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李立宗 著

图书标签:

• OpenCV
• 图像处理
• 计算机视觉
• Python
• C++
• 图像分析
• 模式识别
• 机器视觉
• 算法
• 实战案例

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121299520

版次：1

商品编码：12052746

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-09-01

用纸：胶版纸

页数：500

字数：715000

正文语种：中文

编辑推荐

适读人群 ：本书提供的教学系统能够让读者快速掌握计算机视觉的相关知识，尽快掌握图像处理的相关算法和系统构建，让图像处理的零基础入门开发者能够尽快成为一名从业人员。本书提供的学习系统均含有详细的注释，读者能够在具有一定C++开发基础、图像处理零基础的情况下完全自主地进行自学。本书能够为在校学生、教师、入门者、专业人员、爱好者等不同身份的读者提供参考。

计算机视觉技术是在图像处理技术上发展起来的一门学科，在很多领域发挥着非常关键的作用。本书中以数字图像处理系统的方式介绍了十几个不同的系统。各个系统之间是独立的，读者可以从任何一章开始阅读学习。

内容简介

OpenCV在计算机视觉领域扮演着重要的角色。作为一个基于开源发行的跨平台计算机视觉库，OpenCV实现了图像处理和计OpenCV是英特尔（Inter）公司开发的一个开源应用平台，借助该平台能够开发高效的计算机视觉应用项目。本书以实例介绍了如何使用OpenCV构建计算机视觉系统，本文的系统主要包括常用函数介绍类系统和应用类系统两类。常用函数介绍类系统以介绍函数的使用为主。在这类系统中主要介绍了常用OpenCV函数的使用方法，并对这些函数进行了不同形式的参数调用。应用类系统尝试解决一些实际问题，用*简单的方法实现一个学习系统，让读者能够了解该类系统的主要算法、解决问题的基本思路，同时能够更深入地了解如何更好地使用OpenCV处理实际问题。本书各章的内容相对独立，因此不需要按照顺序从第1章开始阅读，读者可以自由选择自己感兴趣的内容来学习。本书中的全部系统均以当前的*新版本OpenCV 3.0版本进行介绍。本书在处理问题时，尽量屏蔽了无关的细节，即将OpenCV作为一个黑盒来使用。

作者简介

　　　　李立宗，2008年获南开大学硕士学位，CSDN博客专家，天津职业技术师范大学信息技术工程学院副教授。参与了《数字图像处理》等多本图书的编写工作，在数字图像处理领域公开发表多篇论文、拥有一项发明专利、多项软件著作权。

精彩书评

　　本书以案例的形式，介绍了OpenCV中常用算法的使用。初学者通过实践书中案例，可以快速地学习OpenCV的用法以及相关算法原理，是一本入门好书。
　　——于仕琪

　　OpenCV开源库在国内的早期推广者，OpenCV系列教材译者、作者，OpenCV中文站站长

　　本书以生动的案例介绍了如何使用OpenCV3.0构建图像处理系统，希望具体的案例能够给学习者以有益的启迪，帮助学习者更好地掌握OpenCV与图像处理的相关知识。
　　——高铁杠

　　南开大学教授、博士生导师

　　本书使用OpenCV3.0版本进行介绍，包含了图像处理、模式识别等比较典型的例题。本书内容深入浅出，既适合于初学者快速入门又适合于有一定基础的学习者深入学习。
　　——毕磊

　　腾讯科技高级工程师

　　书中介绍的案例全面细致，不仅包含所有的代码实现，更对系统原理进行了深入剖析。本书能够极大地优化学习者的学习曲线，是本非常优秀的教程。
　　——董付国

　　清华大学出版社《Python程序设计》系列图书作者

　　本书以实例的方式介绍了基于OpenCV3.0的图像处理系统的具体开发和构建，突出了实用性和应用性；通过案例驱动的方式达到了提高学习者发现问题、分析问题、解决问题及自我学习的能力。
　　——许光全

　　天津大学副教授、硕士生导师

　　本文思路清晰，代码书写规范，值得大家参考学习。
　　——Programmer_Zhou
　　CSDN博客专家

目录

第1章 图像处理系统 1
1．1　系统介绍 2
1．1．1　功能描述 2
1．1．2　总体结构 2
1．1．3　界面效果 2
1．2　系统原理 3
1．2．1　翻转 3
1．2．2　形态学处理 4
1．2．3　滤波处理 7
1．2．4　缩放 12
1．2．5　旋转 14
1．3　编程实现 15
1．3．1　文件 15
1．3．2　翻转的实现 16
1．3．3　形态学处理的实现 18
1．3．4　滤波处理的实现 24
1．3．5　缩放的实现 30
1．3．6　旋转的实现 32
1．3．7　帮助 37
第2章 医学图像处理算法学习系统 38
2．1　系统介绍 39
2．1．1　功能描述 39
2．1．2　系统结构 39
2．1．3　界面效果 39
2．2　系统原理 40
2．2．1　增强 40
2．2．2　卷积 41
2．2．3　模板匹配 43
2．2．4　仿射变换 45
2．2．5　重映射 46
2．2．6　分割 47
2．3　编程实现 51
2．3．1　文件 51
2．3．2　增强的实现 51
2．3．3　卷积的实现 55
2．3．4　模板匹配的实现 60
2．3．5　仿射变换的实现 67
2．3．6　重映射的实现 70
2．3．7　分割的实现 76
2．3．8　帮助 97
第3章 图像边缘检测学习系统 98
3．1　系统介绍 99
3．1．1　功能描述 99
3．1．2　总体结构 99
3．1．3　界面效果 99
3．2　系统原理 99
3．2．1　Sobel算子 100
3．2．2　Canny算子 102
3．2．3　Laplacian算子 104
3．2．4　Scharr滤波器 105
3．3　编程实现 106
3．3．1　文件 106
3．3．2　边缘特征 106
3．4．3　Sobel算子的实现 110
3．4．4　Canny算子的实现 119
3．4．5　Laplacian算子的实现 126
3．4．6　Scharr滤波器的实现 134
3．4．7　帮助 140
第4章 数字图像加密学习系统 141
4．1　系统介绍 142
4．1．1　功能描述 142
4．1．2　界面效果 142
4．2　系统原理 142
4．2．1　混沌系统 143
4．2．2　异或加密 146
4．2．3　置乱加密 151
4．3　系统结构与流程 153
4．3．1　总体结构 153
4．3．2　生成混沌图像 153
4．3．3　异或加密流程 156
4．3．4　置乱加密流程 157
4．4　编程实现 160
4．4．1　混沌图像的实现 160
4．4．2　异或加密的实现 165
4．4．3　置乱加密的实现 173
4．4．4　帮助 183
第5章 手写数字识别学习系统 184
5．1　系统介绍 185
5．1．1　功能描述 185
5．1．2　界面效果 185
5．2　系统原理 185
5．2．1　图像特征提取 186
5．2．2　距离计算 188
5．2．3　颜色处理 189
5．2．4　颜色通道处理 201
5．3　系统结构与流程 204
5．3．1　总体结构 204
5．3．2　主要流程 205
5．4　编程实现 205
5．4．1　文件处理 205
5．4．2　数字识别 206
5．4．3　颜色处理 210
5．4．4　通道处理 214
5．4．5　帮助 221
第6章 骰子作画学习系统 223
6．1　系统介绍 224
6．1．1　功能描述 224
6．1．2　界面效果 224
6．2　系统原理 224
6．2．1　骰子状子块 224
6．2．2　原始图像特征值计算 224
6．2．3　映射 224
6．2．4　阈值处理 224
6．3　系统结构与流程 224
6．3．1　总体结构 224
6．3．2　主要流程 224
6．4　编程实现 224
6．4．1　文件 224
6．4．2　骰子画 224
6．4．3　骰子原型 224
6．4．4　点图 224
6．4．5　帮助 224
第7章 滤镜效果学习系统 224
7．1　系统介绍 224
7．1．1　功能描述 224
7．1．2　界面效果 224
7．2　系统结构 224
7．3　系统实现 224
7．3．1　文件处理 224
7．3．2　颜色效果 224
7．3．3　手工画效果 224
7．3．4　艺术效果 224
7．3．5　光线效果 224
7．3．6　雕刻效果 224
7．3．7　帮助 224
第8章 盲数字水印学习系统 224
8．1　系统介绍 224
8．1．1　功能描述 224
8．1．2　界面效果 224
8．2　系统原理 224
8．2．1　通道分解 224
8．2．2　位平面分解 224
8．2．3　最低有效位盲水印 224
8．2．4　位置矩阵 224
8．2．5　随机位盲水印 224
8．3　系统结构与流程 224
8．3．1　总体结构 224
8．3．2　通道分解 224
8．3．3　位平面分解 224
8．3．4　最低有效位盲水印 224
8．3．5　随机位盲水印 224
8．4　编程实现 224
8．4．1　通道分解 224
8．4．2　位平面分解 224
8．4．3　最低有效位盲水印 224
8．4．4　随机位盲水印 224
8．4．5　帮助 224
第9章 图像检索系统 224
9．1　系统介绍 224
9．1．1　功能描述 224
9．1．2　运行效果 224
9．2　系统原理 224
9．2．1　灰度化 224
9．2．2　缩小尺寸 224
9．2．3　简化色彩 224
9．2．4　计算特征矩阵 224
9．2．5　获取哈希值 224
9．2．6　计算距离 224
9．3　系统结构与流程 224
9．3．1　总体结构 224
9．3．2　主要流程 224
9．4　编程实现 224
9．4．1　打开文件夹的实现 224
9．4．2　提取特征的实现 224
9．4．3　打开文件的实现 224
9．4．4　检索的实现 224
9．4．5　清除功能的实现 224
9．4．6　帮助 224
9．5　运行效果 224
第10章 非盲数字水印学习系统 224
10．1　系统介绍 224
10．1．1　功能描述 224
10．1．2　界面效果 224
10．2　系统原理 224
10．2．1　最低有效位非盲水印 224
10．2．2　随机位非盲水印 224
10．3　系统结构与流程 224
10．3．1　总体结构 224
10．3．2　最低有效位非盲水印 224
10．3．3　随机位非盲水印 224
10．4　编程实现 224
10．4．1　最低有效位非盲水印 224
10．4．2　随机位非盲水印 224
10．4．3　帮助 224
附录A 系统配置 224
附录B 在Qt内使用OpenCV 224
参考文献 224

前言/序言

前 言

计算机视觉技术是在图像处理技术上发展起来的一门学科，在很多领域发挥着非常关键的作用。随着硬件设备的不断升级及价格的不断下降，计算机视觉技术越来越成熟。OpenCV是英特尔（Inter）公司开发的一个开源应用平台，借助该工具能够开发高效的计算机视觉应用项目。

内容

本书的系统主要包括常用函数介绍类系统和应用类系统两类。

? 常用函数介绍类系统

这类系统以介绍函数的使用为主，包括图像处理系统（第1章）、医学图像处理系统（第2章）、图像边缘检测学习系统（第3章）。这些系统主要介绍了常用OpenCV函数的使用方法，并对这些函数进行了不同形式的参数调用。

? 应用类系统

这类系统尝试解决一些实际问题，包括数字图像加密学习系统（第4章）、手写数字识别学习系统（第5章）、骰子作画学习系统（第6章）、滤镜效果学习系统（第7章）、数字水印学习系统（第8章、第10章）和图像检索系统（第9章）。这类系统中，尝试用最简单的方法实现一个学习系统，让读者能够了解该类系统的主要算法、解决问题的基本思路，同时能够更深入地了解如何更好地使用OpenCV处理实际问题。

目的

从一接触OpenCV开始，我就感受到了它的强大魅力，并深深地被它所吸引。我也希望更多的人能够了解它、更好地使用它，本书的主要目的如下。

? 为OpenCV的学习提供一份更好的学习资料。

? 让图像处理零基础的入门者能够快速入门。

? 让学习者通过本书的学习，能够快速地构建基于OpenCV的可视化交互系统。

? 通过具体的实例教程，让读者能够快速掌握图像处理的相关理论基础和算法。

? 能够快速地构建基于Qt的视觉处理系统。

读者范围

本书提供的教学系统能够让读者快速掌握计算机视觉的相关知识，尽快掌握图像处理的相关算法和系统构建，让图像处理的零基础入门开发者能够尽快成为一名从业人员。本书提供的学习系统均含有详细的注释，读者能够在具有一定C++开发基础、图像处理零基础的情况下完全自主地进行自学。

? 在校学生

本书所介绍的系统能够方便学生自学计算机视觉相关系统的开发，也能够方便学生进行课程设计、毕业设计的学习。

? 教师

本书能够作为计算机视觉相关课程的配套教材使用，也可以作为教师相关课程的教学参考书。

? 入门者

对于希望进入计算机视觉领域的从业人员，本书提供的实例教程能够让他们快速掌握图像处理的相关理论基础、算法、设计思路等内容。

? 专业人员

对计算机视觉处理领域的专业人员，本书大量的实例代码能够让他们快速上手相关项目，为他们提供切实有效的帮助。

? 爱好者

对计算机视觉处理有兴趣的爱好者，能够根据本书提供的系统完成相关项目的开发工作。由于本书屏蔽了很多内部细节，因此能够让爱好者更好地实现系统。

特点

本书不需要按照顺序从第1章开始阅读，读者可以选择自己感兴趣的内容，各章的内容相对独立。本书中的全部系统均以当前的最新版本OpenCV 3.0进行介绍。

? 用Qt构建可视化系统

目前，针对OpenCV的学习教程大部分局限在函数的使用上。本书将OpenCV的函数进行了整合，使用Qt构建了多种不同形式的图像处理系统来介绍函数的使用、图像处理常用算法、系统如何构建等。书中介绍的系统分成基础系统和实用性系统。基础系统主要介绍OpenCV常用函数的具体使用，给出了函数在调用不同参数时的实现效果。实用性系统尝试解决一些常见的问题，比如手写数字识别、图像检索、图像加密、数字水印、图像隐藏、滤镜效果等。

? 黑盒

本书在进行图像处理的过程中，把OpenCV函数作为一个黑盒来使用，尽可能使用通俗易懂的语言来描述图像处理算法要实现什么功能、需要使用什么参数，而尽量避免堆砌复杂的公式来描述实现细节信息，尽可能地屏蔽了其内部实现细节。同时，为了更好地了解函数的功能，本书中使用了大量的具体示例对函数的实际处理效果进行了展示。

? 简化问题处理

在处理问题时，本书尽可能地将问题进行了简化处理。例如在进行数字识别时，采用了最近邻算法。所使用的特征图像库中，针对每一个数字仅仅存储有一个特征图像。在数字识别时，将待识别的数字图像与图像库中的图像进行特征比对，将与其特征最接近的特征图像作为识别结果。这样，极大地简化了问题的处理。通过这一系统的学习，既掌握了处理问题的基本思路和方法，又掌握了OpenCV的使用。

? 问题处理尽量独立

在数字图像处理过程中，处理过程的各个处理步骤、流程之间往往存在着较强的相关性，还有一些处理过程之间存在着较大的相似性。因此，在实际处理过程中，往往需要构建多个自定义函数，也就存在着较多的函数调用。本书在实现的过程中，为了方便问题的理解，更多关注OpenCV的使用，尽量将一个处理作为一个独立的单元来实现，避免了由过于复杂的函数调用带来的学习干扰。

? 章节之间相互独立

在本书中，以数字图像处理系统的方式介绍了十几个不同的系统。各个系统之间是独立的，读者可以从任何一章开始阅读学习。为了节省篇幅，有部分函数的介绍没有在各个不同的章节之间进行重复介绍，但相关知识点均有简单介绍，并给出了具体介绍所在的章节。

感谢

首先，我要感谢我在硕士期间的导师，南开大学的高铁杠教授，高老师带我走进了计算机视觉这一领域，让我对计算机视觉产生了浓厚的兴趣。同时感谢高老师长期以来，尤其是毕业后，还保持对我的关心和指导。

感谢CSDN提供的博客服务，让我在学习时有坚持下去的动力。对于我来说，学习知识的过程是漫长的、枯燥的，自己一个人很难持续地坚持学习。但是当我学习了新知识在CSDN上面发表博文后，看到阅读量不断增多，我知道还有很多同学和我一样奋斗在同样的知识点上，就增加了坚持下去的信心。更应该感谢CSDN让我有缘和符隆美老师结识，才有了这本书的出版。

感谢于仕琪、刘瑞祯两位老师出版的OpenCV的教程，领我进入了OpenCV这一技术领域。

感谢英特尔公司OpenCV团队提供了如此优秀的工具、非常优秀的官网。感谢官网提供的大量优质学习资源，本书中所介绍的函数语法参考了官网上的大量资料。

非常感谢本书的编辑付睿老师对稿件做出的修改，将我许多本来晦涩不通的语句变得能够达到出版的要求，并对存在的技术问题进行了修正，同时感谢为本书出版而付出辛勤工作的各位同仁。更要特别感谢符隆美老师，感谢符老师为出版本书所付出的辛勤工作，感谢符老师在写作过程中给予我的关心和帮助。

感谢我的工作单位天津职业技术师范大学，感谢单位对我开发OpenCV相关系统所给予的支持和资助。本书受到天津职业技术师范大学科研发展基金（编号：KJ12-12）的资助。

感谢合作单位天津远目科技有限公司对本书编写工作所提供的帮助和支持。

最后，我要感谢家人的支持。在完成本书期间，我经常独自一人闷在书房里而忽略了你们的感受，也逃避了很多责任。我要感谢你们一直以来对我的理解、支持、付出，你们是我不断前行的动力，我爱你们！

互动方式

由于本人水平有限，虽然本书经过了多次校验，但是肯定仍旧存在很多大大小小的问题，希望读者朋友在使用本书时，能够海涵。在出版后，我会针对读者朋友提供的反馈信息进行整理、归纳，给出统一的勘误表。本书中所介绍的全部系统目前均已经能够在Windows 10系统下正常稳定地运行，需要书中系统的读者请与我联系，以获取书中的教学案例系统。我也在准备本书所介绍系统的配套视频教程，完成后会通过多种渠道发布，欢迎大家关注。也非常欢迎大家跟我交流关于OpenCV的各种问题。

我的联系方式如下。

qq群：303230397

邮箱：lilizong@foxmail.com

李立宗

2016年5月23日

《数字图像处理与计算机视觉实战》 一、 引言 在信息爆炸的时代，图像和视频作为信息传递的重要载体，其重要性日益凸显。从社交媒体上的分享到专业领域的图像分析，数字图像处理和计算机视觉技术已经渗透到我们生活的方方面面。无论是自动化生产中的质量检测，还是医疗影像的辅助诊断，抑或是自动驾驶汽车的环境感知，这些都离不开强大的图像处理与计算机视觉能力。 本书旨在为读者提供一个全面而深入的数字图像处理与计算机视觉实战指南。我们不仅仅停留在理论的介绍，更注重实际操作与案例应用。通过丰富的代码示例和详尽的步骤解析，读者将能够掌握核心算法的原理，并学会如何将这些技术应用于解决现实世界中的各种问题。本书涵盖了从基础的图像操作到前沿的深度学习模型在计算机视觉领域的应用，力求让读者在理论与实践的结合中，建立起扎实的专业知识体系，并培养独立解决问题的能力。 二、 本书特色与内容概览 本书的最大特色在于其“实战导向”的设计理念。我们深知，学习计算机视觉技术，动手实践是至关重要的。因此，每一章节的内容都紧密围绕着实际应用展开，通过大量的代码片段和可执行的案例，帮助读者将理论知识转化为实际的解决方案。 1. 基础图像处理：构建坚实的地基 图像表示与基础操作： 深入讲解图像在计算机中的表示方式（像素、色彩空间），以及像素级的操作，如图像的读写、裁剪、缩放、旋转、颜色空间的转换（RGB, HSV, Gray等）以及直方图的计算与应用。读者将学会如何对图像进行最基本的几何变换和颜色调整，为后续更复杂的处理打下基础。 滤波与增强： 探索各种滤波技术，包括均值滤波、高斯滤波、中值滤波等，理解它们在降噪、平滑等方面的作用。同时，深入讲解图像增强技术，如对比度拉伸、直方图均衡化、伽马校正等，学习如何提升图像的视觉质量，突出目标细节。 边缘检测与特征提取： 学习经典的边缘检测算子，如Sobel、Prewitt、Canny算子，理解它们的工作原理以及在识别图像轮廓方面的应用。在此基础上，介绍SIFT、SURF、ORB等特征点检测与描述算法，为后续的目标识别、图像匹配等奠定基础。 形态学处理： 讲解腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等形态学操作，理解它们在去除噪声、连接断裂区域、填充孔洞等方面的应用，尤其是在二值图像处理中的重要作用。 2. 图像分割：洞悉图像的内在结构 阈值分割： 介绍全局阈值、局部阈值（Otsu's方法）等，学习如何根据像素强度将图像分割成不同的区域。 区域生长与区域分裂合并： 探索基于像素相似性的区域生长算法，以及分治策略下的区域分裂合并方法，理解它们在提取连通区域和对象的原理。 基于图的分割： 介绍Graph Cut等基于图论的分割方法，理解它们在全局优化分割结果方面的优势。 深度学习在分割中的应用： 引入U-Net、Mask R-CNN等经典的深度学习分割模型，讲解其网络结构、训练方法以及在实例分割、语义分割等任务中的强大表现。 3. 目标检测与识别：让机器“看懂”图像内容 传统目标检测方法： 回顾基于滑动窗口、HOG+SVM等经典的目标检测框架，理解其基本思想和局限性。 基于深度学习的目标检测： 详细讲解 R-CNN系列（Fast R-CNN, Faster R-CNN）、YOLO系列（YOLOv1-v8）、SSD等主流深度学习目标检测模型。通过分析它们的网络结构、损失函数、Anchor机制等，帮助读者理解不同模型的设计理念和性能差异，并指导读者如何训练和部署这些模型。 图像分类： 介绍CNN（卷积神经网络）的基本原理，并深入讲解AlexNet、VGG、ResNet、Inception等经典CNN架构。讲解迁移学习的应用，如何利用预训练模型快速构建高性能的图像分类器。 人脸识别与检测： 针对人脸这一特殊而重要的应用场景，讲解人脸检测算法（如Haar Cascades, MTCNN）以及人脸识别的技术（如FaceNet, ArcFace），并提供相关的实战案例。 4. 运动分析与跟踪：捕捉动态世界 光流法： 深入讲解Lucas-Kanade光流法、Farneback光流法等，理解它们如何估计像素点的运动。 目标跟踪算法： 介绍KCF、CSRT、Deep SORT等经典的单目标和多目标跟踪算法，理解它们在处理遮挡、形变等复杂情况下的策略。 运动目标检测： 学习背景减除法、帧差法等方法，理解如何从视频序列中检测出运动的目标。 5. 三维视觉：重建与理解真实世界 立体视觉： 讲解双目立体视觉的基本原理，包括相机标定、特征匹配、视差计算、深度图生成等。 SfM（Structure from Motion）与SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）： 介绍如何从图像序列中重建三维场景结构，并实现同时进行定位与地图构建。 点云处理： 讲解点云数据的表示、滤波、分割、配准等技术，并介绍PCL（Point Cloud Library）等常用工具。 6. 机器学习与深度学习在计算机视觉中的进阶应用 深度学习基础： 详细介绍神经网络、反向传播、激活函数、优化器等深度学习的基础概念。 主流深度学习框架： 结合TensorFlow、PyTorch等主流深度学习框架，提供丰富的代码实现，让读者能够快速上手搭建和训练模型。 生成对抗网络（GANs）： 介绍GANs的原理及其在图像生成、风格迁移等方面的应用。 Transformer在视觉领域的应用： 探讨Vision Transformer (ViT)等新型架构，以及它们在图像识别、目标检测等任务中的潜力。 三、 目标读者 本书适合以下人群阅读： 计算机科学、软件工程、电子工程、自动化等相关专业的学生： 作为课程学习的补充，提供丰富的实践经验。 对计算机视觉技术感兴趣的开发者和工程师： 希望快速掌握核心技术，并应用于实际项目中。 希望将图像处理与计算机视觉技术应用于科研领域的科研人员： 了解最新的技术进展，并学会如何进行实验设计。 任何希望深入理解机器如何“看”的爱好者： 通过本书的学习，能够建立起系统性的知识体系。 四、 学习路径建议 本书内容循序渐进，但内容丰富，建议读者： 1. 打好基础： 从第一部分的图像处理基础内容入手，确保对图像操作和基础算法有扎实的理解。 2. 深入核心： 重点学习目标检测、图像分割等核心章节，这是目前计算机视觉应用中最广泛的领域。 3. 拓展应用： 根据自己的兴趣和需求，选择性地学习运动分析、三维视觉或深度学习进阶部分。 4. 勤于实践： 每一章的案例代码都是学习的关键，务必动手运行，修改参数，尝试不同的数据集，真正做到学以致用。 5. 结合思考： 在学习算法原理的同时，思考它们在不同场景下的优劣势，以及如何针对具体问题进行优化。 五、 结语 数字图像处理与计算机视觉技术正以前所未有的速度发展，其应用场景也在不断拓展。本书希望通过系统性的讲解和丰富的实战案例，为读者打开通往这一激动人心领域的大门，赋能读者将理论知识转化为解决实际问题的强大能力。我们相信，通过不懈的探索与实践，读者一定能够在计算机视觉的广阔天地中，开辟出属于自己的精彩篇章。

评分☆☆☆☆☆

对于有一定CV基础，但希望进一步深化理解和拓展应用范围的开发者来说，《OpenCV编程案例详解》同样提供了宝贵的价值。书中涉及的案例非常有代表性，涵盖了从经典的图像处理技术到前沿的机器学习在CV中的应用。例如，在特征点检测与匹配的部分，书中不仅介绍了SIFT、SURF等经典算法，还深入解析了ORB等更高效的现代算法，并提供了将这些算法应用于图像拼接、物体识别等实际场景的完整代码示例。我尤其喜欢书中关于立体视觉和三维重建的章节，这部分内容往往是很多教材中难以触及的难点，但这本书却通过循序渐进的案例，清晰地展示了如何利用OpenCV进行相机标定、视差计算和深度图生成，这对于我参与的一个AR项目来说，简直是雪中送炭。此外，书中还涉及了深度学习模型的部署与推理，比如如何加载预训练的YOLO模型进行实时目标检测，这让我看到了OpenCV在现代CV流程中的桥梁作用。通过阅读和实践这些案例，我不仅巩固了现有的知识，更接触到了许多我之前从未接触过的领域，极大地拓宽了我的技术视野。这本书的组织结构也非常合理，案例之间相互关联，逐步深入，能够帮助读者构建起一个更系统、更完整的CV知识体系。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在视觉技术领域摸爬滚打多年的老兵，《OpenCV编程案例详解》这本书给我带来的最大惊喜在于其对“案例”的精妙设计和“详解”的深入程度。很多技术书籍往往停留在理论层面，或者提供一些简单易懂但缺乏实战价值的“玩具”代码。而这本书却能精准地捕捉到实际工程中会遇到的典型问题，并给出成熟、可用的解决方案。我特别欣赏书中关于图像分割和目标跟踪的章节，它没有简单地罗列阈值分割、GrabCut等算法，而是通过构建更复杂的场景，例如在光照变化剧烈、背景干扰严重的条件下如何精确分割出目标，或者如何在视频流中鲁棒地跟踪运动物体。书中对于每一步操作的背后逻辑、参数选择的依据，以及可能遇到的陷阱和优化方法都进行了详细的阐述。这让我意识到，解决实际问题需要的不仅仅是知道有什么工具，更重要的是理解工具的工作原理，以及如何根据具体情况灵活运用。书中提供的代码结构清晰，模块化设计优秀，易于移植和扩展，为我节省了大量的开发时间。对于有经验的开发者而言，这本书提供的不仅仅是知识，更是一种解决问题的思维方式和工程实践经验。

评分☆☆☆☆☆

这本《OpenCV编程案例详解》绝对是图像处理领域的宝藏！我是一名刚刚入门CV的小白，在学习过程中遇到了不少瓶颈，之前也翻阅过几本教材，但总感觉理论性太强，实践起来总是云里雾里。直到我接触到这本书，简直打开了新世界的大门！它不像其他书那样枯燥地罗列API，而是紧密围绕着实际的编程案例展开，从最基础的图像读写、色彩空间转换，到更复杂的特征提取、目标检测、甚至视频分析，每一个章节都像一个独立的小项目，让我能够边学边做，亲手实现那些酷炫的功能。书中的代码注释非常详细，对于每一个参数、每一个函数的用途都解释得清清楚楚，即便是初学者也能轻松理解。而且，它还引导我思考如何将这些基本操作组合起来解决更复杂的问题，比如如何通过拼接多张图片制作全景图，或者如何利用模板匹配在视频流中追踪特定物体。这本书最大的亮点在于它的“详解”，它不仅仅是告诉你怎么写代码，更重要的是解释了“为什么”要这么写，背后的原理是什么，这样做的好处和可能的局限性是什么。这让我对CV的理解不再停留在“知其然”，而是上升到了“知其所以然”的层面，为我后续深入学习打下了坚实的基础。我强烈推荐给所有想学习OpenCV的朋友，尤其是那些和我一样，希望能够快速上手并理解CV核心概念的入门者。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，《OpenCV编程案例详解》是一本极具指导意义的实践指南，它巧妙地将OpenCV的强大功能与实际应用场景相结合，为读者提供了一条高效的学习路径。我是一名在工业自动化领域工作的工程师，日常需要处理大量的机器视觉任务，比如缺陷检测、尺寸测量、二维码识别等。这本书中的许多案例，如基于边缘检测和轮廓分析的尺寸测量，或者利用模板匹配和特征匹配进行工件定位，都与我的工作内容高度契合。书中提供的代码不仅能够直接应用于我的项目中，更重要的是，它启发了我如何根据实际需求对算法进行调整和优化。例如，在处理一些细微的表面缺陷时，书中关于形态学操作的详解，让我学会了如何通过腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等组合来有效地增强或去除噪声，从而更清晰地识别缺陷。另外，书中关于图像校正和畸变补偿的内容，对于确保测量精度至关重要，我从中学到了如何进行相机标定并应用畸变参数校正图像。这本书最大的价值在于它不是一个简单的API手册，而是一个能够帮助工程师解决实际问题的“工具箱”和“解决方案库”。

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读完《OpenCV编程案例详解》，我最大的感受是这本书真正做到了“授人以渔”。我是一位对计算机视觉充满好奇的学生，之前尝试过一些在线课程和书籍，但往往学完后感觉知识零散，难以融会贯通。这本书不同，它通过一系列精心设计的编程案例，将OpenCV的各个模块串联起来，形成了一个完整的学习脉络。从基础的图像处理，如滤波器、色彩空间变换，到更高级的应用，如人脸识别、图像检索，每一个案例都提供了完整的解决方案，并且对代码的每一行都进行了详尽的解释。更重要的是，书中不仅仅是告诉我们“怎么做”，而是深入浅出地讲解了“为什么这么做”。比如，在讲解特征提取时，它不仅介绍了SIFT、SURF等算法，还会分析它们各自的优缺点，以及在不同场景下的适用性。在实际操作中，我发现这本书提供的案例代码非常易于理解和修改，我可以通过调整参数或者组合不同的算法，来探索解决我自己在项目中遇到的各种视觉问题。这种循序渐进、深入浅出的教学方式，让我对OpenCV的学习不再感到枯燥和畏难，而是充满了探索的乐趣和成就感。

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趁着活动多买了点供参考用。书不错。

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非常不错的专业参考书籍，内容翔实。

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很不错的一本书。。。。。

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看了一下，比较全面的一本书，正在继续学习opencv是一本不错的参考书！

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同事推荐的，好用

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是一本快速上手的好书。

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案例基本还行，程序员应该看看

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买了送人，包装很不错的

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是正版，内容比较基础.