学习OpenCV（中文版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:清华大学出版社

作者:Gary Bradski

出品人:

页数:601

译者:于仕琪

出版时间:2009-10-1

价格:75.00元

装帧:平装

isbn号码:9787302209935

丛书系列:

图书标签:

• OpenCV
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• 编程语言
• 算法
• 实战教程

沉浸式探索计算机视觉的奥秘 本书将带您踏上一段激动人心的计算机视觉之旅，从基础理论到前沿应用，层层深入，让您掌握强大的图像处理与分析技术。无论您是初学者还是有一定基础的开发者，都能从中获益匪浅，开启您的视觉智能开发之路。 第一部分：基础篇——理解视觉的语言 图像基础： 我们将从最根本的图像概念入手，讲解像素、颜色空间（如RGB、灰度、HSV）的原理及其在图像处理中的作用。您将了解不同颜色空间的特点，以及如何根据具体任务选择最合适的颜色空间。我们将深入探讨图像的表示方式，包括二值图像、灰度图像以及多通道彩色图像的结构，并演示如何使用OpenCV进行基本的图像读取、显示和保存操作，为后续的学习奠定坚实基础。 图像预处理： 为了让图像更好地为后续分析服务，预处理是必不可少的环节。本书将详细介绍各种常用的图像预处理技术，包括： 滤波： 学习如何使用各种滤波器（如高斯滤波、均值滤波、中值滤波）来抑制噪声、平滑图像。您将理解不同滤波器的原理和适用场景，以及如何调整滤波器参数以达到最佳效果。 形态学操作： 探索腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等形态学操作，它们在去除噪声、连接断裂的物体、分离粘连的物体等方面发挥着重要作用。您将学习如何根据图像特点选择合适的形态学操作和核函数。 几何变换： 掌握仿射变换（平移、旋转、缩放、剪切）和透视变换，理解它们如何改变图像的几何结构，以及在图像校正、图像配准等场景下的应用。 特征提取： 图像中的关键信息往往隐藏在特定的“特征”中。本书将系统介绍各种经典的特征提取方法： 边缘检测： 学习Canny、Sobel、Laplacian等边缘检测算子，理解它们如何找到图像中的亮度变化最剧烈的区域，勾勒出物体的轮廓。 角点检测： 探索Harris、Shi-Tomasi等角点检测算法，理解角点作为图像中稳定且具有辨识度的特征点，在目标跟踪、图像匹配等方面的应用。 描述符： 深入理解SIFT、SURF、ORB等局部特征描述符的工作原理，学习如何提取图像的局部特征并生成具有旋转、尺度不变性的描述向量，为后续的图像匹配和物体识别打下基础。 第二部分：进阶篇——掌握核心视觉算法 目标检测与识别： 这是计算机视觉中最具挑战性和应用价值的领域之一。本书将详细讲解： 传统方法： 介绍基于Haar特征的级联分类器（如人脸检测）的原理和实现，以及HOG特征与SVM结合的目标检测方法。 深度学习基础： 简要介绍深度学习在目标检测中的发展，为后续内容铺垫。 常用模型： 讲解YOLO、SSD、Faster R-CNN等主流的深度学习目标检测框架的基本思想和网络结构，并演示如何在OpenCV中使用预训练模型进行目标检测。 物体跟踪： 学习如何在视频序列中连续地追踪特定物体。我们将探讨： 传统跟踪器： 讲解Mean-Shift、KCF等经典的跟踪算法，理解它们的运动模型和外观模型。 基于深度学习的跟踪： 介绍Siamese网络等深度学习在物体跟踪中的应用。 多目标跟踪： 探讨如何同时跟踪多个目标，并解决目标之间的遮挡和ID切换问题。 图像分割： 将图像划分为具有语义含义的不同区域。本书将涵盖： 基于阈值的方法： 学习 Otsu 阈值法等自动阈值分割技术。 区域生长法： 理解如何通过区域生长来合并相似的像素区域。 图割算法： 介绍 Graph Cut 等方法在图像分割中的应用。 深度学习分割： 简要介绍 U-Net、Mask R-CNN 等深度学习语义分割和实例分割模型。 立体视觉与深度估计： 探索如何从一对或多对图像中恢复场景的三维信息。我们将讲解： 相机标定： 理解相机内参和外参的概念，并学习如何进行相机标定。 立体匹配： 深入理解视差图的计算原理，包括块匹配、SGM等算法。 深度图生成： 学习如何根据视差图生成深度图，进而重建三维场景。 机器学习在计算机视觉中的应用： 计算机视觉与机器学习密不可分。本书将介绍： 特征工程： 如何从图像中提取有意义的特征供机器学习模型使用。 分类器： 讲解 SVM、KNN 等经典分类器在图像分类任务中的应用。 神经网络基础： 简要介绍卷积神经网络（CNN）的基本结构和工作原理。 第三部分：实践篇——用OpenCV构建智能应用 OpenCV核心模块详解： 深入了解OpenCV的各个核心模块，包括图像处理、特征检测、目标识别、视频分析等，学习其提供的丰富API和函数。 典型应用场景实战： 人脸检测与识别： 从零开始实现一个简单的人脸检测和识别系统。 物体计数： 设计算法实现对图像或视频中的特定物体进行计数。 运动检测与分析： 识别视频中的运动目标，并分析其运动轨迹。 二维码/条形码识别： 构建一个能够扫描和解码二维码/条形码的应用程序。 图像修复与增强： 学习如何利用OpenCV进行图像修复和图像质量增强。 AR/VR基础： 探讨OpenCV在增强现实和虚拟现实领域的一些基本应用。 项目开发流程与技巧： 介绍从需求分析、算法选择、代码实现到测试部署的完整项目开发流程，分享实用的开发技巧和调试方法。 学习本书，您将能够： 深刻理解计算机视觉的基本原理和核心算法。 熟练掌握OpenCV库的各项功能，并灵活应用于实际问题。 独立开发各种计算机视觉相关的应用程序。 为进一步深入学习深度学习在计算机视觉中的应用打下坚实基础。 本书内容翔实，结合大量代码示例，力求理论与实践相结合，帮助您真正掌握计算机视觉的技术精髓，开启您的智能视觉开发之旅。

评分☆☆☆☆☆

说实话 国内外目前比较好的 值得深入一读的书籍不多，此书值得深入读下去，不仅涉及到我所研究的图像图形，还有视频类的处理。opencv里很多代码都是基于C的，比较好懂，而且图像视频从感官上来说是一个容易吸引人的领域，从学术角度讲，有理论有理论，有实践有实践，是标准的工...  

评分☆☆☆☆☆

说实话 国内外目前比较好的 值得深入一读的书籍不多，此书值得深入读下去，不仅涉及到我所研究的图像图形，还有视频类的处理。opencv里很多代码都是基于C的，比较好懂，而且图像视频从感官上来说是一个容易吸引人的领域，从学术角度讲，有理论有理论，有实践有实践，是标准的工...  

评分☆☆☆☆☆

OpenCV（Open source Computer Vision library，开放计算机视觉库）由Intel发起，采用C/C++编写，追求性能优化，跨平台，帮助新生从一个高的起点开始视觉研究，避免闭门造车。 　　 在CentOS-2.6.32中安装OpenCV-2.2.0步骤： (1)安装相关依赖工程（本人只装了yasm、ffmpeg、...  

评分☆☆☆☆☆

Description Learning OpenCV puts you right in the middle of the rapidly expanding field of computer vision. Written by the creators of OpenCV, the widely used free open-source library, this book introduces you to computer vision and demonstrates how you can...  

评分☆☆☆☆☆

OpenCV（Open source Computer Vision library，开放计算机视觉库）由Intel发起，采用C/C++编写，追求性能优化，跨平台，帮助新生从一个高的起点开始视觉研究，避免闭门造车。 　　 在CentOS-2.6.32中安装OpenCV-2.2.0步骤： (1)安装相关依赖工程（本人只装了yasm、ffmpeg、...  

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格真的太对我的胃口了，没有那些晦涩难懂的术语堆砌，而是用一种非常平实、生动的语言来讲解OpenCV的各种概念和技术。我之前尝试过看一些国外引进的教材，虽然内容很扎实，但翻译过来总感觉有点生硬，读起来特别费劲。而这本书的翻译质量非常高，就像是国内的资深开发者写的一样，读起来非常顺畅，逻辑清晰。而且，作者并没有把重点放在理论的深度上，而是更侧重于实践和应用，这对于我这种想要快速上手、解决实际问题的人来说，简直是太棒了。我特别喜欢书中关于各个函数的使用说明，不仅有详细的参数解释，还有很多生动的比喻和例子，让我能够一下子就理解这个函数到底是怎么回事，能做什么。我甚至会在学习的过程中，时不时地对着屏幕傻笑，因为那些巧妙的算法和实现方式，真的让我感到惊喜。这本书让我觉得，原来计算机视觉并没有那么遥不可及，只要掌握了正确的方法和工具，每个人都可以尝试去探索这个充满魅力的领域。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就足够吸引我了，那种深邃的蓝色搭配着一些仿佛是代码流动的绿色线条，一下子就把我拉进了计算机视觉的奇妙世界。我一直对图像处理和计算机视觉抱有浓厚的兴趣，但总觉得门槛有点高，不敢轻易下手。这次偶然翻到这本书，它的标题《学习OpenCV（中文版）》让我眼前一亮，感觉终于找到了一本可以引导我入门的宝藏。我特别欣赏它那种循序渐进的编排方式，从最基础的概念讲起，然后逐步深入到更复杂的功能和应用。每一章的理论讲解都清晰易懂，辅以大量的代码示例，让我能够边学边练，而不是干巴巴地阅读枯燥的文字。尤其是那些实际案例的演示，比如人脸识别、图像滤波、边缘检测等等，让我看到了OpenCV强大的实际应用能力，也更加激发了我学习的动力。我甚至可以想象，在未来的日子里，我将如何利用书中的知识去解决一些实际问题，比如开发一个简单的图像处理工具，或者为我的项目添加一些智能化的视觉功能。这本书就像一位耐心细致的老师，一点点地在我心中播下计算机视觉的种子，并且悉心呵护它生长。

评分☆☆☆☆☆

作为一个长期从事IT行业的从业者，我见过很多技术书籍，但《学习OpenCV（中文版）》无疑是我近期读过最实用、最有价值的一本。它非常接地气，所有的知识点都紧密结合着实际应用，让我能够立刻感受到学习的成效。我特别欣赏书中关于“实际项目”的部分，那些案例的讲解非常详细，从需求分析到代码实现，再到结果的展示，一步步都清晰可见。我甚至可以想象，如果我把书中的案例稍加修改，就可以直接应用到我的工作项目中。这本书不仅仅是停留在“怎么做”，更强调“为什么这样做”，它在讲解算法的时候，会适当地提及一些理论基础，但绝不会让人感到枯燥。我曾经尝试过用其他语言写一些简单的图像处理功能，但总觉得效率不高，直到我学习了OpenCV，才真正体会到什么叫做“高效”。这本书让我觉得，学习OpenCV并不是一件难事，关键在于找到一本好书，而这本书，就是我寻找的那一本。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我感觉自己对计算机视觉的理解进入了一个全新的层次。它不仅仅是关于OpenCV这个库的使用，更是对整个计算机视觉技术体系的一个很好的概览。我从书中了解到了图像的底层表示，色彩空间的概念，以及各种经典的图像处理算法，比如模糊、锐化、二值化等等。更重要的是，书中还介绍了一些更高级的应用，比如目标跟踪、特征匹配，甚至是深度学习在计算机视觉中的应用。虽然这些高级内容可能需要更深入的学习，但这本书为我打开了一扇大门，让我看到了未来可以探索的方向。我尤其喜欢书中对算法的解释，不仅仅是给出了代码，还深入浅出了地剖析了算法的原理和优缺点，让我能够知其然，更知其所以然。我甚至会拿书中的例子去对比我之前看过的其他资料，发现这本书的讲解更加系统，逻辑也更清晰。

评分☆☆☆☆☆

我一直以为计算机视觉的学习会需要很强的数学基础，尤其是线性代数和微积分，让我望而却步。但是，《学习OpenCV（中文版）》这本书给了我很大的信心。它在讲解过程中，并没有一开始就抛出大量的数学公式，而是将必要的数学知识融入到具体的算法讲解中，而且解释得非常到位，让我能够理解算法背后的原理，而不是死记硬背。我印象特别深刻的是关于图像变换的那一部分，书中的图示非常直观，让我很容易就理解了平移、旋转、缩放等操作是如何在像素层面实现的。另外，这本书在代码的组织上也很规范，每一个例子都尽量做到简洁明了，方便我直接复制代码进行测试和修改。我甚至会尝试着去修改一些参数，看看会对结果产生什么样的影响，这种探索的过程让我收获良多。我觉得这本书不仅仅是教我怎么用OpenCV，更是教我一种解决问题的思路和方法，让我能够举一反三，触类旁通。

评分☆☆☆☆☆

2012.4.18 粗略的扫过一遍，对感兴趣的章节细读了一下，中规中矩的一本书，OpenCV入门足够了，但是要想用好还得多看看实际例子

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兼具学习OpenCV库和学习计算机视觉知识的作用。

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计算机视觉的经典之作，对函数库和图形学都有讲解

评分☆☆☆☆☆

兼具学习OpenCV库和学习计算机视觉知识的作用。

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