（正版） OpenCV算法精解：基于Python与C++ 9787121324956 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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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：29834412686

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 减法运算
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 参考文献
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 参考文献
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 参考文献
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 参考文献
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 参考文献
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 参考文献
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 参考文献
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 参考文献
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 参考文献
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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视觉智慧的探索之旅：从原理到实践的计算机视觉盛宴 在当今信息爆炸的时代，图像和视频已成为我们认知世界、表达思想的重要载体。从手机拍照的智能优化，到自动驾驶汽车的“慧眼识路”，再到医疗影像的精准分析，计算机视觉技术正以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面，深刻地改变着我们的生产方式和生活模式。然而，在这背后，是一系列复杂而精妙的算法在默默支撑。要真正掌握这项颠覆性的技术，理解其核心算法的原理，并能将其转化为实际应用，需要一次系统而深入的学习。 本书正是为你量身打造的视觉智慧探索之旅。它不仅仅是一本关于计算机视觉技术的入门指南，更是一份详尽的算法原理解析与实践指导手册。我们摒弃了浮于表面的技术堆砌，致力于带领读者深入理解计算机视觉的基石——那些驱动图像识别、目标检测、图像分割、运动分析等核心任务的算法。本书的内容涵盖了从基础的图像处理技术，到前沿的深度学习模型在视觉领域的应用，力求为读者构建一个全面而扎实的计算机视觉知识体系。 核心算法的深度解析：揭开视觉智能的神秘面纱 计算机视觉的魅力在于它能够赋予机器“看”的能力，而实现这一切的关键在于算法。本书将逐一剖析那些在计算机视觉领域扮演着举足轻重角色的核心算法。 传统图像处理的基石： 在深入复杂的深度学习模型之前，我们首先会回顾并深入理解那些历经时间检验的传统图像处理技术。这包括图像的滤波（如高斯滤波、Sobel算子、Canny边缘检测），用于增强图像细节，去除噪声，并提取关键特征。我们还会探讨图像的变换，如傅里叶变换，它能帮助我们从频域分析图像，理解图像的结构信息。色彩空间的转换与理解，如RGB、HSV等，对于后续的颜色分析和分割至关重要。形态学操作，如腐蚀、膨胀、开运算、闭运算，则是处理图像中形状和结构的有力工具。理解这些基础技术，不仅能帮助我们更好地理解更高级的算法，也能在许多场景下提供高效的解决方案。 特征提取与描述的艺术： 计算机视觉的核心任务之一就是让机器能够识别图像中的物体和场景。这离不开对图像特征的提取和描述。本书将深入讲解SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速鲁棒特征）、ORB（OrientedFAST and Rotated BRIEF）等经典的局部特征检测与描述算法。我们会详细阐述它们在尺度、旋转、光照变化下的鲁棒性，以及它们如何有效地捕捉图像中的关键点和描述其局部邻域信息。此外，我们也还会探讨一些全局特征描述方法，以及如何将这些特征用于图像匹配、物体识别和图像检索等任务。 几何视觉的奥秘： 图像的几何关系是理解三维世界的基础。本书将带领读者探索相机模型，理解针孔相机模型，以及相机标定（内参和外参）的过程和重要性。我们将深入讲解对极几何，解释单应性矩阵和基础矩阵的概念，以及它们在立体视觉和三维重建中的应用。通过对这些几何原理的深入理解，读者将能够构建出能够感知空间信息的视觉系统。 运动分析与跟踪的挑战： 视频是连续的图像序列，对视频进行分析和理解是计算机视觉的重要分支。本书将详细介绍光流法的原理，包括Lucas-Kanade方法等，用于估计图像帧之间的像素运动。我们还会探讨目标跟踪的常用算法，如卡尔曼滤波器、粒子滤波器，以及基于特征点跟踪和模板匹配的跟踪方法。理解这些技术，是实现视频监控、运动捕捉、增强现实等应用的关键。 机器学习在视觉领域的融合： 随着机器学习的发展，它已经成为计算机视觉领域不可或缺的一部分。本书将介绍支持向量机（SVM）、Adaboost等经典的机器学习算法，以及它们在图像分类、目标检测等任务中的应用。我们将阐述特征工程的重要性，以及如何选择和构建有效的特征集来训练这些分类器。 深度学习驱动的视觉革命：拥抱前沿技术 近十年来，深度学习以前所未有的力量重塑了计算机视觉领域。卷积神经网络（CNN）的出现，极大地提升了图像识别、目标检测、语义分割等任务的性能。本书将系统地介绍深度学习在计算机视觉中的应用，并深入剖析其背后的原理。 卷积神经网络（CNN）的构建与原理： 我们将从最基础的感知机开始，逐步引导读者理解卷积、池化、激活函数等CNN的核心组成部分。读者将学习如何构建经典的CNN架构，如LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet，并理解它们在层级结构、感受野、参数共享等方面的设计理念。本书将详细解释反向传播算法如何训练CNN，以及各种优化器（如SGD、Adam）的作用。 目标检测的突破： 目标检测是让机器识别图像中的特定物体并定位其位置的关键技术。本书将深入介绍两大类目标检测方法：基于区域建议的方法（如R-CNN系列：R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN）和单阶段检测器（如YOLO系列：YOLOv1-v5, SSD）。我们将分析它们在速度和精度上的权衡，以及它们如何巧妙地结合特征提取和分类回归。 图像分割的精细化： 图像分割是将图像划分为不同的区域，每个区域对应一个特定的物体或背景。本书将介绍语义分割（将像素分配给预定义的类别）和实例分割（区分同一类别的不同实例）。我们将重点讲解U-Net、Mask R-CNN等在这些任务中表现出色的模型，并分析它们在编码器-解码器结构、跳跃连接等方面的设计。 生成对抗网络（GAN）的创造力： GANs的出现，为图像生成、风格迁移、超分辨率等任务带来了革命性的突破。我们将深入探讨GANs的生成器和判别器的博弈机制，并介绍DCGAN、StyleGAN等经典GAN模型。读者将了解到如何利用GANs生成逼真的图像，以及其在艺术创作、数据增强等方面的潜力。 实践为王：理论与代码的完美结合 “纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。” 本书最核心的特点之一，在于将深奥的算法原理与具体的代码实现紧密结合。我们提供清晰、可执行的代码示例，帮助读者将理论知识转化为实际应用。 跨平台、多语言的实践： 考虑到当前计算机视觉领域主流的开发环境，本书将提供基于Python和C++的实现。Python语言以其易学易用、丰富的库支持，成为快速原型开发和算法验证的首选。而C++语言则以其高性能和底层控制能力，在实际部署和效率要求高的场景中占据重要地位。本书的示例代码将覆盖OpenCV库的核心功能，并会涉及到一些深度学习框架（如TensorFlow, PyTorch）的使用。 循序渐进的代码示例： 每一个算法的讲解都配有精心设计的代码示例，从最简单的图像读写、滤波，到复杂的物体检测和图像生成，代码都力求清晰、模块化，易于理解和修改。读者可以跟着代码一步步实践，亲身体验算法的运行过程，并观察其效果。 实际案例的启发： 本书并非纯粹的算法罗列，而是通过一系列实际的计算机视觉应用案例来贯穿始终。例如，我们将演示如何利用本书介绍的算法实现人脸检测与识别、车牌识别、场景理解、图像修复等。这些案例不仅能帮助读者巩固所学知识，更能激发他们将所学应用于解决实际问题的灵感。 学习本书，你将获得： 扎实的理论基础： 深刻理解计算机视觉核心算法的数学原理和内在逻辑。 全面的技术视野： 掌握从传统方法到深度学习的各类主流计算机视觉技术。 强大的实践能力： 能够运用Python和C++实现各类计算机视觉算法，并解决实际问题。 解决问题的思路： 学习如何分析问题，选择合适的算法，并进行工程化实现。 持续学习的动力： 建立起对计算机视觉领域持续探索的兴趣和信心。 无论是希望入门计算机视觉的初学者，还是希望深化理论、提升实践能力的在校学生，亦或是希望将前沿技术应用于业务的开发者和研究人员，本书都将是你不可或缺的学习伙伴。它将带领你踏上一段激动人心的视觉智慧探索之旅，让你真正掌握赋予机器“看”的能力的钥匙。让我们一同开启这场关于视觉智能的深度探索吧！

评分☆☆☆☆☆

作为一名有几年工作经验的软件工程师，我一直在努力提升自己在计算机视觉领域的专业技能。虽然我的日常工作接触不到直接的算法研发，但我深知扎实的算法功底对于解决复杂问题至关重要。我之前也读过一些关于OpenCV的书籍，但很多都偏重于API的调用和简单的应用示例，对于底层算法的原理讲解往往不够深入。这本书的标题“OpenCV算法精解”立刻吸引了我。我非常看重的是它能否提供对常用计算机视觉算法的深入剖析，例如特征提取、图像分割、目标跟踪、三维重建等等。我希望它能清晰地解释这些算法的数学模型，并详细说明其实现步骤。同时，我希望它能够提供高质量的代码示例，最好是用两种语言（Python和C++）都给出，这样我就可以根据项目的需求选择合适的语言进行实现。这本书的出版信息和ISBN号让我觉得它是一本值得信赖的专业书籍，而非简单的技术教程。我期待它能够帮助我理解“为什么”要这样设计算法，而不仅仅是“怎么”去调用函数。通过这本书，我希望能真正掌握这些核心算法的精髓，从而在未来的工作中能够更自信地面对各种挑战，甚至能够根据实际需求对算法进行优化和改进。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在校学习计算机科学的学生，一直对人工智能，特别是计算机视觉领域充满了好奇。学校的课程虽然也涉及到一些图像处理的基础知识，但我感觉离实际应用还有很大的距离。市面上关于计算机视觉的书籍琳琅满目，但我更倾向于选择一本能够系统性地讲解算法原理，并且有实际代码支撑的书。这本书的名字“OpenCV算法精解：基于Python与C++”非常契合我的需求。我特别看重的是它是否能够用一种通俗易懂的方式来解释那些复杂的数学公式和算法逻辑，并且能够提供实际可运行的代码，让我能够亲手去实践。我希望这本书能够让我明白，那些在电影里看到的智能识别、物体跟踪等技术，背后的实现原理究竟是怎样的。作为一名初学者，我希望这本书能够循序渐进，从基础的图像处理算法开始，逐步深入到更复杂的计算机视觉应用。这本书的出版信息看起来比较权威，这让我对内容的质量有初步的信心。我非常期待通过阅读这本书，能够建立起对计算机视觉算法的初步认知，并且能够通过实践，将理论知识转化为实际的操作能力，为我未来深入学习和研究打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，在任何一个技术领域，对底层原理的深刻理解都是提升能力的关键。作为一名热爱钻研的开发者，我对OpenCV这个库的强大功能早有耳闻，但往往止步于API层面的使用，对于背后支撑这些功能的算法原理，始终感觉有些隔靴搔痒。这本书的出现，恰好满足了我对更深层次知识的渴望。我希望它能不只是罗列API的使用方法，而是能够深入剖析诸如SIFT、SURF、ORB等特征提取算法的数学推导过程，讲解图像分割的经典方法如Otsu、Canny的原理，以及目标跟踪算法如KCF、MOSSE等的工作机制。更重要的是，我希望书中提供的代码示例能够清晰地展示算法的实现逻辑，并且能够方便地在Python和C++两种环境中进行对照学习。这本书的出版信息给人一种扎实可靠的感觉，9787121324956这个ISBN号也代表了其正规出版的身份。我期待这本书能够成为我理解OpenCV背后强大算法的“透镜”，帮助我不仅仅是“会用”OpenCV，而是“懂”OpenCV，从而能够更灵活、更高效地解决实际问题，甚至能够为我带来新的技术灵感。

评分☆☆☆☆☆

这本书我已经心心念念很久了，终于下定决心入手。拿到手的那一刻，纸质和印刷的质感就让我非常满意，厚实有分量，打开扉页，一股淡淡的油墨香扑鼻而来，这感觉就像是与一位老友重逢，充满了期待。我是一个对图像处理和计算机视觉领域有着浓厚兴趣的开发者，一直在寻找一本能够系统性地讲解核心算法，并且兼顾理论与实践的参考书。市面上这类书籍不少，但很多要么过于理论化，难以落地，要么过于浅显，无法深入。这本书的名字就直击我心，"精解"二字承诺了深入的剖析，而"Python与C++"则意味着我两种常用的开发语言都能得到支持，这对我来说简直是福音。我特别看重的是它能否提供清晰的算法逻辑梳理，以及通过实例代码来验证和巩固学习效果。我希望这本书能像一位循循善诱的老师，带领我一步步拆解那些看似复杂的计算机视觉算法，理解其背后的数学原理和实现细节，并且能够将这些知识灵活地运用到我的实际项目中，解决我遇到的实际问题。这本书的出版信息看起来相当专业，9787121324956这个ISBN也显得非常权威，这让我对内容的严谨性和深度更有信心。我非常期待这本书能够在我学习和研究计算机视觉的道路上，成为我不可或缺的良师益友，帮助我打开更广阔的视野，掌握更强大的技术能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就透露出一种严谨和专业的风格，没有花哨的装饰，而是用一种沉稳的色彩和清晰的字体，直接点明了核心内容。我是一名在校的研究生，目前的研究方向涉及到一些图像识别和目标检测的算法，经常需要查阅大量的文献和资料来理解这些算法的原理。然而，许多论文中的公式推导和算法描述都非常晦涩，即便是经过翻译，也常常难以完全领会其精髓。我一直希望能找到一本能够系统性地梳理这些经典算法，并且提供清晰易懂的解释的书籍。这本书的定位“算法精解”正是吸引我的地方，我希望它能够将复杂的算法转化为更易于理解的语言，并且在理论讲解的同时，提供相关的代码实现，这对于我进行实验和验证非常有帮助。尤其看到它同时支持Python和C++，这大大扩展了它的适用性。我的导师也曾向我推荐过一些关于计算机视觉的书籍，但很多都只侧重于某一个特定的领域，而我需要的是一个更全面的概览，能够帮助我构建起整个知识体系。这本书的ISBN号给我的感觉是正规出版物的标志，我相信它经过了审慎的编辑和校对，内容质量应该有所保障。我希望通过这本书，能够更深入地理解各种经典算法的优劣，以及它们在不同场景下的适用性，为我的科研工作打下坚实的基础。