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张平著 著

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出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121324956

商品编码：29828524763

包装：平装-胶订

出版时间：2017-10-01

基本信息

书名：OpenCV算法精解：基于Python与C++

定价：79.00元

作者：张平著

出版社：电子工业出版社

出版日期：2017-10-01

ISBN：9787121324956

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装-胶订

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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Python与C 双实现，助力读者轻松驾驭OpenCV算法，夯实计算机视觉领域基础知识！
基本概念理论 数学原理
详细介绍OpenCV实现对应的函数
注重代码实现（分别给出Python和C 实现）及实际应用

内容提要

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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*后分享，方便读者练习。

目录

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目录
1 OpenCV入门
1.1 初识OpenCV
1.1.1 OpenCV的模块简介
1.1.2 OpenCV 2.4.13与3.2版本的区别
1.2 部署OpenCV
1.2.1 在Visual Studio 2015中 配置OpenCV
1.2.2 OpenCV 2.X C API的个示例
1.2.3 OpenCV 3.X C API的个示例
1.2.4 在Anaconda 2中配置OpenCV
1.2.5 OpenCV 2.X Python API的个示例
1.2.6 OpenCV 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
2.2.5 向量类Vec
2.2.6 构造多通道Mat对象
2.2.7 访问多通道Mat对象中的值
2.2.8 获得Mat中某一区域的值
2.3 矩阵的运算
2.3.1 加法运算
2.3.2 法运算
2.3.3 点乘运算
2.3.4 点除运算
2.3.5 乘法运算
2.3.6 其他运算
2.4 灰度图像数字化
2.4.1 概述
2.4.2 将灰度图像转换为Mat
2.4.3 将灰度图转换为ndarray
2.5 彩色图像数字化
2.5.1 将RGB彩色图像转换为多通道Mat
2.5.2 将RGB彩色图转换为三维的ndarray
2.6 参文献
3 几何变换
3.1 仿射变换
3.1.1 平移
3.1.2 放大和缩小
3.1.3 旋转
3.1.4 计算仿射矩阵
3.1.5 插值算法
3.1.6 Python实现
3.1.7 C 实现
3.1.8 旋转函数rotate（OpenCV3.X新特性）
3.2 投影变换
3.2.1 原理详解
3.2.2 Python实现
3.2.3 C 实现
3.3 极坐标变换
3.3.1 原理详解
3.3.2 Python实现
3.3.3 C 实现
3.3.4 线性极坐标函数linearPolar（OpenCV 3.X新特性）
3.3.5 对数极坐标函数logPolar（OpenCV 3.X新特性）
3.4 参文献
4 对比度增强
4.1 灰度直方图
4.1.1 什么是灰度直方图
4.1.2 Python及C 实现
4.2 线性变换
4.2.1 原理详解
4.2.2 Python实现
4.2.3 C 实现
4.3 直方图正规化
4.3.1 原理详解
4.3.2 Python实现
4.3.3 C 实现
4.3.4 正规化函数normalize
4.4 伽马变换
4.4.1 原理详解
4.4.2 Python实现
4.4.3 C 实现
4.5 全局直方图均衡化
4.5.1 原理详解
4.5.2 Python实现
4.5.3 C 实现
4.6 限制对比度的自适应直方图均衡化
4.6.1 原理详解
4.6.2 代码实现
4.7 参文献
5 图像平滑
5.1 二维离散卷积
5.1.1 卷积定义及矩阵形式
5.1.2 可分离卷积核
5.1.3 离散卷积的性质
5.2 高斯平滑
5.2.1 高斯卷积核的构建及分离性
5.2.2 高斯卷积核的二项式近似
5.2.3 Python实现
5.2.4 C 实现
5.3 均值平滑
5.3.1 均值卷积核的构建及分离性
5.3.2 快速均值平滑
5.3.3 Python实现
5.3.4 C 实现
5.4 中值平滑
5.4.1 原理详解
5.4.2 Python实现
5.4.3 C 实现
5.5 双边滤波
5.5.1 原理详解
5.5.2 Python实现
5.5.3 C 实现
5.6 联合双边滤波
5.6.1 原理详解
5.6.2 Python实现
5.6.3 C 实现
5.7 导向滤波
5.7.1 原理详解
5.7.2 Python实现
5.7.3 快速导向滤波
5.7.4 C 实现
5.8 参文献
6 阈值分割
6.1 方法概述
6.1.1 全局阈值分割
6.1.2 阈值函数threshold（OpenCV3.X新特性）
6.1.3 局部阈值分割
6.2 直方图技术法
6.2.1 原理详解
6.2.2 Python实现
6.2.3 C 实现
6.3 熵算法
6.3.1 原理详解
6.3.2 代码实现
6.4 Otsu阈值处理
6.4.1 原理详解
6.4.2 Python实现
6.4.3 C 实现
6.5 自适应阈值
6.5.1 原理详解
6.5.2 Python实现
6.5.3 C 实现
6.6 二值图的逻辑运算
6.6.1 “与”和“或”运算
6.6.2 Python实现
6.6.3 C 实现
6.7 参文献
7 形态学处理
7.1 腐蚀
7.1.1 原理详解
7.1.2 实现代码及效果
7.2 膨胀
7.2.1 原理详解
7.2.2 Python实现
7.2.3 C 实现
7.3 开运算和闭运算
7.3.1 原理详解
7.3.2 Python实现
7.4 其他形态学处理操作
7.4.1 顶帽变换和底帽变换
7.4.2 形态学梯度
7.4.3 C 实现
8 边缘检测
8.1 Roberts算子
8.1.1 原理详解
8.1.2 Python实现
8.1.3 C 实现
8.2 Prewitt边缘检测
8.2.1 Prewitt算子及分离性
8.2.2 Python实现
8.2.3 C 实现
8.3 Sobel边缘检测
8.3.1 Sobel算子及分离性
8.3.2 构建高阶的Sobel算子
8.3.3 Python实现
8.3.4 C 实现
8.4 Scharr算子
8.4.1 原理详解
8.4.2 Python实现
8.4.3 C 实现
8.5 Kirsch算子和Robinson算子
8.5.1 原理详解
8.5.2 代码实现及效果
8.6 Canny边缘检测
8.6.1 原理详解
8.6.2 Python实现
8.6.3 C 实现
8.7 Laplacian算子
8.7.1 原理详解
8.7.2 Python实现
8.7.3 C 实现
8.8 高斯拉普拉斯（LoG）边缘检测
8.8.1 原理详解
8.8.2 Python实现
8.8.3 C 实现
8.9 高斯差分（DoG）边缘检测
8.9.1 高斯拉普拉斯与高斯差分的关系
8.9.2 Python实现
8.9.3 C 实现
8.10 Marr-Hildreth边缘检测
8.10.1 算法步骤详解
8.10.2 Pyton实现
8.10.3 C 实现
8.11 参文献
9 几何形状的检测和拟合
9.1 点集的小外包
9.1.1 小外包旋转矩形
9.1.2 旋转矩形的4个顶点（OpenCV 3.X新特性）
9.1.3 小外包圆
9.1.4 小外包直立矩形（OpenCV 3.X新特性）
9.1.5 小凸包
9.1.6 小外包三角形（ OpenCV 3.X新特性）
9.2 霍夫直线检测
9.2.1 原理详解
9.2.2 Python实现
9.2.3 C 实现
9.3 霍夫圆检测
9.3.1 标准霍夫圆检测
9.3.2 Python实现
9.3.3 基于梯度的霍夫圆检测
9.3.4 基于梯度的霍夫圆检测函数HoughCircles
9.4 轮廓
9.4.1 查找、绘制轮廓
9.4.2 外包、拟合轮廓
9.4.3 轮廓的周长和面积
9.4.4 点和轮廓的位置关系
9.4.5 轮廓的凸包缺陷
9.5 参文献
10 傅里叶变换
10.1 二维离散的傅里叶（逆）变换
10.1.1 数学理解篇
10.1.2 快速傅里叶变换
10.1.3 C 实现
10.1.4 Python实现
10.2 傅里叶幅度谱与相位谱
10.2.1 基础知识
10.2.2 Python实现
10.2.3 C 实现
10.3 谱残差显著性检测
10.3.1 原理详解
10.3.2 Python实现
10.3.3 C 实现
10.4 卷积与傅里叶变换的关系
10.4.1 卷积定理
10.4.2 Python实现
10.5 通过快速傅里叶变换计算卷积
10.5.1 步骤详解
10.5.2 Python实现
10.5.3 C 实现
10.6 参文献
11 频率域滤波
11.1 概述及原理详解
11.2 低通滤波和高通滤波
11.2.1 三种常用的低通滤波器
11.2.2 低通滤波的C 实现
11.2.3 低通滤波的Python实现
11.2.4 三种常用的高通滤波器
11.3 带通和带阻滤波
11.3.1 三种常用的带通滤波器
11.3.2 三种常用的带阻滤波器
11.4 自定义滤波器
11.4.1 原理详解
11.4.2 C 实现
11.5 同态滤波
11.5.1 原理详解
11.5.2 Python实现
11.6 参文献
12 色彩空间
12.1 常见的色彩空间
12.1.1 RGB色彩空间
12.1.2 HSV色彩空间
12.1.3 HLS色彩空间
12.2 调整彩色图像的饱和度和亮度
12.2.1 Python实现
12.2.2 C 实现

作者介绍

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张平，数学与应用数学专业，算法工程师。主要从事图像算法研究和产品的应用开发，此外还从事有关机器学习、数据挖掘算法的应用研发工作。

文摘

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序言

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《OpenCV算法精解：基于Python与C++》 是一本深入剖析计算机视觉领域核心算法并提供详实Python与C++实现指导的权威著作。本书旨在帮助读者从理论到实践，全面掌握OpenCV这一强大的开源计算机视觉库，并能灵活运用于各类实际应用场景。 本书面向的读者群广泛，包括但不限于： 计算机视觉初学者： 对计算机视觉领域充满兴趣，希望系统学习基础概念和核心算法，并掌握实际编程技能的学生或爱好者。 在校学生： 计算机科学、电子工程、人工智能等相关专业，需要学习计算机视觉课程的本科生、研究生。 软件工程师： 希望将计算机视觉技术集成到现有产品或开发新应用的工程师，需要快速掌握OpenCV的开发技巧。 研究人员： 从事图像处理、模式识别、机器学习等领域的研究者，需要深入理解算法原理并能进行高效实验。 嵌入式开发工程师： 需要在资源受限的嵌入式平台上实现实时图像处理和分析的开发者。 本书内容亮点与核心价值： 本书最大的特色在于其理论与实践的高度融合。它不仅仅罗列OpenCV的API，而是深入浅出地讲解了每一项重要算法背后的数学原理、逻辑流程以及在OpenCV中的具体实现细节。同时，本书提供了高质量、可运行的Python与C++代码示例，让读者能够亲手实践，深刻理解算法的应用。 1. 基础图像处理与分析： 图像的表示与操作： 读者将学习如何加载、显示、保存图像，理解图像的像素结构，以及进行基本的像素级操作（如颜色空间转换、亮度对比度调整、阈值分割等）。本书将细致讲解不同颜色空间（RGB, HSV, Grayscale等）的转换原理及其在图像处理中的意义。 点运算与灰度变换： 深入剖析伽马校正、直方图均衡化、累积分布函数（CDF）等点运算技术，以及它们如何改善图像的视觉质量和对比度。读者将了解这些操作的数学基础以及在OpenCV中的高效实现。 形态学图像处理： 介绍膨胀、腐蚀、开运算、闭运算等基本形态学操作，并阐述它们在去除噪声、连接断裂物体、分离粘连物体等方面的应用。本书将详细讲解各种结构元素（kernel）的选择对形态学操作结果的影响。 滤波与模糊： 详细介绍线性滤波（如高斯模糊、均值模糊、Sobel算子、Laplacian算子等）和非线性滤波（如中值滤波）的原理。读者将理解滤波器核（kernel）的设计思路，以及不同滤波器在降噪、边缘检测等任务中的适用性。 2. 特征检测与描述： 边缘检测： 深入讲解Canny边缘检测算法的多个阶段（高斯平滑、梯度计算、非极大值抑制、滞后阈值），并分析其优缺点。读者将理解如何通过调整参数来获得理想的边缘检测结果。 角点检测： 详细介绍Harris角点检测和Shi-Tomasi角点检测算法的原理，包括图像梯度、Harris矩阵的构建与分析。本书还将探讨FAST等更高效的角点检测方法。 尺度不变特征变换（SIFT）与加速鲁棒特征（SURF）： 深入剖析SIFT和SURF算法的核心思想，包括尺度空间极值检测、关键点定位、方向分配和描述符生成。读者将理解这些特征点具有旋转、尺度和一定程度的仿射不变性，使其在物体识别和匹配中表现优异。 方向梯度直方图（HOG）： 详细讲解HOG特征的提取过程，包括图像分块、梯度计算、方向直方图构建和归一化。HOG因其在行人检测等任务中的成功应用而被广泛关注。 ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）特征： 介绍ORB算法，它结合了FAST角点检测和BRIEF描述符，并引入了方向信息，实现了高效且具有旋转不变性的特征。 3. 目标检测与识别： 级联分类器（Haar级联）： 详细讲解Haar特征的提取原理，以及AdaBoost算法如何用于训练级联分类器。本书将指导读者如何使用OpenCV训练和应用Haar级联分类器进行人脸等目标的实时检测。 HOG+SVM： 讲解如何结合HOG特征提取和支持向量机（SVM）分类器进行更鲁棒的目标检测，特别是在行人检测场景下的应用。 基于深度学习的目标检测（简述与接口）： 虽然本书侧重于传统算法，但也会简要介绍OpenCV与深度学习框架（如DNN模块）的集成，为读者指明进阶方向，例如如何加载和使用预训练的YOLO、SSD等模型进行目标检测。 4. 图像分割： 阈值分割： 回顾并深化基础图像处理中的阈值分割技术，介绍 Otsu's 方法等自动阈值选择算法。 轮廓检测与分析： 讲解如何提取图像中的物体轮廓，包括轮廓的表示、连接组件分析、轮廓近似、轮廓面积、周长计算等。 分水岭算法： 深入理解分水岭算法的原理，包括“淹没”过程和“分水岭线”的生成。本书将指导读者如何利用分水岭算法进行图像的区域分割，特别是分离粘连的目标。 Meanshift与Meanshift聚类： 介绍Meanshift算法在图像分割和目标跟踪中的应用，解释其基于密度梯度的迭代搜索过程。 5. 相机标定与三维视觉基础： 相机模型： 介绍针孔相机模型，理解内参（焦距、主点）和外参（旋转、平移）的含义。 相机标定： 详细讲解如何通过棋盘格等标定图案对相机进行标定，以获得相机的内参矩阵和畸变系数。读者将学习如何使用OpenCV的标定函数进行实际操作。 立体视觉基础（简述）： 简要介绍双目视觉的基本概念，如视差、对极几何，以及如何利用标定后的双目相机进行深度信息的估计。 6. 图像变换与几何操作： 仿射变换： 讲解仿射变换的原理（平移、旋转、缩放、剪切），以及如何通过三点对应或齐次坐标表示进行变换。 透视变换： 介绍透视变换的原理，如何通过四点对应计算单应性矩阵，以及其在图像校正、全景拼接等方面的应用。 图像配准： 简要介绍图像配准的基本概念，包括刚性配准、仿射配准和非刚性配准，以及OpenCV提供的相关工具。 7. 图像中的机器学习应用（OpenCV视角）： SVM（支持向量机）： 介绍SVM的基本原理，并展示如何在OpenCV中训练和使用SVM进行分类任务。 K-Nearest Neighbors (KNN)： 讲解KNN分类器的原理，以及其在简单的模式识别任务中的应用。 决策树与随机森林： 介绍决策树和随机森林的构建与应用，以及它们在分类和回归任务中的优势。 OpenCV的ML模块： 带领读者探索OpenCV提供的机器学习模块，理解其统一的API接口，方便进行不同算法的实验。 8. 效率与优化： Python与C++的性能对比： 在不同算法的实现中，本书会适时对比Python和C++的性能差异，帮助读者根据实际需求选择合适的开发语言。 OpenCV的优化技巧： 介绍一些OpenCV中提高算法运行效率的通用技巧，如避免不必要的图像拷贝、使用ROI（Region of Interest）、利用SIMD指令（若可用）等。 多线程与并行化（简述）： 简要提及OpenCV在多线程处理方面的支持，为读者在处理大规模数据时提供思路。 本书的写作风格特点： 结构清晰，逻辑严谨： 每个章节都围绕一个核心主题展开，从概念介绍、算法原理到代码实现，层层递进，易于理解。 代码示例丰富且可执行： 提供大量贴近实际应用的代码片段，并确保代码的可运行性，让读者可以立即动手实践。 理论讲解深入浅出： 避免过于晦涩的数学推导，但会抓住核心概念，让读者理解算法的“为什么”和“怎么做”。 兼顾Python和C++： 对于关键算法，均提供Python和C++的双重实现，满足不同开发者的需求。 强调实际应用： 结合丰富的应用案例，展示OpenCV算法在图像识别、目标检测、图像分析等领域的实际价值。 学习本书后，您将能够： 精通OpenCV的核心API， 熟练掌握图像的读取、处理、显示与保存。 深入理解计算机视觉领域重要的经典算法， 包括边缘检测、角点检测、特征提取、目标检测、图像分割等。 独立编写和调试使用OpenCV的Python或C++程序， 实现各种图像处理和分析任务。 灵活运用所学算法解决实际的计算机视觉问题， 例如人脸识别、物体跟踪、图像增强、场景理解等。 为进一步学习更高级的计算机视觉技术（如深度学习）打下坚实的基础。 《OpenCV算法精解：基于Python与C++》 是一本值得您深入研读的宝藏。无论您是刚刚踏入计算机视觉的殿堂，还是希望深化自身技能的开发者，本书都将是您不可或缺的得力助手，助您在计算机视觉的广阔天地中披荆斩棘，取得卓越成就。

评分☆☆☆☆☆

对于一本深入讲解OpenCV算法的书籍，我最看重的是其内容的实用性和前沿性。《OpenCV算法精解：基于Python与C++》的书名虽然表明了其技术深度，但如果能将这些算法与当前计算机视觉领域的热点应用相结合，那么它的价值将得到极大的提升。例如，书中是否会涉及深度学习在OpenCV中的应用？如何利用OpenCV进行深度学习模型的部署和推理？是否会包含一些最新的算法研究成果，并提供相应的实现方法？我尤其希望看到书中能够对一些新兴的计算机视觉技术，如三维重建、SLAM（同步定位与地图构建）、立体视觉等，有较为深入的探讨，并且提供相应的OpenCV实现思路。

评分☆☆☆☆☆

在一本技术书籍中，代码质量和示例的清晰度往往是决定其阅读体验的关键。《OpenCV算法精解：基于Python与C++》如果能做到代码规范、注释详细、逻辑清晰，并且能够提供完整的工程项目示例，那么它对于读者来说将是极大的福音。我希望书中提供的代码不仅能够正确运行，还能方便读者理解和修改。很多时候，一本优秀的教程，其代码本身就是一种学习的媒介。如果书中能够包含一些“从零开始”构建复杂视觉系统的案例，并逐步讲解如何集成各种算法模块，那将是非常有益的。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，学习计算机视觉离不开实践。而《OpenCV算法精解：基于Python与C++》这个书名中包含的“基于Python与C++”这一点，无疑是它最吸引我的地方之一。Python以其易学易用和丰富的库支持，在快速原型开发和学术研究中占据主导地位；而C++则在性能要求极高的生产环境中不可或缺。如果这本书能够同时提供Python和C++的实现示例，并且这两套代码在逻辑上保持一致，甚至能对比两者在性能和使用上的差异，那将是锦上添花。这意味着我不仅可以快速验证算法效果，还能在需要的时候，将其高效地移植到实际项目中。我希望书中能够展示如何利用这两种语言的优势，解决实际的计算机视觉问题，例如工业质检、自动驾驶感知、医学影像分析等。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期在计算机视觉领域摸爬滚打的开发者，我对学习和掌握新的算法总是充满热情。市面上关于OpenCV的书籍确实不少，但很多要么过于理论化，要么代码示例陈旧，要么内容碎片化，很难形成系统的知识体系。最近我关注到一本叫做《OpenCV算法精解：基于Python与C++》的书，虽然我还没有来得及深入研读，但从它的书名和一些早期流出的内容片段来看，我对其抱有极大的期待。 首先，这本书强调“算法精解”，这对我来说是极为重要的。很多时候，我们能找到实现功能的代码，但对于背后的算法原理却一知半解，这使得我们在面对复杂问题时，难以进行有效的优化和创新。如果这本书能够深入剖析OpenCV中常用算法的数学原理、推导过程，并结合直观的解释，那么它将极大地帮助我建立扎实的理论基础。我尤其希望能看到书中对诸如特征检测（SIFT, SURF, ORB等）、图像分割（如分水岭算法、GrabCut）、目标跟踪（如KCF, MOSSE）等核心算法的深入讲解，并且不仅仅是停留在API的调用层面，而是能理解其内在的逻辑和优劣势。

评分☆☆☆☆☆

作为一名非科班出身的开发者，我经常会在学习算法时遇到概念上的理解障碍。《OpenCV算法精解：基于Python与C++》如果能做到这一点，那么它将成为我案头的必备参考书。我期待书中不仅能够给出算法的数学公式，更重要的是能够用通俗易懂的语言解释这些公式背后的含义，并配以直观的图示来辅助理解。例如，在讲解特征匹配时，是否会用图来展示特征点、描述子以及匹配的过程？在讲解相机标定、畸变校正时，是否会提供一些实际拍摄的图像来演示效果？如果书中能够做到这一点，那么它将极大地降低学习门槛，让更多的人能够深入理解OpenCV的强大功能。