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：29906923115

包装：平装-胶订

出版时间：2017-10-01

图书基本信息
图书名称	OpenCV算法精解：基于Python与C++	作者	张平著
定价	79.00元	出版社	电子工业出版社
ISBN	9787121324956	出版日期	2017-10-01
字数		页码
版次	1	装帧	平装-胶订
开本	16开	商品重量	0.4Kg

内容简介

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。

作者简介

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。

目录

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

编辑推荐

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

文摘

序言

计算机视觉与图像处理前沿探索：基于深度学习与高性能计算的系统实践 图书简介 本书聚焦于现代计算机视觉与图像处理领域的核心技术，深入探讨如何利用先进的算法和高效的编程范式解决复杂的视觉感知问题。全书以理论深度和工程实践紧密结合为指导思想，旨在为读者提供一套系统化、可落地的知识体系。 本书首先对数字图像处理的基础理论进行了扎实的回顾，涵盖了从经典的频域分析、滤波技术到形态学处理等关键环节。不同于传统的理论堆砌，本书在介绍这些基础概念时，更侧重于它们在现代视觉系统中的作用和局限性，并引入了多尺度分析的概念，为后续的高级内容打下坚实的基础。 第一部分：传统视觉算法的精炼与优化 本部分详细剖析了计算机视觉中那些历久弥新的经典算法，并着重探讨了如何利用现代编程工具链对其进行性能优化。 图像增强与恢复： 我们将深入研究非线性滤波技术，如双边滤波、引导滤波，以及它们在保护边缘信息方面的优势。同时，将对比基于模型（如盲解卷积）和基于学习（如深度残差网络）的图像去噪和超分辨率重建方法的适用场景与性能差异。内容不仅包括算法原理，更深入到如何利用硬件加速技术（如GPU并行化）来显著提升实时性。 特征提取与描述： 重点介绍尺度不变特征变换（SIFT）和加速鲁棒特征（SURF）等经典特征点的提取与匹配原理。随后，章节转向更高效的局部描述符，如BRIEF、ORB，并分析了它们在资源受限环境下的应用优势。我们将提供详尽的C++实现示例，展示如何利用优化的内存布局和 SIMD 指令集来加速特征点的检测过程。 几何变换与标定： 详细阐述了相机模型（针孔模型、畸变模型）的数学原理。在图像配准和三维重建方面，本书提供了鲁棒的RANSAC算法及其变体的高效实现，并探讨了如何结合Bundle Adjustment（光束法平差）进行全局最优解的求解。针对大规模场景，本书还引入了SLAM（同步定位与地图构建）中的前端技术，如特征点跟踪和回环检测的初步概念。 第二部分：深度学习在视觉任务中的核心应用 深度学习是当前计算机视觉领域的主流驱动力。本部分将构建一个从基础网络结构到前沿应用的完整知识链条。 基础网络架构解析： 深入剖析卷积神经网络（CNN）的核心构件，包括卷积层、池化层、激活函数及其设计哲学。重点讲解了ResNet、DenseNet、Inception等经典架构如何解决梯度消失和模型冗余问题。在介绍这些架构时，我们不仅关注其结构，更侧重于其背后的设计理念及其对特征层级表示能力的影响。 核心视觉任务的实现： 1. 图像分类与目标检测： 详细介绍基于区域的检测方法（R-CNN系列）与单阶段检测方法（YOLO、SSD）的演进历程。我们将重点分析它们的性能权衡，并提供使用Python框架（如PyTorch/TensorFlow）进行模型训练、优化和部署的完整流程，包括数据增强策略和损失函数的选择。 2. 语义分割与实例分割： 探讨全卷积网络（FCN）的原理，以及U-Net、DeepLab等在精确像素级分类中的应用。特别关注如何处理边界细节和类别不平衡问题。 第三部分：高性能计算与工程化部署 优秀的算法必须能够高效地运行在实际硬件上。本部分是本书工程实践的核心，强调了性能优化和跨平台部署能力。 高性能计算范式： 重点介绍如何将视觉算法从CPU环境迁移到GPU加速环境。内容包括CUDA编程基础、主机与设备间的数据传输优化、以及如何利用流（Streams）实现异步计算。对于CPU侧，我们将探讨OpenMP和TBB（Threading Building Blocks）在多线程图像处理任务中的应用，以及如何利用缓存优化技术提升局部性。 实时系统与边缘计算： 讨论模型量化、剪枝和知识蒸馏等模型压缩技术，以适应嵌入式设备和移动端的计算约束。本书提供了一套完整的流程，演示如何将训练好的深度学习模型部署到资源受限的硬件平台，并利用硬件特定的加速库（如OpenVINO或TensorRT）进行推理优化。 跨平台兼容性与模块化设计： 强调软件工程的最佳实践。我们将指导读者如何构建模块化、可测试的代码库，确保算法逻辑的稳定性和可维护性。特别关注如何设计清晰的接口，以实现C++核心算法与Python上层应用之间的无缝集成和高效通信。 结语 本书内容覆盖了从基础理论到尖端实践的全景图，其核心目标是培养读者利用最适合的工具和方法解决实际视觉挑战的能力。通过对经典算法的深入理解和对现代深度学习范式的掌握，结合高性能计算的实践，读者将能够构建出兼具准确性、鲁棒性和高效率的下一代计算机视觉系统。全书内容丰富，逻辑严密，力求成为视觉工程师和研究人员案头的必备参考手册。

评分☆☆☆☆☆

这本《OpenCV算法精解》给我最大的惊喜在于它对算法的讲解方式。我拿到手后，迫不及待地翻阅了前面几章，发现它并没有像很多其他书籍那样上来就堆砌代码，而是花了相当大的篇幅去阐述算法的理论基础。比如，在讲解边缘检测的时候，它不仅介绍了Sobel、Canny等算子，还深入地剖析了它们是如何利用图像的梯度信息来寻找边缘的，甚至还涉及到了高斯滤波的作用，以及为什么需要进行多级处理。这种层层递进的讲解方式，非常有助于我建立起清晰的逻辑链条，理解算法的设计初衷和各个组成部分的意义。而且，它在讲解过程中，会穿插大量的图示和公式推导，虽然有些推导过程看起来比较复杂，但正因为如此，我才能真正理解算法的数学本质，而不是仅仅停留在“调用函数”的层面。对于我这种对算法原理有较高追求的读者来说，这种详尽的讲解是极其宝贵的。我尤其期待它在后面章节中，对于更复杂的算法，如目标跟踪、立体视觉等，也能保持这种严谨的学术态度和深入浅出的讲解风格。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，在学习计算机视觉技术时，能够掌握不同语言的实现方式，对于拓宽视野和应对不同项目需求至关重要。而这本书在这方面做得非常出色。它同时提供了Python和C++两种语言的代码实现，这对于我来说简直是太友好了。我经常需要在Python环境中快速进行原型开发和验证，然后当性能瓶颈出现时，再将关键部分迁移到C++进行优化。这本书能够让我在这两种语言之间无缝切换，并且在讲解时，能够清晰地对比和说明两种语言在实现上的异同，这非常有益于我理解不同语言的特性以及如何更好地发挥它们的优势。而且，书中的代码示例不仅仅是简单的功能演示，而是能够直接应用于实际项目，并且结构清晰、注释详细，这让我能够快速地将书中的知识转化为自己的实践经验。我期待它在高级章节中，能够进一步展示如何利用Python和C++的结合，来构建更复杂、更高效的计算机视觉系统。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容深度和广度都超出了我的预期，绝对不是一本简单的“拿来主义”的书。它在讲解每一项算法时，都力求做到“知其然，更知其所以然”。例如，在讲解图像特征提取时，它不仅列举了SIFT、SURF、ORB等算法，还详细阐述了它们在构建图像描述符方面的不同思路和优劣势。并且，它还会深入到数学层面，讲解这些算法背后的关键数学概念，比如高斯模糊、拉普拉斯算子、尺度空间理论等等。我特别喜欢它在讲解过程中，对于一些容易混淆的概念，会进行清晰的比对和区分，避免了我们这些初学者陷入误区。而且，它还不仅仅局限于算法本身，还会探讨这些算法在实际应用中可能遇到的问题，以及如何进行优化和改进，这让我感觉这本书是非常贴近实际工程应用的。我个人对图像识别和物体检测部分的讲解尤其感兴趣，希望它能为我打开新的思路。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就很有吸引力，硬壳封面，纸张质感也相当不错，拿在手里沉甸甸的，一看就是一本厚实的干货。我之前接触过一些 OpenCV 的入门书籍，但总觉得不够深入，很多算法背后的原理讲得比较浅显，或者代码示例过于简单，难以在实际项目中应用。这本书的标题“算法精解”瞬间就抓住了我的眼球，我猜想它应该会深入讲解 OpenCV 中那些核心的算法，不仅仅是API的调用，更重要的是理解其背后的数学原理和实现细节。我特别期待它能对图像处理中的一些经典算法，比如特征点检测（SIFT, SURF, ORB）、图像分割、物体识别等进行详尽的剖析。毕竟，知其然更要知其所以然，只有真正理解了算法的精髓，才能更好地根据实际需求进行优化和创新。而且，它同时支持 Python 和 C++，这对我来说是巨大的福音。我日常工作中 Python 用得比较多，但一些对性能要求较高的场景，C++ 的优势就显现出来了。能够通过一本权威的书籍同时掌握这两种语言在 OpenCV 中的应用，无疑能极大地提升我的开发效率和解决问题的能力。从目录上看，内容涵盖的范围非常广，从基础的图像操作到高级的机器学习模型集成，感觉这本书会是一本值得反复研读的宝典。

评分☆☆☆☆☆

对于我这种已经有一定计算机视觉基础，并且希望进一步提升技术水平的读者来说，这本《OpenCV算法精解》无疑是一本极具价值的参考书。它并没有回避算法中的难点和复杂性，而是迎难而上，用清晰易懂的方式将这些内容呈现出来。我翻阅了关于立体视觉和三维重建的章节，里面的内容非常详实，从相机标定、本质矩阵、基础矩阵的推导，到视差计算、点云生成，都进行了细致的讲解，并且提供了可运行的代码示例。这对于我之前在理解这些概念时遇到的困惑，起到了很好的梳理作用。书中大量的公式推导和图解，帮助我真正理解了算法的数学原理，而不仅仅是停留在调用API层面。同时，它对Python和C++双重语言的支持，也让我能够根据实际需求选择最合适的实现方式，无论是快速原型开发还是性能优化，都能得心应手。这本书的出版，无疑为我们这些想在计算机视觉领域深入钻研的开发者，提供了一份宝贵的资料。