OpenCV3編程入門+學習OpenCV（中文版）（計算機視覺編程套裝兩冊） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

毛星雲等編著 著

圖書標籤:

• OpenCV
• 計算機視覺
• 圖像處理
• 編程入門
• 中文教材
• OpenCV3
• 算法
• 機器視覺
• 開發
• 學習資料

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 電子工業齣版社等

ISBN：9787121253317

商品編碼：10191782599

齣版時間：2015-02-01

圖書基本信息

Ladies in Waiting
作者： Sara Catlett;
ISBN13： 9780985887698
類型： 平裝
語種： 英語（English）
齣版日期： 2015-07-31
齣版社： Brothers Ubernternational
頁數： 32
重量（剋）： 99
尺寸： 27.94 x 21.59 x 0.1778 cm

商品簡介

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

幫助信息

數字影像的世界：探索視覺智能的奧秘 在信息爆炸的時代，圖像和視頻已成為我們認知世界、傳遞信息不可或缺的媒介。從社交媒體上的精彩瞬間，到安防監控中的安全保障，再到醫療診斷中的精準分析，數字影像的應用無處不在。而這一切的背後，是計算機視覺技術的飛速發展，它賦予瞭機器“看”的能力，讓我們能夠以前所未有的方式理解和利用視覺信息。 本書籍套裝（此處不具體指代書名，而是泛指該領域內的優秀讀物）將帶您深入探索計算機視覺這一引人入勝的領域。我們將從最基礎的數字圖像原理講起，剖析圖像在計算機中的錶示方式，理解像素、色彩空間、圖像深度等核心概念。在此基礎上，我們將逐步揭示各種圖像處理技術的奧秘，包括但不限於： 圖像預處理：為視覺分析奠定堅實基礎 在進行復雜的視覺任務之前，對原始圖像進行恰當的預處理至關重要。這就像是為畫傢準備畫布，需要去除雜質，調整光影，使其達到最佳的顯示效果。我們的學習將涵蓋： 點運算： 圖像的亮度、對比度調整，伽馬校正等，讓圖像細節更加突齣，適應不同光照條件。 鄰域運算： 捲積是圖像處理中最核心的運算之一。我們將深入理解捲積核的原理，以及如何利用它實現圖像的平滑（去除噪聲）、銳化（增強邊緣）、形態學操作（膨脹、腐蝕、開運算、閉運算）等，以改善圖像質量，突齣特定特徵。 色彩空間轉換： RGB、HSV、Lab等不同色彩空間的特性及其轉換方法，瞭解它們在不同應用場景下的優勢。 直方圖分析： 圖像的灰度直方圖，如何利用它分析圖像的亮度分布，進行直方圖均衡化以改善圖像對比度。 特徵提取：讓機器“看懂”圖像的關鍵 僅僅對圖像進行像素級的處理是遠遠不夠的，要讓計算機真正理解圖像的內容，必須從中提取齣有意義的特徵。這些特徵就像是圖像的“基因”，能夠代錶其獨特性。我們將係統學習： 邊緣檢測： Sobel、Laplacian、Canny等經典邊緣檢測算法，理解其原理以及如何在圖像中定位和提取物體的輪廓。 角點檢測： Harris、Shi-Tomasi等角點檢測算法，識彆圖像中的關鍵點，這些點在圖像匹配、目標跟蹤等應用中具有重要作用。 尺度不變特徵變換（SIFT）與加速魯棒特徵（SURF）： 這些強大的特徵描述子能夠生成對尺度、鏇轉、光照變化都魯棒的局部圖像特徵，廣泛應用於圖像匹配、目標識彆等領域。 局部特徵描述： HOG（方嚮梯度直方圖）等，用於描述圖像區域的局部形狀和紋理信息，尤其在行人檢測等任務中錶現齣色。 圖像分割：將圖像劃分為有意義的區域 圖像分割是將圖像分解成若乾個互不重疊的、具有相似屬性的區域的過程。這就像是將一幅畫按照對象進行裁剪，方便我們分彆研究每個部分。我們將探討： 閾值分割： Otsu方法等，根據像素灰度值將其劃分為前景和背景。 區域生長法： 從種子點齣發，不斷擴展相似像素區域。 基於圖論的分割方法： 如Graph Cuts，將圖像分割問題轉化為圖的最小割問題。 深度學習在分割中的應用： 瞭解FCN（全捲積網絡）、U-Net等模型如何實現像素級彆的分類，實現精細的圖像分割。 目標檢測與識彆：讓機器“認識”圖像中的物體 這是計算機視覺最核心的應用領域之一，旨在識彆圖像中是否存在特定的物體，並確定它們的位置。我們將深入學習： 傳統的目標檢測方法： 如基於滑動窗口和特徵描述子的方法。 深度學習模型： 兩階段檢測器： R-CNN係列（R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN），先生成候選區域，再進行分類和迴歸。 單階段檢測器： YOLO係列（You Only Look Once）、SSD（Single Shot MultiBox Detector），一次性完成區域提議、分類和迴歸，速度更快。 Transformer-based檢測器： DETR（DEtection TRansformer），利用Transformer模型進行端到端的目標檢測。 物體跟蹤： 在視頻序列中連續跟蹤特定物體，包括多目標跟蹤。 立體視覺與三維重建：賦予機器“深度”感知 單目圖像隻能提供二維信息，而立體視覺則能夠利用兩幅或多幅圖像來推斷場景的三維結構，這使得機器能夠感知深度，如同人類擁有雙眼。我們將學習： 立體匹配： 計算左右視圖中對應像素的視差，從而重建深度信息。 相機標定： 確定相機的內參和外參，這是進行準確三維重建的基礎。 多視圖幾何： 學習相機模型、對極幾何、本質矩陣、基礎矩陣等概念。 點雲處理： 從立體匹配或深度相機獲取的點雲數據，進行濾波、分割、配準等操作，構建三維模型。 機器學習與深度學習在計算機視覺中的融閤 現代計算機視覺的發展離不開機器學習和深度學習技術的強大支持。本書籍套裝將深入剖析： 支持嚮量機（SVM）、Adaboost等傳統機器學習算法： 在圖像分類、特徵選擇等方麵的應用。 捲積神經網絡（CNN）： 詳細講解CNN的架構（捲積層、池化層、全連接層），以及它們如何自動學習圖像的層級特徵。我們將學習經典的CNN模型，如LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等，並探討它們在圖像分類、物體檢測、語義分割等任務中的貢獻。 遷移學習與微調： 如何利用預訓練的模型加速和優化新任務的學習。 數據增強技術： 擴充訓練數據集，提高模型的泛化能力。 實際應用案例：理論與實踐的完美結閤 除瞭深入的理論講解，本書籍套裝還將提供豐富的實踐案例，讓您能夠將所學知識應用於實際問題。這些案例可能涵蓋： 人臉識彆與檢測： 構建人臉檢測和識彆係統。 光學字符識彆（OCR）： 從圖像中提取文本信息。 自動駕駛： 場景理解、車道綫檢測、交通標誌識彆。 圖像檢索： 基於內容的圖像搜索。 圖像生成與風格遷移： 利用GAN（生成對抗網絡）等技術生成逼真圖像或實現藝術風格轉換。 增強現實（AR）： 虛擬物體與真實場景的融閤。 學習路徑與工具 本書籍套裝將引導您掌握相關的編程技巧和開發工具。您將學習如何使用強大的開源計算機視覺庫，如OpenCV，以及深度學習框架，如TensorFlow或PyTorch，來高效地實現各種計算機視覺算法。通過大量的代碼示例和練習，您將能夠親手構建和優化自己的計算機視覺係統。 麵嚮讀者 本書籍套裝適閤對計算機視覺、圖像處理、模式識彆、機器學習、人工智能等領域感興趣的初學者、在校學生、以及需要將視覺技術應用於工作中的工程師和研究人員。無論您是想入門計算機視覺，還是想深入某個特定方嚮，本套裝都將為您提供一條清晰的學習路徑和寶貴的知識財富。 通過學習本套裝，您將能夠： 深刻理解數字圖像的本質及其處理原理。 掌握各種經典和先進的圖像特徵提取與描述方法。 熟練運用圖像分割、目標檢測與識彆技術。 理解立體視覺與三維重建的基本概念。 掌握機器學習和深度學習在計算機視覺中的應用。 能夠獨立完成一些實際的計算機視覺項目。 加入我們，一起探索數字影像的無限可能，解鎖機器視覺的未來！

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得，好的技術書籍不僅僅是內容的堆砌，更重要的是它能否激發讀者的學習興趣，並提供清晰的學習路徑。這套“OpenCV3編程入門+學習OpenCV”恰恰做到瞭這一點。從拿到書的那一刻起，我就能感受到作者在內容組織上的用心。它不僅僅是羅列函數和API，而是通過一個個實際的應用場景來引入相關的技術。比如，在講解圖像濾波時，就從去除噪聲這個實際問題齣發，引入瞭各種濾波器的原理和用法。這種“由錶及裏，由淺入深”的學習方式，讓我覺得學起來一點也不枯燥。 而且，書中對於每一個重要的概念和算法，都提供瞭相應的代碼示例，而且這些示例都非常精煉，能夠快速地展示齣技術的效果。我尤其喜歡書中關於特徵檢測和匹配的部分，感覺它為理解計算機視覺中的“看”提供瞭全新的視角。我一直想嘗試做一些圖像檢索和全景拼接的應用，這本書的講解讓我看到瞭實現的可能。我已經迫不及待地想動手實踐，用這些強大的工具來解決一些實際的問題，感覺這本書真的能讓我從“紙上談兵”變成“實戰派”。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對計算機視覺領域充滿嚮往的初學者，我真的非常慶幸能夠找到這樣一套優質的學習資料。這套書的編排非常貼心，它清晰地劃分瞭不同的學習模塊，讓我可以根據自己的興趣和需求來選擇學習的重點。例如，我一直對圖像識彆和機器學習在視覺領域的應用很感興趣，這本書中關於這些內容的講解就非常深入，並且提供瞭豐富的實踐案例。 我特彆喜歡書中對不同算法的比較分析，比如在介紹特徵點檢測算法時，它會詳細地闡述SIFT、SURF、ORB等算法的優缺點以及適用場景。這種對比性的講解，能夠幫助我更全麵地理解各種技術的差異，從而在實際應用中做齣更明智的選擇。這本書就像一位經驗豐富的老師，不僅傳授知識，還教會我如何思考和選擇。我非常期待通過這本書的學習，能夠掌握如何利用OpenCV構建更復雜的視覺係統，例如圖像拼接、物體識彆以及一些更前沿的應用。

評分☆☆☆☆☆

這本書帶給我的不僅僅是知識，更是一種信心。之前我對計算機視覺一直抱有一種敬畏之心，總覺得它是一個遙不可及的領域。但是，在閱讀瞭“OpenCV3編程入門”和“學習OpenCV”之後，我發現其實它並沒有想象中那麼難。書中的講解非常係統化，從最基礎的圖像處理操作，到更高級的特徵提取、目標檢測、機器學習模型應用，都進行瞭詳盡的闡述。 讓我印象深刻的是，書中對每一個概念的解釋都非常透徹，並且配閤瞭大量的圖示和代碼示例，這極大地降低瞭理解的難度。我特彆喜歡書中關於圖像變換和幾何校正的部分，它讓我明白瞭如何從不同的角度去理解和處理圖像。我一直想嘗試製作一些有趣的圖像濾鏡和動畫效果，這本書提供的工具和方法讓我充滿瞭靈感。感覺學完這本書，我真的可以動手去實現很多之前隻敢想的視覺項目瞭。

評分☆☆☆☆☆

哇，拿到這套書真是太激動瞭！早就聽說“OpenCV3編程入門”和“學習OpenCV”是計算機視覺領域的經典之作，這次終於能入手瞭，感覺像是發現瞭寶藏一樣。我一直對圖像處理和計算機視覺充滿瞭好奇，但苦於沒有係統性的入門資料，總是零零散散地看一些教程，效果並不理想。這本書的齣現，就像是在我迷茫的求學之路上點亮瞭一盞指路明燈。 翻開第一頁，就被它詳實的目錄和清晰的結構吸引住瞭。從最基礎的概念講起，到各種高級算法的實現，層層遞進，循序漸進，對於我這種初學者來說簡直是福音。尤其是那些具體的代碼示例，看得我躍躍欲試，恨不得立刻敲上幾行代碼，親手實現那些神奇的圖像處理效果。我最期待的就是學習如何利用OpenCV進行人臉識彆和目標跟蹤，感覺一旦掌握瞭這些技術，就能做齣很多有趣又實用的應用瞭。這本書的內容深度和廣度都非常驚人，感覺學完之後，肯定能打下堅實的計算機視覺基礎，為我未來的學習和研究鋪平道路。

評分☆☆☆☆☆

說實話，在決定購買這套書之前，我也猶豫瞭好久。畢竟計算機視覺這個領域聽起來就很高深，擔心自己能否真的學進去。但當收到書，翻開第一頁，我的擔憂立刻煙消雲散瞭。這套書的編排邏輯真的太優秀瞭！它沒有一開始就堆砌復雜的數學公式和晦澀的理論，而是從最基本、最直觀的圖像操作講起，比如圖像的讀取、顯示、色彩空間的轉換等等。這些基礎操作的講解非常細緻，配上清晰的代碼示例，讓我能夠快速上手，建立起對OpenCV的初步認識。 更讓我驚喜的是，書中的講解並沒有停留在錶麵，而是深入淺齣地解釋瞭每個函數和算法背後的原理。當我看到一些圖像增強、濾波、特徵提取等章節時，雖然涉及瞭一些數學知識，但作者都用非常通俗易懂的方式進行闡述，並且通過豐富的圖例來輔助理解，這對於我這樣數學功底不是很深厚的讀者來說，簡直是救星！我迫不及待地想學習如何用它來做圖像分割和物體檢測，感覺這本書能夠帶領我一步步揭開計算機視覺的神秘麵紗，讓我真正理解“看懂”圖像的奧秘。

評分☆☆☆☆☆

質量不錯

評分☆☆☆☆☆

書還不錯

評分☆☆☆☆☆

。。。。。。。。。。。。。。。。。。

評分☆☆☆☆☆

書不錯

評分☆☆☆☆☆

東西收到很滿意

評分☆☆☆☆☆

速度非常快體驗完美

評分☆☆☆☆☆

質量不錯

評分☆☆☆☆☆

這兩本比較經典，結閤一起看，可以結閤一起看！

評分☆☆☆☆☆

好好學習