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毛星云等编著 著

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• 计算机视觉
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• 机器视觉
• OpenCV3
• 算法
• 入门

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121253317

商品编码：1501732750

出版时间：2015-02-01

作  者:毛星云 等 编著 定  价:79 出 版 社:电子工业出版社 出版日期:2015年02月01日 页  数:446 装  帧:平装 ISBN:9787121253317

涵盖OpenCV2、OpenCV3双版本的核心编程技巧
附赠OpenCV2、OpenCV3双版本总计200余个配套示例程序源代码

●部分快速上手OpenCV
●第1章邂逅OpenCV
●1.1OpenCV周边概念认知
●1.1.1图像处理、计算机视觉与OpenCV
●1.1.20penCV概述
●1.1.3起源及发展
●1.1.4应用概述
●1.2OpenCV基本架构分析
●1.3OpenCV3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
●1.4OpenCV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步：下载和安装OpenCVSDK
●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（lib）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：测试
●部分目录

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。本书以当前近期新版本的OpenCV很常用很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。
本书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。本书也适合于图像处理、计算机视觉领域的业余爱好者、开源项目爱好者做为等
毛星云 等 编著 毛星云，90后，网络ID“浅墨”。微软VC++领域拥有价值专家(MVP)，中国2013年度十大杰出JT博客作者，南京航空航天大学2014年度十大杰出青年。CSDN博客专家，2013年度CSDN博客之星，于CSDN写博数年，博客浏览量已逾252万人次。本科毕业于乌兰国立航空航天大学以及南京航空航天大学，硕士就读于南京航空航天大学。已出版著作《逐梦旅程：Windows游戏编程之从零开始》，个人事迹曾多次被人民网、新华网、凤凰网、网易新闻、新浪新闻、金陵晚报、现代快报等主流媒体报道。

《图像处理与计算机视觉：从原理到实践》 一、 领域概述：探索数字世界的视觉奥秘 本书并非一本讲解特定编程库的入门指南，而是致力于构建一个扎实的计算机视觉和图像处理理论基础，并在此基础上引导读者深入理解和掌握各类核心技术。在这个日新月异的时代，视觉信息已成为我们感知和理解世界的核心载体。从智能手机的人脸识别，到自动驾驶汽车的道路感知，再到医学影像的辅助诊断，计算机视觉和图像处理技术正以前所未有的速度渗透并重塑着我们的生活。 本书旨在为那些渴望深入了解这一领域、不仅仅满足于调用现成API的读者提供一条清晰的学习路径。我们将从最基础的像素层面出发，逐步深入到复杂的图像分析和场景理解。在这个过程中，你将不仅仅学会“如何做”，更会理解“为什么这么做”，掌握其中的数学原理、算法逻辑以及它们在实际应用中的局限与优势。 二、 内容深度解析：构建全面的理论与技术框架 本书将围绕以下几个核心模块展开，力求内容的严谨性、系统性与实用性的统一： 第一部分：数字图像的基石——从像素到模型 数字图像的本质： 我们将从最基本的数字图像表示入手，深入解析像素的概念，理解灰度图像、彩色图像（RGB、HSV等颜色空间）的构成与转换。探讨图像的几何变换，如平移、旋转、缩放、仿射变换和透视变换，以及它们在图像校正、配准等方面的作用。 图像的数学描述： 傅里叶变换是图像处理的强大工具，我们将详细讲解其原理，并阐述其在图像去噪、边缘检测、频率域滤波等方面的应用。了解离散余弦变换（DCT）在图像压缩中的作用，以及小波变换在多尺度分析和特征提取上的独特优势。 图像的统计特性： 学习如何描述图像的统计特征，如直方图、均值、方差、协方差等。理解直方图均衡化及其在增强图像对比度方面的应用。探讨图像的纹理分析，介绍如灰度共生矩阵（GLCM）等方法，用于描述和量化图像的纹理特征。 第二部分：图像的增强与复原——让模糊的图像清晰起来 点运算与区域运算： 深入讲解对比度增强、亮度调整、阈值处理等点运算。介绍邻域运算，包括平滑滤波（均值滤波、高斯滤波）用于降噪，以及锐化滤波（Sobel、Prewitt、Laplacian算子）用于突出图像细节。 频率域滤波： 结合傅里叶变换的知识，讲解理想低通、高斯低通、巴特沃斯低通滤波以及相应的锐化滤波器（如理想高通、高斯高通、巴特沃斯高通），分析它们对图像去噪和增强效果的影响。 图像复原： 学习图像退化模型（如运动模糊、高斯模糊）的数学表示。探讨逆滤波、维纳滤波、约束最小二乘滤波等复原方法，分析它们在不同退化情况下的表现。理解盲去模糊技术在复杂退化场景下的挑战与解决方案。 第三部分：图像的分析与识别——揭示图像背后的意义 边缘检测： 详细分析Canny边缘检测算法的原理、步骤和参数选择。介绍Sobel、Prewitt、Roberts、Laplacian等算子的原理及其在检测不同类型边缘上的适用性。 特征提取与描述： 学习如何从图像中提取具有代表性的特征点，如Harris角点、SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速鲁棒特征）等。深入理解这些特征点的不变性（尺度、旋转、亮度变化），以及它们的描述子如何捕捉局部图像信息。 图像分割： 探讨图像分割的不同方法，包括基于阈值的分割（Otsu法）、区域生长法、分水岭算法。介绍图割（Graph Cut）等更复杂的分割技术，以及它们在对象提取和场景划分中的应用。 物体检测与识别： 介绍经典的物体检测方法，如Haar特征与Adaboost级联分类器（用于人脸检测）。深入讲解基于深度学习的目标检测框架，如R-CNN系列、YOLO系列、SSD等，并分析它们的网络结构、损失函数和训练策略。 图像分类： 讲解如何利用机器学习方法（如SVM、K-NN）进行图像分类。重点介绍卷积神经网络（CNN）在图像分类领域的革命性进展，包括AlexNet、VGG、ResNet、Inception等经典网络架构及其核心思想。 第四部分：高级主题与应用探索 立体视觉与三维重建： 介绍立体视觉的基本原理，包括对极几何、视差计算。讲解多视角立体匹配算法，以及如何从多张图像恢复场景的三维结构。 运动估计与目标跟踪： 探讨光流法的原理（Lucas-Kanade、Horn-Schunck）。介绍目标跟踪的经典算法，如卡尔曼滤波、粒子滤波，以及基于深度学习的跟踪方法。 图像合成与风格迁移： 介绍图像修复、图像生成（GANs等）的基本概念。探讨神经风格迁移的原理，实现艺术风格的迁移。 计算机视觉在实际中的应用： 结合前述理论，展示计算机视觉在人脸识别、行人检测、自动驾驶、医疗影像分析、增强现实等领域的典型应用案例，帮助读者理解理论与实践的结合。 三、 学习方法与目标读者 本书旨在提供一个循序渐进的学习体验，适合以下读者群体： 计算机科学、软件工程、人工智能等相关专业的学生： 为他们提供扎实的计算机视觉理论基础，为后续深入研究和项目开发打下坚实基础。 希望将图像处理和计算机视觉技术应用于自身工作的工程师和开发者： 帮助他们理解技术背后的原理，能够根据实际需求选择和优化算法，而非仅仅停留在API调用层面。 对人工智能、机器学习和深度学习领域感兴趣的自学者： 通过系统性的学习，构建对计算机视觉核心技术的全面认知。 科研人员和研究生： 提供全面的技术回顾和前沿技术的入门介绍。 本书的学习方法建议： 1. 理论先行，循序渐进： 优先理解每个章节的核心理论和数学原理。 2. 结合实践，动手验证： 理论知识的学习离不开实践。我们会在每章探讨如何将相关算法应用于实际问题，并提供清晰的实现思路和代码示例（虽不直接讲解特定库，但会提供算法流程，读者可自行对照实现）。 3. 思考与总结： 在学习过程中，不断思考算法的优缺点、适用场景以及潜在的改进方向。 四、 结语 《图像处理与计算机视觉：从原理到实践》希望成为您在这趟探索数字世界视觉奥秘旅程中的可靠向导。我们相信，通过对基础原理的深入理解和对核心技术的系统掌握，您将能够更自信地驾驭计算机视觉的强大力量，创造出更智能、更具洞察力的应用。本书的目标是赋能读者，使其能够真正理解并运用计算机视觉技术，而不是仅仅成为一个被动的使用者。让我们一起，用代码和智慧，赋予机器“看见”和“理解”的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书《OpenCV3编程入门》以其独特的讲解方式，彻底颠覆了我对传统编程书籍的刻板印象。它不是那种干巴巴的理论堆砌，而是充满了实际的案例和生动地解释。我特别喜欢书中对图像变换和几何形变的讲解，从仿射变换到透视变换，每一种变换的数学原理和实际应用都讲解得非常清楚。例如，书中是如何通过透视变换来校正倾斜的文档图像，以及如何利用仿射变换来实现图像的旋转、缩放和裁剪，这些例子都非常贴近生活，让我更容易理解抽象的数学概念。此外，书中还涉及到视频处理的基础知识，比如视频流的读取、帧的提取和处理，以及简单的视频特效实现。这些内容让我看到了OpenCV在视频分析领域的巨大潜力。这本书让我觉得学习OpenCV不再是枯燥的任务，而是一次充满乐趣的探索之旅。

评分☆☆☆☆☆

读完《OpenCV3编程入门》后，我深切体会到了学习一个复杂技术不是一蹴而就的，但这本书却以一种非常系统的方式，将OpenCV这个庞大的工具集拆解成了易于理解的部分。我印象最深刻的是关于特征提取和匹配那一章，作者花了大量的篇幅来讲解SIFT、SURF、ORB等经典算法，不仅给出了算法的原理讲解，还提供了对应的OpenCV函数调用示例。更重要的是，书中还详细地解释了这些特征点匹配后如何进行图像对齐和全景拼接，这其中的逻辑和细节都处理得非常到位。我尝试着跟着书中的例子，对几张照片进行了拼接，效果出乎意料的好。书中还讨论了相机标定和立体视觉等进阶话题，虽然初次阅读可能觉得有些挑战，但作者的引导让你感觉这些高阶内容并非遥不可及。总的来说，这本书为我打开了计算机视觉应用的大门，让我看到了如何利用OpenCV解决更复杂的视觉问题，感觉受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《OpenCV3编程入门》的瞬间，就被它扎实的内容和由浅入深的学习路径所吸引。从零开始，作者非常耐心地讲解了OpenCV这个强大的计算机视觉库的方方面面。书中并没有直接丢给你一堆复杂的算法，而是从最基础的概念入手，比如图像的表示、色彩空间、基本的图像处理操作（滤波、边缘检测等）都讲解得十分透彻。每一个概念的提出都伴随着清晰的代码示例，并且解释得非常到位，让你知道这段代码为什么这么写，它解决了什么问题。我尤其喜欢书中对每一章知识点的总结，这对于巩固学习成果非常有帮助。而且，作者在讲解的过程中，还会穿插一些实际的应用场景，比如人脸检测、物体跟踪等，让你在学习理论知识的同时，也能感受到计算机视觉的魅力和实际价值。对于我这样一个初学者来说，这本书无疑是一本非常棒的启蒙读物，让我对OpenCV这个领域产生了浓厚的兴趣，并且有信心继续深入学习下去。

评分☆☆☆☆☆

《OpenCV3编程入门》这本书在内容编排上极其用心，逻辑清晰，层次分明，让我在阅读过程中始终保持清晰的思路。我特别欣赏书中关于色彩空间转换和图像滤波的详细讲解，不仅仅是罗列函数，更深入地解释了不同色彩空间（如RGB、HSV、YCbCr）各自的优缺点以及在不同场景下的适用性，这对于我理解图像的底层表示和进行精细化处理非常有帮助。在图像滤波方面，书中从最简单的均值滤波、高斯滤波，到更复杂的形态学滤波（腐蚀、膨胀、开运算、闭运算），都给出了详尽的解释和代码示例，让我能够准确地选择合适的滤波方法来去除噪声或提取特定形状的特征。书中的一些章节还涉及到了颜色空间中的一些高级应用，比如颜色阈值分割等，这些都为我后续在图像分割和目标检测等领域的研究打下了坚实的基础。这本书确实让我对OpenCV有了更深刻的认识，并激发了我对计算机视觉技术的进一步探索。

评分☆☆☆☆☆

《OpenCV3编程入门》这本书给我的感觉就像一位经验丰富的老师，循序渐进地引导我探索计算机视觉的奇妙世界。书中不仅涵盖了基础的图像处理技术，更深入地讲解了机器学习在计算机视觉中的应用，比如SVM、K-Means等分类和聚类算法，以及如何将这些算法与OpenCV结合起来实现更高级的功能，例如图像分类和目标识别。作者在讲解过程中，非常注重理论与实践的结合，每一个算法的讲解都伴随着清晰的代码实现，并且对代码的每一行都做了细致的注释，这对于我这样希望动手实践的学习者来说，简直是福音。书中还提到了深度学习在OpenCV中的集成，虽然篇幅有限，但已经为我后续学习深度学习打下了基础。总而言之，这本书的知识体系非常完整，从入门到进阶，都考虑得非常周全，是一本值得反复研读的好书。

评分☆☆☆☆☆

书正品没的说，纸张印刷都不错！好评！

评分☆☆☆☆☆

书挺好的，入门用吧

评分☆☆☆☆☆

讲的挺详细的

评分☆☆☆☆☆

书是不错，没错了

评分☆☆☆☆☆

正品好书，实用好评!

评分☆☆☆☆☆

键盘布局有点蛋--疼

评分☆☆☆☆☆

很适合新手入门,作者很用心.

评分☆☆☆☆☆

我是京东老客户，自2011年注册京东账户，消费近六千元。4月19日京东搞了“悦读节”，我参与第三方卖家的“满200减100元”活动，于4月19日7:45分，完成下单并付款。过了三天21日11点10分，收到店铺短信“您好，很抱歉！因系统出现异常，订单无法发出。请您在京东商城首页点击"我的京东"-"查看/取消订单"-"订单取消成功"-"拨打京东官方电话，申请赔付"

评分☆☆☆☆☆

书有点破损，不过没什么影响