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店铺： 义博图书专营店

出版社： 清华

ISBN：9787302209935

商品编码：14579803870

OpenCV3编程入门+学习OpenCV（中文版）2本 计算机编程书籍 程序设计

区域包邮

9787302209935   9787121253317

学习OpenCV（中文版）

内容简介

计算机视觉是在图像处理的基础上发展起来的新兴学科。OpenCV是一个开源的计算机视觉库，是英特尔公司资助的两大图像处理利器之一。它为图像处理、模式识别、三维重建、物体跟踪、机器学习和线性代数提供了各种各样的算法。
　　本书由OpenCV发起人所写，站在一线开发人员的角度用通俗易懂的语言解释了OpenCV的缘起和计算机视觉基础结构，演示了如何用OpenCV和现有的自由代码为各种各样的机器进行编程，这些都有助于读者迅速入门并渐入佳境，兴趣盎然地深入探索计算机视觉领域。
　　本书可作为信息处理、计算机、机器人、人工智能、遥感图像处理、认知神经科学等有关专业的高年级学生或研究生的教学用书，也可供相关领域的研究工作者参考。
　　透过本书，您将置身于迅速发展的计算机视觉领域。本书由自由开源OpenCV的发起人所著，介绍了计算机视觉，并通过实例演示了如何快速生成这样的应用——能使计算机“看到”并根据由此获取的数据做出决策。
　　计算机视觉无处不在，安全系统、制造检验系统、医学图像分析、无人机等都可以见到它的踪影。它与Google Map和Google Earth紧密结合，它检查LCD屏幕上的像素，它确保衬衫上的每个针脚都能完全缝合。OpenCV提供了一个简易好用的计算机视觉框架和一个丰富的库，后者包含500多个可实时运行视觉代码的函数。

目       录

出版前言
译者序
写在前面的话
前言
第1章 概述
什么是OpenCV
OpenCV的应用领域
什么是计算机视觉
OpenCV的起源
下载和安装OpenCV
通过SVN获取*新的OpenCV代码
更多OpenCV文档
OpenCV的结构和内容
移植性
练习
第2章 OpenCV入门
开始准备
初试牛刀—— 显示图像
第二个程序—— 播放AVI视频
视频播放控制
一个简单的变换
一个复杂一点的变换
从摄像机读入数据
写入AVI视频文件
小结
练习
第3章 初探OpenCV
OpenCV的基本数据类型
CvMat矩阵结构
IplImage数据结构
矩阵和图像操作
绘图
数据存储
集成性能基元
小结......

OpenCV3编程入门

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算机视觉方面的很多通用算法。《OpenCV3编程入门》以当前全新版本的OpenCV常用核心的组件模块为索引，深入浅出地介绍了OpenCV2和OpenCV3中的强大功能、性能，以及新特性。书本配套的OpenCV2和OpenCV3双版本的示例代码包中，含有总计两百多个详细注释的程序源代码与思路说明。读者可以按图索骥，按技术方向进行快速上手和深入学习。

　　《OpenCV3编程入门》要求读者具有基础的C/C++知识，适合研究计算机视觉以及相关领域的在校学生和老师、初次接触OpenCV但有一定C/C++编程基础的研究人员，以及已有过OpenCV 1.0编程经验，想快速了解并上手OpenCV2、OpenCV3编程的计算机视觉领域的专业人员。《OpenCV3编程入门》也适合于图像处理、计算机视觉领域的业余爱好者、开源项目爱好者做为通向新版OpenCV的参考手册之用。

　　《OpenCV3编程入门》配套的【示例程序】、【.exe可执行文件】、【书内彩图】的下载链接可通过扫描《OpenCV3编程入门》封底或后勒口的二维码获取。

目       录

*一部分 快速上手openCV
第1章 邂逅OpenCV
1.1 openCV周边概念认知
1.1.1 图像处理、计算机视觉与OpenCV
1.1.2 openCV概述
1.1.3 起源及发展
1.1.4 应用概述
1.2 openCV基本架构分析
1.3 openCV3带来了什么
1.3.1 项目架构的改变
1.3.2 将OpenCV2代码升级到OpenCV3报错时的一些策略
1.4 openCV的下载、安装与配置
1.4.1 预准备：下载和安装集成开发环境
1.4.2 *一步：下载和安装OpenCV SDK
1.4.3 第二步：配置环境变量
1.4.4 第三步：工程包含（include）目录的配置
1.4.5 第四步：工程库（1ib）目录的配置
1.4.6 第五步：链接库的配置
1.4.7 第六步：在Windows文件夹下加入openCV动态链接库
1.4.8 第七步：*终测试
1.4.9 可能遇到的问题和解决方案
1.5 快速上手openCV图像处理
1.5.1 *一个程序：图像显示
1.5.2 第二个程序：图像腐蚀
1.5.3 第三个程序：图像模糊
1.5.4 第四个程序：canny边缘检测
1.6 openCV视频操作基础
1.6.1 读取并播放视频
1.6.2 调用摄像头采集图像
1.7 本章小结
第2章 启程前的认知准备
2.1 openCV官方例程引导与赏析
2.1.1 彩色目标跟踪：Camshifi
2.1.2 光流：optical flow
2.1.3 点追踪：lkdemo
2.1.4 人脸识别：objectDetection
2.1.5 支持向量机引导
2.2 开源的魅力：编译openCV源代码
2.2.1 下载安装CMake
2.2.2 使用CMake生成openCV源代码工程的解决方案
2.2.3 编译openCV源代码
2.3 “opencv.hpp”头文件认知

.......

探索计算机视觉的奥秘，解锁智能应用的无限可能 在飞速发展的科技浪潮中，计算机视觉正以前所未有的力量渗透到我们生活的方方面面。从智能手机的面部识别到自动驾驶汽车的环境感知，从医疗影像的辅助诊断到工业生产的质量检测，计算机视觉技术的进步正在深刻地改变着世界的运转方式。如果您怀揣着对这项迷人技术的浓厚兴趣，渴望深入了解其背后的原理，掌握实用的开发技能，并致力于在这一前沿领域创造价值，那么，接下来的内容将为您打开一扇通往无限可能的大门。 本套精选图书，旨在为广大计算机爱好者、在校学生、以及希望跨入计算机视觉领域的专业人士提供一条系统、全面、且极具实践性的学习路径。我们深知，学习一门复杂的技术，尤其是在一个日新月异的领域，需要一套权威、易懂、且紧跟时代步伐的学习资源。因此，我们精心挑选了以下两本堪称经典的著作，它们不仅在理论深度上有所建树，更在实践指导上精益求精，能够助您从零开始，稳步迈向精通。 第一部分：夯实基础，奠定坚实的理论基石 掌握一项技术，尤其是计算机视觉这样涉及多学科知识的领域，扎实的理论基础是不可或缺的。我们推荐的第一本书，将以其严谨的逻辑、清晰的阐述，为您构建起一个坚固的知识框架。它并非仅仅罗列枯燥的公式和概念，而是深入浅出地讲解了图像处理和计算机视觉领域的核心理论。 您将在这里了解到： 数字图像的本质： 从像素的构成到颜色空间的表示，理解数字图像在计算机中的存储和处理方式。我们将探讨不同的颜色模型，如RGB、HSV、YUV等，以及它们在图像处理中的应用场景。 图像的数学变换： 学习如何对图像进行几何变换，例如平移、旋转、缩放，以及仿射变换和透视变换，这些是图像校正、对齐和三维重建的基础。 滤波与增强技术： 掌握各种滤波器的原理和应用，包括线性滤波器（如高斯滤波、均值滤波）和非线性滤波器（如中值滤波、双边滤波），它们在降噪、边缘检测、特征提取等方面发挥着至关重要的作用。您将理解不同滤波器对图像的影响，并学会根据实际需求选择合适的滤波器。 特征提取与描述： 深入理解如何从图像中提取有意义的特征，这是识别和匹配图像的关键。我们将学习SIFT、SURF、ORB等经典的特征点检测和描述算法，理解它们的原理、优缺点以及在物体识别、图像拼接等应用中的作用。 图像分割的艺术： 探讨如何将图像划分为具有不同意义的区域，这对于目标检测和场景理解至关重要。您将学习阈值分割、边缘检测分割、区域生长法、以及更高级的水体分割等方法。 颜色与纹理分析： 了解如何量化和分析图像的颜色信息和纹理特征，这些是描述物体和场景的重要属性。 立体视觉与三维重建： 接触计算机视觉领域最具挑战性的部分之一——从二维图像恢复三维信息。您将学习立体匹配的基本原理，以及如何构建深度图和三维模型。 本书不仅仅停留在理论的阐述，它还会引导您思考这些理论在实际问题中的应用。通过对算法原理的深入剖析，您将能够理解“为什么”这样做，而不仅仅是“怎么做”，从而培养解决实际问题的能力。 第二部分：实践为王，掌握高效的开发利器 理论的海洋固然浩瀚，但将知识转化为生产力，离不开强大的工具和丰富的实践经验。我们推荐的第二本书，将带您走进开源计算机视觉库的世界，让您亲手感受代码的力量，将理论知识转化为看得见的成果。 在这一部分，您将获得： OpenCV库的全面介绍： OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是目前最流行、最强大的开源计算机视觉库之一。本书将系统地介绍OpenCV的安装、配置以及其核心模块。您将学会如何使用OpenCV读取、写入、显示和操作图像，掌握各种图像处理和分析函数的调用。 面向对象的编程范式： OpenCV的设计充分体现了面向对象的思想，本书将引导您以面向对象的方式来构建您的计算机视觉应用程序，提高代码的可读性和可维护性。 核心功能的实战演练： 图像的读写与显示： 从最基础的图像加载和显示开始，学会与图像文件交互。 图像的几何变换： 动手实现图像的平移、旋转、缩放、仿射变换等，理解其在图像处理流程中的应用。 图像的滤波与增强： 利用OpenCV提供的丰富函数，实现各种降噪、锐化、对比度增强等操作，提升图像质量。 特征检测与匹配： 学习使用OpenCV实现SIFT、SURF、FAST、BRIEF等特征点检测算法，并进行特征匹配，为物体识别和跟踪打下基础。 目标检测与跟踪： 掌握OpenCV中用于目标检测的Haar级联分类器、HOG特征+SVM等传统方法，以及与深度学习框架结合的最新技术。学习如何对运动目标进行实时跟踪，理解KCF、CSRT等跟踪算法的原理。 视频流处理： 学习如何捕获、处理和分析视频流，这在监控、行为分析等领域至关重要。 相机标定与立体视觉： 深入理解相机模型，进行相机标定以校正畸变，并利用立体视觉技术实现深度测量和三维重建。 深度学习在计算机视觉中的应用： 随着深度学习的兴起，本书还将引导您了解如何将深度学习模型（如CNN）集成到OpenCV中，实现更强大的图像识别、目标检测和图像分割功能。您将学习如何加载预训练模型，并在自己的数据集上进行微调。 丰富的代码示例与项目驱动： 本书的最大亮点在于其丰富的、可以直接运行的代码示例。每一个理论概念的讲解都配有相应的代码实现，帮助您快速理解和验证。此外，本书还可能包含一些小型项目的实战指导，例如： 人脸检测与识别 二维码的扫描与识别 图像的风格迁移 简单的AR（增强现实）应用 运动目标计数与分析 通过这些实践性的项目，您将不仅仅是学习API的使用，更能理解整个计算机视觉应用的设计思路和开发流程，从而具备独立开发计算机视觉应用的能力。 为什么选择这套组合？ 1. 理论与实践的完美结合： 第一本书打下坚实的理论基础，第二本书则提供强大的工具和实践指导，两者相辅相成，缺一不可。理论为实践指明方向，实践检验和深化理论理解。 2. 权威与经典： 这两本书在计算机视觉领域享有盛誉，内容经过时间的检验，被广大开发者和学习者广泛认可，是学习该领域的经典之作。 3. 系统性与全面性： 从基础概念到高级应用，从理论原理到代码实现，本书全面覆盖了计算机视觉的主要分支和关键技术，能够帮助您建立起完整的知识体系。 4. 与时俱进： 尽管是经典著作，但它们的内容也力求反映当前计算机视觉领域的主流技术和发展趋势，尤其是在集成深度学习方面，能够让您跟上技术发展的步伐。 5. 降低学习门槛： 经过精心编排和组织，这两本书能够有效地降低学习计算机视觉的门槛，让初学者也能逐步掌握这项复杂而迷人的技术。 谁适合阅读这套图书？ 计算机科学与技术、软件工程、人工智能等相关专业的学生： 为您的课程学习和毕业设计提供宝贵的支持，为未来的职业发展打下坚实基础。 希望进入计算机视觉领域的开发者： 快速掌握核心技术，提升项目开发能力。 对人工智能、机器学习、图像处理感兴趣的爱好者： 满足您探索未知的好奇心，开启智能技术的奇妙之旅。 需要将计算机视觉技术应用于实际业务的工程师和产品经理： 了解技术可行性，指导产品创新。 踏上您的计算机视觉探索之旅 计算机视觉是一个充满挑战和机遇的领域。它不仅需要严谨的逻辑思维，更需要丰富的实践经验和不断创新的精神。通过阅读本套图书，您将不仅仅是获得知识，更是获得一种解决问题的能力，一种将抽象概念转化为具象应用的创造力。 立即开始您的学习之旅吧！让这两本精心挑选的图书成为您探索计算机视觉奥秘的忠实伙伴，解锁智能应用的无限可能，共同塑造一个更加智能、更加美好的未来。

评分☆☆☆☆☆

终于收到了期待已久的《包邮 OpenCV3编程入门+学习OpenCV（中文版）2本 计算机编程书籍 程序设计》！迫不及待地翻开《OpenCV3编程入门》，书的装帧很厚实，纸张质量也相当不错，印刷清晰，没有异味。内容上，首先映入眼帘的是由浅入深的章节安排，从最基础的环境搭建讲起，到图像的基本操作，再到更复杂的特征提取和目标检测，条理清晰，逻辑性很强。作者的讲解语言通俗易懂，即使是对计算机视觉领域接触不多的新手，也能很快理解。书中的代码示例非常丰富，而且都附带了详细的解释，可以直接运行，这对于我这种喜欢动手实践的学习者来说简直是福音。而且，书中还穿插了一些实际的应用案例，让我能够更直观地感受到OpenCV的强大功能和应用前景。我特别喜欢作者在讲解算法原理时，会辅以大量的图示和公式推导，这让抽象的概念变得具体可感，大大降低了学习难度。总而言之，这本书就像一位循循善诱的老师，一步一步地引导我走进OpenCV的世界，让我充满了学习的动力和信心。

评分☆☆☆☆☆

收到《包邮 OpenCV3编程入门+学习OpenCV（中文版）2本 计算机编程书籍 程序设计》后，我最先翻阅的是《OpenCV3编程入门》。这本书在排版上非常用心，大量的图文结合，使得枯燥的编程知识变得生动有趣。我一直对图像处理和计算机视觉很感兴趣，但总觉得无从下手。这本书的出现，就像黑暗中的一束光。它从最基础的图像读取、显示、存储讲起，然后逐步深入到颜色空间转换、滤波、形态学操作等等。每一个知识点都配有清晰的代码示例，并且作者在代码的注释方面也做得非常到位，让我能够清楚地理解每一行代码的作用。更让我惊喜的是，书中还包含了一些有趣的实例，比如简单的图像美化、人脸检测等，这些小项目让我很快就能看到学习成果，极大地激发了我的学习热情。我平时工作比较忙，学习时间有限，而这本书的模块化设计，让我可以根据自己的进度和兴趣选择性地学习，非常灵活。对于想要快速入门OpenCV并掌握基本技能的初学者来说，这本书绝对是物超所值。

评分☆☆☆☆☆

拿到《包邮 OpenCV3编程入门+学习OpenCV（中文版）2本 计算机编程书籍 程序设计》这套书，我感觉物超所值，特别是《OpenCV3编程入门》这本书，它的内容非常实用，而且更新迭代得很快，紧跟OpenCV3.x的最新版本。我是一名在校学生，正在学习图像处理相关的课程，之前尝试过一些零散的学习资料，但总觉得不够系统。这本书正好弥补了我的不足。它从安装配置环境开始，就为我铺平了道路，让我少走了很多弯路。然后，书中讲解的各种图像处理技术，如阈值分割、边缘检测、图像变换等，都配有完整的代码示例，并且作者还贴心地提供了如何调试和运行这些代码的指导。我特别喜欢书中关于“特征点匹配”和“目标跟踪”的章节，这些内容直接对应了我们课程中的一些项目要求。我按照书中的步骤，很快就实现了自己的第一个目标跟踪程序，成就感爆棚！而且，这本书的语言风格很亲切，就像一位经验丰富的学长在手把手地教你一样。我强烈推荐给所有想在计算机视觉领域打下坚实基础的初学者。

评分☆☆☆☆☆

这套《包邮 OpenCV3编程入门+学习OpenCV（中文版）2本 计算机编程书籍 程序设计》的《学习OpenCV（中文版）》给我带来了极大的启发。与其他书籍不同的是，这本书更加注重理论与实践的结合，它不仅仅是教你如何调用OpenCV的函数，而是深入讲解了背后所依赖的数学模型和算法思想。我之前在学习图像识别的过程中，常常会遇到一些瓶颈，对算法的理解不够透彻，导致模型效果不佳。阅读这本书后，我才真正理解了SIFT、SURF等特征提取算法的工作原理，以及它们是如何在实际应用中发挥作用的。书中对这些算法的推导过程虽然有些复杂，但作者的讲解方式非常清晰，并且提供了大量的伪代码和C++代码示例，这使得原本晦涩的理论变得容易理解和掌握。我特别喜欢书中关于相机标定和立体视觉的部分，这对于我正在进行的三维重建项目非常有帮助。总而言之，这本书为我打开了一个更广阔的视野，让我对计算机视觉有了更深刻的认识，也为我解决实际问题提供了强大的理论支持。

评分☆☆☆☆☆

拿到这套《包邮 OpenCV3编程入门+学习OpenCV（中文版）2本 计算机编程书籍 程序设计》后，我立刻被《学习OpenCV（中文版）》的厚度和内容量所吸引。这本书的深度和广度都令人印象深刻，它更像是一本面向进阶者的参考手册，涵盖了OpenCV几乎所有的核心模块。开篇是对OpenCV历史和基本概念的梳理，这为深入理解后续内容打下了坚实的基础。书中对各种算法的讲解非常详尽，包括数学原理、代码实现以及参数的详细解释，对于想要深入理解算法背后机理的研究者来说，这本书是极好的资源。我尤其欣赏书中对一些经典计算机视觉问题的解决方案的探讨，例如图像修复、立体视觉等，这些内容对于我在实际项目开发中遇到的难题提供了宝贵的思路。虽然书中的某些部分涉及的数学知识比较深奥，但我认为这正是其价值所在，它鼓励我去深入思考和钻研。而且，书中提供的代码示例也更加贴近实际应用，能够帮助我将理论知识转化为实际的解决方案。这本书的内容非常扎实，无疑是我在计算机视觉领域深造的必备利器。