉變換是圖像處理的強大工具，我們將詳細講解其原理，並闡述其在圖像去噪、邊緣檢測、頻率域濾波等方麵的應用。瞭解離散餘弦變換（DCT）在圖像壓縮中的作用，以及小波變換在多尺度分析和特徵提取上的獨特優勢。 圖像的統計特性： 學習如何描述圖像的統計特徵，如直方圖、均值、方差、協方差等。理解直方圖均衡化及其在增強圖像對比度方麵的應用。探討圖像的紋理分析，介紹如灰度共生矩陣（GLCM）等方法，用於描述和量化圖像的紋理特徵。 第二部分：圖像的增強與復原——讓模糊的圖像清晰起來 點運算與區域運算： 深入講解對比度增強、亮度調整、閾值處理等點運算。介紹鄰域運算，包括平滑濾波（均值濾波、高斯濾波）用於降噪，以及銳化濾波（Sobel、Prewitt、Laplacian算子）用於突齣圖像細節。 頻率域濾波： 結閤傅裏葉變換的知識，講解理想低通、高斯低通、巴特沃斯低通濾波以及相應的銳化濾波器（如理想高通、高斯高通、巴特沃斯高通），分析它們對圖像去噪和增強效果的影響。 圖像復原： 學習圖像退化模型（如運動模糊、高斯模糊）的數學錶示。探討逆濾波、維納濾波、約束最小二乘濾波等復原方法，分析它們在不同退化情況下的錶現。理解盲去模糊技術在復雜退化場景下的挑戰與解決方案。 第三部分：圖像的分析與識彆——揭示圖像背後的意義 邊緣檢測： 詳細分析Canny邊緣檢測算法的原理、步驟和參數選擇。介紹Sobel、Prewitt、Roberts、Laplacian等算子的原理及其在檢測不同類型邊緣上的適用性。 特徵提取與描述： 學習如何從圖像中提取具有代錶性的特徵點，如Harris角點、SIFT（尺度不變特徵變換）、SURF（加速魯棒特徵）等。深入理解這些特徵點的不變性（尺度、鏇轉、亮度變化），以及它們的描述子如何捕捉局部圖像信息。 圖像分割： 探討圖像分割的不同方法，包括基於閾值的分割（Otsu法）、區域生長法、分水嶺算法。介紹圖割（Graph Cut）等更復雜的分割技術，以及它們在對象提取和場景劃分中的應用。 物體檢測與識彆： 介紹經典的物體檢測方法，如Haar特徵與Adaboost級聯分類器（用於人臉檢測）。深入講解基於深度學習的目標檢測框架，如R-CNN係列、YOLO係列、SSD等，並分析它們的網絡結構、損失函數和訓練策略。 圖像分類： 講解如何利用機器學習方法（如SVM、K-NN）進行圖像分類。重點介紹捲積神經網絡（CNN）在圖像分類領域的革命性進展，包括AlexNet、VGG、ResNet、Inception等經典網絡架構及其核心思想。 第四部分：高級主題與應用探索 立體視覺與三維重建： 介紹立體視覺的基本原理，包括對極幾何、視差計算。講解多視角立體匹配算法，以及如何從多張圖像恢復場景的三維結構。 運動估計與目標跟蹤： 探討光流法的原理（Lucas-Kanade、Horn-Schunck）。介紹目標跟蹤的經典算法，如卡爾曼濾波、粒子濾波，以及基於深度學習的跟蹤方法。 圖像閤成與風格遷移： 介紹圖像修復、圖像生成（GANs等）的基本概念。探討神經風格遷移的原理，實現藝術風格的遷移。 計算機視覺在實際中的應用： 結閤前述理論，展示計算機視覺在人臉識彆、行人檢測、自動駕駛、醫療影像分析、增強現實等領域的典型應用案例，幫助讀者理解理論與實踐的結閤。 三、 學習方法與目標讀者 本書旨在提供一個循序漸進的學習體驗，適閤以下讀者群體： 計算機科學、軟件工程、人工智能等相關專業的學生： 為他們提供紮實的計算機視覺理論基礎，為後續深入研究和項目開發打下堅實基礎。 希望將圖像處理和計算機視覺技術應用於自身工作的工程師和開發者： 幫助他們理解技術背後的原理，能夠根據實際需求選擇和優化算法，而非僅僅停留在API調用層麵。 對人工智能、機器學習和深度學習領域感興趣的自學者： 通過係統性的學習，構建對計算機視覺核心技術的全麵認知。 科研人員和研究生： 提供全麵的技術迴顧和前沿技術的入門介紹。 本書的學習方法建議： 1. 理論先行，循序漸進： 優先理解每個章節的核心理論和數學原理。 2. 結閤實踐，動手驗證： 理論知識的學習離不開實踐。我們會在每章探討如何將相關算法應用於實際問題，並提供清晰的實現思路和代碼示例（雖不直接講解特定庫，但會提供算法流程，讀者可自行對照實現）。 3. 思考與總結： 在學習過程中，不斷思考算法的優缺點、適用場景以及潛在的改進方嚮。 四、 結語 《圖像處理與計算機視覺：從原理到實踐》希望成為您在這趟探索數字世界視覺奧秘旅程中的可靠嚮導。我們相信，通過對基礎原理的深入理解和對核心技術的係統掌握，您將能夠更自信地駕馭計算機視覺的強大力量，創造齣更智能、更具洞察力的應用。本書的目標是賦能讀者，使其能夠真正理解並運用計算機視覺技術，而不是僅僅成為一個被動的使用者。讓我們一起，用代碼和智慧，賦予機器“看見”和“理解”的能力。

評分☆☆☆☆☆

《OpenCV3編程入門》這本書在內容編排上極其用心，邏輯清晰，層次分明，讓我在閱讀過程中始終保持清晰的思路。我特彆欣賞書中關於色彩空間轉換和圖像濾波的詳細講解，不僅僅是羅列函數，更深入地解釋瞭不同色彩空間（如RGB、HSV、YCbCr）各自的優缺點以及在不同場景下的適用性，這對於我理解圖像的底層錶示和進行精細化處理非常有幫助。在圖像濾波方麵，書中從最簡單的均值濾波、高斯濾波，到更復雜的形態學濾波（腐蝕、膨脹、開運算、閉運算），都給齣瞭詳盡的解釋和代碼示例，讓我能夠準確地選擇閤適的濾波方法來去除噪聲或提取特定形狀的特徵。書中的一些章節還涉及到瞭顔色空間中的一些高級應用，比如顔色閾值分割等，這些都為我後續在圖像分割和目標檢測等領域的研究打下瞭堅實的基礎。這本書確實讓我對OpenCV有瞭更深刻的認識，並激發瞭我對計算機視覺技術的進一步探索。

評分☆☆☆☆☆

《OpenCV3編程入門》這本書給我的感覺就像一位經驗豐富的老師，循序漸進地引導我探索計算機視覺的奇妙世界。書中不僅涵蓋瞭基礎的圖像處理技術，更深入地講解瞭機器學習在計算機視覺中的應用，比如SVM、K-Means等分類和聚類算法，以及如何將這些算法與OpenCV結閤起來實現更高級的功能，例如圖像分類和目標識彆。作者在講解過程中，非常注重理論與實踐的結閤，每一個算法的講解都伴隨著清晰的代碼實現，並且對代碼的每一行都做瞭細緻的注釋，這對於我這樣希望動手實踐的學習者來說，簡直是福音。書中還提到瞭深度學習在OpenCV中的集成，雖然篇幅有限，但已經為我後續學習深度學習打下瞭基礎。總而言之，這本書的知識體係非常完整，從入門到進階，都考慮得非常周全，是一本值得反復研讀的好書。

評分☆☆☆☆☆

這本書《OpenCV3編程入門》以其獨特的講解方式，徹底顛覆瞭我對傳統編程書籍的刻闆印象。它不是那種乾巴巴的理論堆砌，而是充滿瞭實際的案例和生動地解釋。我特彆喜歡書中對圖像變換和幾何形變的講解，從仿射變換到透視變換，每一種變換的數學原理和實際應用都講解得非常清楚。例如，書中是如何通過透視變換來校正傾斜的文檔圖像，以及如何利用仿射變換來實現圖像的鏇轉、縮放和裁剪，這些例子都非常貼近生活，讓我更容易理解抽象的數學概念。此外，書中還涉及到視頻處理的基礎知識，比如視頻流的讀取、幀的提取和處理，以及簡單的視頻特效實現。這些內容讓我看到瞭OpenCV在視頻分析領域的巨大潛力。這本書讓我覺得學習OpenCV不再是枯燥的任務，而是一次充滿樂趣的探索之旅。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本《OpenCV3編程入門》的瞬間，就被它紮實的內容和由淺入深的學習路徑所吸引。從零開始，作者非常耐心地講解瞭OpenCV這個強大的計算機視覺庫的方方麵麵。書中並沒有直接丟給你一堆復雜的算法，而是從最基礎的概念入手，比如圖像的錶示、色彩空間、基本的圖像處理操作（濾波、邊緣檢測等）都講解得十分透徹。每一個概念的提齣都伴隨著清晰的代碼示例，並且解釋得非常到位，讓你知道這段代碼為什麼這麼寫，它解決瞭什麼問題。我尤其喜歡書中對每一章知識點的總結，這對於鞏固學習成果非常有幫助。而且，作者在講解的過程中，還會穿插一些實際的應用場景，比如人臉檢測、物體跟蹤等，讓你在學習理論知識的同時，也能感受到計算機視覺的魅力和實際價值。對於我這樣一個初學者來說，這本書無疑是一本非常棒的啓濛讀物，讓我對OpenCV這個領域産生瞭濃厚的興趣，並且有信心繼續深入學習下去。

評分☆☆☆☆☆

讀完《OpenCV3編程入門》後，我深切體會到瞭學習一個復雜技術不是一蹴而就的，但這本書卻以一種非常係統的方式，將OpenCV這個龐大的工具集拆解成瞭易於理解的部分。我印象最深刻的是關於特徵提取和匹配那一章，作者花瞭大量的篇幅來講解SIFT、SURF、ORB等經典算法，不僅給齣瞭算法的原理講解，還提供瞭對應的OpenCV函數調用示例。更重要的是，書中還詳細地解釋瞭這些特徵點匹配後如何進行圖像對齊和全景拼接，這其中的邏輯和細節都處理得非常到位。我嘗試著跟著書中的例子，對幾張照片進行瞭拼接，效果齣乎意料的好。書中還討論瞭相機標定和立體視覺等進階話題，雖然初次閱讀可能覺得有些挑戰，但作者的引導讓你感覺這些高階內容並非遙不可及。總的來說，這本書為我打開瞭計算機視覺應用的大門，讓我看到瞭如何利用OpenCV解決更復雜的視覺問題，感覺受益匪淺。

評分☆☆☆☆☆

書，很好，正版。就是寄過來的時候封麵有點劃痕。但是不影響使用，整體很新

評分☆☆☆☆☆

還不錯，很基礎的書籍

評分☆☆☆☆☆

還可以吧，每次最喜歡這個物流

評分☆☆☆☆☆

書是不錯，沒錯瞭

評分☆☆☆☆☆

還可以吧，每次最喜歡這個物流

評分☆☆☆☆☆

寫得還可以，有文有碼！

評分☆☆☆☆☆

應該不錯

評分☆☆☆☆☆

書有點破損，不過沒什麼影響

評分☆☆☆☆☆

好好好好好好好好好好好好好好