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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艾德裏安剋勒加裏布拉德斯基著作 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

店鋪： 遠卓文軒教育圖書專營店

齣版社： 東南大學齣版社

ISBN：9787564173548

商品編碼：22298654471

包裝：平裝-膠訂

齣版時間：2017-10-01

圖書基本信息
圖書名稱	學習OpenCV 3	作者	艾德裏安剋勒加裏布拉德斯基著作
定價	168.00元	齣版社	東南大學齣版社
ISBN	9787564173548	齣版日期	2017-10-01
字數		頁碼
版次	1	裝幀	平裝-膠訂
開本	大16開	商品重量	0.4Kg

內容簡介

本書將你置身於迅速發展的計算機視覺領域。本書作者是開源OpenCV的發起人，這本書為你介紹瞭計算機視覺，例證瞭如何迅速建立使計算機能“看”的應用程序，以及如何基於計算機獲取的數據作齣決策。

作者簡介

AdrianKaehlef是一位企業傢，同時也是SiliconValleyDeepLearnlngGroup的創始人。其工作包括機器學習、統計建模、計算機視覺以及機器人學。他在斯坦福大學AI實驗室擁有職位，另外還是DARPAGrandChallerige競賽獲勝團隊Stanley的其中一員。

         

探索視覺世界的奧秘：一套全麵的計算機視覺與圖像處理指南 在當今數字化浪潮席捲的時代，圖像和視頻作為信息傳遞的重要載體，其處理與分析技術已滲透到我們生活的方方麵麵。從智能手機上的照片美化，到自動駕駛汽車的感知係統，再到醫療影像的診斷輔助，計算機視覺和圖像處理的力量無處不在，並以前所未有的速度改變著世界。對於那些渴望深入理解並掌握這一強大技術領域，或者希望將視覺智能應用於自身項目和研究的開發者、工程師、研究人員乃至學生而言，一套係統、權威且實用的學習資源至關重要。 本套書籍，“探索視覺世界的奧秘”（英文原版為《Learning OpenCV 3》），正是一套為滿足此類需求而精心打造的寶藏。它並非僅僅是一本技術的堆砌，而是一場引領讀者循序漸進、深入淺齣的視覺技術探索之旅。這套書籍由經驗豐富的專傢團隊傾力編撰，旨在為讀者構建一個堅實的理論基礎，同時提供豐富的實踐指導，使之能夠自信地駕馭從基礎的圖像操作到復雜的計算機視覺算法。 第一捲：點亮圖像處理的基石 本套書籍的第一捲，將讀者帶入圖像處理的奇妙世界。在這裏，圖像不再僅僅是像素的集閤，而是蘊含著豐富信息的載體，等待著被我們發掘和解讀。 圖像基礎與數據錶示： 書籍伊始，便會係統地講解圖像的基本概念，包括數字圖像的形成原理、不同顔色空間（如RGB、灰度、HSV等）的特性及其在實際應用中的選擇，以及圖像在計算機內部是如何被錶示和存儲的。讀者將理解像素的含義，掌握如何訪問和修改圖像的像素值，為後續的圖像操作打下堅實基礎。 基本的圖像增強技術： 為瞭讓圖像更好地呈現其內在信息，增強技術必不可少。本書將深入介紹一係列經典的圖像增強方法，包括但不限於： 直方圖均衡化： 通過調整像素值的分布，使圖像的對比度得到改善，細節更加清晰。讀者將學習如何計算和應用直方圖，並理解其對圖像整體視覺效果的影響。 濾波技術： 濾波器是圖像處理中最常用的工具之一。本書將詳細講解各種濾波器的原理和應用，例如： 平滑濾波（如高斯濾波、均值濾波）： 用於去除圖像中的噪聲，使圖像更加平滑。讀者將理解捲積操作在濾波中的核心作用，以及不同濾波器對噪聲的抑製效果和對圖像細節的影響。 銳化濾波（如Sobel、Laplacian算子）： 用於增強圖像的邊緣和細節，使圖像看起來更清晰。讀者將學習如何利用梯度信息來檢測和突齣圖像的邊緣。 色彩空間轉換與操作： 在許多應用中，需要將圖像從一個色彩空間轉換到另一個色彩空間，以便於進行特定的處理。本書將涵蓋各種色彩空間轉換的實現方法，並介紹如何對特定顔色通道進行操作，以達到所需的視覺效果。 幾何變換： 圖像的幾何變換是改變圖像空間位置和形狀的重要手段，廣泛應用於圖像校正、拼接、對齊等領域。讀者將學習如何實現各種幾何變換，包括： 平移、鏇轉、縮放： 最基本也是最常用的變換，本書將提供清晰的數學原理和代碼實現。 仿射變換和透視變換： 更復雜的變換，能夠處理更為廣泛的幾何失真，例如從不同角度拍攝的照片。讀者將理解變換矩陣的作用，並學會構建和應用這些矩陣。 形態學操作： 形態學操作是基於圖像的形狀來處理圖像的技術，特彆適用於處理二值圖像中的物體形狀和連接性。本書將重點介紹： 腐蝕與膨脹： 形態學最基本的操作，分彆用於去除小的對象和連接斷開的部分。讀者將理解結構元素（kernel）在這些操作中的作用。 開運算與閉運算： 通過組閤腐蝕和膨脹，可以實現去除細小噪聲、連接斷開物體、平滑物體輪廓等功能。 其他形態學操作： 如梯度、頂帽、黑帽等，用於提取圖像中的特定特徵。 通過第一捲的學習，讀者將掌握圖像處理的核心技術，能夠對原始圖像進行有效的預處理和增強，為後續更復雜的計算機視覺任務奠定堅實的基礎。 第二捲：深入計算機視覺的前沿 在掌握瞭圖像處理的基石之後，本套書籍的第二捲將帶領讀者進入更為廣闊和深邃的計算機視覺領域。這裏，我們將從“看”到“理解”，賦予機器感知和智能。 特徵提取與描述： 識彆圖像中的關鍵信息是計算機視覺的核心挑戰之一。本書將詳細講解各種經典的特徵提取和描述方法，使讀者能夠從圖像中識彆齣有意義的“點”和“區域”。 角點檢測（如Harris角點、Shi-Tomasi角點）： 識彆圖像中對光照和視角變化不敏感的區域，是許多後續特徵匹配的基礎。 SIFT、SURF、ORB等局部特徵描述符： 這些算法能夠提取圖像中具有獨特性和魯棒性的局部特徵，並生成描述符，使得在不同圖像中識彆同一物體成為可能。讀者將深入理解這些算法的原理，以及它們在目標識彆、圖像匹配等方麵的應用。 HOG（Histogram of Oriented Gradients）特徵： 在行人檢測等應用中非常有效，它描述瞭圖像局部區域的梯度方嚮分布。 物體識彆與跟蹤： 識彆和追蹤圖像中的特定對象是計算機視覺中最具挑戰性也最引人注目的領域之一。 傳統物體檢測方法： 讀者將瞭解基於模闆匹配、Adaboost等傳統方法的原理和實現，雖然深度學習在當前占據主導地位，但理解這些基礎方法有助於深入理解問題本質。 目標跟蹤算法： 從粒子濾波器到卡爾曼濾波器，再到近年來的深度學習跟蹤器，本書將介紹多種目標跟蹤算法，使讀者能夠實現對運動目標的持續監控。 深度學習在物體識彆中的應用（概覽）： 雖然本書不側重於深度學習框架的詳細介紹，但會提供對深度學習在物體識彆中扮演的關鍵角色的介紹，例如捲積神經網絡（CNN）的基本思想，以及其如何革新瞭圖像識彆的性能。 立體視覺與三維重建： 賦予機器“深度感知”能力，是實現更高級彆智能的關鍵。 相機模型與標定： 理解相機的成像原理，以及如何標定相機以獲得精確的內外參數，是進行三維重建的前提。 立體匹配： 通過分析左右相機圖像中對應像素的視差，可以計算齣場景的深度信息。本書將介紹多種立體匹配算法。 基礎三維重建技術： 基於立體匹配結果，可以實現場景的點雲生成或網格重建，從而構建齣場景的三維模型。 運動分析與視頻處理： 視頻是動態信息的集閤，從中提取運動信息具有廣泛的應用價值。 光流法： 估計圖像序列中像素的運動軌跡，用於分析物體的運動速度和方嚮。 背景減除： 分離齣視頻中的運動目標，是進行目標檢測和跟蹤的常用預處理步驟。 視頻穩定與運動補償： 學習如何處理視頻中的抖動，以及如何對運動進行補償，以獲得更清晰和穩定的視頻流。 超越代碼：理論與實踐的完美結閤 這套書籍的獨特之處在於其嚴謹的理論講解與豐富的實踐代碼相結閤。每一章都力求在深入剖析算法原理的同時，提供可以直接運行的示例代碼，幫助讀者將理論知識轉化為實際能力。通過閱讀本書，讀者不僅能夠理解“為什麼”這樣做，更能掌握“如何”去實現。 代碼示例詳實： 書籍中的代碼示例均經過精心設計和測試，覆蓋瞭書中介紹的各種算法和技術。讀者可以跟隨示例代碼，一步一步地構建自己的圖像處理和計算機視覺項目。 注重工程實踐： 除瞭算法原理，本書還強調在實際工程中可能會遇到的問題，例如性能優化、參數選擇、魯棒性提升等，為讀者提供瞭寶貴的實踐經驗。 為進階學習鋪平道路： 這套書籍並非止步於基礎，而是為讀者後續深入學習更高級的計算機視覺技術，如深度學習框架（TensorFlow, PyTorch）、更復雜的SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）算法、以及各種前沿的AI視覺應用打下瞭堅實的基礎。 誰適閤閱讀這套書籍？ 計算機科學、軟件工程、電子工程等相關專業的學生： 為其在校學習和未來的職業發展提供紮實的技術支撐。 有誌於投身計算機視覺、人工智能領域的開發者和工程師： 掌握核心技術，快速進入行業前沿。 需要將圖像分析和識彆技術應用於自身業務的創業者或産品經理： 瞭解技術能力邊界，做齣更明智的産品決策。 對圖像處理和計算機視覺充滿好奇心和探索精神的研究人員： 獲得係統性的知識框架，激發新的研究靈感。 擁抱視覺智能，開啓無限可能 在這個視覺信息爆炸的時代，掌握計算機視覺和圖像處理技術，就如同擁有瞭一雙“智能之眼”，能夠賦予機器理解和交互世界的能力。“探索視覺世界的奧秘”這套書籍，就是您踏上這場激動人心的旅程的最佳嚮導。它將係統地為您揭示圖像的內在奧秘，並教會您如何構建智能的視覺係統。無論您的目標是開發一款創新的圖像應用，還是在科研領域取得突破，這套書籍都將是您不可或缺的寶貴財富。現在，就讓我們一起翻開書頁，探索由像素構成的無限世界，感受計算機視覺帶來的智慧與力量！

評分☆☆☆☆☆

購買這套《學習OpenCV3》的英文原版，主要是齣於我對計算機視覺領域快速發展的關注，以及對OpenCV 3新特性的學習需求。作為一本影印版的套裝，其內容的原汁原味和完整性是我最為看重的。我目前正在嘗試將一些傳統的圖像處理技術與深度學習模型結閤起來，以提升圖像識彆和分析的精度。這本書是否對OpenCV 3與TensorFlow、PyTorch等深度學習框架的集成提供瞭清晰的指引和實用的示例，這一點對我來說至關重要。我也很期待書中能夠深入講解OpenCV 3中新增的圖像幾何變換、特徵匹配優化以及視頻處理加速等方麵的技術。希望這本書能夠提供足夠多的代碼片段和實驗場景，讓我能夠邊學邊練，快速上手。這套書的價值在於它能夠引領我站在OpenCV 3技術的前沿，為我的項目開發提供強大的技術支持。

評分☆☆☆☆☆

我對這套《學習OpenCV3》的期待值很高，主要是因為我之前使用的OpenCV版本有些老舊，而OpenCV 3在性能和功能上都有瞭顯著的提升，尤其是在深度學習集成方麵。這本書是英文原版，這對我來說是個絕佳的學習機會，能夠直接接觸到最前沿的技術錶述，避免瞭翻譯可能帶來的信息損失。拿到手後，我大緻翻閱瞭一下，內容似乎非常全麵，從基礎的圖像操作到高級的機器學習算法，都有涉及。我對書中關於相機標定、多視角幾何以及SLAM（同步定位與地圖構建）這部分內容特彆感興趣，這些都是我目前工作中需要用到的技術。希望這本書能提供清晰的理論框架和詳盡的代碼實現，並且能夠給齣一些實際應用案例的指導。英文原版的技術書籍往往在邏輯性和深度上做得更好，我相信這套書不會讓我失望，能夠幫助我快速掌握OpenCV 3的精髓，解決實際工程中的難題。

評分☆☆☆☆☆

這套《學習OpenCV3》（英文原版）的齣現，對於我這種希望深入理解計算機視覺底層技術的研究者來說，簡直是及時雨。我一直對OpenCV的算法實現細節和底層原理感到好奇，而不僅僅滿足於調用API。這本書厚實的篇幅和全英文的呈現方式，預示著它將提供非常深入的講解。我關注的重點在於書中對圖像特徵的提取和描述算法的詳細闡述，比如SIFT、SURF、ORB等，以及它們在OpenCV 3中的具體實現和性能對比。同時，我也希望書中能涵蓋一些關於圖像匹配、目標跟蹤以及視頻分析的算法，這些都是我研究課題的重要組成部分。通過閱讀英文原版，我不僅能學習OpenCV 3的技術，還能提升自己的專業英文閱讀能力，一舉兩得。這本書的價值在於其內容的深度和廣度，能夠幫助我構建起一個全麵而紮實的計算機視覺知識體係。

評分☆☆☆☆☆

剛拿到這套《學習OpenCV3》，雖然我還沒來得及深入研讀，但光是翻閱一下目錄和一些章節的引言，就能感受到其內容的厚重和細緻。英文原版，對於我這種習慣瞭中文技術文檔但又追求原汁原味的學習者來說，既是挑戰也是動力。聽說OpenCV 3相較於之前的版本有瞭不少重要的更新和改進，這本書正好填補瞭我對這方麵知識的空白。封麵設計簡潔大氣，裝幀也很牢固，無論是上冊還是下冊，紙張的質量都相當不錯，閱讀起來手感很舒適，不會有廉價感。包裝也很嚴實，沒有任何破損，這一點讓我對賣傢非常滿意。我目前主要是在學習一些圖像處理的基礎算法，比如邊緣檢測、特徵提取等，希望能通過這本書深入理解其背後的數學原理以及OpenCV 3是如何實現的。我期待這本書能提供清晰的代碼示例和詳細的理論講解，幫助我打下堅實的基礎，為後續更復雜的計算機視覺項目做準備。雖然英文閱讀需要花費更多精力，但相信這本書的質量絕對值得這個投入。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我本來是抱著試試看的心態買的這套《學習OpenCV3》。我之前接觸過一些OpenCV的教程，但總覺得不夠係統，或者更新得不夠及時。這套書的英文原版，我之前在網上看到過一些零散的評價，都說內容非常紮實，涵蓋瞭OpenCV 3的方方麵麵。拿到手後，整體感覺確實非常專業。排版上，英文的專業術語和代碼注釋都清晰可見，沒有那種為瞭湊字數而齣現的冗餘內容。書本的厚度也預示著裏麵信息量巨大，這正是我想看到的。目前我對機器學習在計算機視覺中的應用比較感興趣，比如目標檢測和圖像分割，聽說OpenCV 3在這方麵也有很多強大的功能。這本書是否詳細介紹瞭這些高級模塊，並且提供瞭實用的代碼來演示，這是我最關心的。同時，我也希望它能解釋清楚相關的算法原理，而不是僅僅停留在API的調用層麵。這本書的價值，我相信會在我後續的學習過程中逐漸顯現齣來。