包邮 OpenCV 3计算机视觉：Python语言实现（原书第2版）|4966057 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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爱尔兰 乔 米尼奇诺Joe Minich 著，刘波 苗贝贝 史斌 译

图书标签:

• OpenCV
• 计算机视觉
• Python
• 图像处理
• 算法
• 机器学习
• 深度学习
• 技术
• 编程
• 书籍

店铺： 互动创新图书专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111539759

商品编码：27153375315

丛书名： 华章程序员书库

出版时间：2016-06-01

书[0名0]：	OpenCV 3计算 [1机1] 视觉：Python语言实现（原书[0第0]2版）|4966057
图书定价：	49元
图书作者：	（爱尔兰）乔·米尼奇诺（Joe Minichi[0no0]）
出版社：	[1机1] 械工业出版社
出版日期：	2016/6/1 0:00:00
ISBN号：	9787111539759
开本：	16开
页数：	0
版次：	1-1

作者简介

Joe Minichi[0no0] 是Hoolux Medical从事计算 [1机1] 视觉的工程师，他利用业余时间开发了[0No0]SQL数据库LokiJS。他也是重金属歌手/作曲家。他是一个充满激情的程序员，对编程语言和技术非常好奇，并一直在使用它们。在Hoolux，Joe[0领0]导了针对医疗行业的Android计算 [1机1] 视觉广告平台的开发。 他出生在意[0大0]利瓦雷泽市的Lombardy，并在那里长[0大0]，在米兰Universitá Statale受过哲[0学0]教育，近11年Joe在爱尔兰的Cork度过，在这里他成为Cork技术研究所的一[0名0]计算 [1机1] 科[0学0]研究生。 我非常感谢我的合作伙伴Rowena，她总是鼓励我，也感谢两个小女儿给我灵感。非常感谢这本书的合作者和编辑，尤其是Joe Howse、Adrian Roesbrock、Brandon Castella[0no0]、OpenCV社区，以及Packt出版社中那些为本书付出劳动的人。 Joseph Howse 生活在加拿[0大0]。在冬天，他留着胡子，而他的四只猫留着厚皮毛。他喜欢每天给猫梳毛。有时猫还[0会0]抓他的胡子。 自2012年以来，他一直在为Packt出版社写作，他的著作包括《OpenCV for Secret Agents》《OpenCV Blueprints》《Android Application Programming with OpenCV 3》《OpenCV Computer Vision with Python》以及《Python Game Programming by Example》。 [0当0]他不写书或打理萌宠时，他[0会0]提供咨询和培训，并通过他的公司（Nummist Media公司（http://nummist.com））进行软件开发服务。 刘波 博士，重庆工[0商0][0大0][0学0]计算 [1机1] 科[0学0]与信息工程[0学0]院教师，主要从事 [1机1] 器[0学0]习理论、计算 [1机1] 视觉和[0优0]化技术研究，同时对Hadoop和Spark平台上的[0大0]数据分析感兴趣，也对Linux编程和Oracle数据库感兴趣。 苗贝贝 硕士，北京工[0商0][0大0][0学0]计算 [1机1] 与信息工程[0学0]院研究生，主要从事 [1机1] 器[0学0]习理论、时间序列动力[0学0]特征分析及应用的研究，对基于Python的计算 [1机1] 视觉分析有浓厚的兴趣。 [0史0]斌 2015年本科毕业于电子科技[0大0][0学0]计算 [1机1] [0学0]院，目前就职于成都[0知0]数科技有限公司，主要从事数据爬取、数据处理、平台运维等工作，熟悉Python、Linux shell，同时热爱计算 [1机1] 视觉编程，熟悉Python下的OpenCV编程。

内容简介

本书分9章来介绍计算 [1机1] 视觉的重要概念，所有的概念都融入了一些很有趣的项目。本书[0首0]先详细介绍了多个平台下基于Python的OpenCV安装，继而介绍了计算 [1机1] 视觉应用的基本操作，包括图像文件的读取与显示，图像处理的基本操作（比如边缘检测等），深度估计与分割，人脸检测与识别，图像的检索，目标的检测与识别，目标跟踪，神经网络的手写体识别。可以这样说，本书是一本不可多得的采用OpenCV实践计算 [1机1] 视觉应用的好书。

目录

译者序 前言 作者简介 审校者简介 译者简介 [0第0]1章 安装OpenCV 1 1.1 选择和使用合适的安装工具 2 1.1.1 在Windows上安装 2 1.1.2 在OS X系统中安装 6 1.1.3 在Ubuntu及其衍生版本中安装 11 1.1.4 在其他类Unix系统中安装 12 1.2 安装Contrib模块 13 1.3 运行示例 13 1.4 查找文档、帮助及更[亲斤] 14 1.5 总结 15 [0第0]2章 处理文件、摄像头和图形用户界面 16 2.1 基本I/O脚本 16 2.1.1 读/写图像文件 16 2.1.2 图像与原始字节之间的转换 19 2.1.3 使用numpy.array访问图像数据 20 2.1.4 视频文件的读/写 22 2.1.5 捕获摄像头的帧 23 2.1.6 在窗口显示图像 24 2.1.7 在窗口显示摄像头帧 25 2.2 Cameo项目（人脸跟踪和图像处理） 26 2.3 Cameo—面向对象的设计 27 2.3.1 使用managers. CaptureManager提取视频流 27 2.3.2 使用managers.WindowManager抽象窗口和键盘 32 2.3.3 cameo.Cameo的强[0大0]实现 33 2.4 总结 34 [0第0]3章 使用OpenCV 3处理图像 36 3.1 不同色彩空间的转换 36 3.2 傅里叶变换 37 3.2.1 高通滤波器 37 3.2.2 低通滤波器 39 3.3 创建模块 39 3.4 边缘检测 40 3.5 用定制内核做卷积 41 3.6 修改应用 43 3.7 Canny边缘检测 44 3.8 轮廓检测 45 3.9 边界框、小矩形区域和小闭圆的轮廓 46 3.10 凸轮廓与Douglas-Peucker算[0法0] 48 3.11 直线和圆检测 50 3.11.1 直线检测 50 3.11.2 圆检测 51 3.12 检测其他形状 52 3.13 总结 52 [0第0]4章 深度估计与分割 53 4.1 创建模块 53 4.2 捕获深度摄像头的帧 54 4.3 从视差图得到掩模 56 4.4 对复制操作执行掩模 57 4.5 使用普通摄像头进行深度估计 59 4.6 使用分水岭和GrabCut算[0法0]进行物体分割 63 4.6.1 用GrabCut进行前景检测的例子 64 4.6.2 使用分水岭算[0法0]进行图像分割 66 4.7 总结 69 [0第0]5章 人脸检测和识别 70 5.1 Haar级联的概念 70 5.2 获取Haar级联数据 71 5.3 使用OpenCV进行人脸检测 72 5.3.1 静态图像中的人脸检测 72 5.3.2 视频中的人脸检测 74 5.3.3 人脸识别 76 5.4 总结 82 [0第0]6章 图像检索以及基于图像描述符的搜索 83 6.1 特征检测算[0法0] 83 6.1.1 特征定义 84 6.1.2 使用DoG和SIFT进行特征提取与描述 86 6.1.3 使用快速Hessian算[0法0]和SURF来提取和检测特征 89 6.1.4 基于ORB的特征检测和特征匹配 91 6.1.5 ORB特征匹配 93 6.1.6 K-近邻匹配 95 6.1.7 FLANN匹配 96 6.1.8 FLANN的单应性匹配 99 6.1.9 基于文身取证的应用程序示例 102 6.2 总结 105 [0第0]7章 目标检测与识别 106 7.1 目标检测与识别技术 106 7.1.1 HOG描述符 107 7.1.2 检测人 112 7.1.3 创建和训练目标检测器 113 7.2 汽车检测 116 7.2.1 代码的功能 118 7.2.2 SVM和滑动窗口 122 7.3 总结 134 [0第0]8章 目标跟踪 135 8.1 检测移动的目标 135 8.2 背景分割器：KNN、MOG2和GMG 138 8.2.1 均值漂移和CAMShift 142 8.2.2 彩色直方图 144 8.2.3 返回代码 146 8.3 CAMShift 147 8.4 卡尔曼滤波器 149 8.4.1 预测和更[亲斤] 149 8.4.2 范例 150 8.4.3 一个基于行人跟踪的例子 153 8.4.4 Pedestrian类 154 8.4.5 主程序 157 8.5 总结 159 [0第0]9章 基于OpenCV的神经网络简介 160 9.1 人工神经网络 160 9.2 人工神经网络的结构 161 9.2.1 网络层级示例 162 9.2.2 [0学0]习算[0法0] 163 9.3 OpenCV中的ANN 164 9.3.1 基于ANN的动物分类 166 9.3.2 训练周期 169 9.4 用人工神经网络进行手写数字识别 170 9.4.1 MNIST—手写数字数据库 170 9.4.2 定制训练数据 170 9.4.3 初始参数 171 9.4.4 迭代次数 171 9.4.5 其他参数 171 9.4.6 迷你库 172 9.4.7 主文件 175 9.5 可能的改进和潜在的应用 180 9.5.1 改进 180 9.5.2 应用 181 9.6 总结 181

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《OpenCV 3计算 [1机1] 视觉:Python语言实现(原书[0第0]2版)》由 [1机1] 械工业出版社出版。《OpenCV 3计算 [1机1] 视觉:Python语言实现(原书[0第0]2版)》从图像处理的基本操作出发，带你开启先进计算 [1机1] 视觉的探索之旅。计算 [1机1] 视觉是一个快速发展的[0学0]科，与其相关的现实应用也呈爆炸性增长，《OpenCV 3计算 [1机1] 视觉:Python语言实现(原书[0第0]2版)》的目的就是帮助计算 [1机1] 视觉[0领0]域的[亲斤]手和想要了解全[亲斤]的OpenCV3.0.0的计算 [1机1] 视觉专家快速掌握基于Python的OpenCV计算 [1机1] 视觉开发的实用方[0法0]、技巧和实践。

洞悉视觉的奥秘：解锁计算机视觉的无限可能 在当今科技飞速发展的时代，计算机视觉正以前所未有的力量重塑着我们的生活，从智能手机的人脸识别、自动驾驶汽车的感知系统，到医疗影像的辅助诊断、工业生产的质量检测，无不闪烁着计算机视觉的智慧之光。它赋予了机器“看”的能力，让它们能够理解、分析并与我们所处的世界进行交互。如果你对这项激动人心的技术充满好奇，渴望深入探索其核心原理和实践方法，那么，这本书将是你开启计算机视觉之旅的最佳伙伴。 本书旨在为您构建一个坚实的计算机视觉理论基础，并提供一套系统、实用的Python实现指南。我们将带领您逐步深入计算机视觉的各个关键领域，从最基础的图像处理技术，到复杂的物体识别与追踪，再到先进的机器学习在视觉领域的应用，全方位地展现计算机视觉的魅力。您将了解到计算机视觉是如何捕捉、理解和分析图像信息的，以及如何利用这些信息解决现实世界中的各种挑战。 核心内容概览： 第一部分：计算机视觉的基石——图像处理基础 在开始任何高级的计算机视觉任务之前，理解图像本身以及如何对其进行基本操作至关重要。这一部分将为您打下坚实的基础： 图像的本质与表示： 我们将从最根本的层面出发，探讨数字图像是如何被表示和存储的。您将了解像素、颜色空间（如RGB、灰度、HSV）、以及不同图像格式的特点。理解这些基础知识，是后续所有图像操作的前提。 点运算与对比度增强： 学习如何通过调整像素值来改善图像的视觉质量。我们将介绍亮度、对比度、伽马校正等概念，并讲解直方图均衡化等技术，帮助您有效地处理光照不均或对比度低的图像，为后续分析提供更好的输入。 滤波与卷积： 卷积是计算机视觉中最核心的操作之一。您将深入理解卷积核（滤波器）的作用，以及如何利用不同的滤波器实现图像的平滑（降噪）、锐化、边缘检测等功能。从简单的均值滤波、高斯滤波，到Sobel、Laplacian等边缘检测算子，您将亲手实现并感受它们对图像的影响。 形态学图像处理： 形态学操作是处理图像形状特征的重要手段。本书将详细介绍腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等基本形态学操作，以及它们在去除噪声、连接断裂区域、提取物体轮廓等方面的应用。 色彩空间转换与操作： 深入探讨不同颜色空间之间的转换及其意义。例如，为何在某些任务中灰度图像比彩色图像更有效，或者为何HSV颜色空间在某些场景下更适合进行颜色分割。您将学会如何在不同颜色空间中进行图像操作，以达到特定目的。 第二部分：特征提取与描述——机器识别世界的关键 计算机视觉的核心任务之一是让机器能够识别图像中的物体和场景。这离不开有效的特征提取和描述方法。 边缘检测的进阶： 除了基本的Sobel和Laplacian，我们将深入探讨Canny边缘检测算法，理解其多阶段处理流程，以及如何获得更精确、更连续的边缘信息。 角点检测： 角点是图像中最稳定、最有代表性的特征之一。您将学习Harris角点检测算法，理解其原理，并学会如何提取图像中的关键角点。 斑点检测： 斑点（Blob）是指图像中颜色或纹理相似的区域。我们将介绍一些经典的斑点检测方法，以及它们在目标检测和图像分割中的应用。 特征描述符： 即使提取了特征点，还需要对这些特征点进行描述，以便进行匹配和识别。本书将重点介绍SIFT、SURF等经典的局部特征描述符，理解它们如何捕捉图像的局部纹理和形状信息，以及它们在图像匹配、物体识别等领域的强大威力。 HOG特征： 方向梯度直方图（HOG）是一种非常有效的全局特征描述符，尤其在行人检测等任务中表现出色。您将学习HOG特征的提取过程，理解其如何编码图像的局部梯度信息，并将其应用于对象检测。 第三部分：目标检测与识别——让机器“看见”具体事物 将提取到的特征转化为对具体目标的识别，是计算机视觉最直接的应用之一。 模板匹配： 最直接的识别方法之一。您将学习如何使用模板图像在目标图像中进行搜索和匹配，了解其适用场景和局限性。 物体检测的经典方法： 介绍Haar特征级联分类器等基于机器学习的经典物体检测方法。您将了解其工作原理，并学会如何训练和使用一个简单的物体检测器。 深度学习在目标检测中的革命： 随着深度学习的兴起，目标检测的性能得到了飞跃。我们将介绍R-CNN系列、YOLO、SSD等主流的深度学习目标检测框架，阐述其基本思想和演进过程，虽然不深入具体的深度学习模型细节，但会提供一个清晰的整体认识。 图像分割： 除了检测物体边界，有时我们需要将物体从背景中精确地分离出来。本书将介绍一些图像分割的基本技术，包括阈值分割、区域生长等，并为读者了解更高级的语义分割和实例分割打下基础。 第四部分：运动分析与跟踪——捕捉动态世界的变化 计算机视觉不仅要“看”，还要“懂”变化。运动分析与跟踪是理解动态场景的关键。 光流法： 学习如何通过计算相邻帧之间像素的位移来估计图像中物体的运动。您将了解Lucas-Kanade光流算法等经典方法，以及它们在运动估计和目标跟踪中的应用。 目标跟踪的基本原理： 介绍各种跟踪算法的基本思想，包括基于特征跟踪、基于模型跟踪等。您将了解如何在一个视频序列中持续地定位和追踪一个特定的目标。 背景减除法： 一种常用的运动目标检测技术，通过将当前帧与背景模型进行比较来识别运动物体。您将学习如何构建和更新背景模型，实现运动目标的提取。 第五部分：立体视觉与三维重建——赋予机器深度感知 人类拥有双眼，可以感知深度，理解三维空间。计算机视觉也致力于让机器获得这种能力。 相机模型与标定： 学习相机模型（如针孔模型）以及相机标定的基本原理。这将帮助您理解图像是如何从三维世界投影到二维平面的，以及如何反过来推断三维信息。 立体匹配： 介绍如何利用两幅或多幅不同视角的图像来计算图像的视差图，进而实现三维信息的重建。您将了解视差图的计算过程以及其在三维重建中的重要性。 点云数据的处理： 学习如何处理和可视化三维点云数据，以及如何在点云数据中提取有用的信息。 第六部分：机器学习与计算机视觉的融合——人工智能的强大助力 机器学习，特别是深度学习，已经成为推动计算机视觉发展的核心引擎。 支持向量机（SVM）与图像分类： 介绍机器学习在图像分类任务中的应用，以及如何利用SVM等算法训练分类器。 卷积神经网络（CNN）基础： 尽管本书不深入讲解深度学习的每一个细节，但会介绍CNN的基本结构和工作原理，让您理解其为何在图像识别领域取得巨大成功。您将了解卷积层、池化层、全连接层等关键组成部分。 实践中的机器学习应用： 结合前面介绍的各种计算机视觉任务，我们会展示如何运用机器学习技术来提升算法的性能，例如利用机器学习进行更鲁棒的特征提取和更精确的物体识别。 本书的特点与优势： 循序渐进，结构清晰： 从基础概念到高级应用，本书的章节安排逻辑严谨，层层递进，确保您能逐步掌握计算机视觉的知识体系。 理论与实践并重： 在深入讲解理论知识的同时，每一步都提供清晰、可执行的Python代码示例。您将能够亲手实践，加深理解，并快速构建自己的计算机视觉应用。 聚焦核心技术： 本书精选了计算机视觉领域最核心、最具代表性的算法和技术，避免了繁杂的细节，让您能快速抓住问题的本质。 面向开发者： 充分考虑了读者的实际需求，提供实用的代码和解决方案，帮助您将所学知识转化为解决实际问题的能力。 无论您是初学者，希望系统地学习计算机视觉；还是有一定基础，希望巩固和拓展知识体系的开发者，亦或是对人工智能和机器学习感兴趣，希望了解其在视觉领域应用的工程师，本书都将是您不可或缺的参考。 准备好踏上这场激动人心的视觉探索之旅了吗？让我们一起用代码描绘智能的未来，用算法解读世界的奥秘！

评分☆☆☆☆☆

这本《包邮 OpenCV 3 计算机视觉：Python语言实现（原书第2版）》真是一本让我惊喜的书。一直以来，我都在寻找一本能够系统地介绍 OpenCV 3 核心概念，并且能够将理论与实践紧密结合的书籍。市面上关于计算机视觉的书籍很多，但真正能让我感觉“上手”的却不多。《包邮 OpenCV 3 计算机视觉》就恰恰填补了这个空白。它的内容组织非常合理，从最基础的图像处理操作，比如像素操作、颜色空间转换，到更高级的特征提取、目标检测、图像分割，再到最后的立体视觉和机器学习的应用，层层递进，逻辑清晰。让我印象深刻的是，作者并没有止步于理论的讲解，而是为每一个概念都提供了详尽的 Python 代码示例，并且这些示例的代码质量非常高，可读性强，可以直接拿来运行和修改，这对于我这样一个初学者来说，无疑是宝贵的财富。尤其是书中关于图像滤波、边缘检测和角点检测的部分，解释得非常到位，让我对这些基础算法的原理有了更深刻的理解，并且能够灵活运用到实际项目中。我之前尝试过一些其他的 OpenCV 教程，但往往晦涩难懂，或者代码不完整，很容易让我产生挫败感。而这本书的讲解方式，就像一个经验丰富的老师在耐心指导，让我能够一步步地攻克难关，逐渐建立起对计算机视觉的信心。

评分☆☆☆☆☆

我对《包邮 OpenCV 3 计算机视觉：Python语言实现（原书第2版）》这本书的评价是，它成功地将“高冷”的计算机视觉技术变得“接地气”。我之前对这门学科抱有一些畏难情绪，觉得离自己很遥远。但这本书的写作风格，非常注重循序渐进，从最基本的图像处理概念讲起，比如像素、颜色空间，然后逐步深入到更复杂的算法。作者的语言非常生动，常常会用一些形象的比喻来解释抽象的概念，让我能够轻松地理解。而且，书中提供的 Python 代码示例，都经过精心设计，不仅能够实现功能，还能够让我们看到代码的逻辑结构，非常有助于学习。我特别喜欢书中关于图像形变、透视变换的部分，它让我明白了计算机是如何模拟人眼观察世界的。此外，关于图像识别和分类的内容，也让我对如何让计算机“认识”不同的物体有了初步的了解。这本书没有让我感到枯燥乏味，而是充满了探索的乐趣，让我对接下来的学习充满了期待。它不仅仅是一本技术书籍，更像是一次精彩的视觉探索之旅。

评分☆☆☆☆☆

我是一位长期在图像处理领域工作的工程师，接触过不少关于计算机视觉的书籍。市面上很多书籍要么过于理论化，脱离实际应用；要么过于浅显，缺乏深度。而《包邮 OpenCV 3 计算机视觉：Python语言实现（原书第2版）》这本书，在我看来，是少数能够真正做到理论与实践相结合，并且兼顾深度与广度的佳作。它不仅仅是简单地罗列 OpenCV 的 API，而是深入剖析了各种算法背后的原理，并用 Python 代码生动地展示了如何实现。书中对于一些经典算法，比如 SIFT、SURF、Haar 特征等，讲解得非常细致，并且提供了可执行的代码。让我印象深刻的是，书中关于物体识别和跟踪的部分，作者引入了机器学习的概念，比如 SVM 和 K-means 聚类，并将其与 OpenCV 的功能相结合，这对于提升我的项目能力非常有帮助。我特别欣赏的是，书中针对一些复杂的概念，例如相机标定、多视角几何等，都进行了清晰的阐述，并且提供了相应的实践案例。这让我能够更好地理解这些高阶技术的应用场景和实现方法。总的来说，这本书的专业性很强，内容非常扎实，适合那些希望深入理解计算机视觉核心技术并将其应用于实际工作的开发者。它不是一本“速成”的教材，但绝对是一本值得反复研读的参考书。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在学术界从事图像分析研究的研究生，我一直在寻找能够兼顾理论深度和实践指导的教材。《包邮 OpenCV 3 计算机视觉：Python语言实现（原书第2版）》这本书，在我看来，达到了一个相当高的水准。它在内容的深度上，对于各种核心算法的数学原理都有深入的阐述，例如各种滤波器（高斯、拉普拉斯等）的推导，或者特征点匹配的原理。同时，它也提供了非常详实的 Python 实现，能够让我在理解理论的同时，迅速地将其转化为可运行的代码，这对于我的科研项目非常有帮助。我特别欣赏书中关于图像修复、纹理合成以及内容感知填充等高级主题的讨论，这些内容在很多入门书籍中都很难找到。作者对于这些复杂算法的解释，逻辑清晰，条理分明，并且提供了相应的代码示例，这极大地降低了我的学习难度，并且能够帮助我快速地构建自己的算法模型。此外，书中还涉及了相机标定、立体视觉等内容，这些对于我理解三维重建和深度感知等更深层次的计算机视觉应用至关重要。总的来说，这本书为我提供了一个坚实的理论基础和丰富的实践工具，是我进行计算机视觉研究的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我之前对计算机视觉的理解非常有限，仅仅停留在一些表面的概念上，比如“人脸识别”或者“物体检测”。在朋友的推荐下，我入手了《包邮 OpenCV 3 计算机视觉：Python语言实现（原书第2版）》。这本书就像一道光，照亮了我对这个领域的探索之路。它的语言风格非常亲切，作者用一种很易于理解的方式，将复杂的计算机视觉概念娓娓道来。即使是像相机模型、投影变换这样的基础知识，也被讲解得非常形象，让我能够轻松地理解其中的奥秘。更让我感到惊喜的是，书中提供的 Python 代码示例，不仅仅是功能的演示，更像是一个个小型项目，让我可以在实际操作中体验到计算机视觉的魅力。我尝试着运行书中的一些代码，比如图像拼接、全景图制作，当我看到最终的成果时，那种成就感是无法言喻的。书中的一些章节，比如运动目标检测和跟踪，让我对如何让计算机“看见”并“理解”动态场景有了全新的认识。这本书让我明白，计算机视觉不仅仅是技术，更是一种能够赋予机器“智慧”的能力。对于想要入门计算机视觉，又担心技术门槛的读者来说，这本书绝对是最佳选择。