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张平编著 著

图书标签:

• OpenCV
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• 计算机视觉
• 算法
• Python
• C++
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• 机器视觉
• OpenCV4
• 实战

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121324956

商品编码：19788144929

出版时间：2017-10-01

作  者:张平 编著 定  价:79 出 版 社:电子工业出版社 出版日期:2017年10月01日 页  数:404 装  帧:平装 ISBN:9787121324956 ●1OpenCV入门
●1.1初识OpenCV
●1.1.1OpenCV的模块简介
●1.1.2OpenCV2.4.13与3.2版本的区别
●1.2部署OpenCV
●1.2.1在Visual Studio2015中配置OpenCV
●1.2.2OpenCV 2.X C++API的个示例
●1.2.3OpenCV 3.X C++API的个示例
●1.2.4在Anaconda2中配置OpenCV
●1.2.5OpenCV 2.X Python API的个示例
●1.2.6OpenCV 3.X Python API的个示例
●2图像数字化
●2.1认识Numpy中的ndarray
●2.1.1构造ndarray对象
●2.1.2访问ndarray中的值
●2.2认识OpenCV中的Mat类
●2.2.1初识Mat
●2.2.2构造单通道Mat对象
●2.2.3获得单通道Mat的基本信息
●2.2.4访问单通道Mat对象中的值
●部分目录

内容简介

开篇先介绍如何在Windows和ubuntu上部署OpenCV，然后过度到核心章节，从灰度图像、彩色图像、图像平滑、边缘检测、霍夫变换等几个维度入手讲解，尽量拆分算法，代码实现用C++和Python代码。案例在每章很后分享，方便读者练习。 张平 编著 张平，毕业于温州大学，数学与应用数学专业硕士，算法工程师。致力于研究数字图像处理算法及OpenCV的使用。CSDN博主。

图像的世界，不止于像素的堆叠 在我们日常生活中，图像无处不在，它们记录着生活的点滴，传递着情感的交流，构成了我们认识世界的窗口。然而，当我们审视一张张照片、一段段视频时，是否曾想过，这些像素的集合背后，隐藏着怎样的奥秘？我们看到的清晰的脸庞，平滑的线条，生动的色彩，并非仅仅是自然的馈赠，更是无数智慧的结晶，是算法的精妙运作。 这本书，并非旨在揭开一个你从未触及过的全新领域，而是希望带领你深入探索那些已经融入我们生活，但常被我们忽视的底层逻辑。它不是一本关于“看”的指南，而是一本关于“理解”和“构建”的桥梁。我们将在熟悉的像素世界里，挖掘出隐藏的规律，学习如何让机器“看懂”图像，进而赋予图像以生命，让它们能够执行复杂的任务，辅助我们解决现实世界的问题。 想象一下，你的手机能够精准地识别出你的人脸，从而解锁屏幕；街头的监控摄像头能够自动检测异常行为，保障公共安全；医疗影像中的微小病灶，能够被快速准确地标记出来，为诊断提供有力支持。这些神奇的应用，都离不开对图像深层信息的挖掘和分析。而这一切，正是通过一系列精巧的算法来实现的。 本书将循序渐进地带领你走进图像处理与计算机视觉的精彩世界。我们将从最基础的像素层面出发，理解数字图像的本质，学习如何对图像进行各种基础操作，例如亮度、对比度的调整，色彩空间的转换，以及如何运用滤波器来突出图像的细节或消除噪声。这就像学习绘画，我们首先要了解颜料的属性，掌握基础的笔触，才能在画布上挥洒自如。 然而，图像的魅力远不止于此。真正令人兴奋的是，我们能够从图像中提取出有用的信息，并基于这些信息做出判断和决策。因此，我们将深入探讨各种经典的计算机视觉算法。你会了解到，如何通过边缘检测算法，找出图像中的轮廓线，勾勒出物体的形状；如何利用特征点匹配技术，在不同的图像中找到相同的物体，为图像拼接、目标跟踪等应用奠定基础。 对于那些追求更高级应用的用户，本书也将为你揭示机器学习在计算机视觉领域的强大力量。你将接触到如何利用各种模型，从海量数据中学习图像的特征，进而实现图像分类，例如识别出照片中的猫和狗；你还将学习如何进行目标检测，在图像中框选出特定的目标，并给出其类别；甚至，你还能了解到如何进行图像分割，将图像中的不同物体精确地分离出来，实现更细粒度的分析。 这本书的重点不在于炫技式的展示最前沿的算法，而是致力于让你理解每一个算法背后的原理、思想以及它们是如何协同工作的。我们将用清晰的语言，辅以恰当的示例，力求让你在阅读过程中，能够真正掌握这些知识，而不是停留在表面。我们相信，理解原理比死记硬背代码更为重要，因为只有理解了，你才能根据实际需求，灵活地运用和改进这些算法。 我们将探讨的不仅仅是“是什么”，更是“为什么”。为什么一个算法能够有效地检测边缘？它背后的数学原理是什么？在什么情况下，这个算法表现最好，又在什么情况下，它会失效？通过深入的分析，你将能够建立起对图像处理和计算机视觉算法的深刻认识，从而拥有独立解决问题的能力。 书中的内容将涵盖图像的几何变换，例如缩放、旋转、仿射变换，它们在图像校正、图像配准等领域有着广泛的应用。你还会了解到，如何利用图像的金字塔结构，实现多尺度的图像分析，以及如何通过图像的梯度信息，理解图像的纹理和细节。 在更进一步的探索中，我们将触及一些与三维视觉相关的概念，例如立体视觉，了解相机标定以及如何从两张二维图像中恢复出三维信息。这些技术是机器人导航、增强现实等领域不可或缺的基础。 我们深知，理论知识的学习需要实践的检验。因此，在书中，我们会穿插一些实际的应用案例，展示这些算法是如何在现实世界中发挥作用的。这些案例将有助于你更好地理解理论知识的价值，并激发你进行更多创新性尝试的灵感。 本书的编写目标，是让你在合上书本的那一刻，能够自信地面对新的图像处理和计算机视觉问题，并能够运用所学的知识，找到有效的解决方案。无论你是希望在自己的项目中实现一些图像相关的功能，还是希望在学术研究中深入探索，抑或是仅仅出于对图像背后原理的好奇，本书都将为你提供一个坚实的起点和丰富的视角。 我们相信，掌握了这些图像处理和计算机视觉的工具，你将能够以一种全新的方式去观察世界，去感知信息，去创造价值。从最细微的像素变化，到宏观的场景理解，一切都将变得清晰可见，并且充满无限可能。这不仅是对技术的学习，更是对认知边界的拓展，是对未来发展趋势的预判。 这本书，是为你准备的一场关于图像的深度对话。它将带领你穿越像素的迷雾，抵达算法的殿堂，让你有机会去触碰、去理解、去驾驭那些让机器“看见”世界的智慧。愿你在探索图像世界的旅途中，收获知识，激发灵感，并发现属于自己的精彩。

评分☆☆☆☆☆

阅读体验上，这本书的叙事风格显得非常“工程师导向”，直截了当，直奔主题，几乎没有冗余的叙述或华丽的辞藻。这种务实的态度，对于追求效率的技术人员来说无疑是福音。我个人对其中关于特征点描述子（如SIFT、SURF的原理）的章节抱有很高的期望。重点在于，它如何解释这些描述子对光照、旋转变化的鲁棒性是如何通过数学构造来实现的？如果能深入到描述子的梯度方向直方图构建的细节，以及如何通过量化和空间划分来达成不变性，那真是极大地满足了我的好奇心。此外，对于现代深度学习在OpenCV中的结合，比如DNN模块的使用，也希望能看到一些关于如何优化模型部署和加速推理的实践经验分享，而不只是简单地加载一个预训练模型。

评分☆☆☆☆☆

翻开内页，排版布局是相当的清爽利落，大量的公式和代码块穿插得恰到好处，没有那种令人眼花缭乱的拥挤感。我注意到关于立体视觉和深度估计的部分似乎占了相当大的篇幅，这对于目前机器视觉领域的热点来说无疑是极具价值的。我比较关注它在描述双目校正和视差计算时的逻辑推导过程，是否能清晰地将三维空间到二维图像的投影关系解释得透彻。很多教材在这里往往过于依赖现有的函数调用，而忽略了背后的几何基础。如果这本书能用简洁的语言，配合精细的图示，把本征矩阵、外参矩阵的意义和计算步骤讲清楚，那它就超越了一般的使用手册的范畴，而真正成为一本算法的“教科书”。特别期待它对于非线性优化的应用，比如Bundle Adjustment的引入，这将极大地提升本书的专业深度。

评分☆☆☆☆☆

这本《OpenCV算法精解》的封面设计着实抓人眼球，那种深邃的蓝色调配上一些复杂的几何图形，立刻让人联想到图像处理领域那种严谨而又充满探索性的美感。从目录上看，它似乎横跨了基础的图像几何变换到更深层次的特征提取与匹配，内容覆盖面之广令人印象深刻。我特别期待看到它对传统滤波算法如高斯模糊、中值滤波的讲解，希望不仅仅停留在公式层面，而是能结合OpenCV的实际代码实现，清晰地展示参数调整如何影响最终的视觉效果。毕竟，理论的优美最终要通过实践来检验。如果能配上一些实际应用案例，比如简单的目标跟踪或者运动检测，那就更好了，这能帮助初学者快速建立起对算法的直观理解，而不是仅仅停留在代码的堆砌上。期待书中对于矩阵运算在图像处理中扮演角色的深入剖析，那种底层逻辑的阐述，对于真正想精通这门技术的读者来说是至关重要的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的章节划分逻辑性非常强，从基础的像素操作，稳步过渡到复杂的几何重建，这种循序渐进的结构，非常适合作为系统学习计算机视觉的教材。我尤其欣赏它对图像去噪和增强技术的细致分类，特别是那些非线性方法，如小波变换在图像去噪中的应用。很多书籍往往一带而过，但这本书似乎愿意花笔墨深入讲解小波基的选择对去噪效果的影响，以及如何利用多尺度分析来更好地保留边缘信息。如果能进一步探讨在不同噪声模型（高斯、椒盐、混合噪声）下，不同算法的性能对比和适用场景，将会使该部分内容更具指导意义。这种对细节的执着，往往是区分优秀技术书籍和平庸参考书的关键所在。

评分☆☆☆☆☆

总体而言，这本书散发着一股扎实可靠的气息，它似乎拒绝任何花哨的技巧，专注于将OpenCV底层算法的“骨架”清晰地呈现出来。我非常期待它在运动估计和视觉里程计方面的论述。特别是关于光流法的讲解，希望它能详尽地对比Horn-Schunck、Lucas-Kanade等不同方法的假设前提、局限性以及它们在处理大位移场景下的表现差异。如果能结合实际视频序列，直观展示不同光流算法如何处理纹理稀疏区域和快速运动目标，那无疑是极佳的学习材料。这本书似乎不是一本教你“如何快速调用API”的书，而是一本旨在让你理解“为什么这样调用”的书，这种深层次的知识传递，才是真正有价值的。