具体描述
目前，OpenCV逐步成为一个通用的基础研究和产品开发平台。本书是国内第一本全面介绍OpenCV的中文版图书，对OpenCV开放源代码计算机视觉库进行了详细讲解。OpenCV由一系列 C函数和C++类构成，功能涵盖图像处理、计算机视觉和模式识别等领域。OpenCV实现了大量通用算法，涉及到图像处理、结构分析、运动检测、摄像机定标、三维重建以及机器学习等方面，并有较高的运行效率。书中所有实例均提供了C/C++语言的源代码。
本书附光盘1张，内容包括 OpenCV 1.0 分别在Windows和Linux下的安装程序，以及书中所有实例的源代码。
本书可作为信息、图像处理和模式识别等领域的高年级本科生、研究生的教学用书，也可作为学生课题项目、科研项目以及公司产品开发的参考手册。
作者简介
目录信息
读后感
根本就是翻译reference。长见识了，原来书还可以这么写的。 通篇都是这种东西： 函数名：xxx 功能：xxx 格式：xxx 参数：xxx 说明：xxxx 有价值的东西一点都没有，没见过这么脸皮厚的 刘瑞祯 于仕琪 ！
评分根本就是翻译reference。长见识了，原来书还可以这么写的。 通篇都是这种东西： 函数名：xxx 功能：xxx 格式：xxx 参数：xxx 说明：xxxx 有价值的东西一点都没有，没见过这么脸皮厚的 刘瑞祯 于仕琪 ！
评分很多人说这本书不好，但我认为这要看你怎么用它了。 我一开始从图书馆借来这本书，准备作为我接触opencv的启蒙读物，后来发现它的第一章是一本完美的“opencv在vc++6.0中的配置”的启蒙读物：）但是后面的就有点像一本手册，而不是教科书。我的编程基础非常差，所以根...
评分根本就是翻译reference。长见识了，原来书还可以这么写的。 通篇都是这种东西： 函数名：xxx 功能：xxx 格式：xxx 参数：xxx 说明：xxxx 有价值的东西一点都没有，没见过这么脸皮厚的 刘瑞祯 于仕琪 ！
评分《OpenCV教程：基础篇》的作者刘瑞祯和于仕琪OpenCV开源库在国内的早期推广者。出版于2007年的此书，甚至比ORelley的更早出版。也算是很不错的成绩了！ OpenCV作为一个优秀的计算机图像/视觉处理的开源库，其名头没有类似的OpenGL和OpenCL来得声名远播，主要是因为用户相对...
用户评价
这本书的排版简直是一场视觉的灾难。拿到手的时候，我就感觉到一股廉价油墨的味道，装帧设计仿佛是上个世纪的产物，封面那种饱和度过高的红蓝对比，让人联想起廉价的促销传单，而不是一本严肃的技术参考书。内页的字体选择也极其随意，正文部分使用了一种略显拥挤的衬线体，在长时间阅读时，眼睛很快就会感到疲劳。更要命的是，图片和图表的质量简直惨不忍睹。那些本应清晰展示算法流程或代码执行效果的截图，边缘模糊，色彩失真，很多关键的参数标记都小得像蚂蚁爬过一样，根本无法辨认。翻阅过程中，我发现好几页的页码都印得歪七扭八，甚至有几处装订线已经开始松动，让我不禁担心这本书能撑过几次高强度的查阅。如果说技术书籍的价值在于内容传递，那么这本册子在物理形态上传达的信息是：仓促、粗糙、对读者体验毫无敬意。对于需要依赖清晰视觉辅助来理解复杂概念的读者来说，这样的阅读体验无异于一种折磨，它极大地削弱了原本可能存在的知识价值，让人在获取信息之前，就已经产生了强烈的抗拒心理。
评分我原本期待的是一种系统性的、层层递进的结构，能够从基础的图像处理概念，稳步过渡到高级的特征提取和三维重建。然而，这本书的章节组织逻辑混乱得令人发指。它似乎是把作者在不同时间点收集到的零散笔记和过时的博客文章简单地拼接在了一起。前一章还在讨论如何配置环境，下一章突然就跳到了深度学习在目标检测中的最新应用，中间缺乏必要的桥梁和铺垫，让人感觉像是在一个巨大的知识迷宫里乱撞，找不到出口。更令人困惑的是，很多重要的理论阐述都显得过于简略，几乎是“一笔带过”，仿佛作者默认读者已经完全掌握了背后的数学原理和底层逻辑。比如，当提及卷积核的步长（stride）和填充（padding）时，其对输出尺寸的影响只是简单地给出了一个公式，却没有用直观的、图示化的方式去解释为什么会产生这样的结果，对于初学者来说，这根本无法形成有效的知识构建。这种东拼西凑、缺乏整体规划的叙述方式，让这本书完全丧失了作为“教程”应有的引导性。
评分作为一本声称覆盖了现代计算机视觉核心技术的书籍，其内容的滞后性让人感到震惊。书中引用的库版本简直是“考古级别”的。我尝试着去复现书中提到的某些代码示例时，发现大量的API调用方式已经完全被弃用或重构，很多核心函数甚至已经不存在于当前主流的库版本中了。例如，书里还在强调使用某些已经被更高效、更稳定的算法取代的传统方法进行边缘检测，而对于近几年蓬勃发展的Transformer架构在视觉任务中的应用，则只字未提，仿佛时间停滞在了五年前。这样的内容不仅无法帮助读者掌握当前行业的主流技能，反而会误导初学者走弯路，学习那些在实际工作中几乎不会被采用的“古董”代码。技术书籍的时效性至关重要，而这本书的编辑流程显然严重脱节，导致它更像是一份技术发展史的残片，而不是一本实用的学习指南。阅读它，我感受到的不是知识的更新，而是被时间抛弃的挫败感。
评分书中对于理论与实践的结合处理得过于理想化和简化，未能反映出真实世界应用的复杂性与挑战。在演示图像识别的案例中，作者似乎默认所有输入图像都经过了完美的预处理，数据集是干净且均衡的，计算资源也是无限的。然而，现实世界的图像往往充满了噪声、光照变化、遮挡以及类别不平衡等问题。书中对于如何处理这些“非理想情况”——比如如何进行鲁棒性的数据增强、如何优化模型以适应边缘设备、或者如何评估模型在实际部署中的延迟和资源消耗——几乎没有涉及。这使得读者即便跟着书本走完了所有“标准流程”，最终得到的模型也往往在实际应用中表现平庸。一个有价值的教程应当教会读者如何“解决问题”，而不仅仅是“演示操作”。这本书更像是一份教科书式的、脱离实际的理论展示集，它没有为读者建立起面对真实世界中“脏数据”和“苛刻约束”所需的思维工具箱。读完之后，读者可能知道是什么，但更不知道如何将它真正落地并使之有效。
评分我对书中代码片段的严谨性感到极度失望。技术书籍中的代码示例是检验其质量的试金石，然而，这里提供的代码充斥着各种低级错误和不规范的编程习惯。我至少发现了三处明显的逻辑错误，导致直接运行会产生运行时异常，其中一处甚至涉及到了内存访问的潜在问题。更不用说那些风格极其混乱的代码块了，变量命名随意、缺乏必要的注释，甚至出现了混合使用不同编程范式的情况。例如，在同一个函数体内，既有C风格的指针操作，又有不必要的面向对象封装，使得代码的可读性和可维护性降至冰点。一个合格的教程应该示范的是“最佳实践”（Best Practices），而不是将作者个人习惯性的、甚至是有缺陷的实现强行塞给读者。学习编程，代码的质量和规范性与算法思想同等重要，而这本书恰恰在这一最基本的层面上失守了防线，使得任何想要通过复制代码来学习的读者都必须花费大量时间进行调试和修正，这完全违背了教程的初衷。
评分速查手册
评分有些函数解释不够详细。
评分有点老了
评分个人觉得太简单了些，好多都是参考手册里的东西
评分没啥用
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