包郵 OpenCV 3計算機視覺：Python語言實現（原書第2版）|4966057 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

愛爾蘭 喬 米尼奇諾Joe Minich 著，劉波 苗貝貝 史斌 譯

圖書標籤:

• OpenCV
• 計算機視覺
• Python
• 圖像處理
• 算法
• 機器學習
• 深度學習
• 技術
• 編程
• 書籍

店鋪： 互動創新圖書專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111539759

商品編碼：27153375315

叢書名： 華章程序員書庫

齣版時間：2016-06-01

書[0名0]：	OpenCV 3計算 [1機1] 視覺：Python語言實現（原書[0第0]2版）|4966057
圖書定價：	49元
圖書作者：	（愛爾蘭）喬·米尼奇諾（Joe Minichi[0no0]）
齣版社：	[1機1] 械工業齣版社
齣版日期：	2016/6/1 0:00:00
ISBN號：	9787111539759
開本：	16開
頁數：	0
版次：	1-1

作者簡介

Joe Minichi[0no0] 是Hoolux Medical從事計算 [1機1] 視覺的工程師，他利用業餘時間開發瞭[0No0]SQL數據庫LokiJS。他也是重金屬歌手/作麯傢。他是一個充滿激情的程序員，對編程語言和技術非常好奇，並一直在使用它們。在Hoolux，Joe[0領0]導瞭針對醫療行業的Android計算 [1機1] 視覺廣告平颱的開發。 他齣生在意[0大0]利瓦雷澤市的Lombardy，並在那裏長[0大0]，在米蘭Universitá Statale受過哲[0學0]教育，近11年Joe在愛爾蘭的Cork度過，在這裏他成為Cork技術研究所的一[0名0]計算 [1機1] 科[0學0]研究生。 我非常感謝我的閤作夥伴Rowena，她總是鼓勵我，也感謝兩個小女兒給我靈感。非常感謝這本書的閤作者和編輯，尤其是Joe Howse、Adrian Roesbrock、Brandon Castella[0no0]、OpenCV社區，以及Packt齣版社中那些為本書付齣勞動的人。 Joseph Howse 生活在加拿[0大0]。在鼕天，他留著鬍子，而他的四隻貓留著厚皮毛。他喜歡每天給貓梳毛。有時貓還[0會0]抓他的鬍子。 自2012年以來，他一直在為Packt齣版社寫作，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當0]他不寫書或打理萌寵時，他[0會0]提供谘詢和培訓，並通過他的公司（Nummist Media公司（http://nummist.com））進行軟件開發服務。 劉波 博士，重慶工[0商0][0大0][0學0]計算 [1機1] 科[0學0]與信息工程[0學0]院教師，主要從事 [1機1] 器[0學0]習理論、計算 [1機1] 視覺和[0優0]化技術研究，同時對Hadoop和Spark平颱上的[0大0]數據分析感興趣，也對Linux編程和Oracle數據庫感興趣。 苗貝貝 碩士，北京工[0商0][0大0][0學0]計算 [1機1] 與信息工程[0學0]院研究生，主要從事 [1機1] 器[0學0]習理論、時間序列動力[0學0]特徵分析及應用的研究，對基於Python的計算 [1機1] 視覺分析有濃厚的興趣。 [0史0]斌 2015年本科畢業於電子科技[0大0][0學0]計算 [1機1] [0學0]院，目前就職於成都[0知0]數科技有限公司，主要從事數據爬取、數據處理、平颱運維等工作，熟悉Python、Linux shell，同時熱愛計算 [1機1] 視覺編程，熟悉Python下的OpenCV編程。

內容簡介

本書分9章來介紹計算 [1機1] 視覺的重要概念，所有的概念都融入瞭一些很有趣的項目。本書[0首0]先詳細介紹瞭多個平颱下基於Python的OpenCV安裝，繼而介紹瞭計算 [1機1] 視覺應用的基本操作，包括圖像文件的讀取與顯示，圖像處理的基本操作（比如邊緣檢測等），深度估計與分割，人臉檢測與識彆，圖像的檢索，目標的檢測與識彆，目標跟蹤，神經網絡的手寫體識彆。可以這樣說，本書是一本不可多得的采用OpenCV實踐計算 [1機1] 視覺應用的好書。

目錄

譯者序 前言 作者簡介 審校者簡介 譯者簡介 [0第0]1章 安裝OpenCV 1 1.1 選擇和使用閤適的安裝工具 2 1.1.1 在Windows上安裝 2 1.1.2 在OS X係統中安裝 6 1.1.3 在Ubuntu及其衍生版本中安裝 11 1.1.4 在其他類Unix係統中安裝 12 1.2 安裝Contrib模塊 13 1.3 運行示例 13 1.4 查找文檔、幫助及更[親斤] 14 1.5 總結 15 [0第0]2章 處理文件、攝像頭和圖形用戶界麵 16 2.1 基本I/O腳本 16 2.1.1 讀/寫圖像文件 16 2.1.2 圖像與原始字節之間的轉換 19 2.1.3 使用numpy.array訪問圖像數據 20 2.1.4 視頻文件的讀/寫 22 2.1.5 捕獲攝像頭的幀 23 2.1.6 在窗口顯示圖像 24 2.1.7 在窗口顯示攝像頭幀 25 2.2 Cameo項目（人臉跟蹤和圖像處理） 26 2.3 Cameo—麵嚮對象的設計 27 2.3.1 使用managers. CaptureManager提取視頻流 27 2.3.2 使用managers.WindowManager抽象窗口和鍵盤 32 2.3.3 cameo.Cameo的強[0大0]實現 33 2.4 總結 34 [0第0]3章 使用OpenCV 3處理圖像 36 3.1 不同色彩空間的轉換 36 3.2 傅裏葉變換 37 3.2.1 高通濾波器 37 3.2.2 低通濾波器 39 3.3 創建模塊 39 3.4 邊緣檢測 40 3.5 用定製內核做捲積 41 3.6 修改應用 43 3.7 Canny邊緣檢測 44 3.8 輪廓檢測 45 3.9 邊界框、小矩形區域和小閉圓的輪廓 46 3.10 凸輪廓與Douglas-Peucker算[0法0] 48 3.11 直綫和圓檢測 50 3.11.1 直綫檢測 50 3.11.2 圓檢測 51 3.12 檢測其他形狀 52 3.13 總結 52 [0第0]4章 深度估計與分割 53 4.1 創建模塊 53 4.2 捕獲深度攝像頭的幀 54 4.3 從視差圖得到掩模 56 4.4 對復製操作執行掩模 57 4.5 使用普通攝像頭進行深度估計 59 4.6 使用分水嶺和GrabCut算[0法0]進行物體分割 63 4.6.1 用GrabCut進行前景檢測的例子 64 4.6.2 使用分水嶺算[0法0]進行圖像分割 66 4.7 總結 69 [0第0]5章 人臉檢測和識彆 70 5.1 Haar級聯的概念 70 5.2 獲取Haar級聯數據 71 5.3 使用OpenCV進行人臉檢測 72 5.3.1 靜態圖像中的人臉檢測 72 5.3.2 視頻中的人臉檢測 74 5.3.3 人臉識彆 76 5.4 總結 82 [0第0]6章 圖像檢索以及基於圖像描述符的搜索 83 6.1 特徵檢測算[0法0] 83 6.1.1 特徵定義 84 6.1.2 使用DoG和SIFT進行特徵提取與描述 86 6.1.3 使用快速Hessian算[0法0]和SURF來提取和檢測特徵 89 6.1.4 基於ORB的特徵檢測和特徵匹配 91 6.1.5 ORB特徵匹配 93 6.1.6 K-近鄰匹配 95 6.1.7 FLANN匹配 96 6.1.8 FLANN的單應性匹配 99 6.1.9 基於文身取證的應用程序示例 102 6.2 總結 105 [0第0]7章 目標檢測與識彆 106 7.1 目標檢測與識彆技術 106 7.1.1 HOG描述符 107 7.1.2 檢測人 112 7.1.3 創建和訓練目標檢測器 113 7.2 汽車檢測 116 7.2.1 代碼的功能 118 7.2.2 SVM和滑動窗口 122 7.3 總結 134 [0第0]8章 目標跟蹤 135 8.1 檢測移動的目標 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 彩色直方圖 144 8.2.3 返迴代碼 146 8.3 CAMShift 147 8.4 卡爾曼濾波器 149 8.4.1 預測和更[親斤] 149 8.4.2 範例 150 8.4.3 一個基於行人跟蹤的例子 153 8.4.4 Pedestrian類 154 8.4.5 主程序 157 8.5 總結 159 [0第0]9章 基於OpenCV的神經網絡簡介 160 9.1 人工神經網絡 160 9.2 人工神經網絡的結構 161 9.2.1 網絡層級示例 162 9.2.2 [0學0]習算[0法0] 163 9.3 OpenCV中的ANN 164 9.3.1 基於ANN的動物分類 166 9.3.2 訓練周期 169 9.4 用人工神經網絡進行手寫數字識彆 170 9.4.1 MNIST—手寫數字數據庫 170 9.4.2 定製訓練數據 170 9.4.3 初始參數 171 9.4.4 迭代次數 171 9.4.5 其他參數 171 9.4.6 迷你庫 172 9.4.7 主文件 175 9.5 可能的改進和潛在的應用 180 9.5.1 改進 180 9.5.2 應用 181 9.6 總結 181

編輯推薦

《OpenCV 3計算 [1機1] 視覺:Python語言實現(原書[0第0]2版)》由 [1機1] 械工業齣版社齣版。《OpenCV 3計算 [1機1] 視覺:Python語言實現(原書[0第0]2版)》從圖像處理的基本操作齣發，帶你開啓先進計算 [1機1] 視覺的探索之旅。計算 [1機1] 視覺是一個快速發展的[0學0]科，與其相關的現實應用也呈爆炸性增長，《OpenCV 3計算 [1機1] 視覺:Python語言實現(原書[0第0]2版)》的目的就是幫助計算 [1機1] 視覺[0領0]域的[親斤]手和想要瞭解全[親斤]的OpenCV3.0.0的計算 [1機1] 視覺專傢快速掌握基於Python的OpenCV計算 [1機1] 視覺開發的實用方[0法0]、技巧和實踐。

洞悉視覺的奧秘：解鎖計算機視覺的無限可能 在當今科技飛速發展的時代，計算機視覺正以前所未有的力量重塑著我們的生活，從智能手機的人臉識彆、自動駕駛汽車的感知係統，到醫療影像的輔助診斷、工業生産的質量檢測，無不閃爍著計算機視覺的智慧之光。它賦予瞭機器“看”的能力，讓它們能夠理解、分析並與我們所處的世界進行交互。如果你對這項激動人心的技術充滿好奇，渴望深入探索其核心原理和實踐方法，那麼，這本書將是你開啓計算機視覺之旅的最佳夥伴。 本書旨在為您構建一個堅實的計算機視覺理論基礎，並提供一套係統、實用的Python實現指南。我們將帶領您逐步深入計算機視覺的各個關鍵領域，從最基礎的圖像處理技術，到復雜的物體識彆與追蹤，再到先進的機器學習在視覺領域的應用，全方位地展現計算機視覺的魅力。您將瞭解到計算機視覺是如何捕捉、理解和分析圖像信息的，以及如何利用這些信息解決現實世界中的各種挑戰。 核心內容概覽： 第一部分：計算機視覺的基石——圖像處理基礎 在開始任何高級的計算機視覺任務之前，理解圖像本身以及如何對其進行基本操作至關重要。這一部分將為您打下堅實的基礎： 圖像的本質與錶示： 我們將從最根本的層麵齣發，探討數字圖像是如何被錶示和存儲的。您將瞭解像素、顔色空間（如RGB、灰度、HSV）、以及不同圖像格式的特點。理解這些基礎知識，是後續所有圖像操作的前提。 點運算與對比度增強： 學習如何通過調整像素值來改善圖像的視覺質量。我們將介紹亮度、對比度、伽馬校正等概念，並講解直方圖均衡化等技術，幫助您有效地處理光照不均或對比度低的圖像，為後續分析提供更好的輸入。 濾波與捲積： 捲積是計算機視覺中最核心的操作之一。您將深入理解捲積核（濾波器）的作用，以及如何利用不同的濾波器實現圖像的平滑（降噪）、銳化、邊緣檢測等功能。從簡單的均值濾波、高斯濾波，到Sobel、Laplacian等邊緣檢測算子，您將親手實現並感受它們對圖像的影響。 形態學圖像處理： 形態學操作是處理圖像形狀特徵的重要手段。本書將詳細介紹腐蝕、膨脹、開運算、閉運算等基本形態學操作，以及它們在去除噪聲、連接斷裂區域、提取物體輪廓等方麵的應用。 色彩空間轉換與操作： 深入探討不同顔色空間之間的轉換及其意義。例如，為何在某些任務中灰度圖像比彩色圖像更有效，或者為何HSV顔色空間在某些場景下更適閤進行顔色分割。您將學會如何在不同顔色空間中進行圖像操作，以達到特定目的。 第二部分：特徵提取與描述——機器識彆世界的關鍵 計算機視覺的核心任務之一是讓機器能夠識彆圖像中的物體和場景。這離不開有效的特徵提取和描述方法。 邊緣檢測的進階： 除瞭基本的Sobel和Laplacian，我們將深入探討Canny邊緣檢測算法，理解其多階段處理流程，以及如何獲得更精確、更連續的邊緣信息。 角點檢測： 角點是圖像中最穩定、最有代錶性的特徵之一。您將學習Harris角點檢測算法，理解其原理，並學會如何提取圖像中的關鍵角點。 斑點檢測： 斑點（Blob）是指圖像中顔色或紋理相似的區域。我們將介紹一些經典的斑點檢測方法，以及它們在目標檢測和圖像分割中的應用。 特徵描述符： 即使提取瞭特徵點，還需要對這些特徵點進行描述，以便進行匹配和識彆。本書將重點介紹SIFT、SURF等經典的局部特徵描述符，理解它們如何捕捉圖像的局部紋理和形狀信息，以及它們在圖像匹配、物體識彆等領域的強大威力。 HOG特徵： 方嚮梯度直方圖（HOG）是一種非常有效的全局特徵描述符，尤其在行人檢測等任務中錶現齣色。您將學習HOG特徵的提取過程，理解其如何編碼圖像的局部梯度信息，並將其應用於對象檢測。 第三部分：目標檢測與識彆——讓機器“看見”具體事物 將提取到的特徵轉化為對具體目標的識彆，是計算機視覺最直接的應用之一。 模闆匹配： 最直接的識彆方法之一。您將學習如何使用模闆圖像在目標圖像中進行搜索和匹配，瞭解其適用場景和局限性。 物體檢測的經典方法： 介紹Haar特徵級聯分類器等基於機器學習的經典物體檢測方法。您將瞭解其工作原理，並學會如何訓練和使用一個簡單的物體檢測器。 深度學習在目標檢測中的革命： 隨著深度學習的興起，目標檢測的性能得到瞭飛躍。我們將介紹R-CNN係列、YOLO、SSD等主流的深度學習目標檢測框架，闡述其基本思想和演進過程，雖然不深入具體的深度學習模型細節，但會提供一個清晰的整體認識。 圖像分割： 除瞭檢測物體邊界，有時我們需要將物體從背景中精確地分離齣來。本書將介紹一些圖像分割的基本技術，包括閾值分割、區域生長等，並為讀者瞭解更高級的語義分割和實例分割打下基礎。 第四部分：運動分析與跟蹤——捕捉動態世界的變化 計算機視覺不僅要“看”，還要“懂”變化。運動分析與跟蹤是理解動態場景的關鍵。 光流法： 學習如何通過計算相鄰幀之間像素的位移來估計圖像中物體的運動。您將瞭解Lucas-Kanade光流算法等經典方法，以及它們在運動估計和目標跟蹤中的應用。 目標跟蹤的基本原理： 介紹各種跟蹤算法的基本思想，包括基於特徵跟蹤、基於模型跟蹤等。您將瞭解如何在一個視頻序列中持續地定位和追蹤一個特定的目標。 背景減除法： 一種常用的運動目標檢測技術，通過將當前幀與背景模型進行比較來識彆運動物體。您將學習如何構建和更新背景模型，實現運動目標的提取。 第五部分：立體視覺與三維重建——賦予機器深度感知 人類擁有雙眼，可以感知深度，理解三維空間。計算機視覺也緻力於讓機器獲得這種能力。 相機模型與標定： 學習相機模型（如針孔模型）以及相機標定的基本原理。這將幫助您理解圖像是如何從三維世界投影到二維平麵的，以及如何反過來推斷三維信息。 立體匹配： 介紹如何利用兩幅或多幅不同視角的圖像來計算圖像的視差圖，進而實現三維信息的重建。您將瞭解視差圖的計算過程以及其在三維重建中的重要性。 點雲數據的處理： 學習如何處理和可視化三維點雲數據，以及如何在點雲數據中提取有用的信息。 第六部分：機器學習與計算機視覺的融閤——人工智能的強大助力 機器學習，特彆是深度學習，已經成為推動計算機視覺發展的核心引擎。 支持嚮量機（SVM）與圖像分類： 介紹機器學習在圖像分類任務中的應用，以及如何利用SVM等算法訓練分類器。 捲積神經網絡（CNN）基礎： 盡管本書不深入講解深度學習的每一個細節，但會介紹CNN的基本結構和工作原理，讓您理解其為何在圖像識彆領域取得巨大成功。您將瞭解捲積層、池化層、全連接層等關鍵組成部分。 實踐中的機器學習應用： 結閤前麵介紹的各種計算機視覺任務，我們會展示如何運用機器學習技術來提升算法的性能，例如利用機器學習進行更魯棒的特徵提取和更精確的物體識彆。 本書的特點與優勢： 循序漸進，結構清晰： 從基礎概念到高級應用，本書的章節安排邏輯嚴謹，層層遞進，確保您能逐步掌握計算機視覺的知識體係。 理論與實踐並重： 在深入講解理論知識的同時，每一步都提供清晰、可執行的Python代碼示例。您將能夠親手實踐，加深理解，並快速構建自己的計算機視覺應用。 聚焦核心技術： 本書精選瞭計算機視覺領域最核心、最具代錶性的算法和技術，避免瞭繁雜的細節，讓您能快速抓住問題的本質。 麵嚮開發者： 充分考慮瞭讀者的實際需求，提供實用的代碼和解決方案，幫助您將所學知識轉化為解決實際問題的能力。 無論您是初學者，希望係統地學習計算機視覺；還是有一定基礎，希望鞏固和拓展知識體係的開發者，亦或是對人工智能和機器學習感興趣，希望瞭解其在視覺領域應用的工程師，本書都將是您不可或缺的參考。 準備好踏上這場激動人心的視覺探索之旅瞭嗎？讓我們一起用代碼描繪智能的未來，用算法解讀世界的奧秘！

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我之前對計算機視覺的理解非常有限，僅僅停留在一些錶麵的概念上，比如“人臉識彆”或者“物體檢測”。在朋友的推薦下，我入手瞭《包郵 OpenCV 3 計算機視覺：Python語言實現（原書第2版）》。這本書就像一道光，照亮瞭我對這個領域的探索之路。它的語言風格非常親切，作者用一種很易於理解的方式，將復雜的計算機視覺概念娓娓道來。即使是像相機模型、投影變換這樣的基礎知識，也被講解得非常形象，讓我能夠輕鬆地理解其中的奧秘。更讓我感到驚喜的是，書中提供的 Python 代碼示例，不僅僅是功能的演示，更像是一個個小型項目，讓我可以在實際操作中體驗到計算機視覺的魅力。我嘗試著運行書中的一些代碼，比如圖像拼接、全景圖製作，當我看到最終的成果時，那種成就感是無法言喻的。書中的一些章節，比如運動目標檢測和跟蹤，讓我對如何讓計算機“看見”並“理解”動態場景有瞭全新的認識。這本書讓我明白，計算機視覺不僅僅是技術，更是一種能夠賦予機器“智慧”的能力。對於想要入門計算機視覺，又擔心技術門檻的讀者來說，這本書絕對是最佳選擇。

評分☆☆☆☆☆

我對《包郵 OpenCV 3 計算機視覺：Python語言實現（原書第2版）》這本書的評價是，它成功地將“高冷”的計算機視覺技術變得“接地氣”。我之前對這門學科抱有一些畏難情緒，覺得離自己很遙遠。但這本書的寫作風格，非常注重循序漸進，從最基本的圖像處理概念講起，比如像素、顔色空間，然後逐步深入到更復雜的算法。作者的語言非常生動，常常會用一些形象的比喻來解釋抽象的概念，讓我能夠輕鬆地理解。而且，書中提供的 Python 代碼示例，都經過精心設計，不僅能夠實現功能，還能夠讓我們看到代碼的邏輯結構，非常有助於學習。我特彆喜歡書中關於圖像形變、透視變換的部分，它讓我明白瞭計算機是如何模擬人眼觀察世界的。此外，關於圖像識彆和分類的內容，也讓我對如何讓計算機“認識”不同的物體有瞭初步的瞭解。這本書沒有讓我感到枯燥乏味，而是充滿瞭探索的樂趣，讓我對接下來的學習充滿瞭期待。它不僅僅是一本技術書籍，更像是一次精彩的視覺探索之旅。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在學術界從事圖像分析研究的研究生，我一直在尋找能夠兼顧理論深度和實踐指導的教材。《包郵 OpenCV 3 計算機視覺：Python語言實現（原書第2版）》這本書，在我看來，達到瞭一個相當高的水準。它在內容的深度上，對於各種核心算法的數學原理都有深入的闡述，例如各種濾波器（高斯、拉普拉斯等）的推導，或者特徵點匹配的原理。同時，它也提供瞭非常詳實的 Python 實現，能夠讓我在理解理論的同時，迅速地將其轉化為可運行的代碼，這對於我的科研項目非常有幫助。我特彆欣賞書中關於圖像修復、紋理閤成以及內容感知填充等高級主題的討論，這些內容在很多入門書籍中都很難找到。作者對於這些復雜算法的解釋，邏輯清晰，條理分明，並且提供瞭相應的代碼示例，這極大地降低瞭我的學習難度，並且能夠幫助我快速地構建自己的算法模型。此外，書中還涉及瞭相機標定、立體視覺等內容，這些對於我理解三維重建和深度感知等更深層次的計算機視覺應用至關重要。總的來說，這本書為我提供瞭一個堅實的理論基礎和豐富的實踐工具，是我進行計算機視覺研究的得力助手。

評分☆☆☆☆☆

這本《包郵 OpenCV 3 計算機視覺：Python語言實現（原書第2版）》真是一本讓我驚喜的書。一直以來，我都在尋找一本能夠係統地介紹 OpenCV 3 核心概念，並且能夠將理論與實踐緊密結閤的書籍。市麵上關於計算機視覺的書籍很多，但真正能讓我感覺“上手”的卻不多。《包郵 OpenCV 3 計算機視覺》就恰恰填補瞭這個空白。它的內容組織非常閤理，從最基礎的圖像處理操作，比如像素操作、顔色空間轉換，到更高級的特徵提取、目標檢測、圖像分割，再到最後的立體視覺和機器學習的應用，層層遞進，邏輯清晰。讓我印象深刻的是，作者並沒有止步於理論的講解，而是為每一個概念都提供瞭詳盡的 Python 代碼示例，並且這些示例的代碼質量非常高，可讀性強，可以直接拿來運行和修改，這對於我這樣一個初學者來說，無疑是寶貴的財富。尤其是書中關於圖像濾波、邊緣檢測和角點檢測的部分，解釋得非常到位，讓我對這些基礎算法的原理有瞭更深刻的理解，並且能夠靈活運用到實際項目中。我之前嘗試過一些其他的 OpenCV 教程，但往往晦澀難懂，或者代碼不完整，很容易讓我産生挫敗感。而這本書的講解方式，就像一個經驗豐富的老師在耐心指導，讓我能夠一步步地攻剋難關，逐漸建立起對計算機視覺的信心。

評分☆☆☆☆☆

我是一位長期在圖像處理領域工作的工程師，接觸過不少關於計算機視覺的書籍。市麵上很多書籍要麼過於理論化，脫離實際應用；要麼過於淺顯，缺乏深度。而《包郵 OpenCV 3 計算機視覺：Python語言實現（原書第2版）》這本書，在我看來，是少數能夠真正做到理論與實踐相結閤，並且兼顧深度與廣度的佳作。它不僅僅是簡單地羅列 OpenCV 的 API，而是深入剖析瞭各種算法背後的原理，並用 Python 代碼生動地展示瞭如何實現。書中對於一些經典算法，比如 SIFT、SURF、Haar 特徵等，講解得非常細緻，並且提供瞭可執行的代碼。讓我印象深刻的是，書中關於物體識彆和跟蹤的部分，作者引入瞭機器學習的概念，比如 SVM 和 K-means 聚類，並將其與 OpenCV 的功能相結閤，這對於提升我的項目能力非常有幫助。我特彆欣賞的是，書中針對一些復雜的概念，例如相機標定、多視角幾何等，都進行瞭清晰的闡述，並且提供瞭相應的實踐案例。這讓我能夠更好地理解這些高階技術的應用場景和實現方法。總的來說，這本書的專業性很強，內容非常紮實，適閤那些希望深入理解計算機視覺核心技術並將其應用於實際工作的開發者。它不是一本“速成”的教材，但絕對是一本值得反復研讀的參考書。