OpenCV 3計算機視覺(原書第2版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

[愛爾蘭] 喬·米尼奇諾（JoeMinichino） 著

圖書標籤:

• OpenCV
• 計算機視覺
• 圖像處理
• Python
• C++
• 算法
• 圖像分析
• 機器學習
• 模式識彆
• 實戰

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111539759

商品編碼：10442643352

齣版時間：2016-06-01

基本信息

書名：二語動機：理論綜述與案例分析

定價：46.00元

作者：徐智鑫,張黎黎

齣版社：世界圖書齣版公司

齣版日期：2014-04-01

ISBN：9787510077623

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

---

內容提要

---

本書概述瞭與二語動機及二語動機教學策略相關的基本問題，包括理論綜述與研究方法兩個部分。理論綜述部分涵蓋瞭心理學界的主流動機理論研究和應用語言學界的二語學習動機理論研究。研究方法部分圍繞二語動機及二語動機教學策略展開，介紹瞭包括研究範式、研究類型和研究方法等問題，描述與演示瞭問捲調查、相關性研究、多變量研究、實驗性研究、課堂觀察和個案研究的步驟與注意事項。

目錄

---

部分
　緒　論
第二部分　理論篇
　章　心理學視角下的主流動機研究
　　1.1　動機和行為主義學習理論
　　1.2　動機和需要層次理論
　　1.3　動機和歸因理論
　　1.4　動機和期望價值理論
　　1.5　動機和自我效能理論
　　1.6　心理學動機理論的教育意義
　　1.7　結束語
　第2章　應用語言學視角下的二語學習動機研究
　　2.1　加德納的動機理論
　　2.2　自我決定動機理論
　　2.3　外語學習動機三層次框架
　　2.4　二語學習動機過程導嚮模式
　　2.5　二語動機自我體係
　　2.6　二語學習中的去動機現象
　　2.7　結束語
　第3章　二語動機教學策略研究
　　3.1　心理學視角下的動機教學策略研究
　　3.2　應用語言學視角下的二語動機教學策略研究
　　3.3　結束語
第三部分　實踐篇
　第4章　研究範式
　　4.1　實證主義研究範式
　　4.2　後實證主義研究範式
　　4.3　建構主義研究範式
　　4.4　實用主義研究範式
　　4.5　結束語
　第5章　研究類型
　　5.1　量化研究
　　5.2　質化研究
　　5.3　混閤研究
　　5.4　研究質量
　　5.5　結束語
　第6章　研究方法
　　6.1　問捲調查
　　6.2　相關研究與迴歸研究
　　6.3　因子分析
　　6.4　假設檢驗和方差分析
　　6.5　結構方程模型研究
　　6.6　課堂觀察
　　6.7　個案研究
　　6.8　結束語
　第7章　結束語
參考文獻
附錄：國外學者使用的二語學習動機和二語動機教學策略問捲

作者介紹

---

徐智鑫，2006年獲得英國華威大學應用語言學係文學碩士學位，2010年獲得英國布裏斯托大學哲學博士學位，先後師從英國教育心理學傢Ushioda博士和布裏斯托大學教育研究生院碩士課程聯席主任Woodfield博士。多年來一直從事英語教學法、二語動機、多媒體教學等的研究，其研究成果在相關領域具有一定的影響力。現任南京航空航天大學外國語學院大學外語教學部副主任、講師。

　　張黎黎，畢業於日本國立九州大學，師從日本教育學傢、心理學傢，九州大學副校長丸野俊一教授，獲教育心理學博士。多年從事教育理念和教學方法、學業延遲滿足、比較教育等的研究，其研究成果在相關領域具有一定的影響力，完成的論文分彆被歐洲和美國的SSCI雜誌所收錄。目前承擔包括教育部人文社科青年基金等幾個課題項目，主要負責研究中國的外語學習者的學業延遲滿足，其部分成果已總結成一部著作齣版。現階段任南京航空航天大學外國語學院日語係副主任、MTI中心副主任、副教授。

文摘

---

序言

---

《OpenCV 3計算機視覺：從入門到精通》 本書內容介紹 在當今數字化浪潮席捲全球的時代，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。從智能手機的拍照美顔、人臉識彆解鎖，到自動駕駛汽車的感知係統、醫療影像的輔助診斷，再到工業生産中的質量檢測、安防監控中的行為分析，計算機視覺已成為驅動技術革新和産業升級的核心力量。而OpenCV，作為開源計算機視覺庫的翹楚，憑藉其強大的功能、靈活的應用性和活躍的社區支持，成為無數開發者、研究人員和愛好者投身計算機視覺領域的首選工具。 《OpenCV 3計算機視覺：從入門到精通》是一本旨在幫助讀者係統掌握OpenCV 3.x版本核心概念、算法原理及其在實際應用中開發的權威指南。本書並非僅僅羅列API函數，而是深入剖析瞭計算機視覺領域的關鍵技術，並結閤OpenCV 3.x的最新特性，提供瞭一套完整且易於理解的學習路徑。無論您是計算機視覺領域的初學者，還是希望深化理解並掌握更高級技巧的開發者，都能從中獲益匪淺。 內容亮點與體係結構 本書采取由淺入深、循序漸進的學習策略，精心構建瞭嚴謹的知識體係： 第一部分：OpenCV 3.x 入門與基礎 計算機視覺基礎概覽： 本部分將首先為讀者構建計算機視覺的宏觀認知框架，介紹其發展曆程、核心問題（如圖像獲取、處理、理解、識彆等）以及在不同領域的應用前景。這將幫助讀者建立對計算機視覺的整體認識，為後續深入學習打下堅實的基礎。 OpenCV 3.x 開發環境搭建： 詳細指導讀者如何在主流操作係統（Windows, macOS, Linux）上配置OpenCV 3.x的開發環境，包括必要的庫安裝、編譯配置以及IDE（如Visual Studio, CLion, PyCharm）的集成，確保讀者能夠順利啓動實踐開發。 OpenCV 3.x 核心數據結構與基本操作： 深入講解OpenCV中最基本也是最重要的圖像數據結構——`cv::Mat`。我們將詳細闡述`cv::Mat`的內存管理、訪問方式（包括像素級訪問、ROI操作）、圖像通道、數據類型等，並介紹如何進行圖像的讀取、顯示、保存以及基本的幾何變換（如縮放、鏇轉、平移），為後續更復雜的圖像處理奠定基礎。 圖像增強與濾波： 圖像的預處理是計算機視覺任務的關鍵一步。本部分將係統介紹各種常用的圖像增強和濾波技術，包括： 色彩空間轉換： 如RGB、HSV、YUV等色彩空間的相互轉換及其應用場景。 點運算： 亮度、對比度調節，直方圖均衡化等。 綫性濾波： 均值濾波、高斯濾波等，用於去除噪聲。 非綫性濾波： 中值濾波、雙邊濾波等，在去噪的同時保留邊緣。 形態學操作： 腐蝕、膨脹、開運算、閉運算等，用於處理圖像的形狀和結構。 第二部分：OpenCV 3.x 核心算法與技術 邊緣檢測與特徵提取： 邊緣是圖像的重要結構信息。本部分將深入講解經典的邊緣檢測算法，如Sobel、Scharr、Laplacian算子，以及更加魯棒的Canny邊緣檢測算法。在此基礎上，我們將引入特徵提取的概念，介紹SIFT、SURF、ORB等局部特徵描述子，它們在圖像匹配、目標識彆等任務中發揮著至關重要的作用。 圖像分割： 將圖像劃分為具有相似特性的區域是理解圖像內容的基礎。本書將介紹多種圖像分割技術，包括： 閾值分割： 簡單閾值、Otsu閾值法等。 區域生長法： 基於像素相似性的區域擴展。 分水嶺算法： 利用地形學概念進行圖像分割。 GrabCut算法： 一種交互式圖像分割算法。 目標檢測與跟蹤： 識彆並定位圖像中的特定對象是計算機視覺的核心任務之一。本部分將涵蓋： 經典目標檢測方法： 如Haar特徵級聯分類器（用於人臉檢測）、HOG特徵+SVM等。 背景減除法： 用於運動目標檢測。 單目標跟蹤算法： 如Meanshift、Camshift、KCF等，學習如何跟蹤視頻序列中的單個對象。 相機標定與三維視覺： 理解相機成像模型是進行三維重建、姿態估計的基礎。本書將詳細講解： 相機模型： 內參、外參的概念。 相機標定： 利用棋盤格等標定物，學習如何獲取相機的內參和畸變係數。 立體視覺基礎： 視差計算、深度圖生成。 姿態估計： PnP（Perspective-n-Point）算法，用於估計物體相對於相機的位姿。 機器學習在計算機視覺中的應用： OpenCV 3.x 集成瞭強大的機器學習模塊。我們將介紹： 常用機器學習算法： 如支持嚮量機（SVM）、K近鄰（KNN）、決策樹等在圖像分類任務中的應用。 深度學習模塊（DNN）： 演示如何加載和運行預訓練的深度學習模型，實現圖像分類、目標檢測等任務，使讀者能快速接觸和應用前沿的深度學習技術。 第三部分：OpenCV 3.x 實踐項目與高級應用 實戰項目： 本部分將通過一係列貼近實際的案例，鞏固和深化讀者對前麵所學知識的理解。這些項目可能包括： 人臉檢測與識彆係統： 結閤特徵提取和機器學習，構建一個簡單的人臉檢測與識彆係統。 圖像修復與去模糊： 應用圖像濾波和形態學操作，嘗試修復損壞的圖像或去除模糊。 運動目標檢測與跟蹤： 利用背景減除和目標跟蹤算法，實現視頻中的運動目標追蹤。 AR（增強現實）應用基礎： 結閤相機標定和位姿估計，實現簡單的AR疊加效果。 OpenCV 3.x 性能優化： 介紹OpenCV 3.x中的並行處理（如TBB, IPP集成）以及SIMD指令集的使用，幫助讀者優化算法性能，提高處理速度。 OpenCV 3.x 模塊化設計與擴展： 探討OpenCV 3.x的模塊化架構，引導讀者理解如何按需編譯和使用特定的模塊，以及如何進行自定義模塊的開發。 本書特色 理論與實踐相結閤： 每章都包含清晰的理論闡述和豐富的代碼示例，幫助讀者在理解算法原理的同時，掌握實際的編程技巧。 OpenCV 3.x 特性詳盡解析： 聚焦OpenCV 3.x版本，詳細介紹其新增功能、API變化以及最佳實踐，確保內容的時效性和準確性。 由淺入深，適閤不同層次讀者： 從計算機視覺和OpenCV的基礎概念講起，逐步深入到高級算法和應用，無論您是初學者還是有一定基礎的開發者，都能找到適閤自己的學習內容。 貼近實際應用： 通過多個精心設計的實戰項目，讓讀者能夠將所學知識應用於解決實際問題，提升動手能力和解決實際問題的能力。 代碼風格規範，易於理解和移植： 所有代碼示例都遵循良好的編程規範，並附有詳細的注釋，便於讀者理解、修改和移植。 目標讀者 計算機科學、電子工程、自動化等專業的學生： 希望學習計算機視覺基礎知識和OpenCV開發技術的學生。 軟件開發者： 希望將計算機視覺技術集成到自身産品或服務中的開發者，包括Android/iOS開發者、Web開發者、嵌入式係統開發者等。 圖像處理工程師、算法工程師： 希望係統學習和掌握OpenCV 3.x及相關計算機視覺算法，提升專業技能的工程師。 科研人員： 需要利用OpenCV進行計算機視覺相關研究的科研工作者。 計算機視覺愛好者： 對計算機視覺技術充滿熱情，希望通過OpenCV進行自主學習和實踐的愛好者。 通過閱讀《OpenCV 3計算機視覺：從入門到精通》，您將不僅能夠掌握OpenCV 3.x這個強大的工具，更能深入理解計算機視覺的核心原理，從而開啓您的計算機視覺開發之旅，探索無限的可能。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對圖像處理和機器學習有濃厚興趣的在校學生，在尋找一本能夠係統性學習OpenCV的書籍時，偶然發現瞭這本《OpenCV 3 計算機視覺》。市麵上有很多關於OpenCV的資料，但很多都比較零散，或者年代久遠，更新不及時。這本書的齣現，恰好填補瞭這一空白。我瞭解到它是由經驗豐富的專傢編寫，並且是對OpenCV 3這一重要版本的深入解讀，這讓我對其內容質量充滿信心。我希望通過這本書，能夠紮實地掌握OpenCV的核心概念和常用算法，例如圖像濾波、邊緣檢測、特徵提取、目標跟蹤等，並能夠理解它們背後的數學原理。更重要的是，我希望能夠學會如何將這些技術應用於實際項目中，比如開發一個簡單的圖像識彆係統，或者一個實時的人臉檢測器。我對書中關於深度學習在計算機視覺中的應用的章節尤為期待，因為這是當前最熱門的研究方嚮之一，能夠學習到如何利用OpenCV和深度學習框架結閤，將會非常有價值。

評分☆☆☆☆☆

對於很多初學者來說，計算機視覺領域常常顯得神秘而遙遠，充斥著復雜的數學公式和晦澀的算法描述。正因如此，我一直渴望找到一本能夠將這些復雜概念以清晰易懂的方式呈現齣來的書籍。《OpenCV 3 計算機視覺》這本書，從其內容介紹來看，似乎正是我一直在尋找的。我非常看重書中對計算機視覺基本原理的細緻講解，希望能夠理解諸如相機模型、投影幾何、以及圖像采集流程等概念。我也對書中關於特徵點檢測和匹配的章節抱有濃厚興趣，因為這是很多高級視覺應用的基礎，比如圖像拼接和三維重建。我希望通過本書的學習，能夠掌握如何有效地提取圖像中的關鍵信息，並利用這些信息來分析和理解圖像內容。這本書的全麵性讓我相信，它能夠引導我從零開始，逐步構建起堅實的計算機視覺知識體係，為我今後在這一領域的深入研究打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

作為一名已經從業多年的軟件工程師，我深知技術更新迭代的速度之快，尤其是在計算機視覺這個飛速發展的領域。我之前也接觸過一些OpenCV的基礎內容，但隨著項目需求的不斷深入，我意識到需要一本能夠提供更全麵、更深入講解的參考書。《OpenCV 3 計算機視覺》這本書，從書名和口碑來看，都具備瞭成為我案頭常備手冊的潛力。我尤其關注其中關於高級主題的講解，比如立體視覺、3D重建、以及如何優化算法以提高效率和準確性。我希望這本書能夠幫助我理解OpenCV內部的實現機製，而不僅僅是停留在API的調用層麵。同時，我也會重點學習如何結閤其他庫和框架，如Python的NumPy、SciPy，甚至更專業的深度學習框架，來實現更復雜的視覺解決方案。這本書的篇幅和內容的深度，讓我相信它能夠為我提供一個堅實的技術基石，幫助我在工作中應對更具挑戰性的計算機視覺任務。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就充滿瞭科技感，沉甸甸的紙質也讓人感覺很有分量。我一直對計算機視覺領域非常感興趣，也嘗試過一些零散的教程和在綫課程，但總覺得缺乏一個係統性的框架，很多概念也理解得不夠深入。在朋友的推薦下，我入手瞭這本《OpenCV 3 計算機視覺》。拿到書後，我迫不及待地翻閱瞭一下目錄，發現它幾乎涵蓋瞭計算機視覺的方方麵麵，從基礎的圖像處理到高級的機器學習應用，都做瞭詳細的介紹。我尤其期待裏麵關於特徵檢測、物體識彆以及深度學習在圖像領域的應用部分。我計劃先從第一章開始，循序漸進地學習，並跟著書中的代碼例子動手實踐，希望能真正掌握OpenCV這門強大的工具，開啓我的計算機視覺探索之旅。我感覺這本書的講解方式應該會比較直觀，因為原書的口碑一直很好，很多學習者都反饋說，通過這本書能夠有效地將理論知識轉化為實際操作能力。而且，OpenCV 3作為當前主流的版本之一，其API和功能也足夠強大，能夠滿足很多復雜的視覺任務需求。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，學習一門技術，尤其是像計算機視覺這樣涉及大量數學和算法的領域，找到一本好的入門書籍至關重要。在朋友的強烈推薦下，我選擇瞭《OpenCV 3 計算機視覺》。從初步的瞭解來看，這本書的結構安排非常閤理，從最基礎的圖像錶示和操作開始，逐步深入到更復雜的主題。我特彆看重的是其理論與實踐相結閤的方式，相信書中豐富的代碼示例能夠幫助我更好地理解抽象的算法概念。我計劃在學習過程中，將書中的代碼親自敲一遍，並嘗試修改參數，觀察效果的變化，從而加深理解。我對書中關於圖像的幾何變換、顔色空間轉換、以及各種濾鏡的講解部分很感興趣，因為這些是進行任何圖像處理的基礎。同時，我也期待著學習如何利用OpenCV進行更高級的應用，比如目標跟蹤和場景理解，希望能逐步構建起自己對計算機視覺的完整認知體係。

評分☆☆☆☆☆

書挺薄的，暫且先看看吧

評分☆☆☆☆☆

書挺薄的，暫且先看看吧

評分☆☆☆☆☆

很好！

評分☆☆☆☆☆

書挺薄的，暫且先看看吧

評分☆☆☆☆☆

很好！

評分☆☆☆☆☆

書挺薄的，暫且先看看吧

評分☆☆☆☆☆

很好！

評分☆☆☆☆☆

書挺薄的，暫且先看看吧

評分☆☆☆☆☆

書挺薄的，暫且先看看吧