正版O'Reilly：學習OpenCV（中文版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 布拉德斯基，[美] 剋勒 著，於仕琪，劉瑞禎 譯

圖書標籤:

• OpenCV
• 計算機視覺
• 圖像處理
• Python
• 機器學習
• 深度學習
• O'Reilly
• 技術圖書
• 編程
• 算法

店鋪： 耀陽開泰圖書專營店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302209935012

商品編碼：26687097806

包裝：平裝

開本：16

頁數：601

字數：769000

學習OpenCV 中文版 美布拉德斯基美剋勒 計算機與互聯網作  者:（美）布拉德斯基（Bradski，G.），（美）剋勒（Kaehler，A.） 著定  價:75齣 版 社:清華大學齣版社齣版日期:2009-10-01裝  幀:平裝ISBN:9787302209935《學習OpenCV（中文版）》相關信息 
本書可作為信息處理、計算機、機器人、人工智能、遙感圖像處理、認知神經科學等有關專業的高年級學生或研究生的教學用書，也可供相關領域的研究工作者參考。 

內容簡介

計算機視覺是在圖像處理的基礎上發展起來的新興學科。OpenCV是一個開源的計算機視覺庫，是英特爾公司資助的兩大圖像處理利器之一。它為圖像處理、模式識彆、三維重建、物體跟蹤、機器學習和綫性代數提供瞭各種各樣的算法。 
本書由OpenCV發起人所寫，站在一綫開發人員的角度用通俗易懂的語言解釋瞭OpenCV的緣起和計算機視覺基礎結構，演示瞭如何用OpenCV和現有的自由代碼為各種各樣的機器進行編程，這些都有助於讀者迅速入門並漸入佳境，興趣盎然地深入探索計算機視覺領域。 
本書可作為信息處理、計算機、機器人、人工智能、遙感圖像處理、認知神經科學等有關專業的高年級學生或研究生的教學用書，也可供相關領域的研究工作者參考。 
透過本書，您將置身於迅速發展的計算機視覺領域。本書由自由開源OpenCV的發起人所著，介紹瞭計算機視覺，並通過實例演示瞭如何快速生成這樣的應用——能使計
......（美）布拉德斯基（Bradski，G.），（美）剋勒（Kaehler，A.） 著Gary Rost Bradski博士是斯坦福大學人工智能實驗室計算機科學係的顧問教授，同時也是Willow Garage的資曆科學傢，Willow Garage是一傢機器人研究機構/孵化器。●齣版前言
●譯者序
●寫在前麵的話
●前言
●**章?概述
●什麼是OpenCV
●OpenCV的應用領域
●什麼是計算機視覺
●OpenCV的起源
●下載和安裝OpenCV
●通過SVN獲取*新的OpenCV代碼
●更多OpenCV文檔
●OpenCV的結構和內容
●移植性
●練習
●第2章?OpenCV入門
●開始準備
●初試牛刀——?顯示圖像
●第二個程序——?播放AVI視頻
●視頻播放控製
●部分目錄

聚焦計算機視覺的基石：深度解析OpenCV在實際應用中的強大力量 本書並非一本關於“學習OpenCV（中文版）”的指南，而是一本旨在深入探討OpenCV這一劃時代計算機視覺庫在實際應用中所扮演的核心角色，並揭示其強大功能的深度解析。我們將拂去“學習”的錶象，直抵OpenCV的本質——一個為開發者和研究人員提供的、解決現實世界中復雜視覺問題的利器。 OpenCV（Open Source Computer Vision Library）自誕生之日起，便以其開源、高效、跨平颱的特性，成為瞭計算機視覺領域的“事實標準”。它封裝瞭大量精妙的算法和工具，覆蓋瞭從圖像處理的基礎操作到復雜的三維重建、機器學習視覺應用等幾乎所有前沿領域。然而，真正理解OpenCV的價值，並非簡單地掌握其API調用，而是要洞察其背後的原理，理解其在不同場景下的適用性，並能夠靈活地將其集成到實際項目中，解決具體問題。 本書的齣發點，是超越“如何做”的教學層麵，聚焦於“為何這樣做”以及“如何做得更好”。我們將深入剖析OpenCV在各個應用領域所展現齣的關鍵技術和解決方案。這意味著，我們不會花費篇幅去介紹“如何安裝OpenCV”或“OpenCV的基本數據結構”，而是直接進入那些能真正體現OpenCV強大能力的主題。 核心領域一：圖像與視頻的精細化處理與分析 在計算機視覺的範疇內，圖像與視頻是最基本的數據載體。OpenCV提供瞭極為豐富的功能，用於對這些數據進行增強、變換以及信息提取。本書將重點闡述： 高級圖像濾波技術：超越簡單的模糊和銳化，我們將探討如雙邊濾波、非局部均值濾波等能夠在保留邊緣信息的同時進行降噪的算法。這對於提升圖像質量、為後續識彆任務打下堅實基礎至關重要。我們會深入分析這些算法的數學原理，以及它們在去除傳感器噪聲、消除摩爾紋等實際問題中的應用。 形態學操作的深度應用：例如開運算、閉運算、擊中或不擊中變換等，不僅僅是簡單的腐蝕和膨脹的組閤。本書將重點解讀它們在物體分割、去除小顆粒噪聲、連接斷開的綫條以及提取物體輪廓等方麵的精妙應用。我們將通過具體案例，展示如何根據不同的圖像特性，設計齣最優的形態學處理流程。 顔色空間轉換的戰略意義：理解不同顔色空間（如RGB, HSV, HLS, Lab）的特性，並在特定場景下選擇最適閤的顔色空間進行處理，是解決許多視覺問題的關鍵。本書將深入探討HSV空間在顔色分割、目標跟蹤等任務中的優勢，以及Lab空間在色彩校正、圖像復原中的作用。 特徵檢測與描述的進階：除瞭經典的SIFT、SURF，我們還會關注如FAST、ORB等更高效的特徵點檢測算法。更重要的是，本書將著重講解這些特徵點如何在圖像匹配、全景拼接、目標識彆以及視覺裏程計等復雜應用中，提供穩定可靠的匹配依據。我們會探討特徵描述符的構建原理，以及它們對尺度不變性、鏇轉不變性的魯棒性分析。 視頻序列分析的挑戰與對策：視頻不僅僅是連續的圖像幀，它蘊含著時序信息。本書將深入研究OpenCV在光流估計（如Lucas-Kanade算法）中的應用，如何捕捉物體運動的軌跡，這在視頻穩定、運動分析、異常檢測等領域具有極其重要的意義。同時，我們也會探討背景減除技術，如何從視頻流中分離前景目標，為行為識彆、行人檢測等提供基礎。 核心領域二：幾何變換與三維視覺的奧秘 計算機視覺不僅僅是對二維圖像的理解，更是對現實世界三維信息的感知與重構。OpenCV在這方麵提供瞭強大的工具集： 相機標定與畸變校正的精確實現：理解相機模型，掌握內參和外參的含義，並通過標定來消除鏡頭畸變，獲得真實的像素坐標到三維空間點坐標的映射關係。本書將深入講解標定過程的原理，以及校正後的圖像在精確測量、增強現實等應用中的不可替代性。 立體視覺的深度感知：從對極幾何的原理齣發，解析OpenCV如何實現立體匹配（如BM、SGBM算法），從而計算深度圖。我們將探討深度圖在3D重建、障礙物檢測、物體三維測量等場景下的價值，並分析不同匹配算法的優缺點與適用範圍。 透視變換與仿射變換的靈活運用：掌握這些幾何變換不僅能用於圖像校正（如識彆錶格、文檔），更能用於紋理映射、虛擬物體疊加等。本書將重點展示如何根據已知點或綫段，計算並應用這些變換，實現視角轉換、二維到三維的投影等高級操作。 結構光與激光掃描數據的處理：對於獲取的三維點雲數據，OpenCV提供瞭相關的處理能力。我們將探討如何對點雲進行濾波、降采樣、分割，以及如何基於點雲數據進行錶麵重建，生成網格模型。 核心領域三：機器學習在視覺領域的集成應用 OpenCV不僅僅是一個圖像處理庫，它還深度集成瞭大量的機器學習算法，使其成為構建智能視覺係統的強大平颱： 分類器與迴歸器的選擇與應用：介紹OpenCV中實現的SVM、K-Nearest Neighbors (KNN)、Decision Trees等經典機器學習模型。我們將重點討論它們在圖像分類（如貓狗識彆）、對象檢測（如人臉檢測的Haar級聯分類器）、手寫數字識彆等任務中的具體應用。 深度學習框架的融閤：OpenCV DNN模塊允許用戶加載和運行預訓練的深度學習模型，如Caffe, TensorFlow, PyTorch等導齣的模型。本書將深入闡述如何利用這一模塊，實現高效的物體檢測（如YOLO, SSD）、圖像分割（如Mask R-CNN）、姿態估計等前沿AI視覺應用，而無需從頭訓練模型。我們將分析模型推理的加速技巧，以及如何在嵌入式設備上部署。 目標跟蹤算法的進階：除瞭基於特徵匹配的跟蹤，我們將探討基於深度學習的跟蹤器，如GOTURN、CSRT等，它們能夠實現更魯棒、更長時段的目標跟蹤。本書將深入分析這些算法的原理，以及它們在視頻監控、自動駕駛、機器人導航等領域的關鍵作用。 人臉識彆與麵部特徵分析：OpenCV提供瞭成熟的人臉檢測和識彆模塊。我們將深入探討Eigenfaces、Fisherfaces、LBPH等傳統人臉識彆算法的原理，並介紹如何利用深度學習模型實現更精確、更魯棒的人臉識彆。同時，我們也會觸及麵部關鍵點檢測，以及其在錶情識彆、虛擬試妝等應用中的價值。 本書的獨特價值 本書並非一本“照著敲代碼”的教程，而是以深入的原理剖析和貼近實際應用的案例為導嚮。我們將： 強調“為什麼”：在介紹每一個算法和技術時，我們會深入挖掘其背後的數學原理和設計思想，讓讀者理解其核心機製，而非停留在 API 的錶麵。 聚焦“怎麼樣”：通過一係列精心設計的實際應用案例，我們將展示如何將OpenCV的各種功能有機地組閤起來，解決真實世界中遇到的復雜視覺問題。這些案例將涵蓋從基礎的圖像處理到復雜的AI應用。 提供“解決方案”：對於每一個應用場景，我們不僅僅展示如何實現，更會討論不同方法的優劣、性能瓶頸以及優化策略，幫助讀者做齣最佳的技術選型。 培養“獨立思考”的能力：本書旨在賦能讀者，使其能夠舉一反三，將所學知識遷移到新的問題上，從而具備獨立設計和實現計算機視覺係統的能力。 麵嚮的讀者 本書適閤所有對計算機視覺技術充滿熱情，並希望深入理解OpenCV在實際應用中強大力量的開發者、工程師、研究人員以及高年級本科生和研究生。無論您是希望為您的産品添加智能視覺功能，還是希望深入研究計算機視覺的前沿技術，本書都將是您不可或缺的參考。 通過本書，您將不僅僅是掌握瞭一門工具的使用，更是理解瞭計算機視覺的思維方式，獲得瞭用代碼感知和理解世界的能力。

評分☆☆☆☆☆

我對計算機視覺這個領域一直充滿瞭好奇，特彆是OpenCV這個名字，簡直是這個領域裏的“老大哥”，無人不知無人不曉。《正版O'Reilly：學習OpenCV（中文版）》這本書，光看名字就感覺是那種“乾貨滿滿”的硬核讀物。我之前嘗試過一些零散的網絡教程，但總感覺不成體係，像是拼湊起來的，學完之後腦子裏一團亂麻。O'Reilly的書，我一直都很喜歡，它們的講解風格清晰，內容嚴謹，而且往往能深入到技術的本質。我希望這本書能帶我從OpenCV的基礎講起，比如圖像的錶示、顔色空間、基本的圖像處理操作，然後慢慢過渡到更復雜的應用，像特徵匹配、物體識彆、人臉檢測等等。最重要的，我希望書裏有大量的代碼例子，而且這些例子是真正可以運行的，能夠幫我快速上手，並且理解每行代碼的作用。畢竟，學技術光看不練假把式。我特彆關注中文版的翻譯質量，希望能做到既專業又易懂，讓我能夠順暢地沉浸在學習中，而不是被晦澀的語言所睏擾。如果這本書真的能讓我成為一個能夠用OpenCV做一些酷炫事情的“視覺玩傢”，那我就太滿足瞭。

評分☆☆☆☆☆

對於我這樣一個對計算機視覺領域充滿嚮往，但又苦於找不到閤適入門書籍的“小白”來說，《正版O'Reilly：學習OpenCV（中文版）》的齣現簡直是一場及時雨。我一直聽說OpenCV是圖像處理和計算機視覺領域的“瑞士軍刀”，功能強大，應用廣泛，但其學習麯綫也一直讓我望而卻步。市麵上各種零散的教程和博客雖然不少，但往往不成體係，難以形成完整的知識框架。O'Reilly齣版的書，尤其是技術類的，嚮來以其深度和廣度著稱，所以我對這本書寄予厚望。我希望它能夠從最基本的圖像概念講起，逐步深入到OpenCV的各種核心功能模塊，比如圖像變換、濾波、特徵檢測、物體識彆等等。更重要的是，我希望它能提供清晰、可運行的代碼示例，並且對代碼的每一個部分都進行詳盡的解釋，讓我能夠理解“為什麼這麼做”，而不僅僅是“怎麼做”。作為一個中文讀者，翻譯的質量對我來說至關重要。我希望它能夠精準地傳達原文的意思，用通俗易懂的中文來解釋復雜的概念，讓我在學習過程中不會因為語言障礙而産生挫敗感。這本書如果能讓我對OpenCV建立起係統性的認知，並且能動手做齣一些有趣的視覺應用，那將是對我的一次巨大賦能。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對計算機視覺技術有著濃厚興趣的開發者，我一直在尋找一本能夠幫助我深入理解OpenCV的書籍。《正版O'Reilly：學習OpenCV（中文版）》這個書名立刻吸引瞭我的注意。O'Reilly齣版社在技術圖書領域的聲譽毋庸置疑，他們齣品的書籍通常都具有很高的專業性和實踐性。我希望這本書能夠全麵而深入地介紹OpenCV的各項功能，包括圖像的讀取、顯示、顔色空間轉換、幾何變換、濾波、邊緣檢測、特徵提取（如SIFT、SURF）、物體檢測（如Haar級聯分類器、HOG+SVM）、甚至包括一些更高級的主題，如立體視覺、運動分析和機器學習的應用。我尤其看重書中的代碼示例，我希望這些示例能夠覆蓋常見的應用場景，並且能夠清晰地展示如何使用OpenCV API來實現特定的功能。同時，對於算法原理的講解，我也希望能夠做到深入淺齣，讓我不僅能學會如何調用OpenCV，更能理解其背後的數學原理和算法思想。對於中文版的翻譯，我期待它能夠做到精準、流暢，並且能夠很好地處理技術術語，避免産生歧義。如果這本書能夠幫助我構建起紮實的OpenCV知識體係，並為我日後的項目開發打下堅實的基礎，那將是我一次非常值得的投資。

評分☆☆☆☆☆

最近迷上瞭用代碼去“看”世界，感覺計算機視覺這塊領域實在是太酷瞭！《正版O'Reilly：學習OpenCV（中文版）》這本書，聽名字就知道是硬核技術大牛齣品，尤其O'Reilly這塊金字招牌，簡直是質量的保證。我一直想找一本能夠係統地教我怎麼用OpenCV做點事情的書，而不是那種零散的教程，東拼西湊的太容易讓人抓不住重點瞭。這本書的標題“學習OpenCV”就特彆吸引我，它暗示著一種循序漸進的學習路徑，從基礎到進階，能夠讓我紮紮實實地掌握這門技術。我對手冊類的技術書籍通常有點畏懼，因為很多時候它們過於理論化，跟實際操作脫節。但我對O'Reilly的書總有一種莫名的信任感，我相信它一定不會隻是枯燥的API羅列，而是會包含大量的代碼示例，並且能夠解釋這些代碼背後的原理，讓我知其然也知其所以然。想象一下，通過這本書，我能夠獨立實現人臉識彆、物體跟蹤、甚至是簡單的圖像風格遷移，那該是多麼令人興奮的事情！對於中文版的翻譯，我更是期待，希望能流暢自然，讓我在閱讀過程中感受不到語言的隔閡，全心投入到OpenCV的學習中來。

評分☆☆☆☆☆

這次入手這本《正版O'Reilly：學習OpenCV（中文版）》，完全是齣於對OpenCV這個強大計算機視覺庫的強烈好奇，尤其是它在圖像處理和計算機視覺領域那舉足輕重的地位。我之前接觸過一些基礎的圖像處理庫，但感覺它們在功能上總有些局限，無法深入到更復雜的視覺任務。O'Reilly齣品的書，無論哪個領域，質量都一直是有口皆碑的，這次的OpenCV中文版，我更是抱著極高的期望。這本書的封麵設計簡潔明瞭，正版O'Reilly的標識也讓人倍感安心，這在盜版泛濫的市場裏，簡直是一股清流。我尤其看重它是否能讓我從零開始，一步步理解OpenCV的核心概念，掌握其API的調用，並能獨立完成一些實際的視覺項目。對於初學者來說，清晰的邏輯、詳實的講解以及豐富的實例是至關重要的。我希望這本書能夠係統地梳理OpenCV的體係結構，比如圖像的讀取、處理、特徵提取、目標檢測、甚至更高級的機器學習應用等。同時，對於中文版的翻譯質量，我也有著一定的關注，希望能做到精準、易懂，避免生硬的直譯，讓中文讀者能夠無障礙地學習。總而言之，這本書在我眼中，不僅僅是一本技術書籍，更是一把開啓我計算機視覺探索之旅的金鑰匙。