OpenCV 3 Computer Vision with Python Cookbook pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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- Cookbook
具体描述
Key Features
Build computer vision applications with OpenCV functionality via Python APIGet to grips with image processing, multiple view geometry, and machine learningLearn to use deep learning models for image classification, object detection, and face recognition
Book Description
OpenCV 3 is a native cross-platform library for computer vision, machine learning, and image processing. OpenCV's convenient high-level APIs hide very powerful internals designed for computational efficiency that can take advantage of multicore and GPU processing. This book will help you tackle increasingly challenging computer vision problems by providing a number of recipes that you can use to improve your applications.
In this book, you will learn how to process an image by manipulating pixels and analyze an image using histograms. Then, we'll show you how to apply image filters to enhance image content and exploit the image geometry in order to relay different views of a pictured scene. We'll explore techniques to achieve camera calibration and perform a multiple-view analysis.
Later, you'll work on reconstructing a 3D scene from images, converting low-level pixel information to high-level concepts for applications such as object detection and recognition. You'll also discover how to process video from files or cameras and how to detect and track moving objects. Finally, you'll get acquainted with recent approaches in deep learning and neural networks.
By the end of the book, you'll be able to apply your skills in OpenCV to create computer vision applications in various domains.
What you will learn
Get familiar with low-level image processing methodsSee the common linear algebra tools needed in computer visionWork with different camera models and epipolar geometryFind out how to detect interesting points in images and compare themBinarize images and mask out regions of interestDetect objects and track them in videos
Who This Book Is For
This book is for developers who have a basic knowledge of Python. If you are aware of the basics of OpenCV and are ready to build computer vision systems that are smarter, faster, more complex, and more practical than the competition, then this book is for you.
Table of Contents
IO and GUIMatrices colors and filtersContours and segmentationObject detection and machine learningDeep learningLinear algebraDetectors and descriptorsImage and video processingMultiple view geometry
作者简介
About the Author
Aleksandr Rybnikov has over 5 years of experience in C++ programming, including 3 years in the Computer Vision (CV) domain. He worked at Itseez, a company that supported and developed OpenCV, and then at Intel. He enriched OpenCV's dnn module by adding support of another two Deep Learning (DL) frameworks and many features, along with improving the existing functionality. As an engineer, he participated in CV and DL projects such as iris recognition, object detection, semantic segmentation, 6-DOF pose estimation, and digital hologram reconstruction. He has a master's degree in physics.
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目录信息
读后感
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用户评价
坦白说，这本书的设计理念让我耳目一新。它没有把我当作一个理论家来对待，而是把我当作一个需要解决实际问题的开发者。《OpenCV 3 Computer Vision with Python Cookbook》这本书就是这样一本“问题解决指南”。作者将每一个计算机视觉任务都转化为一个具体的“菜谱”，然后一步一步地教你如何“烹饪”。我最喜欢的部分是关于图像拼接和全景图生成的部分。书中详细讲解了如何利用特征点匹配、RANSAC算法来估计图像间的几何变换，并最终将多张图像无缝拼接在一起。作者提供的Python代码非常清晰，并且有详细的注释，让我能够轻松地理解每一个步骤的逻辑。我曾经按照书中的方法，尝试拼接了几张我拍摄的风景照片，结果非常令人满意。通过这个实践过程，我不仅学会了如何使用OpenCV来实现图像拼接，还对其中的数学原理有了更直观的理解。这本书的另一个亮点是其广泛的覆盖面，从基础的图像操作到复杂的立体视觉和机器学习应用，都得到了充分的展示。
评分读完《OpenCV 3 Computer Vision with Python Cookbook》这本书，我最大的感受是，它简直就是我学习计算机视觉道路上的“宝典”。书中洋溢着一种实操至上的精神，每一章都围绕着一个具体的、贴近实际应用场景的“菜谱”展开，让我能够快速地将理论知识转化为动手能力。比如，在处理图像变形的部分，作者没有枯燥地讲解复杂的数学公式，而是直接给出了如何使用相机标定、畸变校正等函数来实现这一目标的Python代码示例。这对我这样更倾向于“学以致用”的学习者来说，简直是福音。我记得我在书中遇到的一个具体例子，是关于如何实现一个简单的物体跟踪器。作者一步一步地引导我，从基础的背景减除，到更高级的卡尔曼滤波器应用，让我清晰地理解了每一步背后的逻辑，并且可以直接复制代码来运行和调试。这种“拿到即用”的学习模式，极大地提升了我的学习效率和兴趣。书中涵盖的知识点非常广泛，从基础的图像处理（如滤波、边缘检测）到更复杂的计算机视觉任务（如特征匹配、物体识别、三维重建），都有涉及。而且，它使用的OpenCV 3版本，虽然现在有更新的版本，但对于理解OpenCV的核心概念和API设计来说，依然具有极高的价值。书中的代码清晰易懂，注释也很充分，即使是对Python不是特别熟悉的读者，也能通过这本书快速上手。更重要的是，作者在讲解每个“菜谱”时，都会深入浅出地解释相关的理论背景，让我不会停留在“知其然”的层面，而是能够“知其所以然”。这对于我理解计算机视觉算法的本质，以及未来解决更复杂的问题，打下了坚实的基础。例如，在讲解SIFT特征提取时，作者不仅仅提供了代码，还简要介绍了SIFT算法的设计思想，包括尺度空间、关键点定位和方向分配等，让我能够更好地理解特征匹配的原理。这本书真的让我觉得，计算机视觉不再是遥不可及的学术领域，而是可以通过实际操作来掌握的一项强大技能。
评分这本书的结构设计非常有巧思，它采用了“Cookbook”（食谱）的形式，将复杂的计算机视觉技术拆解成一系列具体的、可操作的“食谱”或“配方”。这种方法论极大地降低了学习门槛，尤其适合那些希望快速上手并解决实际问题的读者。我个人非常欣赏这种“问题驱动”的学习方式。书中没有罗列大量的理论概念，而是直接从一个具体的问题出发，比如“如何检测图像中的圆形物体？”或者“如何实现人脸识别？”然后一步步地给出解决方案，并附带详细的Python代码。这种方式让我觉得学习过程非常流畅且富有成效。我印象深刻的一个例子是，书中关于图像拼接的部分。作者并没有花大量篇幅讲解仿射变换、透视变换等深奥的数学知识，而是直接提供了使用OpenCV中现有的函数来实现图像拼接的完整代码，并解释了关键步骤，如特征点检测、匹配、RANSAC算法剔除误匹配点，以及最后将图像融合在一起。这让我能够很快地理解整个流程，并尝试自己去拼接一些照片。此外，书中对每个“食谱”的讲解都非常到位，不仅提供了代码，还对代码中的关键函数和参数进行了详细的解释，让我知道为什么这么做，而不是简单地复制粘贴。这种深度和广度的结合，让我受益匪浅。对于想要快速掌握OpenCV技能的初学者和有一定基础但想系统梳理知识的技术人员来说，这本书都具有极高的参考价值。它就像一本操作手册，让我能够随时查阅，快速找到解决问题的方案。
评分这是一本真正意义上的“实践指南”，《OpenCV 3 Computer Vision with Python Cookbook》通过“食谱”的形式，将复杂的计算机视觉技术变得触手可及。作者非常擅长将理论知识转化为实际可操作的代码，并围绕着具体的应用场景进行讲解。我尤其欣赏书中关于视频分析和目标跟踪的部分。作者详细介绍了如何使用OpenCV来实现视频的读取、帧的提取，以及如何应用各种技术来检测和跟踪视频中的运动物体。其中关于目标跟踪的章节，我花了很多时间去研究，包括各种跟踪算法（如KCF、CSRT）的实现原理和使用方法。作者提供的Python代码非常简洁高效，让我能够快速地搭建起一个简单的视频监控系统。这种“即学即用”的学习方式，不仅极大地提高了我的学习效率，也让我对计算机视觉技术产生了浓厚的兴趣。这本书的价值在于，它不仅仅是一个API的罗列，而是通过实际的例子，让你真正理解OpenCV在解决实际问题中的强大能力。
评分我必须说，《OpenCV 3 Computer Vision with Python Cookbook》这本书对于想要深入理解计算机视觉技术并将其应用于实际项目中的开发者来说，绝对是一份宝藏。作者以极其清晰和实用的方式，将OpenCV 3这个强大的工具包的功能展现在读者面前。书中大量的内容都围绕着“如何做”展开，提供了大量可直接运行的代码示例，并且这些示例都集中在解决实际的计算机视觉问题上。我个人最喜欢的部分是关于图像识别和特征匹配的内容。书中详细介绍了SIFT、SURF、ORB等多种特征提取和描述算法，并且提供了相应的Python代码来实现它们。作者不仅展示了如何使用这些算法来检测和匹配图像中的关键点，还讲解了如何利用这些信息来解决更高级的问题，例如图像拼接、物体识别等。我记得我曾经花了好几天的时间，尝试用书中的代码来实现一个简单的全景图拼接功能。通过书中提供的详细步骤和代码，我不仅成功地拼接了多张照片，还对其中的原理有了更深刻的理解，例如如何使用RANSAC算法来鲁棒地估计图像间的变换关系。这种“边学边做”的学习方式，让我对计算机视觉技术的掌握更加扎实。此外，书中还涵盖了诸如相机标定、三维重建、视频分析等广泛的主题，为我打开了计算机视觉领域更广阔的视野。即使是OpenCV 3版本，其核心概念和API设计对于理解后续版本仍然至关重要。
评分《OpenCV 3 Computer Vision with Python Cookbook》这本书的书名就预示了其内容的核心——“食谱”式的计算机视觉实践。作者非常聪明地避开了枯燥的理论堆砌，而是将每一个具体的计算机视觉任务都包装成一道“菜肴”，提供了详细的“烹饪”步骤，也就是Python代码。这种学习方式对于我这样更偏向于实践和应用的学习者来说，简直是量身定制。书中涵盖了从基础的图像处理（如滤波、形态学操作）到高级的计算机视觉技术（如特征匹配、物体识别、三维重建）等广泛的主题。我印象最深刻的是书中关于图像识别和特征提取的部分。作者详细讲解了SIFT、SURF、ORB等多种特征提取算法，并提供了可以直接运行的Python代码。我曾经尝试使用书中提供的代码，来实现一个简单的图像搜索功能，通过匹配不同图像中的SIFT特征来找出相似的图片。这种“拿到代码，直接运行，边学边改”的学习模式，让我能够快速地掌握OpenCV的强大功能，并将其应用到我的个人项目中。即使是OpenCV 3版本，其核心的API设计和编程思想仍然是理解和掌握最新OpenCV版本的基础。
评分《OpenCV 3 Computer Vision with Python Cookbook》这本书以一种极其高效且贴近实际的方式，为我打开了通往计算机视觉世界的大门。作者的写作风格非常独特，他将复杂的计算机视觉技术转化成了一道道“菜肴”，而读者则是可以通过遵循“食谱”来亲手烹饪。这种“Cookbook”的模式，意味着每一章都紧密围绕着一个实际的应用场景展开，从图像的读取、处理，到特征提取、物体识别，再到视频分析和三维重建，几乎涵盖了计算机视觉的各个方面。我尤其喜欢书中关于图像处理和特征匹配的部分。作者详细地介绍了各种滤波技术、边缘检测算法，以及SIFT、SURF、ORB等特征描述符，并且提供了清晰的Python代码示例。我曾经尝试用书中提供的代码，来实现一个简单的图像全景拼接应用。通过跟随作者的步骤，我不仅成功地拼接了多张照片，还理解了关键的步骤，比如如何使用特征匹配来找到两张图像之间的对应点，以及如何使用RANSAC算法来优化变换矩阵。这种“学了就能用”的学习体验，极大地增强了我的学习信心和动力。即使是OpenCV 3版本，其核心的API设计和编程范式对于理解和掌握最新的OpenCV版本依然具有重要的参考价值。
评分这本书的内容给我留下了极为深刻的印象，它不像许多技术书籍那样充斥着冗长的理论和晦涩的数学公式，而是将重心放在了实际操作和问题解决上。每一章都像一个独立的“烹饪教程”，提供解决特定计算机视觉任务的“菜谱”，并附带清晰的代码实现。我尤其欣赏作者在处理复杂概念时的“庖丁解牛”式方法，将一个大问题分解成一个个小步骤，并为每个步骤提供详细的代码和解释。比如，在学习如何进行物体检测时，书中不仅介绍了传统方法如Haar级联分类器，还讲解了更现代的基于深度学习的方法（如使用预训练的YOLO模型）。作者对于每一种方法的优缺点、适用场景都进行了清晰的阐述，并提供了相应的Python代码示例，让我能够直接上手实践，并对比不同方法的性能。我记得我曾经尝试用书中关于人脸检测的代码，来识别我上传的各种照片中的人脸。通过对代码的调试和修改，我不仅成功实现了功能，还对人脸检测的原理，例如 Haar 特征、Adaboost 算法等有了更直观的理解。这种“动手实践”的学习模式，极大地巩固了我对知识的掌握，也让我对计算机视觉领域产生了浓厚的兴趣。这本书就像一本“实用指南”，随时可以翻阅，帮助我解决遇到的实际问题。
评分这本书的“Cookbook”风格是一种非常有效的学习方法，它让我能够专注于解决具体问题，而不是淹没在海量的理论细节中。《OpenCV 3 Computer Vision with Python Cookbook》就是这样一本能让你快速上手并解决实际问题的书籍。我尤其喜欢书中关于图像识别和模式匹配的章节。作者详细介绍了多种特征描述符（如SIFT、SURF、ORB）的提取和匹配方法，并提供了相应的Python代码。我曾经尝试用书中提供的代码，来实现一个简单的手势识别系统，通过匹配预设的手势模板与实时视频帧中的特征来识别手势。这个过程让我深刻体会到了OpenCV在图像匹配和模式识别方面的强大功能。更重要的是，作者在讲解每个“菜谱”时，都会简要地解释其背后的原理，让我不仅能“知其然”，更能“知其所以然”。这种学习方式极大地提升了我对计算机视觉的理解和掌握程度，也让我更有信心去探索更复杂的计算机视觉应用。
评分这本书的内容可以说是“干货”满满，它以一种非常务实和面向实践的方式，将OpenCV 3这个强大的计算机视觉库的功能展现在读者面前。作者没有进行过多的理论铺垫，而是直接切入实际的应用场景，将复杂的计算机视觉任务拆解成一个个易于理解和实现的“食谱”。我个人最受益的章节是关于物体识别和追踪的部分。书中详细介绍了如何使用多种技术来实现这一目标，从传统的背景减除和轮廓检测，到基于深度学习的物体检测器（如SSD、YOLO）的应用。作者提供了清晰的Python代码示例，让我能够快速地将这些技术应用到自己的项目中。我记得我曾经尝试用书中关于物体追踪的示例代码，来追踪视频中运动的车辆。通过对代码的微调和理解，我不仅成功地实现了实时的物体追踪，还对卡尔曼滤波器等追踪算法有了更深入的认识。这种“动手实践”的学习方式，让我对计算机视觉技术的理解更加深刻，也让我能够更自信地去解决实际问题。这本书就像一本“瑞士军刀”，里面包含了解决各种计算机视觉问题的工具和方法。
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