（正版） OpenCV算法精解：基於Python與C++ 9787121324956 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張平著 著

圖書標籤:

• OpenCV
• 計算機視覺
• 圖像處理
• Python
• C++
• 算法
• 機器學習
• 圖像分析
• 數字圖像
• 實戰

店鋪： 竹雲風圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121324956

商品編碼：29834412686

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 減法運算
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 參考文獻
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 參考文獻
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 參考文獻
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 參考文獻
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 參考文獻
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 參考文獻
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 參考文獻
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 參考文獻
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 參考文獻
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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視覺智慧的探索之旅：從原理到實踐的計算機視覺盛宴 在當今信息爆炸的時代，圖像和視頻已成為我們認知世界、錶達思想的重要載體。從手機拍照的智能優化，到自動駕駛汽車的“慧眼識路”，再到醫療影像的精準分析，計算機視覺技術正以前所未有的速度滲透到我們生活的方方麵麵，深刻地改變著我們的生産方式和生活模式。然而，在這背後，是一係列復雜而精妙的算法在默默支撐。要真正掌握這項顛覆性的技術，理解其核心算法的原理，並能將其轉化為實際應用，需要一次係統而深入的學習。 本書正是為你量身打造的視覺智慧探索之旅。它不僅僅是一本關於計算機視覺技術的入門指南，更是一份詳盡的算法原理解析與實踐指導手冊。我們摒棄瞭浮於錶麵的技術堆砌，緻力於帶領讀者深入理解計算機視覺的基石——那些驅動圖像識彆、目標檢測、圖像分割、運動分析等核心任務的算法。本書的內容涵蓋瞭從基礎的圖像處理技術，到前沿的深度學習模型在視覺領域的應用，力求為讀者構建一個全麵而紮實的計算機視覺知識體係。 核心算法的深度解析：揭開視覺智能的神秘麵紗 計算機視覺的魅力在於它能夠賦予機器“看”的能力，而實現這一切的關鍵在於算法。本書將逐一剖析那些在計算機視覺領域扮演著舉足輕重角色的核心算法。 傳統圖像處理的基石： 在深入復雜的深度學習模型之前，我們首先會迴顧並深入理解那些曆經時間檢驗的傳統圖像處理技術。這包括圖像的濾波（如高斯濾波、Sobel算子、Canny邊緣檢測），用於增強圖像細節，去除噪聲，並提取關鍵特徵。我們還會探討圖像的變換，如傅裏葉變換，它能幫助我們從頻域分析圖像，理解圖像的結構信息。色彩空間的轉換與理解，如RGB、HSV等，對於後續的顔色分析和分割至關重要。形態學操作，如腐蝕、膨脹、開運算、閉運算，則是處理圖像中形狀和結構的有力工具。理解這些基礎技術，不僅能幫助我們更好地理解更高級的算法，也能在許多場景下提供高效的解決方案。 特徵提取與描述的藝術： 計算機視覺的核心任務之一就是讓機器能夠識彆圖像中的物體和場景。這離不開對圖像特徵的提取和描述。本書將深入講解SIFT（尺度不變特徵變換）、SURF（加速魯棒特徵）、ORB（OrientedFAST and Rotated BRIEF）等經典的局部特徵檢測與描述算法。我們會詳細闡述它們在尺度、鏇轉、光照變化下的魯棒性，以及它們如何有效地捕捉圖像中的關鍵點和描述其局部鄰域信息。此外，我們也還會探討一些全局特徵描述方法，以及如何將這些特徵用於圖像匹配、物體識彆和圖像檢索等任務。 幾何視覺的奧秘： 圖像的幾何關係是理解三維世界的基礎。本書將帶領讀者探索相機模型，理解針孔相機模型，以及相機標定（內參和外參）的過程和重要性。我們將深入講解對極幾何，解釋單應性矩陣和基礎矩陣的概念，以及它們在立體視覺和三維重建中的應用。通過對這些幾何原理的深入理解，讀者將能夠構建齣能夠感知空間信息的視覺係統。 運動分析與跟蹤的挑戰： 視頻是連續的圖像序列，對視頻進行分析和理解是計算機視覺的重要分支。本書將詳細介紹光流法的原理，包括Lucas-Kanade方法等，用於估計圖像幀之間的像素運動。我們還會探討目標跟蹤的常用算法，如卡爾曼濾波器、粒子濾波器，以及基於特徵點跟蹤和模闆匹配的跟蹤方法。理解這些技術，是實現視頻監控、運動捕捉、增強現實等應用的關鍵。 機器學習在視覺領域的融閤： 隨著機器學習的發展，它已經成為計算機視覺領域不可或缺的一部分。本書將介紹支持嚮量機（SVM）、Adaboost等經典的機器學習算法，以及它們在圖像分類、目標檢測等任務中的應用。我們將闡述特徵工程的重要性，以及如何選擇和構建有效的特徵集來訓練這些分類器。 深度學習驅動的視覺革命：擁抱前沿技術 近十年來，深度學習以前所未有的力量重塑瞭計算機視覺領域。捲積神經網絡（CNN）的齣現，極大地提升瞭圖像識彆、目標檢測、語義分割等任務的性能。本書將係統地介紹深度學習在計算機視覺中的應用，並深入剖析其背後的原理。 捲積神經網絡（CNN）的構建與原理： 我們將從最基礎的感知機開始，逐步引導讀者理解捲積、池化、激活函數等CNN的核心組成部分。讀者將學習如何構建經典的CNN架構，如LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet，並理解它們在層級結構、感受野、參數共享等方麵的設計理念。本書將詳細解釋反嚮傳播算法如何訓練CNN，以及各種優化器（如SGD、Adam）的作用。 目標檢測的突破： 目標檢測是讓機器識彆圖像中的特定物體並定位其位置的關鍵技術。本書將深入介紹兩大類目標檢測方法：基於區域建議的方法（如R-CNN係列：R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN）和單階段檢測器（如YOLO係列：YOLOv1-v5, SSD）。我們將分析它們在速度和精度上的權衡，以及它們如何巧妙地結閤特徵提取和分類迴歸。 圖像分割的精細化： 圖像分割是將圖像劃分為不同的區域，每個區域對應一個特定的物體或背景。本書將介紹語義分割（將像素分配給預定義的類彆）和實例分割（區分同一類彆的不同實例）。我們將重點講解U-Net、Mask R-CNN等在這些任務中錶現齣色的模型，並分析它們在編碼器-解碼器結構、跳躍連接等方麵的設計。 生成對抗網絡（GAN）的創造力： GANs的齣現，為圖像生成、風格遷移、超分辨率等任務帶來瞭革命性的突破。我們將深入探討GANs的生成器和判彆器的博弈機製，並介紹DCGAN、StyleGAN等經典GAN模型。讀者將瞭解到如何利用GANs生成逼真的圖像，以及其在藝術創作、數據增強等方麵的潛力。 實踐為王：理論與代碼的完美結閤 “紙上得來終覺淺，絕知此事要躬行。” 本書最核心的特點之一，在於將深奧的算法原理與具體的代碼實現緊密結閤。我們提供清晰、可執行的代碼示例，幫助讀者將理論知識轉化為實際應用。 跨平颱、多語言的實踐： 考慮到當前計算機視覺領域主流的開發環境，本書將提供基於Python和C++的實現。Python語言以其易學易用、豐富的庫支持，成為快速原型開發和算法驗證的首選。而C++語言則以其高性能和底層控製能力，在實際部署和效率要求高的場景中占據重要地位。本書的示例代碼將覆蓋OpenCV庫的核心功能，並會涉及到一些深度學習框架（如TensorFlow, PyTorch）的使用。 循序漸進的代碼示例： 每一個算法的講解都配有精心設計的代碼示例，從最簡單的圖像讀寫、濾波，到復雜的物體檢測和圖像生成，代碼都力求清晰、模塊化，易於理解和修改。讀者可以跟著代碼一步步實踐，親身體驗算法的運行過程，並觀察其效果。 實際案例的啓發： 本書並非純粹的算法羅列，而是通過一係列實際的計算機視覺應用案例來貫穿始終。例如，我們將演示如何利用本書介紹的算法實現人臉檢測與識彆、車牌識彆、場景理解、圖像修復等。這些案例不僅能幫助讀者鞏固所學知識，更能激發他們將所學應用於解決實際問題的靈感。 學習本書，你將獲得： 紮實的理論基礎： 深刻理解計算機視覺核心算法的數學原理和內在邏輯。 全麵的技術視野： 掌握從傳統方法到深度學習的各類主流計算機視覺技術。 強大的實踐能力： 能夠運用Python和C++實現各類計算機視覺算法，並解決實際問題。 解決問題的思路： 學習如何分析問題，選擇閤適的算法，並進行工程化實現。 持續學習的動力： 建立起對計算機視覺領域持續探索的興趣和信心。 無論是希望入門計算機視覺的初學者，還是希望深化理論、提升實踐能力的在校學生，亦或是希望將前沿技術應用於業務的開發者和研究人員，本書都將是你不可或缺的學習夥伴。它將帶領你踏上一段激動人心的視覺智慧探索之旅，讓你真正掌握賦予機器“看”的能力的鑰匙。讓我們一同開啓這場關於視覺智能的深度探索吧！

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就透露齣一種嚴謹和專業的風格，沒有花哨的裝飾，而是用一種沉穩的色彩和清晰的字體，直接點明瞭核心內容。我是一名在校的研究生，目前的研究方嚮涉及到一些圖像識彆和目標檢測的算法，經常需要查閱大量的文獻和資料來理解這些算法的原理。然而，許多論文中的公式推導和算法描述都非常晦澀，即便是經過翻譯，也常常難以完全領會其精髓。我一直希望能找到一本能夠係統性地梳理這些經典算法，並且提供清晰易懂的解釋的書籍。這本書的定位“算法精解”正是吸引我的地方，我希望它能夠將復雜的算法轉化為更易於理解的語言，並且在理論講解的同時，提供相關的代碼實現，這對於我進行實驗和驗證非常有幫助。尤其看到它同時支持Python和C++，這大大擴展瞭它的適用性。我的導師也曾嚮我推薦過一些關於計算機視覺的書籍，但很多都隻側重於某一個特定的領域，而我需要的是一個更全麵的概覽，能夠幫助我構建起整個知識體係。這本書的ISBN號給我的感覺是正規齣版物的標誌，我相信它經過瞭審慎的編輯和校對，內容質量應該有所保障。我希望通過這本書，能夠更深入地理解各種經典算法的優劣，以及它們在不同場景下的適用性，為我的科研工作打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，在任何一個技術領域，對底層原理的深刻理解都是提升能力的關鍵。作為一名熱愛鑽研的開發者，我對OpenCV這個庫的強大功能早有耳聞，但往往止步於API層麵的使用，對於背後支撐這些功能的算法原理，始終感覺有些隔靴搔癢。這本書的齣現，恰好滿足瞭我對更深層次知識的渴望。我希望它能不隻是羅列API的使用方法，而是能夠深入剖析諸如SIFT、SURF、ORB等特徵提取算法的數學推導過程，講解圖像分割的經典方法如Otsu、Canny的原理，以及目標跟蹤算法如KCF、MOSSE等的工作機製。更重要的是，我希望書中提供的代碼示例能夠清晰地展示算法的實現邏輯，並且能夠方便地在Python和C++兩種環境中進行對照學習。這本書的齣版信息給人一種紮實可靠的感覺，9787121324956這個ISBN號也代錶瞭其正規齣版的身份。我期待這本書能夠成為我理解OpenCV背後強大算法的“透鏡”，幫助我不僅僅是“會用”OpenCV，而是“懂”OpenCV，從而能夠更靈活、更高效地解決實際問題，甚至能夠為我帶來新的技術靈感。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在校學習計算機科學的學生，一直對人工智能，特彆是計算機視覺領域充滿瞭好奇。學校的課程雖然也涉及到一些圖像處理的基礎知識，但我感覺離實際應用還有很大的距離。市麵上關於計算機視覺的書籍琳琅滿目，但我更傾嚮於選擇一本能夠係統性地講解算法原理，並且有實際代碼支撐的書。這本書的名字“OpenCV算法精解：基於Python與C++”非常契閤我的需求。我特彆看重的是它是否能夠用一種通俗易懂的方式來解釋那些復雜的數學公式和算法邏輯，並且能夠提供實際可運行的代碼，讓我能夠親手去實踐。我希望這本書能夠讓我明白，那些在電影裏看到的智能識彆、物體跟蹤等技術，背後的實現原理究竟是怎樣的。作為一名初學者，我希望這本書能夠循序漸進，從基礎的圖像處理算法開始，逐步深入到更復雜的計算機視覺應用。這本書的齣版信息看起來比較權威，這讓我對內容的質量有初步的信心。我非常期待通過閱讀這本書，能夠建立起對計算機視覺算法的初步認知，並且能夠通過實踐，將理論知識轉化為實際的操作能力，為我未來深入學習和研究打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

作為一名有幾年工作經驗的軟件工程師，我一直在努力提升自己在計算機視覺領域的專業技能。雖然我的日常工作接觸不到直接的算法研發，但我深知紮實的算法功底對於解決復雜問題至關重要。我之前也讀過一些關於OpenCV的書籍，但很多都偏重於API的調用和簡單的應用示例，對於底層算法的原理講解往往不夠深入。這本書的標題“OpenCV算法精解”立刻吸引瞭我。我非常看重的是它能否提供對常用計算機視覺算法的深入剖析，例如特徵提取、圖像分割、目標跟蹤、三維重建等等。我希望它能清晰地解釋這些算法的數學模型，並詳細說明其實現步驟。同時，我希望它能夠提供高質量的代碼示例，最好是用兩種語言（Python和C++）都給齣，這樣我就可以根據項目的需求選擇閤適的語言進行實現。這本書的齣版信息和ISBN號讓我覺得它是一本值得信賴的專業書籍，而非簡單的技術教程。我期待它能夠幫助我理解“為什麼”要這樣設計算法，而不僅僅是“怎麼”去調用函數。通過這本書，我希望能真正掌握這些核心算法的精髓，從而在未來的工作中能夠更自信地麵對各種挑戰，甚至能夠根據實際需求對算法進行優化和改進。

評分☆☆☆☆☆

這本書我已經心心念念很久瞭，終於下定決心入手。拿到手的那一刻，紙質和印刷的質感就讓我非常滿意，厚實有分量，打開扉頁，一股淡淡的油墨香撲鼻而來，這感覺就像是與一位老友重逢，充滿瞭期待。我是一個對圖像處理和計算機視覺領域有著濃厚興趣的開發者，一直在尋找一本能夠係統性地講解核心算法，並且兼顧理論與實踐的參考書。市麵上這類書籍不少，但很多要麼過於理論化，難以落地，要麼過於淺顯，無法深入。這本書的名字就直擊我心，"精解"二字承諾瞭深入的剖析，而"Python與C++"則意味著我兩種常用的開發語言都能得到支持，這對我來說簡直是福音。我特彆看重的是它能否提供清晰的算法邏輯梳理，以及通過實例代碼來驗證和鞏固學習效果。我希望這本書能像一位循循善誘的老師，帶領我一步步拆解那些看似復雜的計算機視覺算法，理解其背後的數學原理和實現細節，並且能夠將這些知識靈活地運用到我的實際項目中，解決我遇到的實際問題。這本書的齣版信息看起來相當專業，9787121324956這個ISBN也顯得非常權威，這讓我對內容的嚴謹性和深度更有信心。我非常期待這本書能夠在我學習和研究計算機視覺的道路上，成為我不可或缺的良師益友，幫助我打開更廣闊的視野，掌握更強大的技術能力。