OpenCV算法精解：基於Python與C++ pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張平著 著

圖書標籤:

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

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齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121324956

商品編碼：29828524763

包裝：平裝-膠訂

齣版時間：2017-10-01

基本信息

書名：OpenCV算法精解：基於Python與C++

定價：79.00元

作者：張平著

齣版社：電子工業齣版社

齣版日期：2017-10-01

ISBN：9787121324956

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝-膠訂

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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Python與C 雙實現，助力讀者輕鬆駕馭OpenCV算法，夯實計算機視覺領域基礎知識！
基本概念理論 數學原理
詳細介紹OpenCV實現對應的函數
注重代碼實現（分彆給齣Python和C 實現）及實際應用

內容提要

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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*後分享，方便讀者練習。

目錄

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目錄
1 OpenCV入門
1.1 初識OpenCV
1.1.1 OpenCV的模塊簡介
1.1.2 OpenCV 2.4.13與3.2版本的區彆
1.2 部署OpenCV
1.2.1 在Visual Studio 2015中 配置OpenCV
1.2.2 OpenCV 2.X C API的個示例
1.2.3 OpenCV 3.X C API的個示例
1.2.4 在Anaconda 2中配置OpenCV
1.2.5 OpenCV 2.X Python API的個示例
1.2.6 OpenCV 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
2.2.5 嚮量類Vec
2.2.6 構造多通道Mat對象
2.2.7 訪問多通道Mat對象中的值
2.2.8 獲得Mat中某一區域的值
2.3 矩陣的運算
2.3.1 加法運算
2.3.2 法運算
2.3.3 點乘運算
2.3.4 點除運算
2.3.5 乘法運算
2.3.6 其他運算
2.4 灰度圖像數字化
2.4.1 概述
2.4.2 將灰度圖像轉換為Mat
2.4.3 將灰度圖轉換為ndarray
2.5 彩色圖像數字化
2.5.1 將RGB彩色圖像轉換為多通道Mat
2.5.2 將RGB彩色圖轉換為三維的ndarray
2.6 參文獻
3 幾何變換
3.1 仿射變換
3.1.1 平移
3.1.2 放大和縮小
3.1.3 鏇轉
3.1.4 計算仿射矩陣
3.1.5 插值算法
3.1.6 Python實現
3.1.7 C 實現
3.1.8 鏇轉函數rotate（OpenCV3.X新特性）
3.2 投影變換
3.2.1 原理詳解
3.2.2 Python實現
3.2.3 C 實現
3.3 極坐標變換
3.3.1 原理詳解
3.3.2 Python實現
3.3.3 C 實現
3.3.4 綫性極坐標函數linearPolar（OpenCV 3.X新特性）
3.3.5 對數極坐標函數logPolar（OpenCV 3.X新特性）
3.4 參文獻
4 對比度增強
4.1 灰度直方圖
4.1.1 什麼是灰度直方圖
4.1.2 Python及C 實現
4.2 綫性變換
4.2.1 原理詳解
4.2.2 Python實現
4.2.3 C 實現
4.3 直方圖正規化
4.3.1 原理詳解
4.3.2 Python實現
4.3.3 C 實現
4.3.4 正規化函數normalize
4.4 伽馬變換
4.4.1 原理詳解
4.4.2 Python實現
4.4.3 C 實現
4.5 全局直方圖均衡化
4.5.1 原理詳解
4.5.2 Python實現
4.5.3 C 實現
4.6 限製對比度的自適應直方圖均衡化
4.6.1 原理詳解
4.6.2 代碼實現
4.7 參文獻
5 圖像平滑
5.1 二維離散捲積
5.1.1 捲積定義及矩陣形式
5.1.2 可分離捲積核
5.1.3 離散捲積的性質
5.2 高斯平滑
5.2.1 高斯捲積核的構建及分離性
5.2.2 高斯捲積核的二項式近似
5.2.3 Python實現
5.2.4 C 實現
5.3 均值平滑
5.3.1 均值捲積核的構建及分離性
5.3.2 快速均值平滑
5.3.3 Python實現
5.3.4 C 實現
5.4 中值平滑
5.4.1 原理詳解
5.4.2 Python實現
5.4.3 C 實現
5.5 雙邊濾波
5.5.1 原理詳解
5.5.2 Python實現
5.5.3 C 實現
5.6 聯閤雙邊濾波
5.6.1 原理詳解
5.6.2 Python實現
5.6.3 C 實現
5.7 導嚮濾波
5.7.1 原理詳解
5.7.2 Python實現
5.7.3 快速導嚮濾波
5.7.4 C 實現
5.8 參文獻
6 閾值分割
6.1 方法概述
6.1.1 全局閾值分割
6.1.2 閾值函數threshold（OpenCV3.X新特性）
6.1.3 局部閾值分割
6.2 直方圖技術法
6.2.1 原理詳解
6.2.2 Python實現
6.2.3 C 實現
6.3 熵算法
6.3.1 原理詳解
6.3.2 代碼實現
6.4 Otsu閾值處理
6.4.1 原理詳解
6.4.2 Python實現
6.4.3 C 實現
6.5 自適應閾值
6.5.1 原理詳解
6.5.2 Python實現
6.5.3 C 實現
6.6 二值圖的邏輯運算
6.6.1 “與”和“或”運算
6.6.2 Python實現
6.6.3 C 實現
6.7 參文獻
7 形態學處理
7.1 腐蝕
7.1.1 原理詳解
7.1.2 實現代碼及效果
7.2 膨脹
7.2.1 原理詳解
7.2.2 Python實現
7.2.3 C 實現
7.3 開運算和閉運算
7.3.1 原理詳解
7.3.2 Python實現
7.4 其他形態學處理操作
7.4.1 頂帽變換和底帽變換
7.4.2 形態學梯度
7.4.3 C 實現
8 邊緣檢測
8.1 Roberts算子
8.1.1 原理詳解
8.1.2 Python實現
8.1.3 C 實現
8.2 Prewitt邊緣檢測
8.2.1 Prewitt算子及分離性
8.2.2 Python實現
8.2.3 C 實現
8.3 Sobel邊緣檢測
8.3.1 Sobel算子及分離性
8.3.2 構建高階的Sobel算子
8.3.3 Python實現
8.3.4 C 實現
8.4 Scharr算子
8.4.1 原理詳解
8.4.2 Python實現
8.4.3 C 實現
8.5 Kirsch算子和Robinson算子
8.5.1 原理詳解
8.5.2 代碼實現及效果
8.6 Canny邊緣檢測
8.6.1 原理詳解
8.6.2 Python實現
8.6.3 C 實現
8.7 Laplacian算子
8.7.1 原理詳解
8.7.2 Python實現
8.7.3 C 實現
8.8 高斯拉普拉斯（LoG）邊緣檢測
8.8.1 原理詳解
8.8.2 Python實現
8.8.3 C 實現
8.9 高斯差分（DoG）邊緣檢測
8.9.1 高斯拉普拉斯與高斯差分的關係
8.9.2 Python實現
8.9.3 C 實現
8.10 Marr-Hildreth邊緣檢測
8.10.1 算法步驟詳解
8.10.2 Pyton實現
8.10.3 C 實現
8.11 參文獻
9 幾何形狀的檢測和擬閤
9.1 點集的小外包
9.1.1 小外包鏇轉矩形
9.1.2 鏇轉矩形的4個頂點（OpenCV 3.X新特性）
9.1.3 小外包圓
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 霍夫直綫檢測
9.2.1 原理詳解
9.2.2 Python實現
9.2.3 C 實現
9.3 霍夫圓檢測
9.3.1 標準霍夫圓檢測
9.3.2 Python實現
9.3.3 基於梯度的霍夫圓檢測
9.3.4 基於梯度的霍夫圓檢測函數HoughCircles
9.4 輪廓
9.4.1 查找、繪製輪廓
9.4.2 外包、擬閤輪廓
9.4.3 輪廓的周長和麵積
9.4.4 點和輪廓的位置關係
9.4.5 輪廓的凸包缺陷
9.5 參文獻
10 傅裏葉變換
10.1 二維離散的傅裏葉（逆）變換
10.1.1 數學理解篇
10.1.2 快速傅裏葉變換
10.1.3 C 實現
10.1.4 Python實現
10.2 傅裏葉幅度譜與相位譜
10.2.1 基礎知識
10.2.2 Python實現
10.2.3 C 實現
10.3 譜殘差顯著性檢測
10.3.1 原理詳解
10.3.2 Python實現
10.3.3 C 實現
10.4 捲積與傅裏葉變換的關係
10.4.1 捲積定理
10.4.2 Python實現
10.5 通過快速傅裏葉變換計算捲積
10.5.1 步驟詳解
10.5.2 Python實現
10.5.3 C 實現
10.6 參文獻
11 頻率域濾波
11.1 概述及原理詳解
11.2 低通濾波和高通濾波
11.2.1 三種常用的低通濾波器
11.2.2 低通濾波的C 實現
11.2.3 低通濾波的Python實現
11.2.4 三種常用的高通濾波器
11.3 帶通和帶阻濾波
11.3.1 三種常用的帶通濾波器
11.3.2 三種常用的帶阻濾波器
11.4 自定義濾波器
11.4.1 原理詳解
11.4.2 C 實現
11.5 同態濾波
11.5.1 原理詳解
11.5.2 Python實現
11.6 參文獻
12 色彩空間
12.1 常見的色彩空間
12.1.1 RGB色彩空間
12.1.2 HSV色彩空間
12.1.3 HLS色彩空間
12.2 調整彩色圖像的飽和度和亮度
12.2.1 Python實現
12.2.2 C 實現

作者介紹

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張平，數學與應用數學專業，算法工程師。主要從事圖像算法研究和産品的應用開發，此外還從事有關機器學習、數據挖掘算法的應用研發工作。

文摘

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序言

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《OpenCV算法精解：基於Python與C++》 是一本深入剖析計算機視覺領域核心算法並提供詳實Python與C++實現指導的權威著作。本書旨在幫助讀者從理論到實踐，全麵掌握OpenCV這一強大的開源計算機視覺庫，並能靈活運用於各類實際應用場景。 本書麵嚮的讀者群廣泛，包括但不限於： 計算機視覺初學者： 對計算機視覺領域充滿興趣，希望係統學習基礎概念和核心算法，並掌握實際編程技能的學生或愛好者。 在校學生： 計算機科學、電子工程、人工智能等相關專業，需要學習計算機視覺課程的本科生、研究生。 軟件工程師： 希望將計算機視覺技術集成到現有産品或開發新應用的工程師，需要快速掌握OpenCV的開發技巧。 研究人員： 從事圖像處理、模式識彆、機器學習等領域的研究者，需要深入理解算法原理並能進行高效實驗。 嵌入式開發工程師： 需要在資源受限的嵌入式平颱上實現實時圖像處理和分析的開發者。 本書內容亮點與核心價值： 本書最大的特色在於其理論與實踐的高度融閤。它不僅僅羅列OpenCV的API，而是深入淺齣地講解瞭每一項重要算法背後的數學原理、邏輯流程以及在OpenCV中的具體實現細節。同時，本書提供瞭高質量、可運行的Python與C++代碼示例，讓讀者能夠親手實踐，深刻理解算法的應用。 1. 基礎圖像處理與分析： 圖像的錶示與操作： 讀者將學習如何加載、顯示、保存圖像，理解圖像的像素結構，以及進行基本的像素級操作（如顔色空間轉換、亮度對比度調整、閾值分割等）。本書將細緻講解不同顔色空間（RGB, HSV, Grayscale等）的轉換原理及其在圖像處理中的意義。 點運算與灰度變換： 深入剖析伽馬校正、直方圖均衡化、纍積分布函數（CDF）等點運算技術，以及它們如何改善圖像的視覺質量和對比度。讀者將瞭解這些操作的數學基礎以及在OpenCV中的高效實現。 形態學圖像處理： 介紹膨脹、腐蝕、開運算、閉運算等基本形態學操作，並闡述它們在去除噪聲、連接斷裂物體、分離粘連物體等方麵的應用。本書將詳細講解各種結構元素（kernel）的選擇對形態學操作結果的影響。 濾波與模糊： 詳細介紹綫性濾波（如高斯模糊、均值模糊、Sobel算子、Laplacian算子等）和非綫性濾波（如中值濾波）的原理。讀者將理解濾波器核（kernel）的設計思路，以及不同濾波器在降噪、邊緣檢測等任務中的適用性。 2. 特徵檢測與描述： 邊緣檢測： 深入講解Canny邊緣檢測算法的多個階段（高斯平滑、梯度計算、非極大值抑製、滯後閾值），並分析其優缺點。讀者將理解如何通過調整參數來獲得理想的邊緣檢測結果。 角點檢測： 詳細介紹Harris角點檢測和Shi-Tomasi角點檢測算法的原理，包括圖像梯度、Harris矩陣的構建與分析。本書還將探討FAST等更高效的角點檢測方法。 尺度不變特徵變換（SIFT）與加速魯棒特徵（SURF）： 深入剖析SIFT和SURF算法的核心思想，包括尺度空間極值檢測、關鍵點定位、方嚮分配和描述符生成。讀者將理解這些特徵點具有鏇轉、尺度和一定程度的仿射不變性，使其在物體識彆和匹配中錶現優異。 方嚮梯度直方圖（HOG）： 詳細講解HOG特徵的提取過程，包括圖像分塊、梯度計算、方嚮直方圖構建和歸一化。HOG因其在行人檢測等任務中的成功應用而被廣泛關注。 ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）特徵： 介紹ORB算法，它結閤瞭FAST角點檢測和BRIEF描述符，並引入瞭方嚮信息，實現瞭高效且具有鏇轉不變性的特徵。 3. 目標檢測與識彆： 級聯分類器（Haar級聯）： 詳細講解Haar特徵的提取原理，以及AdaBoost算法如何用於訓練級聯分類器。本書將指導讀者如何使用OpenCV訓練和應用Haar級聯分類器進行人臉等目標的實時檢測。 HOG+SVM： 講解如何結閤HOG特徵提取和支持嚮量機（SVM）分類器進行更魯棒的目標檢測，特彆是在行人檢測場景下的應用。 基於深度學習的目標檢測（簡述與接口）： 雖然本書側重於傳統算法，但也會簡要介紹OpenCV與深度學習框架（如DNN模塊）的集成，為讀者指明進階方嚮，例如如何加載和使用預訓練的YOLO、SSD等模型進行目標檢測。 4. 圖像分割： 閾值分割： 迴顧並深化基礎圖像處理中的閾值分割技術，介紹 Otsu's 方法等自動閾值選擇算法。 輪廓檢測與分析： 講解如何提取圖像中的物體輪廓，包括輪廓的錶示、連接組件分析、輪廓近似、輪廓麵積、周長計算等。 分水嶺算法： 深入理解分水嶺算法的原理，包括“淹沒”過程和“分水嶺綫”的生成。本書將指導讀者如何利用分水嶺算法進行圖像的區域分割，特彆是分離粘連的目標。 Meanshift與Meanshift聚類： 介紹Meanshift算法在圖像分割和目標跟蹤中的應用，解釋其基於密度梯度的迭代搜索過程。 5. 相機標定與三維視覺基礎： 相機模型： 介紹針孔相機模型，理解內參（焦距、主點）和外參（鏇轉、平移）的含義。 相機標定： 詳細講解如何通過棋盤格等標定圖案對相機進行標定，以獲得相機的內參矩陣和畸變係數。讀者將學習如何使用OpenCV的標定函數進行實際操作。 立體視覺基礎（簡述）： 簡要介紹雙目視覺的基本概念，如視差、對極幾何，以及如何利用標定後的雙目相機進行深度信息的估計。 6. 圖像變換與幾何操作： 仿射變換： 講解仿射變換的原理（平移、鏇轉、縮放、剪切），以及如何通過三點對應或齊次坐標錶示進行變換。 透視變換： 介紹透視變換的原理，如何通過四點對應計算單應性矩陣，以及其在圖像校正、全景拼接等方麵的應用。 圖像配準： 簡要介紹圖像配準的基本概念，包括剛性配準、仿射配準和非剛性配準，以及OpenCV提供的相關工具。 7. 圖像中的機器學習應用（OpenCV視角）： SVM（支持嚮量機）： 介紹SVM的基本原理，並展示如何在OpenCV中訓練和使用SVM進行分類任務。 K-Nearest Neighbors (KNN)： 講解KNN分類器的原理，以及其在簡單的模式識彆任務中的應用。 決策樹與隨機森林： 介紹決策樹和隨機森林的構建與應用，以及它們在分類和迴歸任務中的優勢。 OpenCV的ML模塊： 帶領讀者探索OpenCV提供的機器學習模塊，理解其統一的API接口，方便進行不同算法的實驗。 8. 效率與優化： Python與C++的性能對比： 在不同算法的實現中，本書會適時對比Python和C++的性能差異，幫助讀者根據實際需求選擇閤適的開發語言。 OpenCV的優化技巧： 介紹一些OpenCV中提高算法運行效率的通用技巧，如避免不必要的圖像拷貝、使用ROI（Region of Interest）、利用SIMD指令（若可用）等。 多綫程與並行化（簡述）： 簡要提及OpenCV在多綫程處理方麵的支持，為讀者在處理大規模數據時提供思路。 本書的寫作風格特點： 結構清晰，邏輯嚴謹： 每個章節都圍繞一個核心主題展開，從概念介紹、算法原理到代碼實現，層層遞進，易於理解。 代碼示例豐富且可執行： 提供大量貼近實際應用的代碼片段，並確保代碼的可運行性，讓讀者可以立即動手實踐。 理論講解深入淺齣： 避免過於晦澀的數學推導，但會抓住核心概念，讓讀者理解算法的“為什麼”和“怎麼做”。 兼顧Python和C++： 對於關鍵算法，均提供Python和C++的雙重實現，滿足不同開發者的需求。 強調實際應用： 結閤豐富的應用案例，展示OpenCV算法在圖像識彆、目標檢測、圖像分析等領域的實際價值。 學習本書後，您將能夠： 精通OpenCV的核心API， 熟練掌握圖像的讀取、處理、顯示與保存。 深入理解計算機視覺領域重要的經典算法， 包括邊緣檢測、角點檢測、特徵提取、目標檢測、圖像分割等。 獨立編寫和調試使用OpenCV的Python或C++程序， 實現各種圖像處理和分析任務。 靈活運用所學算法解決實際的計算機視覺問題， 例如人臉識彆、物體跟蹤、圖像增強、場景理解等。 為進一步學習更高級的計算機視覺技術（如深度學習）打下堅實的基礎。 《OpenCV算法精解：基於Python與C++》 是一本值得您深入研讀的寶藏。無論您是剛剛踏入計算機視覺的殿堂，還是希望深化自身技能的開發者，本書都將是您不可或缺的得力助手，助您在計算機視覺的廣闊天地中披荊斬棘，取得卓越成就。

評分☆☆☆☆☆

作為一名長期在計算機視覺領域摸爬滾打的開發者，我對學習和掌握新的算法總是充滿熱情。市麵上關於OpenCV的書籍確實不少，但很多要麼過於理論化，要麼代碼示例陳舊，要麼內容碎片化，很難形成係統的知識體係。最近我關注到一本叫做《OpenCV算法精解：基於Python與C++》的書，雖然我還沒有來得及深入研讀，但從它的書名和一些早期流齣的內容片段來看，我對其抱有極大的期待。 首先，這本書強調“算法精解”，這對我來說是極為重要的。很多時候，我們能找到實現功能的代碼，但對於背後的算法原理卻一知半解，這使得我們在麵對復雜問題時，難以進行有效的優化和創新。如果這本書能夠深入剖析OpenCV中常用算法的數學原理、推導過程，並結閤直觀的解釋，那麼它將極大地幫助我建立紮實的理論基礎。我尤其希望能看到書中對諸如特徵檢測（SIFT, SURF, ORB等）、圖像分割（如分水嶺算法、GrabCut）、目標跟蹤（如KCF, MOSSE）等核心算法的深入講解，並且不僅僅是停留在API的調用層麵，而是能理解其內在的邏輯和優劣勢。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，學習計算機視覺離不開實踐。而《OpenCV算法精解：基於Python與C++》這個書名中包含的“基於Python與C++”這一點，無疑是它最吸引我的地方之一。Python以其易學易用和豐富的庫支持，在快速原型開發和學術研究中占據主導地位；而C++則在性能要求極高的生産環境中不可或缺。如果這本書能夠同時提供Python和C++的實現示例，並且這兩套代碼在邏輯上保持一緻，甚至能對比兩者在性能和使用上的差異，那將是錦上添花。這意味著我不僅可以快速驗證算法效果，還能在需要的時候，將其高效地移植到實際項目中。我希望書中能夠展示如何利用這兩種語言的優勢，解決實際的計算機視覺問題，例如工業質檢、自動駕駛感知、醫學影像分析等。

評分☆☆☆☆☆

對於一本深入講解OpenCV算法的書籍，我最看重的是其內容的實用性和前沿性。《OpenCV算法精解：基於Python與C++》的書名雖然錶明瞭其技術深度，但如果能將這些算法與當前計算機視覺領域的熱點應用相結閤，那麼它的價值將得到極大的提升。例如，書中是否會涉及深度學習在OpenCV中的應用？如何利用OpenCV進行深度學習模型的部署和推理？是否會包含一些最新的算法研究成果，並提供相應的實現方法？我尤其希望看到書中能夠對一些新興的計算機視覺技術，如三維重建、SLAM（同步定位與地圖構建）、立體視覺等，有較為深入的探討，並且提供相應的OpenCV實現思路。

評分☆☆☆☆☆

作為一名非科班齣身的開發者，我經常會在學習算法時遇到概念上的理解障礙。《OpenCV算法精解：基於Python與C++》如果能做到這一點，那麼它將成為我案頭的必備參考書。我期待書中不僅能夠給齣算法的數學公式，更重要的是能夠用通俗易懂的語言解釋這些公式背後的含義，並配以直觀的圖示來輔助理解。例如，在講解特徵匹配時，是否會用圖來展示特徵點、描述子以及匹配的過程？在講解相機標定、畸變校正時，是否會提供一些實際拍攝的圖像來演示效果？如果書中能夠做到這一點，那麼它將極大地降低學習門檻，讓更多的人能夠深入理解OpenCV的強大功能。

評分☆☆☆☆☆

在一本技術書籍中，代碼質量和示例的清晰度往往是決定其閱讀體驗的關鍵。《OpenCV算法精解：基於Python與C++》如果能做到代碼規範、注釋詳細、邏輯清晰，並且能夠提供完整的工程項目示例，那麼它對於讀者來說將是極大的福音。我希望書中提供的代碼不僅能夠正確運行，還能方便讀者理解和修改。很多時候，一本優秀的教程，其代碼本身就是一種學習的媒介。如果書中能夠包含一些“從零開始”構建復雜視覺係統的案例，並逐步講解如何集成各種算法模塊，那將是非常有益的。