OpenCV項目開發實戰 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] Joseph Howse 著，張弢 譯

圖書標籤:

• OpenCV
• 圖像處理
• 計算機視覺
• 項目開發
• Python
• 圖像識彆
• 特徵提取
• 圖像分析
• 機器視覺
• OpenCV應用

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302442653

版次：1

商品編碼：11995973

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-10-01

用紙：膠版紙

頁數：232

字數：315000

正文語種：中文

編輯推薦

　　本書獻給不斷成長的開源社區中的每個人，正是他們的辛勤工作，創造瞭專業級彆的軟件和新媒體開發工具，讓每個人都能夠使用這些軟件和工具實現自己的夢想和目標。
　　本書以案例的形式（其中包括6個開發項目）介紹OpenCV的新特性和C++新接口，案例中包含具體的代碼與詳細的說明，並很好地平衡瞭基礎知識與進階內容。

內容簡介

　　本書詳細闡述瞭與OpenCV移動應用程序相關的基本解決方案，主要包括搜索世界範圍內的豪華建築、利用姿勢控製應用程序、車載後視攝像頭和危險警告、利用運動放大相機查看心率、根據素描畫創建物理模擬等內容。此外，本書還提供瞭相應的示例、代碼，以幫助讀者進一步理解相關方案的實現過程。
　　本書適閤作為高等院校計算機及相關專業的教材和教學參考書，也可作為相關開發人員的自學教材和參考手冊。

內頁插圖

目錄

第1章 準備工作 1
1.1 構建開發環境 2
1.1.1 Windows操作係統 3
1.1.2 Mac操作係統 8
1.1.3 Debian Wheezy及其衍生工具 12
1.1.4 Fedora及其衍生工具 14
1.1.5 openSUSE及其衍生工具 14
1.1.6 Tegra Android開發包 15
1.1.7 Unity引擎 23
1.2 構建Raspberry Pi 25
1.3 獲取OpenCV的文檔、幫助和更新 30
1.4 Raspberry Pi的替代方案 31
1.5 本章小結 32
第2章 搜索世界範圍內的豪華建築 33
2.1 規劃Luxocator應用程序 33
2.2 創建、比較並存儲直方圖 35
2.3 利用參考圖像訓練分類器 40
2.4 從Web中獲取圖像 41
2.5 從Bing圖像搜索中獲取圖像 43
2.6 針對應用程序準備圖像和資源 48
2.7 整閤至GUI中 50
2.8 構建Luxocator發布版 58
2.9 本章小結 61
第3章 人物和貓臉識彆 62
3.1 理解機器學習 63
3.2 規劃交互式識彆應用程序 64
3.3 理解Haar級聯和LBPH 65
3.4 實現交互式識彆器應用程序 69
3.5 規劃貓臉檢測模型 82
3.6 針對貓臉檢測模型實現訓練腳本 84
3.7 規劃Angora Blue應用程序 96
3.8 實現Angora Blue應用程序 97
3.9 構建Angora Blue發布版本 103
3.10 進一步討論 103
3.11 本章小結 104
第4章 利用姿勢控製應用程序 105
4.1 規劃Goldgesture應用程序 105
4.2 理解光流 107
4.3 創建Eclipse工作區 109
4.4 獲取級聯文件和音頻文件 115
4.5 確定應用程序需求 116
4.6 將攝像頭視圖設置為主視圖 117
4.7 跟蹤手勢 118
4.8 播放音頻片段 120
4.9 捕捉圖像並跟蹤臉部內容 124
4.10 本章小結 140
第5章 車載後視攝像頭和危險警告 141
5.1 規劃Living Headlights應用程序 142
5.2 光源的斑點檢測 143
5.3 距離估算（簡單方案） 146
5.4 實現Living Headlights應用程序 148
5.5 測試Living Headlights應用程序 161
5.6 測試車載Living Headlights應用程序 164
5.7 本章小結 168
第6章 利用運動放大相機查看心率 169
6.1 規劃Lazy Eyes應用程序 170
6.2 理解歐拉影像放大算法 171
6.3 利用快速傅裏葉轉換從視頻中獲取重復信號 172
6.4 利用圖像金字塔閤成兩幅圖像 176
6.5 實現Lazy Eyes應用程序 177
6.6 針對各種運動行為配置並測試應用程序 185
6.7 其他光源 190
6.8 本章小結 191
第7章 根據素描畫創建物理模擬 192
7.1 規劃Rollingball應用程序 193
7.2 檢測圓形和直綫 195
7.3 針對Unity設置OpenCV 197
7.4 配置並構建Unity項目 200
7.5 在Unity中生成Rollingball場景 201
7.6 創建Unity資源並將其添加至場景中 204
7.6.1 編寫著色器並創建材質 204
7.6.2 創建物理材質 206
7.6.3 創建預置組件 208
7.6.4 編寫第一個Unity腳本 211
7.6.5 編寫Rollingball主腳本文件 212
7.7 整閤與測試 231
7.8 本章小結 231

《智能視覺：計算機視覺算法與應用解析》 引言 在信息爆炸的時代，視覺信息已成為我們感知世界、理解環境、驅動智能的關鍵。從工業自動化到自動駕駛，從醫療影像分析到虛擬現實，計算機視覺技術正以前所未有的速度滲透並重塑著各行各業。它賦予機器“看”和“理解”的能力，開啓瞭智能化的新篇章。《智能視覺：計算機視覺算法與應用解析》旨在深入剖析計算機視覺的核心算法原理，並結閤實際應用案例，為讀者構建一個全麵、係統且深入的知識體係。本書不僅關注理論的嚴謹性，更強調實踐的可行性，力求讓讀者在掌握核心技術的同時，也能領略計算機視覺在現實世界中的無限可能。 第一部分：計算機視覺基礎理論 本部分將帶領讀者迴顧並深入理解計算機視覺的基石。我們從圖像的本質齣發，探討數字圖像的錶示、處理和分析的基本概念。 圖像形成與錶示： 光照與成像原理： 簡要介紹相機模型、投影幾何，理解二維圖像如何從三維世界形成。 數字圖像的離散錶示： 像素、色彩空間（RGB, HSV, Grayscale等）的轉換與理解，以及不同色彩空間的優缺點。 圖像采樣與量化： 探討奈奎斯特采樣定理在圖像處理中的意義，以及量化誤差的影響。 圖像預處理與增強： 點運算： 亮度、對比度調整（直方圖均衡化、伽馬校正），圖像的二值化。 灰度變換： 對數變換、指數變換等，用於改善圖像的視覺效果或突齣特定細節。 噪聲抑製： 綫性濾波器（均值濾波、高斯濾波）、非綫性濾波器（中值濾波、雙邊濾波）的原理與應用，理解不同濾波器的特點及其對圖像細節的影響。 形態學圖像處理： 腐蝕、膨脹、開運算、閉運算等基本操作，以及它們在去除噪聲、連接區域、填充孔洞等方麵的作用。 圖像特徵提取： 邊緣檢測： 經典算子（Sobel, Prewitt, Roberts）的原理與局限，Canny邊緣檢測算法的四步流程及其優勢。 角點檢測： Harris角點檢測算法的原理，理解角點作為關鍵點的意義。 尺度不變特徵變換（SIFT）： 詳細介紹SIFT算法的構建過程，包括尺度空間極值檢測、關鍵點定位、方嚮分配和描述符生成。理解SIFT算法在尺度和鏇轉變化下的魯棒性。 加速魯棒特徵（SURF）： 介紹SURF算法作為SIFT的加速改進版本，理解其基於Haar小波響應的特徵描述。 其他特徵檢測器： FAST, ORB等，簡要介紹它們的特點和應用場景。 第二部分：核心計算機視覺算法深度解析 本部分將聚焦於計算機視覺領域的核心算法，從數學原理到算法實現，帶領讀者深入理解其工作機製。 圖像分割： 閾值分割： Otsu方法、自適應閾值分割。 區域生長法： 原理、種子點選擇、生長準則。 基於邊緣的分割： Canny邊緣檢測與連接。 圖割（Graph Cuts）： Max-Flow/Min-Cut定理在圖像分割中的應用，GraphCut算法的基本思想。 主動輪廓模型（Level Set）： Snakes模型、Chan-Vese模型，理解其如何通過能量函數最小化來實現輪廓演化。 聚類算法在分割中的應用： K-Means, Mean Shift等。 物體識彆與檢測： 傳統物體檢測方法： 滑動窗口與分類器： HOG+SVM模型，理解其流程和關鍵技術。 Viola-Jones人臉檢測算法： Haar特徵、積分圖、Adaboost級聯分類器，剖析其高效性。 深度學習驅動的物體檢測： 區域建議網絡（RPN）： Faster R-CNN的架構，Anchor Boxes機製。 單階段檢測器： YOLO（You Only Look Once）係列算法的演進，SSD（Single Shot MultiBox Detector）的特點。 Anchor-Free檢測器： FCOS, CenterNet等。 物體跟蹤： 基於相關濾波的跟蹤： MOSSE, KCF, CSRT等算法的核心思想。 深度學習在跟蹤中的應用： Siamese網絡、SiamFC, SiamRPN等。 三維視覺： 相機標定： 內參、外參的意義，標定流程，標定誤差分析。 立體視覺： 雙目相機模型，視差計算（塊匹配，Census變換），深度圖生成。 SfM（Structure from Motion）： 基於多視角圖像恢復場景三維結構和相機位姿。 MVS（Multi-View Stereo）： 從多張帶有重疊區域的圖像重建密集的三維模型。 點雲處理： 點雲的錶示、濾波、分割、配準。 圖像生成與風格遷移： 生成對抗網絡（GAN）： 生成器與判彆器的對抗訓練過程，DCGAN, CycleGAN等經典模型。 風格遷移： 神經風格遷移的原理，內容圖像和風格圖像的錶示。 第三部分：計算機視覺應用實踐 本部分將聚焦於計算機視覺在各領域的實際應用，通過案例分析，展示理論知識如何轉化為實際價值。 自動駕駛： 環境感知： 攝像頭、激光雷達、毫米波雷達等多傳感器融閤，物體檢測與識彆（車輛、行人、交通標誌），車道綫檢測。 定位與建圖（SLAM）： VIO（Visual-Inertial Odometry），Lidar SLAM。 路徑規劃與決策： 行為預測，運動規劃。 工業自動化與質量檢測： 缺陷檢測： 基於圖像處理和機器學習的錶麵缺陷、尺寸偏差檢測。 機器人視覺導航： 引導機械臂抓取、裝配。 條形碼/二維碼識彆： 工業生産中的信息追溯。 醫療影像分析： 醫學圖像分割： 腫瘤、器官的自動分割。 病竈檢測與診斷輔助： X光、CT、MRI圖像的分析。 三維重建： 用於手術規劃或可視化。 增強現實（AR）與虛擬現實（VR）： 目標跟蹤與識彆： 將虛擬內容疊加到真實場景。 場景理解與重建： 用於虛擬場景的構建。 手勢識彆與交互： 用戶與虛擬環境的自然交互。 智能安防： 視頻監控分析： 人臉識彆、行為分析、異常事件檢測。 目標跟蹤： 持續追蹤特定目標。 圖像搜索與推薦： 以圖搜圖： 基於圖像內容的相似度搜索。 內容推薦： 根據用戶瀏覽曆史和興趣進行圖像推薦。 第四部分：高級主題與未來展望 本部分將探討計算機視覺領域的前沿技術，並對未來發展趨勢進行展望。 自監督學習與弱監督學習： 如何在缺乏大量標注數據的情況下進行模型訓練。 Transformer在視覺領域的應用： ViT（Vision Transformer）及其變體，注意力機製在圖像分析中的威力。 圖神經網絡（GNN）在視覺任務中的探索： 如何利用圖結構處理具有復雜關係的數據。 可解釋性AI（XAI）在計算機視覺中的挑戰與機遇： 理解模型的決策過程，提高模型的可信度。 跨模態學習： 融閤視覺信息與其他模態（如文本、音頻）進行更深層次的理解。 倫理與社會責任： 隱私保護、算法偏見、技術濫用等問題。 結語 《智能視覺：計算機視覺算法與應用解析》力求為讀者提供一個既有深度又不失廣度的計算機視覺知識框架。通過對基礎理論的紮實講解，核心算法的深入剖析，以及豐富多樣的應用案例分析，本書將引導讀者一步步掌握這項激動人心的技術。我們相信，通過本書的學習，讀者將能更好地理解計算機視覺的奧秘，並將其應用於解決實際問題，為構建更智能、更美好的未來貢獻力量。

評分☆☆☆☆☆

這本書的亮點在於其極強的實操性。作者沒有過多地糾纏於晦澀的數學公式，而是將重點放在瞭OpenCV庫的實際應用上，並且通過大量的實例來展示如何利用OpenCV解決現實世界中的各種問題。我印象最深刻的是書中關於圖像風格遷移的部分，它不僅僅是簡單地調用API，而是詳細講解瞭如何構建神經網絡模型，如何訓練模型，以及如何將訓練好的模型應用到圖像處理中。這個過程的講解清晰而有條理，讓我這樣一個對深度學習領域瞭解不多的人，也能夠一步步跟著完成。書中的代碼質量非常高，並且提供瞭詳細的注釋，這對於我們這些希望能夠理解代碼背後邏輯的讀者來說，非常有幫助。而且，書中還涉及到瞭一些關於優化和性能提升的技巧，這對於開發更高效的OpenCV應用非常有價值。

評分☆☆☆☆☆

剛拿到這本《OpenCV項目開發實戰》，迫不及待地翻瞭幾頁，就被深深吸引住瞭。作者的講解風格非常清晰，深入淺齣，仿佛一位經驗豐富的導師在手把手教你。尤其是書中關於圖像處理基礎概念的闡述，比如像素、顔色空間、濾波器等等，都用通俗易懂的語言進行瞭說明，即便我是初學者，也能很快理解。書中列舉的案例也十分貼閤實際應用，從簡單的圖像增強到復雜的物體識彆，每一步的邏輯都講解得明明白白。我尤其喜歡其中關於特徵提取的部分，作者不僅介紹瞭SIFT、SURF等經典算法，還對它們的應用場景和優缺點進行瞭詳細分析，讓我對如何選擇閤適的特徵有瞭更深刻的認識。書中的代碼示例也很完整，可以直接運行，方便我邊學邊練。我已經迫不及待地想嘗試書中的項目瞭，相信這本書記載的知識和技巧，一定會成為我在OpenCV學習道路上的得力助手。

評分☆☆☆☆☆

閱讀《OpenCV項目開發實戰》的過程，更像是一場知識的探索之旅。作者以一種非常係統化的方式，將OpenCV的各項功能娓娓道來。我尤其欣賞書中對於計算機視覺基本理論的介紹，例如相機標定、三維重建等，這些內容在很多 OpenCV 的入門書籍中往往被一帶而過，但這本書卻進行瞭深入而細緻的講解，並結閤瞭實際的項目案例。這讓我對這些核心概念有瞭更深刻的理解，也為我後續的學習打下瞭堅實的基礎。書中的案例選取的都非常有代錶性，覆蓋瞭從基礎圖像處理到高級計算機視覺任務的廣泛領域，並且每個案例都提供瞭完整的解決方案。作者的講解思路清晰，邏輯性強，即使是遇到一些復雜的算法，也能通過作者的解釋變得豁然開朗。這本書給我最大的感受是，它不僅僅是一本技術手冊，更是一本能夠激發讀者思考和創新的指南。

評分☆☆☆☆☆

老實說，拿到《OpenCV項目開發實戰》的時候，我並沒有抱太高的期望，因為市麵上關於OpenCV的書籍也不少。但是，這本書真的顛覆瞭我的認知。它的內容組織非常有條理，從基礎到進階，層層遞進，一點都不突兀。我尤其喜歡書中關於圖像分割和特徵匹配的章節，作者的講解非常到位，通過生動的比喻和圖示，將復雜的概念變得易於理解。比如，在講到K-Means聚類進行圖像分割時，作者巧妙地將 KMeans 想象成一個“顔色聚集大師”，將相似顔色的像素聚集在一起，這種形象的比喻讓我一下子就記住瞭算法的核心思想。而且，書中提供的項目實戰，不僅僅是簡單的代碼堆砌，而是真正地引導讀者去思考問題、解決問題。我感覺自己不僅學會瞭OpenCV的API，更重要的是學會瞭如何運用OpenCV來解決實際的工程問題。

評分☆☆☆☆☆

這本書真的讓我眼前一亮！它完全打破瞭我之前對技術書籍枯燥乏味的刻闆印象。作者在內容編排上非常有匠心，將理論知識與實戰項目巧妙地結閤在一起。例如，在講解人臉檢測和識彆模塊時，作者沒有直接拋齣復雜的算法，而是先通過一個趣味性的例子，讓你感受到技術帶來的樂趣，然後再循序漸進地深入到算法原理和實現細節。我特彆欣賞書中關於視頻分析的部分，涵蓋瞭運動檢測、目標跟蹤等內容，這些都是非常實用的技術。作者對這些技術的講解，既有深度又不失廣度，讓我能夠從宏觀上把握整個技術體係，又能深入到每一個細節。而且，書中提供的源碼質量很高，注釋也很詳細，這對於我們這些需要復製代碼來理解的讀者來說，簡直是福音。感覺這本書就像一本武林秘籍，一點點地解鎖我關於OpenCV的各項技能。

評分☆☆☆☆☆

好劃算，京東活動真的給力，好好好

評分☆☆☆☆☆

挺好，需要學習的很多

評分☆☆☆☆☆

挺好，需要學習的很多

評分☆☆☆☆☆

還行，可以作為初學者的入門教程。

評分☆☆☆☆☆

書不錯，正版，快遞很快，包裝完整，618超便宜，320的書隻花100，很滿意！好評

評分☆☆☆☆☆

挺好，需要學習的很多

評分☆☆☆☆☆

書很好，作者也得也很詳盡，翻譯得也不錯。沒什麼錯彆字。

評分☆☆☆☆☆

脈絡清晰

評分☆☆☆☆☆

做活動買的，物美價廉