OpenCV和Visual Studio图像识别应用开发 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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望熙荣，望熙贵 著，李强 译

图书标签:

• OpenCV
• 图像识别
• Visual Studio
• 开发
• 计算机视觉
• 图像处理
• C++
• 应用开发
• 算法
• 编程

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115465054

版次：1

商品编码：12188009

品牌：异步图书

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-10-01

用纸：胶版纸

页数：291

正文语种：中文

编辑推荐

　　你是否对智能机器人、无人驾驶、人脸识别等技术感兴趣呢？其实，这些技术都离不开图像识别。图像识别技术除了包括静态文本的OCR扫描，还包括动态识别技术，如环境空间探测、动态物体追踪、视频比对分析等，这些技术可以在智能感应家电、自动化设备、家庭安保系统等各种环境中应用。　　本书从基本原理入手，通过充分的实例来介绍各种图像处理应用的开发。程序代码使用Visual Studio并结合C/C++语言，帮助读者掌握真正的应用场景和开发技能。　　本书适合对于图像识别和处理技术感兴趣并且想要学习OpenCV的应用和编程的读者阅读和参考。

内容简介

　　OpenCV是可以在多平台下运行、并提供了多语言接口的一个库，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。

　　本书是介绍OpenCV结合Visual Studio进行图像识别和处理的编程指南。全书共11章，介绍了OpenCV和Visual Studio的安装设置，以及Core、HighGUI、ImgProc、Calib3d、Feature2d、Video、Objdetect、ML、Contrib等模块，涉及文字处理、照片处理、图像识别、OpenGL整合、硬件设备结合使用等众多方面的功能，最后还给出了综合应用的实例。

　　本书适合对于图像识别和处理技术感兴趣，并且想要学习OpenCV的应用和编程的读者阅读和参考。

作者简介

　　作者简介

　　望熙荣，中国台湾中兴大学环境工程系副教授，多年教授计算机程序设计、大数据分析、R语言在环境工程中的应用等课程。

　　望熙贵，现任摩托罗拉半导体事业部项目经理，曾先后在多家知名IT企业担任项目经理。

目录

目录第1章系统安装与项目准备11．1认识OpenCV21．2系统安装31．2．1安装OpenCV31．2．2安装VisualStudio201361．3开始新项目7项目属性的设置9第2章Core模块162．1显示图文件172．2图文件转换302．3图文件混合322．4改变对比与明亮度392．5基本绘图412．6文字处理492．7离散的傅立叶变换572．8使用XML与YAML进行文件的输出输入612．9与OpenCV1互通70第3章HighGUI模块743．1滑块功能753．2读取视频文件进行相似性比较773．3产生视频文件82第4章ImgProc模块854．1图像的平滑化864．2腐蚀与膨胀904．3更多形态处理934．4图像金字塔964．5基本阈值法994．6建立自己的线性滤波器1044．7将图像加上边框1074．8Sobel算子1084．9拉普拉斯运算1124．10Canny图像边缘检测1134．11霍夫线变换1164．12霍夫圆变换1214．13重映射1244．14仿射变换1274．15直方图分布平等化1294．16直方图分布计算1314．17直方图分布比较1344．18反向投影1364．19模板匹配1494．20寻找图的轮廓1534．21凸包1594．22为轮廓建立许多矩形与圆形1624．23为轮廓建立旋转的矩形与椭圆形1644．24图像矩1664．25点多边形测试1694．26线性变换171第5章Calib3d模块1735．1使用棋盘进行相机校准1745．2视差193第6章Feature2d模块1956．1特征描述1966．2哈瑞斯角点检测1986．3使用FLANN进行特征匹配2006．4使用Features2D和Homography识别对象2026．5Shi-Tomasi角点检测2046．6建立自定义的角点检测2066．7在次像素检测角位置2096．8特征检测211第7章Video模块2137．1图像拍摄2147．2生成视频文件2157．3指定帧2187．4移动感知2197．5计算移动时间2217．6即时对象追踪2257．7播放暂停229第8章Objdetect模块231级联式类分类232第9章ML模块2369．1支持向量机的介绍2399．2非线性可分开数据的支持向量机242第10章Contrib模块245探索视网膜效果并用来进行图像处理246第11章实际应用25111．1图像藏密25211．2图像采集25511．3QRCode检测26811．4与OpenGL整合275附录281

《OpenCV与Visual Studio图像识别应用开发》 深入探索计算机视觉核心技术，构建功能强大的图像识别系统 在当今科技飞速发展的时代，图像识别技术已渗透到我们生活的方方面面，从智能手机的人脸解锁，到工业生产的自动化质检，再到自动驾驶汽车的路径规划，无不依赖于其强大的感知能力。掌握图像识别的核心技术，并能将其转化为实际应用，已成为衡量开发者综合能力的重要标尺。 本书，《OpenCV与Visual Studio图像识别应用开发》，正是为致力于深入理解并实践图像识别技术，尤其是希望构建健壮、高效的图像识别应用的开发者量身打造的。我们不从零开始堆砌理论，而是紧密围绕实际开发需求，将先进的计算机视觉算法与成熟的开发工具深度融合，旨在带领读者一步步迈向图像识别应用的开发前沿。 本书的核心价值在于，它将引领您： 精通OpenCV，这个计算机视觉领域的瑞士军刀。 OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是全球最流行、功能最全面的开源计算机视觉库之一。本书将带您系统地学习OpenCV的核心模块，从基础的图像读取、处理、颜色空间转换、滤波，到更高级的特征提取、目标检测、图像分割、运动分析，乃至深度学习在图像识别中的应用。我们不仅会介绍API的使用，更会深入剖析算法背后的原理，让您知其然，更知其所以然。 驾驭Visual Studio，集成开发环境的王者。 Visual Studio作为微软推出的强大集成开发环境（IDE），以其卓越的代码编辑、调试、项目管理能力，成为C++等语言开发的首选。本书将教会您如何充分利用Visual Studio的强大功能，高效地搭建OpenCV开发环境，组织项目结构，进行代码编写、调试与优化。通过与Visual Studio的无缝集成，您可以专注于算法的实现与应用的构建，而无需被繁琐的环境配置所困扰。 构建从基础到高级的图像识别应用。 本书的讲解层层递进，结构清晰。我们将从最基础的图像处理操作入手，逐步过渡到更复杂的图像识别任务。您将学会如何应用各种算法来解决实际问题，例如： 特征点检测与匹配： 学习SIFT、SURF、ORB等算法，实现图像的特征提取和匹配，为物体识别、图像拼接等应用打下基础。 目标检测： 掌握Haar级联分类器、HOG+SVM、以及基于深度学习的目标检测框架（如YOLO、SSD），实现对图像中特定目标的实时检测与定位。 图像分类： 学习如何训练和使用卷积神经网络（CNN）模型，实现对图像内容的智能分类。 人脸识别与检测： 深入理解人脸检测、特征点定位以及更高级的人脸识别技术。 图像分割： 探索图割、GrabCut等技术，将图像中的前景与背景进行精确分离。 运动跟踪： 学习KLT跟踪器、Meanshift、Camshift等算法，实现对视频序列中运动目标的跟踪。 图像修复与增强： 掌握图像去噪、锐化、对比度增强等技术，提升图像质量。 理论与实践并重，项目驱动学习。 本书最大的亮点在于其丰富的实战项目。我们精选了一系列典型且具有代表性的图像识别应用场景，并将它们作为贯穿全书的实践载体。每一个章节的讲解都紧密结合相应的实际项目，让您在学习理论知识的同时，能够立即动手实践，将所学知识转化为可运行的代码。这些项目涵盖了从简单的图像滤镜应用，到复杂的人脸识别系统，再到基于深度学习的物体识别器，力求让读者在解决实际问题的过程中，全面掌握图像识别技术的开发流程和技巧。 掌握现代计算机视觉的前沿技术。 随着深度学习的兴起，计算机视觉领域迎来了革命性的发展。本书不会回避这一趋势，而是将深度学习在图像识别中的应用作为重要的组成部分进行介绍。您将学习如何利用OpenCV封装的深度学习模块，加载和使用预训练模型，甚至构建自己的小型神经网络模型。我们将重点关注与OpenCV集成度高、易于上手的深度学习框架和模型，帮助您快速将深度学习的强大能力融入到您的图像识别应用中。 谁适合阅读本书？ 初学者： 对计算机视觉和图像识别技术感兴趣，但缺乏系统学习路径的开发者。本书将为您提供一个清晰、实用的入门指南。 进阶者： 已经掌握了基础的编程知识，希望深入了解OpenCV和Visual Studio在图像识别应用开发中的高级技巧和实际应用。 在校学生： 学习计算机科学、软件工程、电子工程、自动化等相关专业的学生，希望通过本书掌握一门前沿的技术，为未来的学习和就业打下坚实基础。 项目开发者： 需要在自己的项目中使用图像识别技术，寻求稳定、高效的解决方案的开发者。 本书能带给您什么？ 通过系统学习本书，您将不仅仅是掌握OpenCV和Visual Studio这两个工具的使用，更重要的是，您将获得： 扎实的计算机视觉理论基础。 精湛的OpenCV算法实现能力。 高效的Visual Studio开发实践技巧。 从零开始构建实际图像识别应用的能力。 理解和应用现代深度学习技术进行图像识别的经验。 解决复杂图像识别问题的信心和能力。 本书的特色： 内容权威且实用： 紧跟行业发展趋势，介绍最前沿、最实用的图像识别技术。 结构严谨且逻辑清晰： 从基础到高级，循序渐进，易于理解和掌握。 案例丰富且贴近实际： 每一个知识点都通过实际项目得到印证，学习效果更直观。 代码示例详尽且可运行： 提供高质量的代码示例，方便读者复制、修改和扩展。 深入剖析算法原理： 不仅教您如何使用，更教您为何如此，培养您的分析和解决问题的能力。 未来的世界，是数据驱动的智能世界。图像，作为最丰富的数据源之一，其识别和理解能力将成为未来科技竞争的关键。 《OpenCV与Visual Studio图像识别应用开发》将成为您开启智能图像识别时代的一把金钥匙。我们相信，通过本书的学习，您将能够自信地运用OpenCV和Visual Studio，创造出属于您自己的、令人惊叹的图像识别应用，在这个充满机遇的时代，占得先机。 准备好迎接挑战了吗？让我们一同踏上这段激动人心的图像识别开发之旅！

评分☆☆☆☆☆

当我翻阅这本书时，最让我感到惊喜的是它在用户体验（UX）方面的考虑。视觉识别应用开发，最终目的都是为人服务的，但很多技术书籍往往忽略了这一点。这本书却不然，它在讲解完核心算法后，会用相当的篇幅指导读者如何利用Visual Studio的GUI设计工具，为这些算法套上一个友好的用户界面。比如，如何添加按钮来切换不同的滤波算法，如何设计一个滑块来实时调整阈值参数，这些都是在实际工作中必须面对的挑战。作者的讲解非常到位，他并没有把GUI设计复杂化，而是使用了最直观的方式，让读者可以快速地将后台的C++或C代码逻辑与前端的交互元素关联起来。这使得原本枯燥的图像处理过程变得生动有趣，极大地提升了我的项目开发效率。这不只是一本学习算法的书，它更是一本教你如何交付一个“可用”的视觉产品的指南。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为那些想在计算机视觉领域大展拳脚的开发者准备的教科书！我当初入手时，完全是冲着“OpenCV”这个名字去的，毕竟在图像处理和识别领域，它就是无可争议的王者。而这本书的独特之处在于，它没有停留在OpenCV那些冰冷的函数调用上，而是非常巧妙地将OpenCV的强大功能与Visual Studio这个业界最成熟的开发环境无缝结合了起来。初学者可能会担心环境配置的复杂性，但作者显然考虑到了这一点，书中对每一步的配置都讲解得极其细致，即便是像我这种刚接触VS不久的人，也能顺利搭建起自己的实验平台。更让我印象深刻的是，它不仅仅是告诉你“怎么做”，更深入地解释了“为什么这么做”。比如在讲解模板匹配和特征点提取时，代码实现旁边往往配有对算法底层逻辑的通俗易懂的解析，这使得我在应用这些技术时，不再是盲目的复制粘贴，而是真正理解了图像数据流动的脉络。这种理论与实践的完美平衡，让这本书的价值远超了一般的编程指南，更像是一份实战手册。

评分☆☆☆☆☆

对于我这种追求代码质量和可维护性的开发者来说，这本书在编码规范和项目结构上的指导同样是加分项。它不仅仅是展示了一堆可以运行的代码块，而是展示了如何在一个规范的Visual Studio项目中组织这些模块。例如，它如何使用类和头文件来封装不同的图像处理模块，如何利用VS的解决方案管理多个相互依赖的组件。这种面向对象的设计思想贯穿始终，使得我即便在修改或扩展书中示例代码时，也能清晰地知道从何处入手，修改的影响范围在哪里。这对于构建大型、长期维护的视觉系统至关重要。总而言之，它成功地将OpenCV强大的底层能力，通过Visual Studio这个高效的工程化平台，转化为了可靠、可维护的应用软件。它不仅教会了我如何“看到”图像中的信息，更教会了我如何“构建”一个稳定的视觉应用。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，市面上很多讲计算机视觉的书籍，要么过于偏重理论，堆砌着复杂的数学公式，让人望而却步；要么就是纯粹的代码堆砌，代码跑起来了，但背后的原理却一团迷雾。这本书恰好找到了那个黄金分割点。我特别喜欢它对实际应用场景的选取。它没有上来就讲那些花哨的、不切实际的项目，而是从最基础的图像加载、像素操作开始，逐步深入到实时物体跟踪和简单的目标分类。例如，书中关于运动目标检测的章节，它没有直接使用复杂的深度学习模型，而是先用背景减除法配合形态学操作展示了经典方法的魅力和局限性。这种由浅入深的教学方式，极大地巩固了我的基础知识，也让我对后续更高级算法的学习有了更坚实的基础。对于我这种以工程实践为导向的读者来说，这种“打地基”的扎实感是极其宝贵的。而且，书中使用的Visual Studio环境，保证了代码的高效调试和性能优化，这在处理实时视频流时至关重要。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度都让人印象深刻，尤其是在处理复杂光照和遮挡问题上，展现出了作者深厚的行业经验。很多教程在光线充足的理想条件下展示效果完美，但一到实际工业现场，效果就大打折扣。这本书却直面了这些“脏数据”的挑战。它详细介绍了如何利用直方图均衡化、自适应阈值等预处理技术来应对光照不均的问题。更厉害的是，它介绍了几种应对小幅度遮挡的跟踪策略，这部分内容通常需要查阅大量的学术论文才能找到的经验性技巧，竟然被作者系统地整理并用代码演示出来了。这部分内容对我正在进行的一个安防监控项目产生了直接的指导作用，让我避免了许多重复的试错过程。这种直击痛点、提供成熟解决方案的写作风格，绝对是专业人士的首选。

评分☆☆☆☆☆

图书的质量非常好，内容也很棒，嗯我有所知，物流也非常很喜欢。

评分☆☆☆☆☆

多买书多学习早日迎娶白富美登上人生巅峰

评分☆☆☆☆☆

还没来得及看 期待ing

评分☆☆☆☆☆

主要的抄袭官方例子

评分☆☆☆☆☆

书不错，是我想要的。

评分☆☆☆☆☆

书不错，内容讲得挺好的，送得很快

评分☆☆☆☆☆

这本书通俗易懂，是一本科普类的读物，初学者入门者可以看一下

评分☆☆☆☆☆

快速 还没来看

评分☆☆☆☆☆

正在学习，很喜欢这本书。