OpenCV3编程入门+学习OpenCV（中文版）（计算机视觉编程套装两册） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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毛星云等编著 著

图书标签:

• OpenCV
• 计算机视觉
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• 中文教材
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• 算法
• 机器视觉
• 开发
• 学习资料

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 电子工业出版社等

ISBN：9787121253317

商品编码：10191782599

出版时间：2015-02-01

图书基本信息

Ladies in Waiting
作者： Sara Catlett;
ISBN13： 9780985887698
类型： 平装
语种： 英语（English）
出版日期： 2015-07-31
出版社： Brothers Ubernternational
页数： 32
重量（克）： 99
尺寸： 27.94 x 21.59 x 0.1778 cm

商品简介

A Steampunk coloring book featuring a cast of female characters beautifully illustrated by Sara Catlett.

帮助信息

数字影像的世界：探索视觉智能的奥秘 在信息爆炸的时代，图像和视频已成为我们认知世界、传递信息不可或缺的媒介。从社交媒体上的精彩瞬间，到安防监控中的安全保障，再到医疗诊断中的精准分析，数字影像的应用无处不在。而这一切的背后，是计算机视觉技术的飞速发展，它赋予了机器“看”的能力，让我们能够以前所未有的方式理解和利用视觉信息。 本书籍套装（此处不具体指代书名，而是泛指该领域内的优秀读物）将带您深入探索计算机视觉这一引人入胜的领域。我们将从最基础的数字图像原理讲起，剖析图像在计算机中的表示方式，理解像素、色彩空间、图像深度等核心概念。在此基础上，我们将逐步揭示各种图像处理技术的奥秘，包括但不限于： 图像预处理：为视觉分析奠定坚实基础 在进行复杂的视觉任务之前，对原始图像进行恰当的预处理至关重要。这就像是为画家准备画布，需要去除杂质，调整光影，使其达到最佳的显示效果。我们的学习将涵盖： 点运算： 图像的亮度、对比度调整，伽马校正等，让图像细节更加突出，适应不同光照条件。 邻域运算： 卷积是图像处理中最核心的运算之一。我们将深入理解卷积核的原理，以及如何利用它实现图像的平滑（去除噪声）、锐化（增强边缘）、形态学操作（膨胀、腐蚀、开运算、闭运算）等，以改善图像质量，突出特定特征。 色彩空间转换： RGB、HSV、Lab等不同色彩空间的特性及其转换方法，了解它们在不同应用场景下的优势。 直方图分析： 图像的灰度直方图，如何利用它分析图像的亮度分布，进行直方图均衡化以改善图像对比度。 特征提取：让机器“看懂”图像的关键 仅仅对图像进行像素级的处理是远远不够的，要让计算机真正理解图像的内容，必须从中提取出有意义的特征。这些特征就像是图像的“基因”，能够代表其独特性。我们将系统学习： 边缘检测： Sobel、Laplacian、Canny等经典边缘检测算法，理解其原理以及如何在图像中定位和提取物体的轮廓。 角点检测： Harris、Shi-Tomasi等角点检测算法，识别图像中的关键点，这些点在图像匹配、目标跟踪等应用中具有重要作用。 尺度不变特征变换（SIFT）与加速鲁棒特征（SURF）： 这些强大的特征描述子能够生成对尺度、旋转、光照变化都鲁棒的局部图像特征，广泛应用于图像匹配、目标识别等领域。 局部特征描述： HOG（方向梯度直方图）等，用于描述图像区域的局部形状和纹理信息，尤其在行人检测等任务中表现出色。 图像分割：将图像划分为有意义的区域 图像分割是将图像分解成若干个互不重叠的、具有相似属性的区域的过程。这就像是将一幅画按照对象进行裁剪，方便我们分别研究每个部分。我们将探讨： 阈值分割： Otsu方法等，根据像素灰度值将其划分为前景和背景。 区域生长法： 从种子点出发，不断扩展相似像素区域。 基于图论的分割方法： 如Graph Cuts，将图像分割问题转化为图的最小割问题。 深度学习在分割中的应用： 了解FCN（全卷积网络）、U-Net等模型如何实现像素级别的分类，实现精细的图像分割。 目标检测与识别：让机器“认识”图像中的物体 这是计算机视觉最核心的应用领域之一，旨在识别图像中是否存在特定的物体，并确定它们的位置。我们将深入学习： 传统的目标检测方法： 如基于滑动窗口和特征描述子的方法。 深度学习模型： 两阶段检测器： R-CNN系列（R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN），先生成候选区域，再进行分类和回归。 单阶段检测器： YOLO系列（You Only Look Once）、SSD（Single Shot MultiBox Detector），一次性完成区域提议、分类和回归，速度更快。 Transformer-based检测器： DETR（DEtection TRansformer），利用Transformer模型进行端到端的目标检测。 物体跟踪： 在视频序列中连续跟踪特定物体，包括多目标跟踪。 立体视觉与三维重建：赋予机器“深度”感知 单目图像只能提供二维信息，而立体视觉则能够利用两幅或多幅图像来推断场景的三维结构，这使得机器能够感知深度，如同人类拥有双眼。我们将学习： 立体匹配： 计算左右视图中对应像素的视差，从而重建深度信息。 相机标定： 确定相机的内参和外参，这是进行准确三维重建的基础。 多视图几何： 学习相机模型、对极几何、本质矩阵、基础矩阵等概念。 点云处理： 从立体匹配或深度相机获取的点云数据，进行滤波、分割、配准等操作，构建三维模型。 机器学习与深度学习在计算机视觉中的融合 现代计算机视觉的发展离不开机器学习和深度学习技术的强大支持。本书籍套装将深入剖析： 支持向量机（SVM）、Adaboost等传统机器学习算法： 在图像分类、特征选择等方面的应用。 卷积神经网络（CNN）： 详细讲解CNN的架构（卷积层、池化层、全连接层），以及它们如何自动学习图像的层级特征。我们将学习经典的CNN模型，如LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等，并探讨它们在图像分类、物体检测、语义分割等任务中的贡献。 迁移学习与微调： 如何利用预训练的模型加速和优化新任务的学习。 数据增强技术： 扩充训练数据集，提高模型的泛化能力。 实际应用案例：理论与实践的完美结合 除了深入的理论讲解，本书籍套装还将提供丰富的实践案例，让您能够将所学知识应用于实际问题。这些案例可能涵盖： 人脸识别与检测： 构建人脸检测和识别系统。 光学字符识别（OCR）： 从图像中提取文本信息。 自动驾驶： 场景理解、车道线检测、交通标志识别。 图像检索： 基于内容的图像搜索。 图像生成与风格迁移： 利用GAN（生成对抗网络）等技术生成逼真图像或实现艺术风格转换。 增强现实（AR）： 虚拟物体与真实场景的融合。 学习路径与工具 本书籍套装将引导您掌握相关的编程技巧和开发工具。您将学习如何使用强大的开源计算机视觉库，如OpenCV，以及深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch，来高效地实现各种计算机视觉算法。通过大量的代码示例和练习，您将能够亲手构建和优化自己的计算机视觉系统。 面向读者 本书籍套装适合对计算机视觉、图像处理、模式识别、机器学习、人工智能等领域感兴趣的初学者、在校学生、以及需要将视觉技术应用于工作中的工程师和研究人员。无论您是想入门计算机视觉，还是想深入某个特定方向，本套装都将为您提供一条清晰的学习路径和宝贵的知识财富。 通过学习本套装，您将能够： 深刻理解数字图像的本质及其处理原理。 掌握各种经典和先进的图像特征提取与描述方法。 熟练运用图像分割、目标检测与识别技术。 理解立体视觉与三维重建的基本概念。 掌握机器学习和深度学习在计算机视觉中的应用。 能够独立完成一些实际的计算机视觉项目。 加入我们，一起探索数字影像的无限可能，解锁机器视觉的未来！

评分☆☆☆☆☆

这本书带给我的不仅仅是知识，更是一种信心。之前我对计算机视觉一直抱有一种敬畏之心，总觉得它是一个遥不可及的领域。但是，在阅读了“OpenCV3编程入门”和“学习OpenCV”之后，我发现其实它并没有想象中那么难。书中的讲解非常系统化，从最基础的图像处理操作，到更高级的特征提取、目标检测、机器学习模型应用，都进行了详尽的阐述。 让我印象深刻的是，书中对每一个概念的解释都非常透彻，并且配合了大量的图示和代码示例，这极大地降低了理解的难度。我特别喜欢书中关于图像变换和几何校正的部分，它让我明白了如何从不同的角度去理解和处理图像。我一直想尝试制作一些有趣的图像滤镜和动画效果，这本书提供的工具和方法让我充满了灵感。感觉学完这本书，我真的可以动手去实现很多之前只敢想的视觉项目了。

评分☆☆☆☆☆

说实话，在决定购买这套书之前，我也犹豫了好久。毕竟计算机视觉这个领域听起来就很高深，担心自己能否真的学进去。但当收到书，翻开第一页，我的担忧立刻烟消云散了。这套书的编排逻辑真的太优秀了！它没有一开始就堆砌复杂的数学公式和晦涩的理论，而是从最基本、最直观的图像操作讲起，比如图像的读取、显示、色彩空间的转换等等。这些基础操作的讲解非常细致，配上清晰的代码示例，让我能够快速上手，建立起对OpenCV的初步认识。 更让我惊喜的是，书中的讲解并没有停留在表面，而是深入浅出地解释了每个函数和算法背后的原理。当我看到一些图像增强、滤波、特征提取等章节时，虽然涉及了一些数学知识，但作者都用非常通俗易懂的方式进行阐述，并且通过丰富的图例来辅助理解，这对于我这样数学功底不是很深厚的读者来说，简直是救星！我迫不及待地想学习如何用它来做图像分割和物体检测，感觉这本书能够带领我一步步揭开计算机视觉的神秘面纱，让我真正理解“看懂”图像的奥秘。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对计算机视觉领域充满向往的初学者，我真的非常庆幸能够找到这样一套优质的学习资料。这套书的编排非常贴心，它清晰地划分了不同的学习模块，让我可以根据自己的兴趣和需求来选择学习的重点。例如，我一直对图像识别和机器学习在视觉领域的应用很感兴趣，这本书中关于这些内容的讲解就非常深入，并且提供了丰富的实践案例。 我特别喜欢书中对不同算法的比较分析，比如在介绍特征点检测算法时，它会详细地阐述SIFT、SURF、ORB等算法的优缺点以及适用场景。这种对比性的讲解，能够帮助我更全面地理解各种技术的差异，从而在实际应用中做出更明智的选择。这本书就像一位经验丰富的老师，不仅传授知识，还教会我如何思考和选择。我非常期待通过这本书的学习，能够掌握如何利用OpenCV构建更复杂的视觉系统，例如图像拼接、物体识别以及一些更前沿的应用。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，好的技术书籍不仅仅是内容的堆砌，更重要的是它能否激发读者的学习兴趣，并提供清晰的学习路径。这套“OpenCV3编程入门+学习OpenCV”恰恰做到了这一点。从拿到书的那一刻起，我就能感受到作者在内容组织上的用心。它不仅仅是罗列函数和API，而是通过一个个实际的应用场景来引入相关的技术。比如，在讲解图像滤波时，就从去除噪声这个实际问题出发，引入了各种滤波器的原理和用法。这种“由表及里，由浅入深”的学习方式，让我觉得学起来一点也不枯燥。 而且，书中对于每一个重要的概念和算法，都提供了相应的代码示例，而且这些示例都非常精炼，能够快速地展示出技术的效果。我尤其喜欢书中关于特征检测和匹配的部分，感觉它为理解计算机视觉中的“看”提供了全新的视角。我一直想尝试做一些图像检索和全景拼接的应用，这本书的讲解让我看到了实现的可能。我已经迫不及待地想动手实践，用这些强大的工具来解决一些实际的问题，感觉这本书真的能让我从“纸上谈兵”变成“实战派”。

评分☆☆☆☆☆

哇，拿到这套书真是太激动了！早就听说“OpenCV3编程入门”和“学习OpenCV”是计算机视觉领域的经典之作，这次终于能入手了，感觉像是发现了宝藏一样。我一直对图像处理和计算机视觉充满了好奇，但苦于没有系统性的入门资料，总是零零散散地看一些教程，效果并不理想。这本书的出现，就像是在我迷茫的求学之路上点亮了一盏指路明灯。 翻开第一页，就被它详实的目录和清晰的结构吸引住了。从最基础的概念讲起，到各种高级算法的实现，层层递进，循序渐进，对于我这种初学者来说简直是福音。尤其是那些具体的代码示例，看得我跃跃欲试，恨不得立刻敲上几行代码，亲手实现那些神奇的图像处理效果。我最期待的就是学习如何利用OpenCV进行人脸识别和目标跟踪，感觉一旦掌握了这些技术，就能做出很多有趣又实用的应用了。这本书的内容深度和广度都非常惊人，感觉学完之后，肯定能打下坚实的计算机视觉基础，为我未来的学习和研究铺平道路。

评分☆☆☆☆☆

蛮好的

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好好学习

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书挺划算的

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一般

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o(∩_∩)o...哈哈，好好！！！！！

评分☆☆☆☆☆

发货很快，书也写得很好，好评！

评分☆☆☆☆☆

是正品好书，值得一看，京东值得信赖，下次会再买。

评分☆☆☆☆☆

看样子是正品，书来的比较快

评分☆☆☆☆☆

东西收到很满意