OpenCV算法精解：基于Python与C++ pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:电子工业出版社

作者:张平

出品人:

页数:412

译者:

出版时间:2017-10-1

价格:79.00元

装帧:平装

isbn号码:9787121324956

丛书系列:

图书标签:

计算机视觉
OpenCV
Python
opencv
计算机
数字图像处理
opencv算法精解
编程
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C++
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图像分析
机器视觉
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实战

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具体描述

《OpenCV算法精解：基于Python与C++》是以OpenCV 为工具学习数字图像处理的入门书。内容由浅入深，每一章都采用阐述基本概念、数学原理、C++ 实现、Python 实现相结合的方法，使初学者循序渐进地掌握数字图像处理技术。本书既注重基本的概念理论及数学原理，也注重其代码实现及实际应用，力求帮助读者全面系统地掌握图像算法的基本技术，同时为掌握OpenCV 打下良好的基础。

《OpenCV算法精解：基于Python与C++》适合入门图像处理和计算机视觉领域的初学者阅读，要求读者具备一定的C++ 或Python 编程基础。

《OpenCV算法精解：基于Python与C++》：开启计算机视觉的智慧之门在这幅由像素与逻辑交织而成的数字画卷中，计算机视觉技术正以前所未有的速度渗透并重塑着我们的生活。从智能手机上的美颜滤镜，到自动驾驶汽车的安全导航，再到工业生产线上精确的产品检测，计算机视觉的力量无处不在，它赋予了机器“看见”和“理解”世界的能力。而在这场技术革新的浪潮中，OpenCV（Open Source Computer Vision Library）无疑是最为璀璨的明星之一，它以其强大的功能、丰富的算法库和跨平台的特性，成为了全球开发者和研究者们首选的计算机视觉开发平台。《OpenCV算法精解：基于Python与C++》正是这样一本旨在带领您深入探索OpenCV核心算法奥秘的指南。本书并非简单罗列API调用，而是着眼于揭示每一种算法背后的数学原理、逻辑推理以及实际应用中的精妙之处。我们相信，只有深刻理解了算法的“为什么”和“怎么做”，才能真正做到“游刃有余”地驾驭这项技术，并根据具体问题进行优化与创新。深入浅出的算法解析：从基础到前沿本书将循序渐进地为您展现计算机视觉的迷人世界。我们将从最基础的图像处理概念入手，例如像素操作、颜色空间转换、几何变换等，帮助您建立起对图像数据最直观的认识。随后，我们将深入到图像增强与复原的领域，探讨如何利用滤波器（如高斯滤波、中值滤波、Sobel算子、Canny边缘检测等）来去除噪声、突出特征，以及如何运用直方图均衡化、对比度增强等技术来改善图像质量。这些基础知识是后续更复杂算法的基石，也是理解图像本质的关键。随着技术的不断发展，特征提取与匹配成为了计算机视觉领域的核心技术之一。本书将详细介绍一系列经典的特征检测与描述算法，例如SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）、SURF（Speeded Up Robust Features）以及ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）。您将学习到它们是如何在图像中找到稳定且具有判别性的关键点，并如何描述这些关键点周围的局部图像信息。掌握这些算法，您将能够实现图像拼接、目标跟踪、全景图生成等许多令人惊叹的应用。在目标识别与检测方面，本书将为您呈现从传统方法到深度学习方法的全景图。您将学习到诸如Haar级联分类器、HOG（Histogram of Oriented Gradients）+SVM（Support Vector Machine）等经典的目标检测技术，理解它们在人脸检测、行人检测等早期应用中的重要作用。更重要的是，本书将重点关注当今计算机视觉领域最热门的深度学习技术，包括但不限于卷积神经网络（CNN）的基本原理，以及一些主流的目标检测框架，如YOLO（You Only Look Once）、SSD（Single Shot MultiBox Detector）等。我们将深入剖析它们的网络结构、损失函数以及训练过程，帮助您理解如何构建和部署高效的目标检测模型。除了静态图像的处理，视频分析也是计算机视觉的重要组成部分。本书将涵盖视频流的读取、帧差法、光流法等技术，使您能够理解视频序列中的运动信息，并为视频跟踪、行为分析等高级应用打下基础。 Python与C++的双重视角：实践与效率的完美结合《OpenCV算法精解：基于Python与C++》的独特之处在于，它将引导您同时使用Python和C++两种语言来实践OpenCV的算法。Python以其简洁的语法、丰富的库生态和快速的原型开发能力，成为学术界和许多应用场景的首选。您将看到如何利用Python轻松调用OpenCV的各种功能，快速验证算法效果，并实现各种创意性的项目。然而，在对性能要求极高的场景下，C++的效率优势便显露无疑。本书将为您提供C++环境下OpenCV的开发指南，包括如何编译、集成以及高效地使用OpenCV的C++ API。通过对比Python和C++的实现方式，您将能够更深刻地理解不同语言在算法执行效率上的差异，并根据实际需求选择最合适的开发语言。这种双重视角的设计，不仅能满足您在不同开发阶段的需求，更能帮助您建立起对计算机视觉算法在不同语言环境下执行机制的全面认知。精选的实践案例：理论与应用的桥梁纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。本书绝不仅仅是一本理论堆砌的书籍，我们精选了一系列贴合实际应用场景的案例，让您在学习算法的同时，能够亲手实现各种有趣的计算机视觉项目。您将有机会学习如何利用OpenCV实现：精细的图像处理与编辑：如滤镜制作、图像修复、风格迁移等。智能的图像识别与分类：构建简单的图像分类器，区分不同类别的物体。精确的目标检测与跟踪：实现人脸检测、行人跟踪、物体计数等功能。有趣的图像特效：如图像变形、风格化、AR（增强现实）效果等。基本的视频分析：实现运动检测、视频摘要等。通过这些实践案例，您将能够将所学的算法知识融会贯通，并解决实际问题，从而提升您的编程技能和解决问题的能力。本书的目标读者《OpenCV算法精解：基于Python与C++》适合以下人群：计算机视觉领域的初学者：希望系统学习计算机视觉基础理论和OpenCV常用算法，并快速入门实践。 Python开发者：希望将OpenCV集成到Python项目中，实现各种图像处理和计算机视觉功能。 C++开发者：希望利用C++的高性能优势，开发高效的计算机视觉应用。在校学生与科研人员：在学术研究和课程学习中需要掌握OpenCV进行图像处理和算法实现。对计算机视觉技术充满好奇的爱好者：希望通过实践项目，探索计算机视觉的无限可能。开启您的计算机视觉之旅计算机视觉是一个充满魅力和挑战的领域，它正以前所未有的方式改变着世界。掌握OpenCV及其背后的算法，就如同获得了一把开启智慧之门的钥匙。本书将成为您在这趟旅程中最得力的伙伴，它将以严谨的理论、丰富的实践和清晰的讲解，带领您逐步深入计算机视觉的核心，为您在人工智能、机器人、自动驾驶、智能监控等众多前沿领域的发展奠定坚实的基础。我们相信，通过阅读《OpenCV算法精解：基于Python与C++》，您不仅能够掌握一项强大的技术工具，更能培养出洞察问题、分析问题并创造性解决问题的能力。现在，就让我们一同踏上这段激动人心的计算机视觉探索之旅吧！

作者简介

张平，数学与应用数学专业，算法工程师。主要从事图像算法研究和产品的应用开发，此外还从事有关机器学习、数据挖掘算法的应用研发工作。

目录信息

1 OpenCV入门
1.1 初识OpenCV
1.1.1 OpenCV的模块简介
1.1.2 OpenCV 2.4.13与3.2版本的区别
1.2 部署OpenCV
1.2.1 在Visual Studio 2015中配置OpenCV
1.2.2 OpenCV 2.X C++ API的第一个示例
1.2.3 OpenCV 3.X C++ API的第一个示例
1.2.4 在Anaconda 2中配置OpenCV
1.2.5 OpenCV 2.X Python API的第一个示例
1.2.6 OpenCV 3.X Python API的第一个示例
2 图像数字化
2.1 认识Numpy中的ndarray
2.1.1 构造ndarray对象
2.1.2 访问ndarray中的值
2.2 认识OpenCV中的Mat类
2.2.1 初识Mat
2.2.2 构造单通道Mat对象
2.2.3 获得单通道Mat的基本信息
2.2.4 访问单通道Mat对象中的值
2.2.5 向量类Vec
2.2.6 构造多通道Mat对象
2.2.7 访问多通道Mat对象中的值
2.2.8 获得Mat中某一区域的值
2.3 矩阵的运算
2.3.1 加法运算
2.3.2 减法运算
2.3.3 点乘运算
2.3.4 点除运算
2.3.5 乘法运算
2.3.6 其他运算
2.4 灰度图像数字化
2.4.1 概述
2.4.2 将灰度图像转换为Mat
2.4.3 将灰度图转换为ndarray
2.5 彩色图像数字化
2.5.1 将RGB彩色图像转换为多通道Mat
2.5.2 将RGB彩色图转换为三维的ndarray
2.6 参考文献
3 几何变换
3.1 仿射变换
3.1.1 平移
3.1.2 放大和缩小
3.1.3 旋转
3.1.4 计算仿射矩阵
3.1.5 插值算法
3.1.6 Python实现
3.1.7 C++实现
3.1.8 旋转函数rotate（OpenCV3.X新特性）
3.2 投影变换
3.2.1 原理详解
3.2.2 Python实现
3.2.3 C++实现
3.3 极坐标变换
3.3.1 原理详解
3.3.2 Python实现
3.3.3 C++实现
3.3.4 线性极坐标函数linearPolar（OpenCV 3.X新特性）
3.3.5 对数极坐标函数logPolar（OpenCV 3.X新特性）
3.4 参考文献
4 对比度增强
4.1 灰度直方图
4.1.1 什么是灰度直方图
4.1.2 Python及C++实现
4.2 线性变换
4.2.1 原理详解
4.2.2 Python实现
4.2.3 C++实现
4.3 直方图正规化
4.3.1 原理详解
4.3.2 Python实现
4.3.3 C++实现
4.3.4 正规化函数normalize
4.4 伽马变换
4.4.1 原理详解
4.4.2 Python实现
4.4.3 C++实现
4.5 全局直方图均衡化
4.5.1 原理详解
4.5.2 Python实现
4.5.3 C++实现
4.6 限制对比度的自适应直方图均衡化
4.6.1 原理详解
4.6.2 代码实现
4.7 参考文献
5 图像平滑
5.1 二维离散卷积
5.1.1 卷积定义及矩阵形式
5.1.2 可分离卷积核
5.1.3 离散卷积的性质
5.2 高斯平滑
5.2.1 高斯卷积核的构建及分离性
5.2.2 高斯卷积核的二项式近似
5.2.3 Python实现
5.2.4 C++实现
5.3 均值平滑
5.3.1 均值卷积核的构建及分离性
5.3.2 快速均值平滑
5.3.3 Python实现
5.3.4 C++实现
5.4 中值平滑
5.4.1 原理详解
5.4.2 Python实现
5.4.3 C++实现
5.5 双边滤波
5.5.1 原理详解
5.5.2 Python实现
5.5.3 C++实现
5.6 联合双边滤波
5.6.1 原理详解
5.6.2 Python实现
5.6.3 C++实现
5.7 导向滤波
5.7.1 原理详解
5.7.2 Python实现
5.7.3 快速导向滤波
5.7.4 C++实现
5.8 参考文献
6 阈值分割
6.1 方法概述
6.1.1 全局阈值分割
6.1.2 阈值函数threshold（OpenCV3.X新特性）
6.1.3 局部阈值分割
6.2 直方图技术法
6.2.1 原理详解
6.2.2 Python实现
6.2.3 C++实现
6.3 熵算法
6.3.1 原理详解
6.3.2 代码实现
6.4 Otsu阈值处理
6.4.1 原理详解
6.4.2 Python实现
6.4.3 C++实现
6.5 自适应阈值
6.5.1 原理详解
6.5.2 Python实现
6.5.3 C++实现
6.6 二值图的逻辑运算
6.6.1 “与”和“或”运算
6.6.2 Python实现
6.6.3 C++实现
6.7 参考文献
7 形态学处理
7.1 腐蚀
7.1.1 原理详解
7.1.2 实现代码及效果
7.2 膨胀
7.2.1 原理详解
7.2.2 Python实现
7.2.3 C++实现
7.3 开运算和闭运算
7.3.1 原理详解
7.3.2 Python实现
7.4 其他形态学处理操作
7.4.1 顶帽变换和底帽变换
7.4.2 形态学梯度
7.4.3 C++实现
8 边缘检测
8.1 Roberts算子
8.1.1 原理详解
8.1.2 Python实现
8.1.3 C++实现
8.2 Prewitt边缘检测
8.2.1 Prewitt算子及分离性
8.2.2 Python实现
8.2.3 C++实现
8.3 Sobel边缘检测
8.3.1 Sobel算子及分离性
8.3.2 构建高阶的Sobel算子
8.3.3 Python实现
8.3.4 C++实现
8.4 Scharr算子
8.4.1 原理详解
8.4.2 Python实现
8.4.3 C++实现
8.5 Kirsch算子和Robinson算子
8.5.1 原理详解
8.5.2 代码实现及效果
8.6 Canny边缘检测
8.6.1 原理详解
8.6.2 Python实现
8.6.3 C++实现
8.7 Laplacian算子
8.7.1 原理详解
8.7.2 Python实现
8.7.3 C++实现
8.8 高斯拉普拉斯（LoG）边缘检测
8.8.1 原理详解
8.8.2 Python实现
8.8.3 C++实现
8.9 高斯差分（DoG）边缘检测
8.9.1 高斯拉普拉斯与高斯差分的关系
8.9.2 Python实现
8.9.3 C++实现
8.10 Marr-Hildreth边缘检测
8.10.1 算法步骤详解
8.10.2 Pyton实现
8.10.3 C++实现
8.11 参考文献
9 几何形状的检测和拟合
9.1 点集的最小外包
9.1.1 最小外包旋转矩形
9.1.2 旋转矩形的4个顶点（OpenCV 3.X新特性）
9.1.3 最小外包圆
9.1.4 最小外包直立矩形（OpenCV 3.X新特性）
9.1.5 最小凸包
9.1.6 最小外包三角形（ OpenCV 3.X新特性）
9.2 霍夫直线检测
9.2.1 原理详解
9.2.2 Python实现
9.2.3 C++实现
9.3 霍夫圆检测
9.3.1 标准霍夫圆检测
9.3.2 Python实现
9.3.3 基于梯度的霍夫圆检测
9.3.4 基于梯度的霍夫圆检测函数HoughCircles
9.4 轮廓
9.4.1 查找、绘制轮廓
9.4.2 外包、拟合轮廓
9.4.3 轮廓的周长和面积
9.4.4 点和轮廓的位置关系
9.4.5 轮廓的凸包缺陷
9.5 参考文献
10 傅里叶变换
10.1 二维离散的傅里叶（逆）变换
10.1.1 数学理解篇
10.1.2 快速傅里叶变换
10.1.3 C++实现
10.1.4 Python实现
10.2 傅里叶幅度谱与相位谱
10.2.1 基础知识
10.2.2 Python实现
10.2.3 C++实现
10.3 谱残差显著性检测
10.3.1 原理详解
10.3.2 Python实现
10.3.3 C++实现
10.4 卷积与傅里叶变换的关系
10.4.1 卷积定理
10.4.2 Python实现
10.5 通过快速傅里叶变换计算卷积
10.5.1 步骤详解
10.5.2 Python实现
10.5.3 C++实现
10.6 参考文献
11 频率域滤波
11.1 概述及原理详解
11.2 低通滤波和高通滤波
11.2.1 三种常用的低通滤波器
11.2.2 低通滤波的C++实现
11.2.3 低通滤波的Python实现
11.2.4 三种常用的高通滤波器
11.3 带通和带阻滤波
11.3.1 三种常用的带通滤波器
11.3.2 三种常用的带阻滤波器
11.4 自定义滤波器
11.4.1 原理详解
11.4.2 C++实现
11.5 同态滤波
11.5.1 原理详解
11.5.2 Python实现
11.6 参考文献
12 色彩空间
12.1 常见的色彩空间
12.1.1 RGB色彩空间
12.1.2 HSV色彩空间
12.1.3 HLS色彩空间
12.2 调整彩色图像的饱和度和亮度
12.2.1 Python实现
12.2.2 C++实现
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的实战性远超我最初的预期，它完美地融合了理论的精妙与实践的落地。我尝试着跟着书中的案例，用Python和C++分别实现了一些经典的图像处理流水线，比如目标跟踪和三维重建。令人称道的是，作者在不同语言的实现上都保持了极高的一致性，这对于需要进行性能优化或跨平台部署的开发者来说，简直是福音。C++部分的代码组织得非常清晰，充分利用了现代C++的特性，效率令人满意；而Python部分则更侧重于快速原型开发和算法验证，代码简洁且易于修改。这种“双管齐下”的讲解方式，让我们可以根据不同的项目需求灵活选择工具。更重要的是，书中对每一步操作的性能考量和潜在的陷阱都有所提及，比如内存管理、并行化处理的注意事项等，这些都是教科书里往往会忽略，但在实际工程中至关重要的细节。可以说，这本书成功地架起了学术研究和工业应用之间的桥梁，让学习过程充满了即时反馈的成就感。

评分☆☆☆☆☆

在阅读过程中，我注意到作者在选择讲解的算法时具有很强的洞察力，覆盖面既广又不失重点。它没有陷入罗列所有已知算法的泥潭，而是精选了那些在现代视觉系统中占据核心地位的技术。从基础的图像滤波、几何变换，到进阶的立体视觉、深度估计，再到最新的基于深度学习的某些传统算法的替代方案，其内容布局非常合理。对于我个人而言，最受益的是关于相机标定和多视图几何的那几章。作者用一种非常直观的方式解释了投影矩阵的构建过程，以及如何通过非线性优化来最小化重投影误差。这部分内容往往是许多初学者的难点，但在这本书中，我感觉障碍被显著降低了。这种对知识点“价值排序”的把握，使得学习路径清晰高效，确保了读者能够把有限的时间投入到产出比最高的知识模块上，非常适合希望快速掌握领域核心技能的专业人士。

评分☆☆☆☆☆

这本关于计算机视觉的书籍在讲解算法的深度和广度上都给我留下了深刻的印象。作者并没有停留在仅仅展示代码的层面，而是深入剖析了每一个核心算法背后的数学原理和逻辑推导。比如，在介绍特征提取算法时，书中详尽地阐述了SIFT和SURF的内部机制，以及它们是如何在高维空间中实现尺度不变性和旋转不变性的。我特别欣赏作者在解释复杂概念时所采取的循序渐进的方式，使得即便是初次接触这些前沿理论的读者，也能逐步建立起坚实的理论基础。书中大量的图示和伪代码辅助理解，极大地降低了学习曲线的陡峭程度。通过阅读这本书，我感觉自己对计算机视觉的理解不再是停留在应用层面的“调包侠”，而是真正开始理解“为什么”以及“如何”去优化这些算法。尤其对于那些希望在算法层面进行深入研究或开发创新应用的人士来说，这本书无疑是提供了一个极具价值的知识宝库，它所传授的不仅仅是知识点，更是一种严谨的、工程化的思维方式。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事风格非常引人入胜，完全不像是一本枯燥的技术手册。作者的文字中透露着对计算机视觉这门学科的热爱和长期的实践经验。阅读时，常常能感受到一种“大师点拨”的氛围。比如，在讨论如何处理真实世界中光照不均和噪声干扰问题时，作者不是简单地抛出一个滤波器公式，而是会结合一些实际案例，讲述为什么在特定场景下，LBP比HOG更适合，或者何时应该权衡使用高斯模糊与双边滤波。这种基于经验的对比和权衡分析，极大地提升了我的批判性思考能力。很多时候，书中的解释会引导你去思考：“如果我的数据有某个特性，我应该如何修改这个标准算法？”这种启发式的教学法，让学习过程变得主动和充满探索欲。它教会了我如何成为一个能根据环境变化调整策略的“视觉工程师”，而非仅仅是公式的搬运工。

评分☆☆☆☆☆

我特别欣赏这本书在工具链和环境配置上的细致入微。在现今的软件生态中，库的版本兼容性和编译环境的设置常常是劝退新手的头号难题。这本书似乎预料到了这一点，在开篇就提供了非常详尽的环境搭建指南，包括推荐的编译器版本、关键依赖库的获取路径，以及在不同操作系统下可能遇到的编译错误及解决方案。这极大地节省了我初期调试环境的时间，让我能够更早地进入算法学习的核心环节。此外，书中对于如何高效利用GPU进行加速也做了一些介绍，虽然不是专门的CUDA教程，但提供了必要的接口和思路，让读者意识到优化潜力所在。这种对整个开发生命周期——从环境准备到高效执行——的全面覆盖，体现了作者作为一名资深从业者的责任心和对读者学习体验的关怀，让整个学习过程流畅且富有成效。

评分☆☆☆☆☆

在实践的同时，也有理论的介绍。介绍每个算法后，都有对应的结果展示，更方便开发者！里面许多算法还能让你大开眼界。而通过阈值或者轮廓提取信息以及通过几何学来筛选信息是一套定位目标的方法。

评分☆☆☆☆☆

原理讲解清晰+核心功能的代码实现

评分☆☆☆☆☆

opencv入门，作者还贴心的讲解了每个算法的数学原理，比较简单但是易懂。还在想要不要接着看数字图像处理…

评分☆☆☆☆☆

opencv入门，作者还贴心的讲解了每个算法的数学原理，比较简单但是易懂。还在想要不要接着看数字图像处理…

评分☆☆☆☆☆

一般化