OpenCV计算机视觉编程攻略（第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[加] 拉戈尼尔（Robert Laganière） 著，相银初 译

图书标签:

• OpenCV
• 计算机视觉
• 图像处理
• 编程
• Python
• C++
• 算法
• 图像分析
• 机器视觉
• 实战

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115398505

版次：2

商品编码：11764459

包装：平装

丛书名： 图灵程序设计丛书

开本：16开

出版时间：2015-09-01

用纸：胶版纸

页数：259

正文语种：中文

编辑推荐

1. 50多个知识点的案例解读，全面掌握基础知识与进阶内容
2. 学习OpenCV重要的图像操作类和函数
3. 初学者和从业者即查即用的工具书
4. 掌握计算机视觉与图像处理的基础知识与概念

内容简介

《OpenCV计算机视觉编程攻略（第2版）》结合C++和OpenCV全面讲解计算机视觉编程，不仅涵盖计算机视觉和图像处理的基础知识，而且通过完整示例讲解OpenCV的重要类和函数。《OpenCV计算机视觉编程攻略（第2版）》主要内容包括OpenCV库的安装和部署、图像增强、像素操作、图形分析等各种技术，并且详细介绍了如何处理来自文件或摄像机的视频，以及如何检测和跟踪移动对象。

作者简介

Robert Laganière，渥太华大学电气工程与计算机科学学院教授，同时任教于学院成立的VIVA实验室（主要研究图像与视频处理、计算机视觉、自治系统），还是基于云的家庭监控服务公司iWatchLife和嵌入式视觉解决方案行业引领者Cognivue公司的首席科学家。他与人共同发表过多篇科学论文，并获得了基于内容的视频分析、视觉监控、目标识别和三维重建等领域的多项专利。

2006年，他在渥太华与人共同创立了从事视频分析的Visual Cortek公司（2009年被iWatchLife收购）。个人网站：www.laganiere.name。

内页插图

目录

第1 章 图像编程入门 1
1．1 简介 1
1．2 安装OpenCV 库 1
1．2．1 准备工作 1
1．2．2 安装 2
1．2．3 实现原理 3
1．2．4 扩展阅读 4
1．2．5 参阅 6
1．3 装载、显示和存储图像 6
1．3．1 准备工作 6
1．3．2 如何实现 6
1．3．3 实现原理 8
1．3．4 扩展阅读 9
1．3．5 参阅 12
1．4 深入了解cv：：Mat 12
1．4．1 如何实现 12
1．4．2 实现原理 14
1．4．3 扩展阅读 16
1．4．4 参阅 17
1．5 定义兴趣区域 18
1．5．1 准备工作 18
1．5．2 如何实现 18
1．5．3 实现原理 19
1．5．4 扩展阅读 19
1．5．5 参阅 20
第2 章 操作像素 21
2．1 简介 21
2．2 访问像素值 22
2．2．1 准备工作 22
2．2．2 如何实现 22
2．2．3 实现原理 24
2．2．4 扩展阅读 24
2．2．5 参阅 25
2．3 用指针扫描图像 25
2．3．1 准备工作 25
2．3．2 如何实现 26
2．3．3 实现原理 27
2．3．4 扩展阅读 28
2．3．5 参阅 31
2．4 用迭代器扫描图像 31
2．4．1 准备工作 32
2．4．2 如何实现 32
2．4．3 实现原理 32
2．4．4 扩展阅读 33
2．4．5 参阅 34
2．5 编写高效的图像扫描循环 34
2．5．1 如何实现 34
2．5．2 实现原理 34
2．5．3 扩展阅读 36
2．5．4 参阅 36
2．6 扫描图像并访问相邻像素 36
2．6．1 准备工作 36
2．6．2 如何实现 37
2．6．3 实现原理 38
2．6．4 扩展阅读 39
2．6．5 参阅 39
2．7 实现简单的图像运算 40
2．7．1 准备工作 40
2．7．2 如何实现 40
2．7．3 实现原理 41
2．7．4 扩展阅读 41
2．8 图像重映射 42
2．8．1 如何实现 43
2．8．2 实现原理 43
2．8．3 参阅 44
第3 章 用类处理彩色图像 45
3．1 简介 45
3．2 在算法设计中使用策略模式 45
3．2．1 准备工作 46
3．2．2 如何实现 46
3．2．3 实现原理 47
3．2．4 扩展阅读 50
3．2．5 参阅 52
3．3 用控制器设计模式实现功能模块间
通信 52
3．3．1 准备工作 53
3．3．2 如何实现 53
3．3．3 实现原理 55
3．3．4 扩展阅读 56
3．4 转换颜色表示法 57
3．4．1 准备工作 57
3．4．2 如何实现 57
3．4．3 实现原理 58
3．4．4 参阅 59
3．5 用色调、饱和度、亮度表示颜色 59
3．5．1 如何实现 60
3．5．2 实现原理 61
3．5．3 扩展阅读 63
第4 章 用直方图统计像素 66
4．1 简介 66
4．2 计算图像直方图 66
4．2．1 准备工作 67
4．2．2 如何实现 67
4．2．3 实现原理 71
4．2．4 扩展阅读 71
4．2．5 参阅 73
4．3 利用查找表修改图像外观 73
4．3．1 如何实现 74
4．3．2 实现原理 74
4．3．3 扩展阅读 75
4．3．4 参阅 77
4．4 直方图均衡化 78
4．4．1 如何实现 78
4．4．2 实现原理 79
4．5 反向投影直方图检测特定图像内容 79
4．5．1 如何实现 79
4．5．2 实现原理 81
4．5．3 扩展阅读 81
4．5．4 参阅 84
4．6 均值平移算法查找目标 84
4．6．1如何实现 85
4．6．2 实现原理 87
4．6．3 参阅 88
4．7 比较直方图搜索相似图像 88
4．7．1 如何实现 88
4．7．2 实现原理 90
4．7．3 参阅 90
4．8 用积分图像统计像素 91
4．8．1 如何实现 91
4．8．2 实现原理 92
4．8．3 扩展阅读 93
4．8．4 参阅 99
第5 章 用形态学运算变换图像 100
5．1 简介 100
5．2 形态学滤波器腐蚀和膨胀图像 100
5．2．1 准备工作 101
5．2．2 如何实现 101
5．2．3 实现原理 102
5．2．4 扩展阅读 104
5．2．5 参阅 104
5．3 用形态学滤波器开启和闭合图像 104
5．3．1 如何实现 104
5．3．2 实现原理 105
5．3．3 参阅 106
5．4 用形态学滤波器检测边缘和角点 106
5．4．1 准备工作 106
5．4．2 如何实现 107
5．4．3 实现原理 109
5．4．4 参阅 110
5．5 用分水岭算法实现图像分割 110
5．5．1 如何实现 111
5．5．2 实现原理 114
5．5．3 扩展阅读 115
5．5．4 参阅 116
5．6 用MSER 算法提取特征区域 116
5．6．1 如何实现 117
5．6．2 实现原理 118
5．6．3 参阅 121
5．7 用GrabCut 算法提取前景物体 121
5．7．1 如何实现 121
5．7．2 实现原理 123
5．7．3 参阅 124
第6 章 图像滤波 125
6．1 简介 125
6．2 低通滤波器 126
6．2．1 如何实现 126
6．2．2 实现原理 127
6．2．3 扩展阅读 129
6．2．4 参阅 132
6．3 中值滤波器 133
6．3．1 如何实现133
6．3．2 实现原理 134
6．4 用定向滤波器检测边缘 134
6．4．1 如何实现 135
6．4．2 实现原理 137
6．4．3 扩展阅读 139
6．4．4 参阅 141
6．5 计算拉普拉斯算子 141
6．5．1 如何实现 141
6．5．2 实现原理 143
6．5．3 扩展阅读 145
6．5．4 参阅 146
第7 章 提取直线、轮廓和区域 147
7．1 简介 147
7．2 用Canny 算子检测图像轮廓 147
7．2．1 如何实现 147
7．2．2 实现原理 148
7．2．3 参阅 150
7．3 用霍夫变换检测直线 150
7．3．1 准备工作 150
7．3．2 如何实现 150
7．3．3 实现原理 154
7．3．4 扩展阅读 157
7．3．5 参阅 158
7．4 点集的直线拟合 158
7．4．1 如何实现 159
7．4．2 实现原理 161
7．4．3 扩展阅读 161
7．5 提取区域的轮廓 161
7．5．1 如何实现 162
7．5．2 实现原理 163
7．5．3 扩展阅读 164
7．6 计算区域的形状描述子 164
7．6．1 如何实现 165
7．6．2 实现原理 166
7．6．3 扩展阅读 167
第8 章 检测兴趣点 169
8．1 简介 169
8．2 检测图像中的角点 169
8．2．1 如何实现 170
8．2．2 实现原理 174
8．2．3 扩展阅读 176
8．2．4 参阅 177
8．3 快速检测特征 178
8．3．1 如何实现 178
8．3．2 实现原理 179
8．3．3 扩展阅读 180
8．3．4 参阅 182
8．4 尺度不变特征的检测 182
8．4．1 如何实现 183
8．4．2 实现原理 184
8．4．3 扩展阅读 185
8．4．4 参阅186

前言/序言

《图像处理与计算机视觉实用技术解析》 本书是一本面向广大技术爱好者、学生和从业人员的深度技术指南，旨在全面解析图像处理与计算机视觉领域的核心概念、经典算法以及前沿应用。本书不直接关联任何特定书籍名称，而是聚焦于构建读者对这一领域的扎实理解和实际操作能力。我们将从最基础的图像表示入手，逐步深入到复杂的感知与理解任务，力求为读者提供一个清晰、系统且实用的学习路径。 第一部分：图像处理基础与核心技术 在数字时代，图像是信息传递和人机交互的重要载体。本部分将带领读者深入理解图像的本质，为后续的计算机视觉探索奠定坚实基础。 数字图像的奥秘： 我们将从数字图像的基本概念讲起，详细阐述像素、分辨率、色彩空间（如RGB、灰度、HSV等）的构成与转换。理解不同色彩空间的特性及其在实际应用中的优劣势，例如，RGB适合显示，而HSV在颜色分割和目标跟踪中更为便捷。我们将探讨图像的位深度和数据类型，以及它们对图像质量和处理效率的影响。此外，还会介绍常见的图像文件格式（如BMP、JPEG、PNG）的特点和用途，为后续的图像读取和存储操作做好准备。 几何变换： 图像的几何变换是图像处理中最为基础且重要的操作之一。本部分将详细讲解平移、旋转、缩放、裁剪、翻转等基本变换的原理，并通过数学公式和直观的图示来阐明其实现过程。我们将重点分析仿射变换和透视变换，理解它们在图像校正、相机标定、三维重建等领域的关键作用。还会介绍插值算法，如最近邻插值、双线性插值和双三次插值，讨论它们在处理变换后的图像时对质量的影响。 灰度图像增强： 提升图像的视觉质量，使其更易于分析是图像处理的首要任务。我们将深入探讨各种灰度图像增强技术。直方图均衡化作为一种经典的全局对比度增强方法，其原理和应用将得到详细介绍，并分析其在不同场景下的优劣。此外，还会讲解局部对比度增强技术，如自适应直方图均衡化（AHE）和对比度限制自适应直方图均衡化（CLAHE），以及它们如何克服全局方法在处理局部细节时的不足。 图像平滑与锐化： 噪声是图像固有的一部分，平滑滤波是去除噪声、改善图像质量的关键。本部分将详细介绍各种平滑滤波器，包括均值滤波、高斯滤波、中值滤波等。我们将分析不同滤波器的原理、适用场景以及对图像细节的影响，例如，中值滤波在去除椒盐噪声方面表现出色，而高斯滤波则在平滑的同时保留较好的边缘信息。相对地，图像锐化技术旨在突出图像的细节和轮廓。我们将探讨拉普拉斯算子、Sobel算子等边缘检测算子，以及它们在图像锐化中的应用。还将介绍高提升滤波（High Boost Filtering）等方法，以实现更精细的锐化效果。 边缘检测： 边缘是图像中最基本、最重要的视觉特征之一，它包含了物体形状、轮廓以及表面突变等信息。本部分将深入剖析经典的边缘检测算法，如Sobel、Prewitt、Roberts算子，以及Canny边缘检测算法。我们将详细讲解Canny算法的四个步骤：高斯平滑、计算梯度、非极大值抑制和滞后阈值处理，并分析每个步骤的意义和作用。还会探讨其他边缘检测方法，如Laplacian of Gaussian (LoG)和Difference of Gaussians (DoG)，以及它们在不同应用场景下的表现。 形态学处理： 形态学处理是基于图像中物体形状和结构的工具，主要用于图像的去噪、分割、连接以及细化等。本部分将详细介绍腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等基本形态学操作。我们将解释这些操作如何改变图像中物体的大小、形状和连接性，以及它们在去除小噪声、连接断裂物体、填充孔洞等任务中的应用。此外，还将介绍更复杂的形态学操作，如击中与不击中变换（Hit-or-Miss Transform）、骨架提取（Skeletonization）等，并阐述其在物体识别和分析中的潜在价值。 颜色图像处理： 颜色是图像信息的重要组成部分，掌握颜色图像的处理技术对于理解和分析真实世界至关重要。本部分将深入研究颜色空间的转换，如从RGB到HSV、YCbCr等，并分析不同颜色空间在特定应用中的优势。我们将讲解如何进行颜色分割，即根据颜色信息将图像划分为不同的区域，这在目标跟踪和图像检索中尤为重要。此外，还会介绍颜色直方图的构建与应用，以及基于颜色特征的图像匹配和检索方法。 第二部分：计算机视觉核心技术与应用 在掌握了基础的图像处理技术后，我们将进入计算机视觉的核心领域，探索如何让计算机“看懂”并理解图像。 特征提取与描述： 要让计算机识别图像中的物体，首先需要提取出能够代表物体本质的特征。本部分将详细介绍各种经典的特征提取方法。我们将从SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）、SURF（Speeded Up Robust Features）等局部不变性特征讲起，深入分析它们的原理、计算流程以及在尺度、旋转、亮度变化下的鲁棒性。随后，将介绍HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征，重点讲解其在行人检测等任务中的广泛应用。我们还将探讨尺度空间理论，以及它在不同尺度下检测特征点的重要性。 特征匹配与目标识别： 提取到特征后，如何将它们进行匹配并最终识别出目标是计算机视觉的关键问题。本部分将介绍多种特征匹配算法，包括暴力匹配（Brute-Force Matching）和基于FLANN（Fast Library for Approximate Nearest Neighbors）的匹配。我们将详细讲解RANSAC（Random Sample Consensus）算法，以及它如何从噪声中鲁棒地估计出模型参数，从而实现更可靠的匹配。在目标识别方面，我们将介绍基于模板匹配的方法，以及如何利用支持向量机（SVM）、K-近邻（KNN）等机器学习分类器进行图像分类和物体识别。 图像分割： 将图像划分为具有语义意义的不同区域是计算机视觉的基础任务之一。本部分将介绍多种图像分割技术。我们将从经典的阈值分割方法（如Otsu二值化）出发，进一步探讨区域生长法，理解它如何根据像素相似性扩展区域。还将深入讲解分水岭算法，分析它在分割粘连物体方面的优势。此外，还将介绍图割（Graph Cut）算法，以及它在语义分割中的强大应用。 运动检测与目标跟踪： 视频是动态图像序列，理解视频中的运动信息是许多应用的基础，如安防监控、自动驾驶等。本部分将详细讲解运动检测的技术，包括背景减除法、帧差法等，分析它们的原理、优缺点以及适用场景。在目标跟踪方面，我们将介绍光流法，理解它如何估计像素在连续帧之间的运动。还将探讨经典的跟踪算法，如卡尔曼滤波（Kalman Filter）和粒子滤波（Particle Filter），以及它们在预测和更新目标状态中的作用。 相机模型与标定： 计算机视觉的一个重要分支是三维重建，而理解相机模型和进行相机标定是实现这一目标的前提。本部分将详细介绍针孔相机模型，以及相机内参（焦距、主点、畸变系数）和外参（旋转、平移）的概念。我们将深入讲解相机标定的原理和方法，包括如何通过识别棋盘格等标定图案来获取相机参数。掌握相机标定技术，对于进行三维测量、立体视觉以及增强现实等应用至关重要。 立体视觉与三维重建： 利用两个或多个摄像头获取同一场景的图像，可以推断出场景的三维信息。本部分将深入介绍立体视觉的基本原理，包括视差的计算以及如何根据视差重建深度图。我们将讲解视差计算的挑战，以及块匹配（Block Matching）等算法在视差计算中的应用。在此基础上，我们将进一步探讨多视图几何，以及如何利用多视图信息进行三维重建，从而构建出真实世界的数字模型。 深度学习在计算机视觉中的应用： 近年来，深度学习极大地推动了计算机视觉的发展。本部分将概述深度学习在图像识别、目标检测、语义分割等任务中的革命性突破。我们将介绍卷积神经网络（CNN）的基本结构，如卷积层、池化层、全连接层，以及它们如何在图像数据上学习有效的特征表示。还将简要介绍一些经典的深度学习模型，如AlexNet、VGG、ResNet、YOLO、Faster R-CNN等，并阐述它们在不同任务中的成功之处。本书不会深入讲解深度学习的理论细节，而是侧重于介绍其在计算机视觉中的实际应用和价值。 第三部分：进阶话题与实践指导 在掌握了基础和核心技术后，本部分将引导读者关注一些进阶话题，并提供实践方面的建议，帮助读者将所学知识转化为实际能力。 图像识别的挑战与前沿： 图像识别并非易事，面临着各种挑战，如光照变化、遮挡、视角变化、类内差异等。本部分将探讨这些挑战，并介绍一些解决思路。我们将简要介绍一些最新的研究方向，如注意力机制（Attention Mechanism）、Transformer模型在视觉领域的应用，以及如何利用迁移学习（Transfer Learning）和数据增强（Data Augmentation）来提升模型的性能。 机器人视觉与自主导航： 机器人视觉是实现机器人自主感知和决策的关键。本部分将探讨机器人视觉在环境感知、SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）、路径规划等方面的应用。我们将介绍如何利用视觉信息进行场景理解，以及如何在未知环境中进行定位和建图。 医学影像分析： 医学影像在疾病诊断、治疗方案制定中扮演着至关重要的角色。本部分将介绍计算机视觉技术在医学影像分析中的应用，如图像分割、病灶检测、影像配准等。我们将讨论医学影像的特点和处理难点，以及深度学习在这一领域取得的显著进展。 实践项目建议与工具链： 理论学习需要与实践相结合。本部分将提供一些适合初学者和进阶者的实践项目建议，例如，开发一个简单的图像分类器、实现一个目标检测系统、构建一个视频分析应用等。我们还将介绍一些常用的计算机视觉开发工具和库，如Python的OpenCV库、Pillow库，以及深度学习框架如TensorFlow和PyTorch，为读者的实践提供便利。 通过以上内容，本书旨在为读者构建一个全面、深入且实用的图像处理与计算机视觉知识体系，帮助读者理解其中的基本原理，掌握核心技术，并能将其应用于实际问题中。本书注重理论与实践的结合，鼓励读者通过动手实践来加深理解，从而成为一名优秀的计算机视觉从业者。

评分☆☆☆☆☆

我是一名大三的学生，正在学习计算机视觉相关的课程，一直以来都觉得书本上的理论知识有些抽象，很难与实际应用联系起来。直到我偶然间看到了《OpenCV计算机视觉编程攻略（第2版）》，我的学习状态才有了质的飞跃。这本书简直是理论与实践的完美结合！它不仅仅提供了OpenCV丰富的API讲解，更重要的是，它能够把那些晦涩的数学公式和算法原理，通过生动形象的例子和清晰的代码演示，变得通俗易懂。我尤其喜欢书中关于图像几何变换和相机标定的章节，以前觉得这些东西很难理解，看了这本书后，我才明白它们是如何在三维世界和二维图像之间建立联系的。书中提供的每一个代码示例，都包含了详细的步骤和注释，我能够轻松地运行并进行修改，从中获得成就感。而且，这本书的作者似乎对学生学习的痛点非常了解，他会提前预设一些可能遇到的问题，并在书中给出解答。这让我感觉非常亲切，仿佛作者就在我身边指导我学习一样。这本书不仅仅是一本教材，它更像是一位循循善诱的导师，帮助我打下了坚实的计算机视觉基础，为我未来的学习和研究指明了方向。

评分☆☆☆☆☆

这本书绝对是那种能让你爱不释手的宝藏！我是一个在图像处理领域摸爬滚打了几年，但总觉得还缺点什么的学习者。市面上有很多号称“入门”的书籍，但看完之后感觉自己只是在走马观花，对核心概念的理解依然模糊不清。直到我翻开了《OpenCV计算机视觉编程攻略（第2版）》，我才真正找到了那盏指路明灯。书中的例子实在是太有启发性了，不仅仅是简单的代码堆砌，而是深入浅出地讲解了每个算法背后的数学原理和逻辑。比如，在讲解特征提取时，作者没有直接丢给你SIFT或者SURF的代码，而是先从霍夫变换讲起，再到角点检测，最后才自然而然地引出更复杂的特征描述子，让你知其然也知其所以然。而且，书中对于各种参数的解释也极其到位，以前我写代码经常是凭感觉调参，结果可想而知，但现在我能根据书中的指导，有针对性地调整参数，效果立竿见影。我尤其喜欢书中的一些“进阶”章节，那些内容对我来说简直是打开了新世界的大门，让我看到了计算机视觉更广阔的应用前景。总而言之，如果你想真正理解计算机视觉，而不仅仅是调用几个函数，那么这本书绝对是你的不二之选。它不仅仅是一本技术书籍，更像是一位耐心而博学的老师，引导你一步步深入这迷人的领域。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，《OpenCV计算机视觉编程攻略（第2版）》是一本让我惊喜连连的书！我是一个对新事物充满好奇的学习者，尤其对那些能让机器“看见”的技术非常着迷。一开始接触OpenCV，我感觉它就像一个巨大的工具箱，里面有很多我叫不上名字的工具，而这本书就像是一个非常详尽的说明书，把我从茫然无措的状态中解救出来。书中的讲解方式非常巧妙，不是简单地罗列API，而是从实际问题出发，逐步引导你学习相应的技术。比如，当你想实现一个简单的图像识别功能时，书会带你一步步了解图像的预处理、特征提取、模型训练到最终的预测，每一个环节都讲得非常清晰。我特别喜欢书中关于“视觉里程计”和“SLAM”的章节，虽然我目前还不是这方面的专家，但读完之后，我对这些技术的基本原理和挑战有了初步的认识，也激发了我进一步探索的兴趣。而且，这本书的排版和插图也非常精美，阅读体验极佳。对我来说，它不仅仅是一本技术书籍，更像是开启了我通往人工智能世界的一扇窗户，让我看到了无限的可能性。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我拿到《OpenCV计算机视觉编程攻略（第2版）》的时候，心里是有那么点忐忑的，毕竟“攻略”这个词听起来就有点硬核，我担心它会太过枯燥乏味。但事实证明，我的顾虑完全是多余的！这本书的写作风格非常流畅，作者的语言既专业又不失幽默，读起来一点都不累。它更像是在和你分享一个技术大牛的学习心得和实战经验，而不是一本冷冰冰的技术手册。我特别欣赏书中那种“举一反三”的教学方式，当介绍一个新算法时，作者往往会先回顾相关的基础知识，然后层层递进，直到最终的实现。这种结构设计极大地降低了学习门槛，即使是对某些概念不太熟悉的读者，也能很快跟上思路。而且，书中的案例非常贴近实际应用，从图像的增强、滤波，到目标检测、跟踪，再到立体视觉和三维重建，几乎涵盖了计算机视觉的方方面面。我最喜欢的一个章节是关于物体识别的部分，书中详细介绍了各种分类器的工作原理，并提供了相应的代码示例，让我能够快速上手构建自己的识别系统。读完这本书，我感觉自己不仅掌握了OpenCV的使用技巧，更重要的是，对计算机视觉这个学科有了更深刻、更系统的认识。这绝对是一本能够帮助你从“小白”蜕变成“高手”的绝佳教程。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期从事图像处理相关工作的开发者，《OpenCV计算机视觉编程攻略（第2版）》对我来说，无疑是一份沉甸甸的“干货”。我平时接触最多的就是直接调用OpenCV的API来实现各种功能，但很多时候，面对复杂的问题，却发现自己对底层原理的理解不够透彻，导致调试起来异常困难。这本书恰好弥补了我的这一短板。作者在讲解每一个重要的算法时，都会深入剖析其数学模型和实现细节，这对我来说是极其宝贵的。例如，在介绍图像分割算法时，我以前只是知道有阈值分割、区域生长等方法，但具体是如何工作的，各个参数又代表什么含义，我一直是一知半解。看了这本书后，我才真正理解了它们背后的逻辑，并且能够根据具体场景，选择最合适的算法并进行优化。书中提供的示例代码也非常精炼，直接拿来就能跑，而且注释清晰，便于理解。更让我惊喜的是，书中还涉及了一些前沿的计算机视觉技术，例如深度学习在图像处理中的应用，这对我拓展新的技术方向非常有帮助。总的来说，这是一本能够让你在技术深度和广度上都有显著提升的著作，绝对值得推荐给所有希望在计算机视觉领域深耕的工程师们。

评分☆☆☆☆☆

内容丰富，题材新颖，知识点全面

评分☆☆☆☆☆

挺好的！！！！！！！！！！！！！！！！！

评分☆☆☆☆☆

内容丰富，题材新颖，知识点全面

评分☆☆☆☆☆

广度和深度不算太够。个人认为一般

评分☆☆☆☆☆

内容丰富，题材新颖，知识点全面

评分☆☆☆☆☆

很不错

评分☆☆☆☆☆

看了几个案例，还是不错的

评分☆☆☆☆☆

书不错，正版书，挺好打的

评分☆☆☆☆☆

好评，刚开始看