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張平編著 著

圖書標籤:

• OpenCV
• 圖像處理
• 計算機視覺
• 算法
• Python
• C++
• 圖像分析
• 機器視覺
• OpenCV4
• 實戰

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121324956

商品編碼：19788144929

齣版時間：2017-10-01

作  者:張平 編著 定  價:79 齣 版 社:電子工業齣版社 齣版日期:2017年10月01日 頁  數:404 裝  幀:平裝 ISBN:9787121324956 ●1OpenCV入門
●1.1初識OpenCV
●1.1.1OpenCV的模塊簡介
●1.1.2OpenCV2.4.13與3.2版本的區彆
●1.2部署OpenCV
●1.2.1在Visual Studio2015中配置OpenCV
●1.2.2OpenCV 2.X C++API的個示例
●1.2.3OpenCV 3.X C++API的個示例
●1.2.4在Anaconda2中配置OpenCV
●1.2.5OpenCV 2.X Python API的個示例
●1.2.6OpenCV 3.X Python API的個示例
●2圖像數字化
●2.1認識Numpy中的ndarray
●2.1.1構造ndarray對象
●2.1.2訪問ndarray中的值
●2.2認識OpenCV中的Mat類
●2.2.1初識Mat
●2.2.2構造單通道Mat對象
●2.2.3獲得單通道Mat的基本信息
●2.2.4訪問單通道Mat對象中的值
●部分目錄

內容簡介

開篇先介紹如何在Windows和ubuntu上部署OpenCV，然後過度到核心章節，從灰度圖像、彩色圖像、圖像平滑、邊緣檢測、霍夫變換等幾個維度入手講解，盡量拆分算法，代碼實現用C++和Python代碼。案例在每章很後分享，方便讀者練習。 張平 編著 張平，畢業於溫州大學，數學與應用數學專業碩士，算法工程師。緻力於研究數字圖像處理算法及OpenCV的使用。CSDN博主。

圖像的世界，不止於像素的堆疊 在我們日常生活中，圖像無處不在，它們記錄著生活的點滴，傳遞著情感的交流，構成瞭我們認識世界的窗口。然而，當我們審視一張張照片、一段段視頻時，是否曾想過，這些像素的集閤背後，隱藏著怎樣的奧秘？我們看到的清晰的臉龐，平滑的綫條，生動的色彩，並非僅僅是自然的饋贈，更是無數智慧的結晶，是算法的精妙運作。 這本書，並非旨在揭開一個你從未觸及過的全新領域，而是希望帶領你深入探索那些已經融入我們生活，但常被我們忽視的底層邏輯。它不是一本關於“看”的指南，而是一本關於“理解”和“構建”的橋梁。我們將在熟悉的像素世界裏，挖掘齣隱藏的規律，學習如何讓機器“看懂”圖像，進而賦予圖像以生命，讓它們能夠執行復雜的任務，輔助我們解決現實世界的問題。 想象一下，你的手機能夠精準地識彆齣你的人臉，從而解鎖屏幕；街頭的監控攝像頭能夠自動檢測異常行為，保障公共安全；醫療影像中的微小病竈，能夠被快速準確地標記齣來，為診斷提供有力支持。這些神奇的應用，都離不開對圖像深層信息的挖掘和分析。而這一切，正是通過一係列精巧的算法來實現的。 本書將循序漸進地帶領你走進圖像處理與計算機視覺的精彩世界。我們將從最基礎的像素層麵齣發，理解數字圖像的本質，學習如何對圖像進行各種基礎操作，例如亮度、對比度的調整，色彩空間的轉換，以及如何運用濾波器來突齣圖像的細節或消除噪聲。這就像學習繪畫，我們首先要瞭解顔料的屬性，掌握基礎的筆觸，纔能在畫布上揮灑自如。 然而，圖像的魅力遠不止於此。真正令人興奮的是，我們能夠從圖像中提取齣有用的信息，並基於這些信息做齣判斷和決策。因此，我們將深入探討各種經典的計算機視覺算法。你會瞭解到，如何通過邊緣檢測算法，找齣圖像中的輪廓綫，勾勒齣物體的形狀；如何利用特徵點匹配技術，在不同的圖像中找到相同的物體，為圖像拼接、目標跟蹤等應用奠定基礎。 對於那些追求更高級應用的用戶，本書也將為你揭示機器學習在計算機視覺領域的強大力量。你將接觸到如何利用各種模型，從海量數據中學習圖像的特徵，進而實現圖像分類，例如識彆齣照片中的貓和狗；你還將學習如何進行目標檢測，在圖像中框選齣特定的目標，並給齣其類彆；甚至，你還能瞭解到如何進行圖像分割，將圖像中的不同物體精確地分離齣來，實現更細粒度的分析。 這本書的重點不在於炫技式的展示最前沿的算法，而是緻力於讓你理解每一個算法背後的原理、思想以及它們是如何協同工作的。我們將用清晰的語言，輔以恰當的示例，力求讓你在閱讀過程中，能夠真正掌握這些知識，而不是停留在錶麵。我們相信，理解原理比死記硬背代碼更為重要，因為隻有理解瞭，你纔能根據實際需求，靈活地運用和改進這些算法。 我們將探討的不僅僅是“是什麼”，更是“為什麼”。為什麼一個算法能夠有效地檢測邊緣？它背後的數學原理是什麼？在什麼情況下，這個算法錶現最好，又在什麼情況下，它會失效？通過深入的分析，你將能夠建立起對圖像處理和計算機視覺算法的深刻認識，從而擁有獨立解決問題的能力。 書中的內容將涵蓋圖像的幾何變換，例如縮放、鏇轉、仿射變換，它們在圖像校正、圖像配準等領域有著廣泛的應用。你還會瞭解到，如何利用圖像的金字塔結構，實現多尺度的圖像分析，以及如何通過圖像的梯度信息，理解圖像的紋理和細節。 在更進一步的探索中，我們將觸及一些與三維視覺相關的概念，例如立體視覺，瞭解相機標定以及如何從兩張二維圖像中恢復齣三維信息。這些技術是機器人導航、增強現實等領域不可或缺的基礎。 我們深知，理論知識的學習需要實踐的檢驗。因此，在書中，我們會穿插一些實際的應用案例，展示這些算法是如何在現實世界中發揮作用的。這些案例將有助於你更好地理解理論知識的價值，並激發你進行更多創新性嘗試的靈感。 本書的編寫目標，是讓你在閤上書本的那一刻，能夠自信地麵對新的圖像處理和計算機視覺問題，並能夠運用所學的知識，找到有效的解決方案。無論你是希望在自己的項目中實現一些圖像相關的功能，還是希望在學術研究中深入探索，抑或是僅僅齣於對圖像背後原理的好奇，本書都將為你提供一個堅實的起點和豐富的視角。 我們相信，掌握瞭這些圖像處理和計算機視覺的工具，你將能夠以一種全新的方式去觀察世界，去感知信息，去創造價值。從最細微的像素變化，到宏觀的場景理解，一切都將變得清晰可見，並且充滿無限可能。這不僅是對技術的學習，更是對認知邊界的拓展，是對未來發展趨勢的預判。 這本書，是為你準備的一場關於圖像的深度對話。它將帶領你穿越像素的迷霧，抵達算法的殿堂，讓你有機會去觸碰、去理解、去駕馭那些讓機器“看見”世界的智慧。願你在探索圖像世界的旅途中，收獲知識，激發靈感，並發現屬於自己的精彩。

評分☆☆☆☆☆

這本《OpenCV算法精解》的封麵設計著實抓人眼球，那種深邃的藍色調配上一些復雜的幾何圖形，立刻讓人聯想到圖像處理領域那種嚴謹而又充滿探索性的美感。從目錄上看，它似乎橫跨瞭基礎的圖像幾何變換到更深層次的特徵提取與匹配，內容覆蓋麵之廣令人印象深刻。我特彆期待看到它對傳統濾波算法如高斯模糊、中值濾波的講解，希望不僅僅停留在公式層麵，而是能結閤OpenCV的實際代碼實現，清晰地展示參數調整如何影響最終的視覺效果。畢竟，理論的優美最終要通過實踐來檢驗。如果能配上一些實際應用案例，比如簡單的目標跟蹤或者運動檢測，那就更好瞭，這能幫助初學者快速建立起對算法的直觀理解，而不是僅僅停留在代碼的堆砌上。期待書中對於矩陣運算在圖像處理中扮演角色的深入剖析，那種底層邏輯的闡述，對於真正想精通這門技術的讀者來說是至關重要的。

評分☆☆☆☆☆

總體而言，這本書散發著一股紮實可靠的氣息，它似乎拒絕任何花哨的技巧，專注於將OpenCV底層算法的“骨架”清晰地呈現齣來。我非常期待它在運動估計和視覺裏程計方麵的論述。特彆是關於光流法的講解，希望它能詳盡地對比Horn-Schunck、Lucas-Kanade等不同方法的假設前提、局限性以及它們在處理大位移場景下的錶現差異。如果能結閤實際視頻序列，直觀展示不同光流算法如何處理紋理稀疏區域和快速運動目標，那無疑是極佳的學習材料。這本書似乎不是一本教你“如何快速調用API”的書，而是一本旨在讓你理解“為什麼這樣調用”的書，這種深層次的知識傳遞，纔是真正有價值的。

評分☆☆☆☆☆

翻開內頁，排版布局是相當的清爽利落，大量的公式和代碼塊穿插得恰到好處，沒有那種令人眼花繚亂的擁擠感。我注意到關於立體視覺和深度估計的部分似乎占瞭相當大的篇幅，這對於目前機器視覺領域的熱點來說無疑是極具價值的。我比較關注它在描述雙目校正和視差計算時的邏輯推導過程，是否能清晰地將三維空間到二維圖像的投影關係解釋得透徹。很多教材在這裏往往過於依賴現有的函數調用，而忽略瞭背後的幾何基礎。如果這本書能用簡潔的語言，配閤精細的圖示，把本徵矩陣、外參矩陣的意義和計算步驟講清楚，那它就超越瞭一般的使用手冊的範疇，而真正成為一本算法的“教科書”。特彆期待它對於非綫性優化的應用，比如Bundle Adjustment的引入，這將極大地提升本書的專業深度。

評分☆☆☆☆☆

這本書的章節劃分邏輯性非常強，從基礎的像素操作，穩步過渡到復雜的幾何重建，這種循序漸進的結構，非常適閤作為係統學習計算機視覺的教材。我尤其欣賞它對圖像去噪和增強技術的細緻分類，特彆是那些非綫性方法，如小波變換在圖像去噪中的應用。很多書籍往往一帶而過，但這本書似乎願意花筆墨深入講解小波基的選擇對去噪效果的影響，以及如何利用多尺度分析來更好地保留邊緣信息。如果能進一步探討在不同噪聲模型（高斯、椒鹽、混閤噪聲）下，不同算法的性能對比和適用場景，將會使該部分內容更具指導意義。這種對細節的執著，往往是區分優秀技術書籍和平庸參考書的關鍵所在。

評分☆☆☆☆☆

閱讀體驗上，這本書的敘事風格顯得非常“工程師導嚮”，直截瞭當，直奔主題，幾乎沒有冗餘的敘述或華麗的辭藻。這種務實的態度，對於追求效率的技術人員來說無疑是福音。我個人對其中關於特徵點描述子（如SIFT、SURF的原理）的章節抱有很高的期望。重點在於，它如何解釋這些描述子對光照、鏇轉變化的魯棒性是如何通過數學構造來實現的？如果能深入到描述子的梯度方嚮直方圖構建的細節，以及如何通過量化和空間劃分來達成不變性，那真是極大地滿足瞭我的好奇心。此外，對於現代深度學習在OpenCV中的結閤，比如DNN模塊的使用，也希望能看到一些關於如何優化模型部署和加速推理的實踐經驗分享，而不隻是簡單地加載一個預訓練模型。