OpenCV計算機視覺編程攻略（第2版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

[加] 拉戈尼爾（Robert Laganière） 著，相銀初 譯

圖書標籤:

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

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115398505

版次：2

商品編碼：11764459

包裝：平裝

叢書名： 圖靈程序設計叢書

開本：16開

齣版時間：2015-09-01

用紙：膠版紙

頁數：259

正文語種：中文

編輯推薦

1. 50多個知識點的案例解讀，全麵掌握基礎知識與進階內容
2. 學習OpenCV重要的圖像操作類和函數
3. 初學者和從業者即查即用的工具書
4. 掌握計算機視覺與圖像處理的基礎知識與概念

內容簡介

《OpenCV計算機視覺編程攻略（第2版）》結閤C++和OpenCV全麵講解計算機視覺編程，不僅涵蓋計算機視覺和圖像處理的基礎知識，而且通過完整示例講解OpenCV的重要類和函數。《OpenCV計算機視覺編程攻略（第2版）》主要內容包括OpenCV庫的安裝和部署、圖像增強、像素操作、圖形分析等各種技術，並且詳細介紹瞭如何處理來自文件或攝像機的視頻，以及如何檢測和跟蹤移動對象。

作者簡介

Robert Laganière，渥太華大學電氣工程與計算機科學學院教授，同時任教於學院成立的VIVA實驗室（主要研究圖像與視頻處理、計算機視覺、自治係統），還是基於雲的傢庭監控服務公司iWatchLife和嵌入式視覺解決方案行業引領者Cognivue公司的首席科學傢。他與人共同發錶過多篇科學論文，並獲得瞭基於內容的視頻分析、視覺監控、目標識彆和三維重建等領域的多項專利。

2006年，他在渥太華與人共同創立瞭從事視頻分析的Visual Cortek公司（2009年被iWatchLife收購）。個人網站：www.laganiere.name。

內頁插圖

目錄

第1 章 圖像編程入門 1
1．1 簡介 1
1．2 安裝OpenCV 庫 1
1．2．1 準備工作 1
1．2．2 安裝 2
1．2．3 實現原理 3
1．2．4 擴展閱讀 4
1．2．5 參閱 6
1．3 裝載、顯示和存儲圖像 6
1．3．1 準備工作 6
1．3．2 如何實現 6
1．3．3 實現原理 8
1．3．4 擴展閱讀 9
1．3．5 參閱 12
1．4 深入瞭解cv：：Mat 12
1．4．1 如何實現 12
1．4．2 實現原理 14
1．4．3 擴展閱讀 16
1．4．4 參閱 17
1．5 定義興趣區域 18
1．5．1 準備工作 18
1．5．2 如何實現 18
1．5．3 實現原理 19
1．5．4 擴展閱讀 19
1．5．5 參閱 20
第2 章 操作像素 21
2．1 簡介 21
2．2 訪問像素值 22
2．2．1 準備工作 22
2．2．2 如何實現 22
2．2．3 實現原理 24
2．2．4 擴展閱讀 24
2．2．5 參閱 25
2．3 用指針掃描圖像 25
2．3．1 準備工作 25
2．3．2 如何實現 26
2．3．3 實現原理 27
2．3．4 擴展閱讀 28
2．3．5 參閱 31
2．4 用迭代器掃描圖像 31
2．4．1 準備工作 32
2．4．2 如何實現 32
2．4．3 實現原理 32
2．4．4 擴展閱讀 33
2．4．5 參閱 34
2．5 編寫高效的圖像掃描循環 34
2．5．1 如何實現 34
2．5．2 實現原理 34
2．5．3 擴展閱讀 36
2．5．4 參閱 36
2．6 掃描圖像並訪問相鄰像素 36
2．6．1 準備工作 36
2．6．2 如何實現 37
2．6．3 實現原理 38
2．6．4 擴展閱讀 39
2．6．5 參閱 39
2．7 實現簡單的圖像運算 40
2．7．1 準備工作 40
2．7．2 如何實現 40
2．7．3 實現原理 41
2．7．4 擴展閱讀 41
2．8 圖像重映射 42
2．8．1 如何實現 43
2．8．2 實現原理 43
2．8．3 參閱 44
第3 章 用類處理彩色圖像 45
3．1 簡介 45
3．2 在算法設計中使用策略模式 45
3．2．1 準備工作 46
3．2．2 如何實現 46
3．2．3 實現原理 47
3．2．4 擴展閱讀 50
3．2．5 參閱 52
3．3 用控製器設計模式實現功能模塊間
通信 52
3．3．1 準備工作 53
3．3．2 如何實現 53
3．3．3 實現原理 55
3．3．4 擴展閱讀 56
3．4 轉換顔色錶示法 57
3．4．1 準備工作 57
3．4．2 如何實現 57
3．4．3 實現原理 58
3．4．4 參閱 59
3．5 用色調、飽和度、亮度錶示顔色 59
3．5．1 如何實現 60
3．5．2 實現原理 61
3．5．3 擴展閱讀 63
第4 章 用直方圖統計像素 66
4．1 簡介 66
4．2 計算圖像直方圖 66
4．2．1 準備工作 67
4．2．2 如何實現 67
4．2．3 實現原理 71
4．2．4 擴展閱讀 71
4．2．5 參閱 73
4．3 利用查找錶修改圖像外觀 73
4．3．1 如何實現 74
4．3．2 實現原理 74
4．3．3 擴展閱讀 75
4．3．4 參閱 77
4．4 直方圖均衡化 78
4．4．1 如何實現 78
4．4．2 實現原理 79
4．5 反嚮投影直方圖檢測特定圖像內容 79
4．5．1 如何實現 79
4．5．2 實現原理 81
4．5．3 擴展閱讀 81
4．5．4 參閱 84
4．6 均值平移算法查找目標 84
4．6．1如何實現 85
4．6．2 實現原理 87
4．6．3 參閱 88
4．7 比較直方圖搜索相似圖像 88
4．7．1 如何實現 88
4．7．2 實現原理 90
4．7．3 參閱 90
4．8 用積分圖像統計像素 91
4．8．1 如何實現 91
4．8．2 實現原理 92
4．8．3 擴展閱讀 93
4．8．4 參閱 99
第5 章 用形態學運算變換圖像 100
5．1 簡介 100
5．2 形態學濾波器腐蝕和膨脹圖像 100
5．2．1 準備工作 101
5．2．2 如何實現 101
5．2．3 實現原理 102
5．2．4 擴展閱讀 104
5．2．5 參閱 104
5．3 用形態學濾波器開啓和閉閤圖像 104
5．3．1 如何實現 104
5．3．2 實現原理 105
5．3．3 參閱 106
5．4 用形態學濾波器檢測邊緣和角點 106
5．4．1 準備工作 106
5．4．2 如何實現 107
5．4．3 實現原理 109
5．4．4 參閱 110
5．5 用分水嶺算法實現圖像分割 110
5．5．1 如何實現 111
5．5．2 實現原理 114
5．5．3 擴展閱讀 115
5．5．4 參閱 116
5．6 用MSER 算法提取特徵區域 116
5．6．1 如何實現 117
5．6．2 實現原理 118
5．6．3 參閱 121
5．7 用GrabCut 算法提取前景物體 121
5．7．1 如何實現 121
5．7．2 實現原理 123
5．7．3 參閱 124
第6 章 圖像濾波 125
6．1 簡介 125
6．2 低通濾波器 126
6．2．1 如何實現 126
6．2．2 實現原理 127
6．2．3 擴展閱讀 129
6．2．4 參閱 132
6．3 中值濾波器 133
6．3．1 如何實現133
6．3．2 實現原理 134
6．4 用定嚮濾波器檢測邊緣 134
6．4．1 如何實現 135
6．4．2 實現原理 137
6．4．3 擴展閱讀 139
6．4．4 參閱 141
6．5 計算拉普拉斯算子 141
6．5．1 如何實現 141
6．5．2 實現原理 143
6．5．3 擴展閱讀 145
6．5．4 參閱 146
第7 章 提取直綫、輪廓和區域 147
7．1 簡介 147
7．2 用Canny 算子檢測圖像輪廓 147
7．2．1 如何實現 147
7．2．2 實現原理 148
7．2．3 參閱 150
7．3 用霍夫變換檢測直綫 150
7．3．1 準備工作 150
7．3．2 如何實現 150
7．3．3 實現原理 154
7．3．4 擴展閱讀 157
7．3．5 參閱 158
7．4 點集的直綫擬閤 158
7．4．1 如何實現 159
7．4．2 實現原理 161
7．4．3 擴展閱讀 161
7．5 提取區域的輪廓 161
7．5．1 如何實現 162
7．5．2 實現原理 163
7．5．3 擴展閱讀 164
7．6 計算區域的形狀描述子 164
7．6．1 如何實現 165
7．6．2 實現原理 166
7．6．3 擴展閱讀 167
第8 章 檢測興趣點 169
8．1 簡介 169
8．2 檢測圖像中的角點 169
8．2．1 如何實現 170
8．2．2 實現原理 174
8．2．3 擴展閱讀 176
8．2．4 參閱 177
8．3 快速檢測特徵 178
8．3．1 如何實現 178
8．3．2 實現原理 179
8．3．3 擴展閱讀 180
8．3．4 參閱 182
8．4 尺度不變特徵的檢測 182
8．4．1 如何實現 183
8．4．2 實現原理 184
8．4．3 擴展閱讀 185
8．4．4 參閱186

前言/序言

《圖像處理與計算機視覺實用技術解析》 本書是一本麵嚮廣大技術愛好者、學生和從業人員的深度技術指南，旨在全麵解析圖像處理與計算機視覺領域的核心概念、經典算法以及前沿應用。本書不直接關聯任何特定書籍名稱，而是聚焦於構建讀者對這一領域的紮實理解和實際操作能力。我們將從最基礎的圖像錶示入手，逐步深入到復雜的感知與理解任務，力求為讀者提供一個清晰、係統且實用的學習路徑。 第一部分：圖像處理基礎與核心技術 在數字時代，圖像是信息傳遞和人機交互的重要載體。本部分將帶領讀者深入理解圖像的本質，為後續的計算機視覺探索奠定堅實基礎。 數字圖像的奧秘： 我們將從數字圖像的基本概念講起，詳細闡述像素、分辨率、色彩空間（如RGB、灰度、HSV等）的構成與轉換。理解不同色彩空間的特性及其在實際應用中的優劣勢，例如，RGB適閤顯示，而HSV在顔色分割和目標跟蹤中更為便捷。我們將探討圖像的位深度和數據類型，以及它們對圖像質量和處理效率的影響。此外，還會介紹常見的圖像文件格式（如BMP、JPEG、PNG）的特點和用途，為後續的圖像讀取和存儲操作做好準備。 幾何變換： 圖像的幾何變換是圖像處理中最為基礎且重要的操作之一。本部分將詳細講解平移、鏇轉、縮放、裁剪、翻轉等基本變換的原理，並通過數學公式和直觀的圖示來闡明其實現過程。我們將重點分析仿射變換和透視變換，理解它們在圖像校正、相機標定、三維重建等領域的關鍵作用。還會介紹插值算法，如最近鄰插值、雙綫性插值和雙三次插值，討論它們在處理變換後的圖像時對質量的影響。 灰度圖像增強： 提升圖像的視覺質量，使其更易於分析是圖像處理的首要任務。我們將深入探討各種灰度圖像增強技術。直方圖均衡化作為一種經典的全局對比度增強方法，其原理和應用將得到詳細介紹，並分析其在不同場景下的優劣。此外，還會講解局部對比度增強技術，如自適應直方圖均衡化（AHE）和對比度限製自適應直方圖均衡化（CLAHE），以及它們如何剋服全局方法在處理局部細節時的不足。 圖像平滑與銳化： 噪聲是圖像固有的一部分，平滑濾波是去除噪聲、改善圖像質量的關鍵。本部分將詳細介紹各種平滑濾波器，包括均值濾波、高斯濾波、中值濾波等。我們將分析不同濾波器的原理、適用場景以及對圖像細節的影響，例如，中值濾波在去除椒鹽噪聲方麵錶現齣色，而高斯濾波則在平滑的同時保留較好的邊緣信息。相對地，圖像銳化技術旨在突齣圖像的細節和輪廓。我們將探討拉普拉斯算子、Sobel算子等邊緣檢測算子，以及它們在圖像銳化中的應用。還將介紹高提升濾波（High Boost Filtering）等方法，以實現更精細的銳化效果。 邊緣檢測： 邊緣是圖像中最基本、最重要的視覺特徵之一，它包含瞭物體形狀、輪廓以及錶麵突變等信息。本部分將深入剖析經典的邊緣檢測算法，如Sobel、Prewitt、Roberts算子，以及Canny邊緣檢測算法。我們將詳細講解Canny算法的四個步驟：高斯平滑、計算梯度、非極大值抑製和滯後閾值處理，並分析每個步驟的意義和作用。還會探討其他邊緣檢測方法，如Laplacian of Gaussian (LoG)和Difference of Gaussians (DoG)，以及它們在不同應用場景下的錶現。 形態學處理： 形態學處理是基於圖像中物體形狀和結構的工具，主要用於圖像的去噪、分割、連接以及細化等。本部分將詳細介紹腐蝕、膨脹、開運算、閉運算等基本形態學操作。我們將解釋這些操作如何改變圖像中物體的大小、形狀和連接性，以及它們在去除小噪聲、連接斷裂物體、填充孔洞等任務中的應用。此外，還將介紹更復雜的形態學操作，如擊中與不擊中變換（Hit-or-Miss Transform）、骨架提取（Skeletonization）等，並闡述其在物體識彆和分析中的潛在價值。 顔色圖像處理： 顔色是圖像信息的重要組成部分，掌握顔色圖像的處理技術對於理解和分析真實世界至關重要。本部分將深入研究顔色空間的轉換，如從RGB到HSV、YCbCr等，並分析不同顔色空間在特定應用中的優勢。我們將講解如何進行顔色分割，即根據顔色信息將圖像劃分為不同的區域，這在目標跟蹤和圖像檢索中尤為重要。此外，還會介紹顔色直方圖的構建與應用，以及基於顔色特徵的圖像匹配和檢索方法。 第二部分：計算機視覺核心技術與應用 在掌握瞭基礎的圖像處理技術後，我們將進入計算機視覺的核心領域，探索如何讓計算機“看懂”並理解圖像。 特徵提取與描述： 要讓計算機識彆圖像中的物體，首先需要提取齣能夠代錶物體本質的特徵。本部分將詳細介紹各種經典的特徵提取方法。我們將從SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）、SURF（Speeded Up Robust Features）等局部不變性特徵講起，深入分析它們的原理、計算流程以及在尺度、鏇轉、亮度變化下的魯棒性。隨後，將介紹HOG（Histogram of Oriented Gradients）特徵，重點講解其在行人檢測等任務中的廣泛應用。我們還將探討尺度空間理論，以及它在不同尺度下檢測特徵點的重要性。 特徵匹配與目標識彆： 提取到特徵後，如何將它們進行匹配並最終識彆齣目標是計算機視覺的關鍵問題。本部分將介紹多種特徵匹配算法，包括暴力匹配（Brute-Force Matching）和基於FLANN（Fast Library for Approximate Nearest Neighbors）的匹配。我們將詳細講解RANSAC（Random Sample Consensus）算法，以及它如何從噪聲中魯棒地估計齣模型參數，從而實現更可靠的匹配。在目標識彆方麵，我們將介紹基於模闆匹配的方法，以及如何利用支持嚮量機（SVM）、K-近鄰（KNN）等機器學習分類器進行圖像分類和物體識彆。 圖像分割： 將圖像劃分為具有語義意義的不同區域是計算機視覺的基礎任務之一。本部分將介紹多種圖像分割技術。我們將從經典的閾值分割方法（如Otsu二值化）齣發，進一步探討區域生長法，理解它如何根據像素相似性擴展區域。還將深入講解分水嶺算法，分析它在分割粘連物體方麵的優勢。此外，還將介紹圖割（Graph Cut）算法，以及它在語義分割中的強大應用。 運動檢測與目標跟蹤： 視頻是動態圖像序列，理解視頻中的運動信息是許多應用的基礎，如安防監控、自動駕駛等。本部分將詳細講解運動檢測的技術，包括背景減除法、幀差法等，分析它們的原理、優缺點以及適用場景。在目標跟蹤方麵，我們將介紹光流法，理解它如何估計像素在連續幀之間的運動。還將探討經典的跟蹤算法，如卡爾曼濾波（Kalman Filter）和粒子濾波（Particle Filter），以及它們在預測和更新目標狀態中的作用。 相機模型與標定： 計算機視覺的一個重要分支是三維重建，而理解相機模型和進行相機標定是實現這一目標的前提。本部分將詳細介紹針孔相機模型，以及相機內參（焦距、主點、畸變係數）和外參（鏇轉、平移）的概念。我們將深入講解相機標定的原理和方法，包括如何通過識彆棋盤格等標定圖案來獲取相機參數。掌握相機標定技術，對於進行三維測量、立體視覺以及增強現實等應用至關重要。 立體視覺與三維重建： 利用兩個或多個攝像頭獲取同一場景的圖像，可以推斷齣場景的三維信息。本部分將深入介紹立體視覺的基本原理，包括視差的計算以及如何根據視差重建深度圖。我們將講解視差計算的挑戰，以及塊匹配（Block Matching）等算法在視差計算中的應用。在此基礎上，我們將進一步探討多視圖幾何，以及如何利用多視圖信息進行三維重建，從而構建齣真實世界的數字模型。 深度學習在計算機視覺中的應用： 近年來，深度學習極大地推動瞭計算機視覺的發展。本部分將概述深度學習在圖像識彆、目標檢測、語義分割等任務中的革命性突破。我們將介紹捲積神經網絡（CNN）的基本結構，如捲積層、池化層、全連接層，以及它們如何在圖像數據上學習有效的特徵錶示。還將簡要介紹一些經典的深度學習模型，如AlexNet、VGG、ResNet、YOLO、Faster R-CNN等，並闡述它們在不同任務中的成功之處。本書不會深入講解深度學習的理論細節，而是側重於介紹其在計算機視覺中的實際應用和價值。 第三部分：進階話題與實踐指導 在掌握瞭基礎和核心技術後，本部分將引導讀者關注一些進階話題，並提供實踐方麵的建議，幫助讀者將所學知識轉化為實際能力。 圖像識彆的挑戰與前沿： 圖像識彆並非易事，麵臨著各種挑戰，如光照變化、遮擋、視角變化、類內差異等。本部分將探討這些挑戰，並介紹一些解決思路。我們將簡要介紹一些最新的研究方嚮，如注意力機製（Attention Mechanism）、Transformer模型在視覺領域的應用，以及如何利用遷移學習（Transfer Learning）和數據增強（Data Augmentation）來提升模型的性能。 機器人視覺與自主導航： 機器人視覺是實現機器人自主感知和決策的關鍵。本部分將探討機器人視覺在環境感知、SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）、路徑規劃等方麵的應用。我們將介紹如何利用視覺信息進行場景理解，以及如何在未知環境中進行定位和建圖。 醫學影像分析： 醫學影像在疾病診斷、治療方案製定中扮演著至關重要的角色。本部分將介紹計算機視覺技術在醫學影像分析中的應用，如圖像分割、病竈檢測、影像配準等。我們將討論醫學影像的特點和處理難點，以及深度學習在這一領域取得的顯著進展。 實踐項目建議與工具鏈： 理論學習需要與實踐相結閤。本部分將提供一些適閤初學者和進階者的實踐項目建議，例如，開發一個簡單的圖像分類器、實現一個目標檢測係統、構建一個視頻分析應用等。我們還將介紹一些常用的計算機視覺開發工具和庫，如Python的OpenCV庫、Pillow庫，以及深度學習框架如TensorFlow和PyTorch，為讀者的實踐提供便利。 通過以上內容，本書旨在為讀者構建一個全麵、深入且實用的圖像處理與計算機視覺知識體係，幫助讀者理解其中的基本原理，掌握核心技術，並能將其應用於實際問題中。本書注重理論與實踐的結閤，鼓勵讀者通過動手實踐來加深理解，從而成為一名優秀的計算機視覺從業者。

評分☆☆☆☆☆

我是一名大三的學生，正在學習計算機視覺相關的課程，一直以來都覺得書本上的理論知識有些抽象，很難與實際應用聯係起來。直到我偶然間看到瞭《OpenCV計算機視覺編程攻略（第2版）》，我的學習狀態纔有瞭質的飛躍。這本書簡直是理論與實踐的完美結閤！它不僅僅提供瞭OpenCV豐富的API講解，更重要的是，它能夠把那些晦澀的數學公式和算法原理，通過生動形象的例子和清晰的代碼演示，變得通俗易懂。我尤其喜歡書中關於圖像幾何變換和相機標定的章節，以前覺得這些東西很難理解，看瞭這本書後，我纔明白它們是如何在三維世界和二維圖像之間建立聯係的。書中提供的每一個代碼示例，都包含瞭詳細的步驟和注釋，我能夠輕鬆地運行並進行修改，從中獲得成就感。而且，這本書的作者似乎對學生學習的痛點非常瞭解，他會提前預設一些可能遇到的問題，並在書中給齣解答。這讓我感覺非常親切，仿佛作者就在我身邊指導我學習一樣。這本書不僅僅是一本教材，它更像是一位循循善誘的導師，幫助我打下瞭堅實的計算機視覺基礎，為我未來的學習和研究指明瞭方嚮。

評分☆☆☆☆☆

這本書絕對是那種能讓你愛不釋手的寶藏！我是一個在圖像處理領域摸爬滾打瞭幾年，但總覺得還缺點什麼的學習者。市麵上有很多號稱“入門”的書籍，但看完之後感覺自己隻是在走馬觀花，對核心概念的理解依然模糊不清。直到我翻開瞭《OpenCV計算機視覺編程攻略（第2版）》，我纔真正找到瞭那盞指路明燈。書中的例子實在是太有啓發性瞭，不僅僅是簡單的代碼堆砌，而是深入淺齣地講解瞭每個算法背後的數學原理和邏輯。比如，在講解特徵提取時，作者沒有直接丟給你SIFT或者SURF的代碼，而是先從霍夫變換講起，再到角點檢測，最後纔自然而然地引齣更復雜的特徵描述子，讓你知其然也知其所以然。而且，書中對於各種參數的解釋也極其到位，以前我寫代碼經常是憑感覺調參，結果可想而知，但現在我能根據書中的指導，有針對性地調整參數，效果立竿見影。我尤其喜歡書中的一些“進階”章節，那些內容對我來說簡直是打開瞭新世界的大門，讓我看到瞭計算機視覺更廣闊的應用前景。總而言之，如果你想真正理解計算機視覺，而不僅僅是調用幾個函數，那麼這本書絕對是你的不二之選。它不僅僅是一本技術書籍，更像是一位耐心而博學的老師，引導你一步步深入這迷人的領域。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我拿到《OpenCV計算機視覺編程攻略（第2版）》的時候，心裏是有那麼點忐忑的，畢竟“攻略”這個詞聽起來就有點硬核，我擔心它會太過枯燥乏味。但事實證明，我的顧慮完全是多餘的！這本書的寫作風格非常流暢，作者的語言既專業又不失幽默，讀起來一點都不纍。它更像是在和你分享一個技術大牛的學習心得和實戰經驗，而不是一本冷冰冰的技術手冊。我特彆欣賞書中那種“舉一反三”的教學方式，當介紹一個新算法時，作者往往會先迴顧相關的基礎知識，然後層層遞進，直到最終的實現。這種結構設計極大地降低瞭學習門檻，即使是對某些概念不太熟悉的讀者，也能很快跟上思路。而且，書中的案例非常貼近實際應用，從圖像的增強、濾波，到目標檢測、跟蹤，再到立體視覺和三維重建，幾乎涵蓋瞭計算機視覺的方方麵麵。我最喜歡的一個章節是關於物體識彆的部分，書中詳細介紹瞭各種分類器的工作原理，並提供瞭相應的代碼示例，讓我能夠快速上手構建自己的識彆係統。讀完這本書，我感覺自己不僅掌握瞭OpenCV的使用技巧，更重要的是，對計算機視覺這個學科有瞭更深刻、更係統的認識。這絕對是一本能夠幫助你從“小白”蛻變成“高手”的絕佳教程。

評分☆☆☆☆☆

不得不說，《OpenCV計算機視覺編程攻略（第2版）》是一本讓我驚喜連連的書！我是一個對新事物充滿好奇的學習者，尤其對那些能讓機器“看見”的技術非常著迷。一開始接觸OpenCV，我感覺它就像一個巨大的工具箱，裏麵有很多我叫不上名字的工具，而這本書就像是一個非常詳盡的說明書，把我從茫然無措的狀態中解救齣來。書中的講解方式非常巧妙，不是簡單地羅列API，而是從實際問題齣發，逐步引導你學習相應的技術。比如，當你想實現一個簡單的圖像識彆功能時，書會帶你一步步瞭解圖像的預處理、特徵提取、模型訓練到最終的預測，每一個環節都講得非常清晰。我特彆喜歡書中關於“視覺裏程計”和“SLAM”的章節，雖然我目前還不是這方麵的專傢，但讀完之後，我對這些技術的基本原理和挑戰有瞭初步的認識，也激發瞭我進一步探索的興趣。而且，這本書的排版和插圖也非常精美，閱讀體驗極佳。對我來說，它不僅僅是一本技術書籍，更像是開啓瞭我通往人工智能世界的一扇窗戶，讓我看到瞭無限的可能性。

評分☆☆☆☆☆

作為一名長期從事圖像處理相關工作的開發者，《OpenCV計算機視覺編程攻略（第2版）》對我來說，無疑是一份沉甸甸的“乾貨”。我平時接觸最多的就是直接調用OpenCV的API來實現各種功能，但很多時候，麵對復雜的問題，卻發現自己對底層原理的理解不夠透徹，導緻調試起來異常睏難。這本書恰好彌補瞭我的這一短闆。作者在講解每一個重要的算法時，都會深入剖析其數學模型和實現細節，這對我來說是極其寶貴的。例如，在介紹圖像分割算法時，我以前隻是知道有閾值分割、區域生長等方法，但具體是如何工作的，各個參數又代錶什麼含義，我一直是一知半解。看瞭這本書後，我纔真正理解瞭它們背後的邏輯，並且能夠根據具體場景，選擇最閤適的算法並進行優化。書中提供的示例代碼也非常精煉，直接拿來就能跑，而且注釋清晰，便於理解。更讓我驚喜的是，書中還涉及瞭一些前沿的計算機視覺技術，例如深度學習在圖像處理中的應用，這對我拓展新的技術方嚮非常有幫助。總的來說，這是一本能夠讓你在技術深度和廣度上都有顯著提升的著作，絕對值得推薦給所有希望在計算機視覺領域深耕的工程師們。

評分☆☆☆☆☆

好東西，送貨很快。。。。。。

評分☆☆☆☆☆

?

評分☆☆☆☆☆

廣度和深度不算太夠。個人認為一般

評分☆☆☆☆☆

廣度和深度不算太夠。個人認為一般

評分☆☆☆☆☆

很有用的書，工作學習都能用

評分☆☆☆☆☆

好書

評分☆☆☆☆☆

很好用的，很好用的，很好用的，

評分☆☆☆☆☆

opencv的學習手冊

評分☆☆☆☆☆

opencv 學學看看 視覺圖形哈