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

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

艾德里安克勒加里布拉德斯基著作 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

店铺： 远卓文轩教育图书专营店

出版社： 东南大学出版社

ISBN：9787564173548

商品编码：22298654471

包装：平装-胶订

出版时间：2017-10-01

图书基本信息
图书名称	学习OpenCV 3	作者	艾德里安克勒加里布拉德斯基著作
定价	168.00元	出版社	东南大学出版社
ISBN	9787564173548	出版日期	2017-10-01
字数		页码
版次	1	装帧	平装-胶订
开本	大16开	商品重量	0.4Kg

内容简介

本书将你置身于迅速发展的计算机视觉领域。本书作者是开源OpenCV的发起人，这本书为你介绍了计算机视觉，例证了如何迅速建立使计算机能“看”的应用程序，以及如何基于计算机获取的数据作出决策。

作者简介

AdrianKaehlef是一位企业家，同时也是SiliconValleyDeepLearnlngGroup的创始人。其工作包括机器学习、统计建模、计算机视觉以及机器人学。他在斯坦福大学AI实验室拥有职位，另外还是DARPAGrandChallerige竞赛获胜团队Stanley的其中一员。

         

探索视觉世界的奥秘：一套全面的计算机视觉与图像处理指南 在当今数字化浪潮席卷的时代，图像和视频作为信息传递的重要载体，其处理与分析技术已渗透到我们生活的方方面面。从智能手机上的照片美化，到自动驾驶汽车的感知系统，再到医疗影像的诊断辅助，计算机视觉和图像处理的力量无处不在，并以前所未有的速度改变着世界。对于那些渴望深入理解并掌握这一强大技术领域，或者希望将视觉智能应用于自身项目和研究的开发者、工程师、研究人员乃至学生而言，一套系统、权威且实用的学习资源至关重要。 本套书籍，“探索视觉世界的奥秘”（英文原版为《Learning OpenCV 3》），正是一套为满足此类需求而精心打造的宝藏。它并非仅仅是一本技术的堆砌，而是一场引领读者循序渐进、深入浅出的视觉技术探索之旅。这套书籍由经验丰富的专家团队倾力编撰，旨在为读者构建一个坚实的理论基础，同时提供丰富的实践指导，使之能够自信地驾驭从基础的图像操作到复杂的计算机视觉算法。 第一卷：点亮图像处理的基石 本套书籍的第一卷，将读者带入图像处理的奇妙世界。在这里，图像不再仅仅是像素的集合，而是蕴含着丰富信息的载体，等待着被我们发掘和解读。 图像基础与数据表示： 书籍伊始，便会系统地讲解图像的基本概念，包括数字图像的形成原理、不同颜色空间（如RGB、灰度、HSV等）的特性及其在实际应用中的选择，以及图像在计算机内部是如何被表示和存储的。读者将理解像素的含义，掌握如何访问和修改图像的像素值，为后续的图像操作打下坚实基础。 基本的图像增强技术： 为了让图像更好地呈现其内在信息，增强技术必不可少。本书将深入介绍一系列经典的图像增强方法，包括但不限于： 直方图均衡化： 通过调整像素值的分布，使图像的对比度得到改善，细节更加清晰。读者将学习如何计算和应用直方图，并理解其对图像整体视觉效果的影响。 滤波技术： 滤波器是图像处理中最常用的工具之一。本书将详细讲解各种滤波器的原理和应用，例如： 平滑滤波（如高斯滤波、均值滤波）： 用于去除图像中的噪声，使图像更加平滑。读者将理解卷积操作在滤波中的核心作用，以及不同滤波器对噪声的抑制效果和对图像细节的影响。 锐化滤波（如Sobel、Laplacian算子）： 用于增强图像的边缘和细节，使图像看起来更清晰。读者将学习如何利用梯度信息来检测和突出图像的边缘。 色彩空间转换与操作： 在许多应用中，需要将图像从一个色彩空间转换到另一个色彩空间，以便于进行特定的处理。本书将涵盖各种色彩空间转换的实现方法，并介绍如何对特定颜色通道进行操作，以达到所需的视觉效果。 几何变换： 图像的几何变换是改变图像空间位置和形状的重要手段，广泛应用于图像校正、拼接、对齐等领域。读者将学习如何实现各种几何变换，包括： 平移、旋转、缩放： 最基本也是最常用的变换，本书将提供清晰的数学原理和代码实现。 仿射变换和透视变换： 更复杂的变换，能够处理更为广泛的几何失真，例如从不同角度拍摄的照片。读者将理解变换矩阵的作用，并学会构建和应用这些矩阵。 形态学操作： 形态学操作是基于图像的形状来处理图像的技术，特别适用于处理二值图像中的物体形状和连接性。本书将重点介绍： 腐蚀与膨胀： 形态学最基本的操作，分别用于去除小的对象和连接断开的部分。读者将理解结构元素（kernel）在这些操作中的作用。 开运算与闭运算： 通过组合腐蚀和膨胀，可以实现去除细小噪声、连接断开物体、平滑物体轮廓等功能。 其他形态学操作： 如梯度、顶帽、黑帽等，用于提取图像中的特定特征。 通过第一卷的学习，读者将掌握图像处理的核心技术，能够对原始图像进行有效的预处理和增强，为后续更复杂的计算机视觉任务奠定坚实的基础。 第二卷：深入计算机视觉的前沿 在掌握了图像处理的基石之后，本套书籍的第二卷将带领读者进入更为广阔和深邃的计算机视觉领域。这里，我们将从“看”到“理解”，赋予机器感知和智能。 特征提取与描述： 识别图像中的关键信息是计算机视觉的核心挑战之一。本书将详细讲解各种经典的特征提取和描述方法，使读者能够从图像中识别出有意义的“点”和“区域”。 角点检测（如Harris角点、Shi-Tomasi角点）： 识别图像中对光照和视角变化不敏感的区域，是许多后续特征匹配的基础。 SIFT、SURF、ORB等局部特征描述符： 这些算法能够提取图像中具有独特性和鲁棒性的局部特征，并生成描述符，使得在不同图像中识别同一物体成为可能。读者将深入理解这些算法的原理，以及它们在目标识别、图像匹配等方面的应用。 HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征： 在行人检测等应用中非常有效，它描述了图像局部区域的梯度方向分布。 物体识别与跟踪： 识别和追踪图像中的特定对象是计算机视觉中最具挑战性也最引人注目的领域之一。 传统物体检测方法： 读者将了解基于模板匹配、Adaboost等传统方法的原理和实现，虽然深度学习在当前占据主导地位，但理解这些基础方法有助于深入理解问题本质。 目标跟踪算法： 从粒子滤波器到卡尔曼滤波器，再到近年来的深度学习跟踪器，本书将介绍多种目标跟踪算法，使读者能够实现对运动目标的持续监控。 深度学习在物体识别中的应用（概览）： 虽然本书不侧重于深度学习框架的详细介绍，但会提供对深度学习在物体识别中扮演的关键角色的介绍，例如卷积神经网络（CNN）的基本思想，以及其如何革新了图像识别的性能。 立体视觉与三维重建： 赋予机器“深度感知”能力，是实现更高级别智能的关键。 相机模型与标定： 理解相机的成像原理，以及如何标定相机以获得精确的内外参数，是进行三维重建的前提。 立体匹配： 通过分析左右相机图像中对应像素的视差，可以计算出场景的深度信息。本书将介绍多种立体匹配算法。 基础三维重建技术： 基于立体匹配结果，可以实现场景的点云生成或网格重建，从而构建出场景的三维模型。 运动分析与视频处理： 视频是动态信息的集合，从中提取运动信息具有广泛的应用价值。 光流法： 估计图像序列中像素的运动轨迹，用于分析物体的运动速度和方向。 背景减除： 分离出视频中的运动目标，是进行目标检测和跟踪的常用预处理步骤。 视频稳定与运动补偿： 学习如何处理视频中的抖动，以及如何对运动进行补偿，以获得更清晰和稳定的视频流。 超越代码：理论与实践的完美结合 这套书籍的独特之处在于其严谨的理论讲解与丰富的实践代码相结合。每一章都力求在深入剖析算法原理的同时，提供可以直接运行的示例代码，帮助读者将理论知识转化为实际能力。通过阅读本书，读者不仅能够理解“为什么”这样做，更能掌握“如何”去实现。 代码示例详实： 书籍中的代码示例均经过精心设计和测试，覆盖了书中介绍的各种算法和技术。读者可以跟随示例代码，一步一步地构建自己的图像处理和计算机视觉项目。 注重工程实践： 除了算法原理，本书还强调在实际工程中可能会遇到的问题，例如性能优化、参数选择、鲁棒性提升等，为读者提供了宝贵的实践经验。 为进阶学习铺平道路： 这套书籍并非止步于基础，而是为读者后续深入学习更高级的计算机视觉技术，如深度学习框架（TensorFlow, PyTorch）、更复杂的SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）算法、以及各种前沿的AI视觉应用打下了坚实的基础。 谁适合阅读这套书籍？ 计算机科学、软件工程、电子工程等相关专业的学生： 为其在校学习和未来的职业发展提供扎实的技术支撑。 有志于投身计算机视觉、人工智能领域的开发者和工程师： 掌握核心技术，快速进入行业前沿。 需要将图像分析和识别技术应用于自身业务的创业者或产品经理： 了解技术能力边界，做出更明智的产品决策。 对图像处理和计算机视觉充满好奇心和探索精神的研究人员： 获得系统性的知识框架，激发新的研究灵感。 拥抱视觉智能，开启无限可能 在这个视觉信息爆炸的时代，掌握计算机视觉和图像处理技术，就如同拥有了一双“智能之眼”，能够赋予机器理解和交互世界的能力。“探索视觉世界的奥秘”这套书籍，就是您踏上这场激动人心的旅程的最佳向导。它将系统地为您揭示图像的内在奥秘，并教会您如何构建智能的视觉系统。无论您的目标是开发一款创新的图像应用，还是在科研领域取得突破，这套书籍都将是您不可或缺的宝贵财富。现在，就让我们一起翻开书页，探索由像素构成的无限世界，感受计算机视觉带来的智慧与力量！

评分☆☆☆☆☆

这套《学习OpenCV3》（英文原版）的出现，对于我这种希望深入理解计算机视觉底层技术的研究者来说，简直是及时雨。我一直对OpenCV的算法实现细节和底层原理感到好奇，而不仅仅满足于调用API。这本书厚实的篇幅和全英文的呈现方式，预示着它将提供非常深入的讲解。我关注的重点在于书中对图像特征的提取和描述算法的详细阐述，比如SIFT、SURF、ORB等，以及它们在OpenCV 3中的具体实现和性能对比。同时，我也希望书中能涵盖一些关于图像匹配、目标跟踪以及视频分析的算法，这些都是我研究课题的重要组成部分。通过阅读英文原版，我不仅能学习OpenCV 3的技术，还能提升自己的专业英文阅读能力，一举两得。这本书的价值在于其内容的深度和广度，能够帮助我构建起一个全面而扎实的计算机视觉知识体系。

评分☆☆☆☆☆

我对这套《学习OpenCV3》的期待值很高，主要是因为我之前使用的OpenCV版本有些老旧，而OpenCV 3在性能和功能上都有了显著的提升，尤其是在深度学习集成方面。这本书是英文原版，这对我来说是个绝佳的学习机会，能够直接接触到最前沿的技术表述，避免了翻译可能带来的信息损失。拿到手后，我大致翻阅了一下，内容似乎非常全面，从基础的图像操作到高级的机器学习算法，都有涉及。我对书中关于相机标定、多视角几何以及SLAM（同步定位与地图构建）这部分内容特别感兴趣，这些都是我目前工作中需要用到的技术。希望这本书能提供清晰的理论框架和详尽的代码实现，并且能够给出一些实际应用案例的指导。英文原版的技术书籍往往在逻辑性和深度上做得更好，我相信这套书不会让我失望，能够帮助我快速掌握OpenCV 3的精髓，解决实际工程中的难题。

评分☆☆☆☆☆

购买这套《学习OpenCV3》的英文原版，主要是出于我对计算机视觉领域快速发展的关注，以及对OpenCV 3新特性的学习需求。作为一本影印版的套装，其内容的原汁原味和完整性是我最为看重的。我目前正在尝试将一些传统的图像处理技术与深度学习模型结合起来，以提升图像识别和分析的精度。这本书是否对OpenCV 3与TensorFlow、PyTorch等深度学习框架的集成提供了清晰的指引和实用的示例，这一点对我来说至关重要。我也很期待书中能够深入讲解OpenCV 3中新增的图像几何变换、特征匹配优化以及视频处理加速等方面的技术。希望这本书能够提供足够多的代码片段和实验场景，让我能够边学边练，快速上手。这套书的价值在于它能够引领我站在OpenCV 3技术的前沿，为我的项目开发提供强大的技术支持。

评分☆☆☆☆☆

刚拿到这套《学习OpenCV3》，虽然我还没来得及深入研读，但光是翻阅一下目录和一些章节的引言，就能感受到其内容的厚重和细致。英文原版，对于我这种习惯了中文技术文档但又追求原汁原味的学习者来说，既是挑战也是动力。听说OpenCV 3相较于之前的版本有了不少重要的更新和改进，这本书正好填补了我对这方面知识的空白。封面设计简洁大气，装帧也很牢固，无论是上册还是下册，纸张的质量都相当不错，阅读起来手感很舒适，不会有廉价感。包装也很严实，没有任何破损，这一点让我对卖家非常满意。我目前主要是在学习一些图像处理的基础算法，比如边缘检测、特征提取等，希望能通过这本书深入理解其背后的数学原理以及OpenCV 3是如何实现的。我期待这本书能提供清晰的代码示例和详细的理论讲解，帮助我打下坚实的基础，为后续更复杂的计算机视觉项目做准备。虽然英文阅读需要花费更多精力，但相信这本书的质量绝对值得这个投入。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我本来是抱着试试看的心态买的这套《学习OpenCV3》。我之前接触过一些OpenCV的教程，但总觉得不够系统，或者更新得不够及时。这套书的英文原版，我之前在网上看到过一些零散的评价，都说内容非常扎实，涵盖了OpenCV 3的方方面面。拿到手后，整体感觉确实非常专业。排版上，英文的专业术语和代码注释都清晰可见，没有那种为了凑字数而出现的冗余内容。书本的厚度也预示着里面信息量巨大，这正是我想看到的。目前我对机器学习在计算机视觉中的应用比较感兴趣，比如目标检测和图像分割，听说OpenCV 3在这方面也有很多强大的功能。这本书是否详细介绍了这些高级模块，并且提供了实用的代码来演示，这是我最关心的。同时，我也希望它能解释清楚相关的算法原理，而不是仅仅停留在API的调用层面。这本书的价值，我相信会在我后续的学习过程中逐渐显现出来。