Learning OpenCV 3 Computer Vision with Python - Second Edition

Learning OpenCV 3 Computer Vision with Python - Second Edition pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:Packt Publishing
作者:Joe Minichino
出品人:
页数:246
译者:
出版时间:2015-11-2
价格:USD 42.84
装帧:Paperback
isbn号码:9781785283840
丛书系列:
图书标签:
  • 计算机视觉
  • opencv
  • Python
  • 人工智能
  • CV
  • 编程
  • 入门
  • vision
  • OpenCV
  • Python
  • Computer Vision
  • Image Processing
  • Machine Learning
  • Deep Learning
  • Object Detection
  • Feature Detection
  • Image Analysis
  • Second Edition
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具体描述

Unleash the power of computer vision with Python using OpenCV

About This Book

Create impressive applications with OpenCV and PythonFamiliarize yourself with advanced machine learning conceptsHarness the power of computer vision with this easy-to-follow guide

Who This Book Is For

Intended for novices to the world of OpenCV and computer vision, as well as OpenCV veterans that want to learn about what's new in OpenCV 3, this book is useful as a reference for experts and a training manual for beginners, or for anybody who wants to familiarize themselves with the concepts of object classification and detection in simple and understandable terms. Basic knowledge about Python and programming concepts is required, although the book has an easy learning curve both from a theoretical and coding point of view.

What You Will Learn

Install and familiarize yourself with OpenCV 3's Python APIGrasp the basics of image processing and video analysisIdentify and recognize objects in images and videosDetect and recognize faces using OpenCVTrain and use your own object classifiersLearn about machine learning concepts in a computer vision contextWork with artificial neural networks using OpenCVDevelop your own computer vision real-life application

In Detail

OpenCV 3 is a state-of-the-art computer vision library that allows a great variety of image and video processing operations. Some of the more spectacular and futuristic features such as face recognition or object tracking are easily achievable with OpenCV 3. Learning the basic concepts behind computer vision algorithms, models, and OpenCV's API will enable the development of all sorts of real-world applications, including security and surveillance.

Starting with basic image processing operations, the book will take you through to advanced computer vision concepts. Computer vision is a rapidly evolving science whose applications in the real world are exploding, so this book will appeal to computer vision novices as well as experts of the subject wanting to learn the brand new OpenCV 3.0.0. You will build a theoretical foundation of image processing and video analysis, and progress to the concepts of classification through machine learning, acquiring the technical know-how that will allow you to create and use object detectors and classifiers, and even track objects in movies or video camera feeds. Finally, the journey will end in the world of artificial neural networks, along with the development of a hand-written digits recognition application.

Style and approach

This book is a comprehensive guide to the brand new OpenCV 3 with Python to develop real-life computer vision applications.

探索视觉世界的奥秘:一本关于计算机视觉与Python的实用指南 在这本深入浅出的著作中,我们将一同踏上一场令人着迷的计算机视觉探索之旅,并以Python这门强大而灵活的编程语言为载体。本书并非仅仅罗列枯燥的理论,而是旨在为您提供一套切实可行的工具和方法,让您能够理解、实现并应用各种先进的计算机视觉技术,将我们的数字世界“看见”的能力提升到全新的高度。 计算机视觉,作为人工智能领域的一个重要分支,致力于让计算机能够像人类一样“看”懂并理解图像和视频。从简单的物体识别,到复杂的场景理解,再到实时的视频分析,它的应用范围之广,几乎渗透到我们生活的方方面面。想象一下,无人驾驶汽车如何在复杂的交通环境中辨识行人和障碍物?智能手机如何实现人脸解锁和美颜效果?安防系统如何自动检测异常行为?这些令人惊叹的技术背后,都离不开计算机视觉的强大支撑。 而Python,凭借其简洁易懂的语法、丰富的第三方库以及庞大的社区支持,早已成为计算机视觉开发的首选语言。本书正是将Python的优势与计算机视觉的核心概念巧妙地结合起来,为您构建一座坚实的知识桥梁。无论您是初学者,渴望了解计算机视觉的入门知识,还是经验丰富的开发者,希望掌握最新的技术和算法,都能在这本书中找到属于自己的价值。 本书将引导您深入探索计算机视觉的核心概念和实际应用,主要涵盖以下几个关键领域: 第一部分:计算机视觉的基础与入门 我们将从最基本的概念入手,为您构建坚实的理论基础。您将了解图像在计算机内部是如何表示的,包括像素、颜色空间(如RGB、灰度、HSV)以及它们之间的转换。我们将深入探讨图像的几何变换,例如平移、旋转、缩放以及仿射变换,这些是进行图像处理和分析的基础。 图像的表示与操作: 学习如何加载、显示和保存图像,以及如何进行基本的像素级操作。您将了解 NumPy 库在图像处理中的重要性,并学习如何使用它高效地处理图像数据。 颜色空间: 理解不同颜色空间的应用场景,例如在图像分割、颜色分析中的作用。 图像几何变换: 掌握如何通过数学变换来改变图像的尺寸、方向和透视关系,这在图像对齐、校正等方面至关重要。 第二部分:图像处理与特征提取 一旦我们掌握了图像的基础知识,就可以开始进行更复杂的图像处理操作,以提取有用的信息。本书将带您深入了解各种经典的图像处理技术,并教授您如何使用Python库来实现它们。 滤波技术: 学习各种滤波器(如高斯滤波、中值滤波、Sobel算子、Canny边缘检测器)的作用,以及它们如何用于去除噪声、增强图像细节和检测边缘。您将理解这些滤波器背后的数学原理,并能根据不同的应用场景选择合适的滤波器。 形态学操作: 探索腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等形态学操作,它们在去除图像噪声、连接断裂的物体、分割粘连的物体等方面具有独特的作用。 特征提取: 这是计算机视觉的核心环节之一。我们将学习如何从图像中提取具有代表性的特征,以便于后续的识别和匹配。这包括: 角点检测: 了解Harris角点检测、Shi-Tomasi角点检测等算法,它们能够找到图像中具有明显局部变化的“角点”。 SIFT(尺度不变特征变换)、SURF(加速鲁棒特征)、ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)等特征描述符: 深入理解这些强大的特征提取算法,它们能够提取对尺度、旋转、光照变化具有鲁棒性的特征点,是图像匹配、物体识别等任务的关键。您将学习它们的原理、优缺点以及如何在Python中高效地使用它们。 HOG(方向梯度直方图): 学习HOG特征,它在行人检测等应用中表现出色,能够描述图像的局部形状信息。 第三部分:图像分割与目标识别 在提取了有用的特征后,我们就可以进入更高级的应用,例如将图像分割成不同的区域,或者识别图像中的特定物体。 阈值分割: 学习Otsu方法等自动阈值分割技术,用于将图像二值化。 区域生长与分水岭算法: 探索这些基于像素邻域关系的分割方法,以及它们在分离粘连物体或提取特定区域时的应用。 图像匹配与模板匹配: 学习如何找到图像中与给定模板相似的区域,这在目标定位和跟踪中非常有用。 物体识别基础: 介绍一些经典的物体识别方法,例如基于特征的匹配方法,并为您打下深入学习更复杂模型的基础。 第四部分:立体视觉与3D重建 计算机视觉不仅仅是“看”一张二维图片,它还能帮助我们理解三维世界。本书将引导您探索立体视觉的原理,并学习如何利用多个视图来重建三维场景。 相机模型与标定: 理解相机的工作原理,包括内参和外参,以及如何进行相机标定,以获取准确的相机参数。 立体匹配: 学习如何计算左右视图图像中对应像素点的视差,进而获得深度信息。我们将介绍多种立体匹配算法,并分析它们的性能。 点云的生成与处理: 了解如何从视差图生成三维点云,并学习如何对点云进行基本处理,例如滤波、降采样等。 第五部分:机器学习在计算机视觉中的应用 机器学习,特别是深度学习,极大地推动了计算机视觉的发展。本书将重点介绍如何将机器学习技术应用于图像识别、物体检测等任务。 传统机器学习方法: 介绍支持向量机(SVM)、K近邻(KNN)等经典机器学习算法在图像分类中的应用。 深度学习基础: 引导您理解卷积神经网络(CNN)的核心思想,包括卷积层、池化层、激活函数等。 主流的深度学习模型: 介绍AlexNet、VGG、ResNet、Inception等经典CNN架构,并展示它们在图像分类任务中的强大能力。 物体检测算法: 深入探讨R-CNN系列(Fast R-CNN, Faster R-CNN)、YOLO(You Only Look Once)、SSD(Single Shot MultiBox Detector)等先进的物体检测算法,它们能够直接在图像中定位并识别出多个物体。 图像分割(语义分割与实例分割): 介绍FCN、U-Net、Mask R-CNN等模型,它们能够像素级别的区分不同的物体类别(语义分割)或区分同一类别的不同实例(实例分割)。 第六部分:图像与视频的高级应用 在掌握了前述的核心技术后,我们将进一步探索计算机视觉在实际场景中的高级应用。 目标跟踪: 学习如何对视频中的目标进行连续的跟踪,包括基于特征跟踪、基于模型跟踪以及近年来流行的深度学习跟踪方法。 光流法: 理解光流的概念,以及它在运动分析、目标跟踪和视频稳定等方面的应用。 人脸识别与检测: 介绍人脸检测(如Haar级联分类器、HOG+SVM、SSD、YOLO)和人脸识别(如基于特征向量的方法、基于深度学习的方法)的技术细节。 图像修复与增强: 探索如何使用算法来修复图像中的损坏区域,或者提升图像的视觉质量。 贯穿全书的实践导向 本书最大的特点在于其强烈的实践导向。我们不仅会讲解理论知识,更重要的是,将通过大量精心设计的代码示例,带领您一步步地实现这些算法。您将学习如何使用 OpenCV 库,这是一个功能强大且广泛使用的开源计算机视觉库,它提供了丰富的函数和算法,能够高效地完成各种计算机视觉任务。同时,我们将大量运用 NumPy、SciPy、Matplotlib、Pillow 等Python科学计算和图像处理库,让您的开发过程更加顺畅。 本书的每一章都将包含实践练习和项目,鼓励您动手去实现和验证所学知识。通过这些实践,您将能够: 熟练运用 OpenCV 库进行图像处理和分析。 掌握使用 Python 实现各种经典和现代计算机视觉算法。 理解算法背后的原理,并能根据实际需求进行调整和优化。 构建自己的计算机视觉应用,解决实际问题。 目标读者 本书适合以下人群: 计算机科学、软件工程、电子工程等相关专业的学生。 希望进入人工智能、机器学习、计算机视觉领域的开发者。 对图像处理、模式识别、机器人视觉等技术感兴趣的研究人员。 任何希望通过编程让计算机“看见”并理解世界的技术爱好者。 学习建议 为了最大化本书的学习效果,建议您: 具备一定的 Python 编程基础。 对基本的数学概念(如线性代数、微积分)有所了解,这将有助于您更深入地理解算法原理。 准备一台装有 Python 和相关库(OpenCV, NumPy, Matplotlib等)的计算机。 积极动手实践,多写代码,多尝试,遇到问题时善于查阅资料和寻求帮助。 踏上这段计算机视觉之旅,您将不仅仅是学习一项技术,更是开启了一扇通往未来智能世界的大门。希望本书能成为您探索视觉奥秘的得力助手,激发您在计算机视觉领域的无限创造力!

作者简介

About the Author

Joe Minichino

Joe Minichino is a computer vision engineer for Hoolux Medical by day and a developer of the NoSQL database LokiJS by night. On weekends, he is a heavy metal singer/songwriter. He is a passionate programmer who is immensely curious about programming languages and technologies and constantly experiments with them. At Hoolux, Joe leads the development of an Android computer vision-based advertising platform for the medical industry. Born and raised in Varese, Lombardy, Italy, and coming from a humanistic background in philosophy (at Milan's Universita Statale), Joe has spent his last 11 years living in Cork, Ireland, which is where he became a computer science graduate at the Cork Institute of Technology.

Joseph Howse

Joseph Howse lives in Canada. During the winters, he grows his beard, while his four cats grow their thick coats of fur. He loves combing his cats every day and sometimes, his cats also pull his beard. He has been writing for Packt Publishing since 2012. His books include OpenCV for Secret Agents, OpenCV Blueprints, Android Application Programming with OpenCV 3, OpenCV Computer Vision with Python, and Python Game Programming by Example. When he is not writing books or grooming his cats, he provides consulting, training, and software development services through his company, Nummist Media (http://nummist.com).

目录信息

读后感

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用户评价

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这本书的深度和广度都超出了我的预期,特别是对于一些进阶主题的处理,让人印象深刻。我原本以为它会停留在基础的边缘检测和特征提取,但后面深入到目标跟踪和深度学习框架(比如与TensorFlow/PyTorch的结合)的部分,简直是点睛之笔。这些内容在很多同类书籍中往往是一带而过,或者需要读者自己去寻找其他资料补充。然而,这本书做到了将OpenCV的核心功能与现代CV范式无缝集成。作者在讲解算法原理时,没有满足于停留在“调用函数”的层面,而是会适当地剖析背后的数学逻辑,但同时又不会让读者感到压力过大,总能在理论和实践之间找到一个绝妙的平衡点。我花了很长时间去研究其中关于视频分析的部分,它提供的优化技巧和性能考量,让我对如何将模型部署到实际项目中有了更清晰的认知。这绝对不是一本“速成”读物,而是需要耐心品读、并随时动手实践的工具书。

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这本书简直是为我这种刚踏入计算机视觉领域的小白量身定做的!我之前对OpenCV的了解仅限于听说过,完全没有实战经验,拿到这本书的时候还有点担心会不会太晦涩难懂。结果呢,上手之后才发现,作者的讲解方式简直是化繁为简的大师。它不是那种干巴巴地罗列API文档的教科书,而是通过大量的实例和代码片段,一步步引导你构建实际的应用。比如,在讲解图像处理基础时,它没有直接堆砌复杂的数学公式,而是先展示一个效果,然后用清晰的步骤告诉你“我们如何通过这些代码实现这个效果”,这对于初学者建立直观认识太重要了。我尤其喜欢它对Python在CV中应用的侧重,毕竟Python的易用性是吸引我们这些非科班出身人士的一大原因。书中对环境配置和基础库的介绍也极其到位,省去了我自己在网上东拼西凑找教程的时间,真正做到了开箱即用。可以说,它为我后续的深入学习打下了极其坚实且友好的基础。

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作为一名已经在职场工作了几年、希望利用计算机视觉技术改进现有工作流程的工程师来说,我更看重的是效率和实用性。这本书给我的感觉是“面向实战”的典范。它不仅仅是教你“能做什么”,更侧重于“如何高效地做”。例如,在讲解如何优化图像处理管道以提高帧率时,书中提供的建议是基于实际性能瓶颈的分析,而不是空泛的理论指导。我特别欣赏它对特定应用场景的案例剖析,比如简单的物体计数、基础的增强现实(AR)概念演示。这些案例都是我日常工作中可能会遇到的场景,可以直接从中汲取灵感并快速应用。这本书的结构安排也非常合理,从基础到高阶,层层递进,让我的知识体系构建得非常稳固,每学完一个模块,都感觉自己的实战能力又提升了一截,而不是单纯地积累了知识点。

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这本书的价值在于它的完整性和前沿性,它似乎紧跟了OpenCV库的最新迭代,确保了代码和概念的时效性。我曾尝试用一些几年前的教程来学习,结果发现很多函数已经被弃用或者有了更优的实现方式,这让人非常沮丧。然而,这本书在这方面的把控非常到位,它没有沉溺于旧版本的语法,而是积极拥抱了现代化的编程范式和库的新特性。更难能可贵的是,它在讲解核心概念时,总是能提示读者去关注“为什么”以及“有没有更好的方法”。这种批判性思维的引导,对我后续自主学习和解决新出现的问题至关重要。读完它,我感觉自己不再是单纯地在模仿代码,而是真正理解了计算机视觉处理的底层逻辑,这对于任何想要在这个领域深耕的人来说,都是无价的收获。

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坦白说,我是一个对排版和视觉呈现有很高要求的读者,很多技术书籍因为图例不足或者图例模糊,阅读体验非常糟糕。这本书在这方面做得相当出色。插图清晰、代码块格式规范,关键步骤的流程图更是直观易懂。它对OpenCV中各种窗口、绘图函数的效果展示得非常直观,这对于理解像素操作和几何变换至关重要。我发现很多时候,看着书上的一个示例图,我立刻就能在脑海中构建出代码的逻辑结构。此外,书中对错误处理和调试技巧的讨论也非常实在。很多时候,程序跑不起来不是因为算法不懂,而是因为环境配置或数据加载出了问题。这本书预见性地指出了这些“陷阱”,并给出了有效的解决办法,极大地减少了我调试代码的挫败感。这种细节上的关怀,使得整体的阅读体验上升了一个档次。

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面向对象编程很不错, 很喜欢这个上手实操的书籍. 大致看了一遍,有用的了解了下, 还会有第二遍

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面向对象编程很不错, 很喜欢这个上手实操的书籍. 大致看了一遍,有用的了解了下, 还会有第二遍

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基本的用法都讲到了

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面向对象编程很不错, 很喜欢这个上手实操的书籍. 大致看了一遍,有用的了解了下, 还会有第二遍

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基本的用法都讲到了

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