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出版者:Springer-Verlag New York Inc.

作者:Gary R. Bradski

出品人:

页数:450

译者:

出版时间:2004-9

价格:0

装帧:Hardcover

isbn号码:9780387955919

丛书系列:

图书标签:

• 视觉
• 计算机视觉
• 开源库
• OpenCV
• 图像处理
• 机器学习
• 深度学习
• 算法
• C++
• Python
• 图像分析

Open Source Computer Vision Library：您的全方位计算机视觉解决方案 Open Source Computer Vision Library，简称OSCVL，是一套强大、灵活且全面开源的计算机视觉库，致力于赋能开发者、研究人员以及各行各业的企业，轻松实现图像和视频的智能分析与处理。无论您是初学者还是资深专家，OSCVL都能为您提供最前沿的算法、高效的工具和易用的接口，助您在计算机视觉领域取得突破。 核心功能与技术优势： OSCVL汇集了计算机视觉领域最核心、最前沿的技术，覆盖了从基础图像处理到复杂场景理解的各个环节。 图像处理与分析： 基础操作： 提供丰富的图像滤波（高斯滤波、均值滤波、拉普拉斯滤波等）、图像增强（对比度调整、直方图均衡化、Gamma校正等）、颜色空间转换（RGB、HSV、灰度等）、形态学操作（腐蚀、膨胀、开运算、闭运算）等基础功能，为后续的复杂分析奠定坚实基础。 特征提取： 内置了多种经典的特征提取算法，如SIFT、SURF、ORB、FAST等，能够有效提取图像中的关键点和描述符，为目标检测、图像匹配、物体识别等应用提供重要依据。 边缘检测与轮廓提取： 集成了Canny、Sobel、Laplacian等多种边缘检测算法，以及高效的轮廓提取和分析工具，便于识别图像中的对象边界和形状。 目标检测与识别： 传统方法： 支持HOG+SVM、Adaboost等经典的目标检测算法，适用于人脸、行人等特定对象的检测。 深度学习集成： 紧跟时代步伐，OSCVL深度集成了主流的深度学习框架，支持YOLO、SSD、Faster R-CNN等先进的端到端目标检测模型。用户可以轻松加载预训练模型，或自行训练模型，实现对各种物体的实时、高精度检测。 物体跟踪： 提供多种物体跟踪算法，包括基于滤波器的跟踪器（KCF、CSRT）和基于深度学习的跟踪器，能够对视频序列中的特定目标进行稳定、精确的跟踪。 图像分割： 语义分割： 提供U-Net、Mask R-CNN等深度学习模型，实现对图像中不同类别的像素进行精确划分。 实例分割： 能够区分同一类别的不同实例，并为每个实例生成精确的掩码。 立体视觉与三维重建： 双目校正与匹配： 提供立体相机标定、图像校正以及多种立体匹配算法（SGBM、BM），能够从左右两幅图像中计算出深度信息，实现三维场景的重建。 点云处理： 支持点云的加载、滤波、分割、配准等操作，为三维数据的进一步分析提供便利。 光学字符识别（OCR）： 文字检测与识别： 集成了Tesseract OCR引擎，并支持更先进的深度学习OCR模型，能够从图像中准确提取文本信息，广泛应用于文档数字化、车牌识别等场景。 人脸识别与分析： 人脸检测与对齐： 提供高效的人脸检测算法（如Haar级联分类器、DNN模型）和人脸关键点检测，为后续的人脸识别和分析做好准备。 人脸识别： 集成了多种人脸识别模型，实现人脸的身份验证和识别。 面部属性分析： 支持年龄、性别、情绪等面部属性的识别。 机器学习与模式识别： 分类与回归： 支持SVM、KNN、决策树、神经网络等多种传统的机器学习算法，可用于图像分类、回归等任务。 聚类分析： 提供K-Means等聚类算法，用于无监督的模式发现。 跨平台与高性能： OSCVL采用C++编写，并提供了Python、Java等多种语言的接口，确保了极高的灵活性和跨平台兼容性。其底层优化充分利用了SIMD指令集和多线程技术，在CPU和GPU上都能实现卓越的性能，满足实时应用的需求。 易用性与社区支持： OSCVL的API设计简洁直观，文档齐全，配有大量的示例代码，让开发者能够快速上手。同时，OSCVL拥有一个活跃的全球开发者社区，用户可以通过社区获得支持、分享经验、参与贡献，不断推动库的进步。 应用领域： OSCVL的应用场景极其广泛，包括但不限于： 智能安防： 视频监控分析、入侵检测、行为识别。 自动驾驶： 车辆检测、车道线识别、行人检测、交通标志识别。 机器人视觉： 环境感知、导航、物体抓取。 医疗影像分析： 病灶检测、图像分割、辅助诊断。 工业自动化： 产品质量检测、缺陷识别、工件定位。 增强现实/虚拟现实（AR/VR）： 场景识别、SLAM、物体跟踪。 消费电子： 手机拍照优化、人脸解锁、美颜滤镜。 零售与电商： 商品识别、顾客行为分析。 农业科技： 农作物生长监测、病虫害识别。 OSCVL，让您的计算机视觉项目更轻松、更强大、更智能！ 无论您是在进行前沿的科学研究，还是在开发创新的商业应用，OSCVL都将是您不可或缺的得力助手。

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作为一名热爱折腾的科技爱好者，我一直对计算机视觉充满好奇。我喜欢尝试各种新奇的应用，比如用摄像头识别人脸，或者让电脑“看懂”我画的画。《Open Source Computer Vision Library》这本书，光听名字就让我觉得非常“硬核”，也充满了实用性。我希望这本书能够像一本“武林秘籍”，让我能够快速掌握计算机视觉的“绝世武功”。我期待它能够用通俗易懂的语言，解释一些看似高深的计算机视觉技术，比如如何让电脑分辨出猫和狗，或者如何让它理解视频中的动作。而且，我最期待的就是它能够提供很多有趣的、可以自己动手实践的例子。比如，我想尝试制作一个简单的“智能摄像头”，让它能检测到有人经过时就发出警报，或者做一个能识别不同颜色物品的程序。如果这本书能提供相关的代码，并且步骤清晰明了，那对我来说简直太棒了。我不需要成为一个专业的开发者，但我想通过这本书，能够玩转计算机视觉，将我的想法变成现实。

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我是一名在人工智能领域工作多年的工程师，对计算机视觉的发展历程和技术演进有着深刻的理解。在我的职业生涯中，我见证了计算机视觉从传统的图像处理技术，一步步发展到如今基于深度学习的强大能力。《Open Source Computer Vision Library》这本书，从书名上看，它似乎旨在提供一个全面且实用的学习平台，将计算机视觉的理论知识与强大的开源工具相结合。我设想，这本书的核心价值在于其能够提供一套完整的技术栈，覆盖从基础的图像处理操作，到复杂的机器学习和深度学习模型在视觉任务中的应用。我期待书中能够详细阐述诸如卷积神经网络（CNN）在图像分类、目标检测、语义分割等任务中的原理和实现细节，并能够提供与之匹配的、经过验证的OpenCV代码实现。更重要的是，一本出色的技术书籍，应该能够引导读者理解不同算法之间的联系和演化，以及它们在不同应用场景下的优势和局限性。我希望这本书能够帮助我梳理和巩固现有的知识体系，并为我探索更前沿的研究方向提供坚实的基础。

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我是一名有着几年开发经验的软件工程师，最近因为工作需要，开始涉足计算机视觉领域。我的目标是能够快速地掌握一些常用的计算机视觉算法，并将其应用到实际项目中，提高产品的智能化水平。在了解到《Open Source Computer Vision Library》这本书之后，我对其产生了浓厚的兴趣。我理解，计算机视觉的发展离不开强大的开源工具，而OpenCV无疑是其中最为经典和广泛使用的库之一。我希望这本书不仅仅是OpenCV库的API手册，而是能够深入浅出地讲解每一个核心算法背后的原理，并结合OpenCV的实现方式，帮助我理解这些算法是如何工作的。例如，在图像识别方面，我希望能看到关于SIFT、SURF、ORB等特征提取算法的详细解析，以及它们在实际应用中的优缺点。同时，我也期待书中能够涵盖一些更高级的主题，如目标检测（YOLO、SSD等）、图像分割（Mask R-CNN等）以及一些基础的深度学习模型在计算机视觉中的应用。一本优秀的参考书，应该能够让我快速上手，并具备解决实际问题的能力，我相信这本书能够成为我工作中的得力助手。

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我是一名从事了多年算法研究的博士生，对计算机视觉领域有着深入的了解和浓厚的兴趣。在科研工作中，我经常需要查阅各种最新的研究成果，并尝试将它们复现到自己的工作中。因此，一本能够提供前沿算法讲解和开源代码实现的图书，对我来说至关重要。《Open Source Computer Vision Library》这本书的名字，让我对其充满了期待。我推测，这本书可能不仅仅停留在对经典算法的介绍，而是能够涵盖一些近年来在计算机视觉领域取得突破性进展的算法，特别是与深度学习相结合的算法。例如，在物体检测和图像分割方面，我希望能够看到关于Transformer在视觉任务中的应用，以及一些最新的生成模型在图像处理中的巧妙运用。同时，我也期望这本书能够提供高质量的、可复现的实验代码，最好是能够支持主流的深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch。这样，我不仅能深入理解算法的理论，还能在实践中进行验证和创新，加速我的科研进程。一本能够连接理论与实践，并引领技术前沿的图书，无疑是对我们这些研究人员的巨大贡献。

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作为一名深度学习领域的初学者，我一直在寻找一本能够清晰、系统地介绍计算机视觉基础知识的入门书籍。我最近关注到一本名为《Open Source Computer Vision Library》的书，虽然我还没有机会深入阅读，但从它的书名就能感受到它所蕴含的巨大潜力。我期待这本书能够提供一套完整的学习路径，从最基础的概念讲起，比如图像的表示、滤波、边缘检测等，然后逐步深入到更复杂的算法，如特征提取、物体识别、图像分割等等。更重要的是，我希望这本书能够紧密结合开源的OpenCV库，通过大量的代码示例来演示算法的实现。这样，我不仅能理解理论知识，还能亲手实践，将理论付诸实践，这对巩固学习效果至关重要。一本好的技术书籍，应该能够让读者在阅读的过程中，不仅增长知识，还能激发探索的兴趣，并具备解决实际问题的能力。我尤其看重代码的易读性和可复用性，如果这本书能够提供结构清晰、注释详尽的代码，那我将会如获至宝。这本书的出现，无疑为无数像我一样希望掌握计算机视觉技术的学习者，打开了一扇新的大门。

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