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[美] 普拉蒂克·乔希，[西班牙] 大卫·米兰·埃斯克里瓦，[巴西] 维尼修斯·戈多伊 著，呆萌院长，李风明，李翰阳 译

图书标签:

• OpenCV
• 图像处理
• 计算机视觉
• Python
• C++
• 图像分析
• 算法
• 实例学习
• 开源库
• 机器视觉

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111547419

版次：1

商品编码：12030526

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 华章程序员书库

开本：16开

出版时间：2016-08-01

用纸：胶版纸

页数：212

编辑推荐

OpenCV是*常见的计算机视觉库之一，它提供了许多经过优化的复杂算法，而且几乎可以兼容所有的平台。本书首先讲解OpenCV的安装和基本处理过程，然后带领你从零开始建立诸如视频流分析或文字识别等复杂场景的OpenCV项目。

通过对本书的学习，你将熟悉OpenCV的基本知识，如矩阵运算、过滤器和直方图，以及更高级的概念，如分割、机器学习、复杂的视频分析和文字识别。

通过阅读本书，你将学到：
OpenCV 3 的安装
创建所需的CMake脚本、编译C++应用程序和管理其依赖关系
理解计算机视觉的工作流程、基础图像矩阵格式和过滤器
理解图像分割和特征提取技术
从静态场景中移除背景来识别视频监控的移动对象
在直播视频中使用各种不同的技术，探测不同物体
使用Tesseract进行文本探测与识别

内容简介

OpenCV是一个开源的计算机视觉库，在计算机视觉的开发中扮演着重要的角色。它为计算机视觉应用开发提供了灵活、功能强大的开发接口，使其成为计算机视觉专业人员所依赖的重要开发工具。
本书首先介绍计算机视觉中的各个领域和在C++中相关的OpenCV功能。每个章节都包含真实世界的例子和示例代码，可以帮助你轻松地掌握主题，并了解它们在现实生活中的应用。全书自始至终都在力争使用简洁的语言、清晰的格式以及实践性很强的示例项目来教你如何在C++中使用OpenCV，并建立各种应用程序。
无论你是对计算机视觉一无所知，还是对此已有基本的了解，本书都将通过一些真实世界的例子和项目来引导你理解OpenCV的概念和算法。

作者简介

Prateek Joshi 计算机视觉专家，曾任职于NVIDIA、微软、高通等公司，其研究方向为基于内容的分析和深度学习。他在计算机视觉领域已经斩获多个专利，也赢得过很多关于图像识别技术的编程比赛。他还是《OpenCV with Python By Example》一书的作者。

David Millan Escriva; 有超过13年的IT工作经验和9年以上的计算机视觉领域从业经验，在不同的项目和初创企业工作过，并一直在工作中运用计算机视觉、光学字符识别、图像识别方面的知识。他是DamilesBlog (http://blog.damiles.com)的作者，还是《Mastering OpenCV with Practical Computer Vision Projects Book》一书的合著者。

Vinicius Godoy　PUCPR的计算机图形学教授、Blackmuppet公司的联合创始人。他感兴趣的领域包括图像处理、设计模式和多线程应用程序。

目录

译者序
前言
第1章　OpenCV的探险之旅 1
1.1　理解人类视觉系统 1
1.2　人类是怎么理解图像内容的 3
1.3　OpenCV可以做什么 4
1.4　安装OpenCV 11
1.5　总结 14
第2章　OpenCV基础知识介绍 15
2.1　CMake基本配置文件 15
2.2　创建库 16
2.3　管理依赖关系 17
2.4　脚本复杂化 19
2.5　图像和矩阵 21
2.6　读写图像 23
2.7　读取视频和摄像头 27
2.8　其他基本对象类型 30
2.9　矩阵的基本运算 33
2.10　基本数据持久性和存储 36
2.11　总结 38
第3章　图形用户界面和基本滤波 39
3.1　介绍OpenCV的用户界面 39
3.2　使用OpenCV实现基本图形用户界面 40
3.3　QT的图形用户界面 45
3.4　在界面上添加滑动条和鼠标事件 47
3.5　在用户界面上添加按钮 51
3.6　支持OpenGL 55
3.7　总结 60
第4章　深入研究直方图和滤波器 61
4.1　生成CMake脚本文件 62
4.2　创建图形用户界面 63
4.3　绘制直方图 65
4.4　图像色彩均衡化 69
4.5　LOMO效果 71
4.6　卡通效果 76
4.7　总结 80
第5章　自动光学检测、目标分割和检测 81
5.1　隔离场景中的目标 82
5.2　创建AOI应用程序 84
5.3　输入图像的预处理 86
5.4　分割输入图像 92
5.5　总结 101
第6章　学习目标分类 102
6.1　介绍机器学习的概念 103
6.2　计算机视觉和机器学习的工作流程 106
6.3　自动检测目标分类的示例 108
6.4　特征提取 110
6.5　总结 120
第7章　识别人脸部分并覆盖面具 121
7.1　理解Haar级联 121
7.2　积分图 123
7.3　在实时视频中覆盖上面具 124
7.4　戴上太阳镜 127
7.5　跟踪鼻子、嘴和耳朵 130
7.6　总结 131
第8章　视频监控、背景建模和形态学操作 132
8.1　理解背景差分 132
8.2　简单背景差分法 133
8.3　帧差值法 137
8.4　混合高斯方法 141
8.5　形态学图像操作 144
8.6　图像细化 145
8.7　图像加粗 146
8.8　其他形态学运算 147
8.9　总结 152
第9章　学习对象跟踪 153
9.1　跟踪特定颜色的对象 153
9.2　建立交互式对象跟踪器 156
9.3　使用Harris角点检测器检测点 161
9.4　Shi-Tomasi角点检测器 163
9.5　基于特征的跟踪 166
9.6　总结 175
第10章　文本识别中的分割算法 176
10.1　OCR简介 176
10.2　预处理步骤 178
10.3　在你的操作系统上安装Tesseract OCR 186
10.4　使用Tesseract OCR库 190
10.5　总结 195
第11章　使用Tesseract识别文本 196
11.1　文本识别API工作原理 196
11.2　使用文本识别API 200
11.3　总结 212

前言/序言

　　OpenCV是开发计算机视觉应用最流行的库之一。它使我们能够实时运行许多不同的计算机视觉算法。它已经存在了很多年，并成为这个领域的标准库。OpenCV的主要优点之一是它的高度优化和几乎可以在所有平台上兼容。

　　本书首先介绍了计算机视觉中的各个领域和在C++中相关的OpenCV功能。每章都包含真实世界的例子和示例代码帮助你轻松地掌握主题，并了解它们在现实生活中的应用。总之，本书是一部实用指南，会教你如何在C++中使用OpenCV，并建立各种应用程序。

　　本书的主要内容　　第1章涵盖各种操作系统的安装步骤，介绍了人类视觉系统，以及计算机视觉中的各种主要内容。

　　第2章讨论如何在OpenCV中读/写图像和视频，并且介绍如何使用CMake建立一个项目。

　　第3章介绍如何通过创建一个图形用户界面和鼠标事件检测器来实现交互式应用程序。

　　第4章探讨直方图和滤波器，也演示了如何卡通化图像。

　　第5章描述了各种图像的预处理技术，如去除噪声、阈值化，以及轮廓分析。

　　第6章处理对象识别和机器学习，并学习如何使用支持向量机建立一个对象分类系统。

　　第7章讨论了人脸检测和Haar级联，并解释如何使用这些方法来检测人脸的各个部分。

　　第8章探索背景差分、视频监控和形态学图像操作，并描述了它们如何彼此关联。

　　第9章介绍如何使用不同的技术跟踪对象，如基于颜色和基于特征。

　　第10章介绍光学字符识别、文本分割和Tesseract OCR引擎。

　　第11章深入研究Tesseract OCR引擎，介绍如何将它应用于文本检测、提取和识别。

　　你需要准备什么　　本书的例子会用到以下技术：

　　OpenCV 3.0或更新的版本　　CMake 3.3.x或更新的版本　　Tesseract　　Leptonica（Tesseract依赖包）.　　QT（可选）　　OpenGL（可选）　　相关章节提供了详细的安装说明。

　　本书的读者对象　　本书面向OpenCV初学者，以及希望在C++中使用OpenCV进行计算机视觉应用开发的开发人员。懂得C++的基础知识将有助于理解本书。本书对于想要开始学习计算机视觉，并了解基本概念的人来说同样适用。他们应该知道基本的数学概念，如向量、矩阵、矩阵乘法，等等，这样才能最大限度地利用本书。在阅读本书的过程中，你将从头学习如何使用OpenCV创建各种计算机视觉应用。

　　下载示例代码　　可登录http://www.hzbook.com，下载本书示例代码。

《数字图像处理的奥秘：从理论到实践的探索》 数字图像处理，作为计算机视觉、人工智能、医学影像、遥感等众多尖端领域不可或缺的基石，其魅力在于能够赋予静态的像素数据以生命，揭示隐藏在其中的丰富信息。本书旨在为读者提供一个系统、深入且兼具实践性的数字图像处理学习路径，从最基本的概念出发，逐步深入到复杂的算法和应用。我们不仅会讲解核心理论，更会强调如何在实际场景中运用这些知识，让你能够真正地“看懂”图像，并能“驱动”图像。 第一篇：数字图像的基石——认识与初步处理 在踏入数字图像处理的奇妙世界之前，我们首先需要建立起坚实的理论基础。这一篇将带领你深入理解数字图像的本质。 像素的魔力： 你将了解到，一幅幅生动逼真的图像，在计算机眼中，不过是无数个微小“像素”的集合。我们将详细剖析像素的构成——颜色模型（如RGB、灰度、HSV），以及它们如何组合呈现出我们所见的色彩。理解像素的深度（bits per pixel）对于后续的图像操作至关重要，它决定了图像的细节表现力和存储空间。 图像的语言： 图像的几何变换是图像处理中最基本的操作之一。你将学习到点操作、缩放、旋转、平移、剪切等几何变换的数学原理，并理解它们在实际应用中的意义，例如图像的校正、对齐和变形。 灰度世界的探索： 灰度图像是许多图像处理算法的基础。我们将深入研究如何将彩色图像转换为灰度图像，并详细介绍灰度直方图的概念及其重要性。直方图能够直观地反映图像的亮度分布，是图像增强和分析的有力工具。 图像的“润色”艺术——增强技术： 原始图像往往存在各种不足，如亮度不均、对比度低下、噪声干扰等。本章将系统介绍经典的图像增强技术，包括： 点运算增强： 线性变换、非线性变换、伽马变换等，如何通过调整像素值来改善图像的视觉效果。 直方图均衡化与规定化： 如何利用直方图的统计特性来拉伸图像对比度，使图像细节更加清晰。 空间域滤波： 引入卷积的概念，这是图像处理的核心操作之一。我们将详细讲解各种滤波器（如均值滤波、高斯滤波、中值滤波）的工作原理，以及它们如何用于图像去噪和边缘保留。 第二篇：图像的“感知”与“理解”——特征提取与分析 仅仅拥有清晰的图像是不够的，更重要的是从中提取有用的信息。这一篇将聚焦于图像的特征提取和分析，让你学会如何“理解”图像的内容。 边缘的魅力： 边缘是图像中最重要的特征之一，它代表了物体轮廓和亮度剧烈变化的地方。我们将学习多种边缘检测算法，从经典的Sobel、Prewitt算子，到更精密的Canny边缘检测算法，理解它们的数学原理和优缺点。掌握边缘检测技术，是进行物体识别、形状分析等高级任务的关键一步。 斑点的“寻踪觅迹”： 斑点（Blob）是图像中具有连通性的像素区域，通常代表了图像中的某个独立对象或区域。你将学习如何利用连通组件分析（Connected Component Analysis）来识别和提取图像中的斑点，并对其进行统计分析，例如计算面积、质心、边界等。 角落的“闪光点”： 角落是图像中最具辨识度的特征点之一，它们通常是物体边缘的交汇处，具有很高的稳定性。我们将深入理解Harris角点检测算法的原理，以及它在目标跟踪、图像匹配等方面的应用。 纹理的“千姿百态”： 纹理是图像的重要组成部分，它描述了图像的表面特性，如粗糙度、方向性等。本章将介绍多种纹理描述方法，例如灰度共生矩阵（GLCM），以及如何利用它们来分析和分类具有不同纹理的图像。 颜色空间的深度挖掘： 除了RGB，不同的颜色空间（如HSV、YUV）能更好地反映人类的视觉感知特性，或者更适合特定任务。我们将探讨不同颜色空间的转换方法，并学习如何利用特定颜色空间的优势来提取图像特征，例如通过色调（Hue）来识别特定颜色的物体。 第三篇：构建“慧眼”——图像分割与识别的基础 将图像中的特定区域“分离”出来，并识别出其中的物体，是实现计算机视觉的关键。这一篇将为你揭示图像分割和识别的核心技术。 区域的“划分”艺术——分割技术： 图像分割是将图像划分为多个有意义的区域的过程。我们将学习多种经典的图像分割算法： 阈值分割： 基于像素强度差异进行分割，例如全局阈值、局部阈值、Otsu法等。 区域生长法： 从种子点出发，逐步扩展形成具有相似属性的区域。 分水岭算法： 将图像视为地形图，通过寻找“盆地”来完成分割，常用于分离接触的物体。 基于边缘的分割： 利用边缘检测的结果来引导区域的分割。 物体“识别”的密码： 图像识别是识别图像中特定物体或场景的任务。虽然高级的深度学习模型是当前的主流，但我们也会介绍一些传统但依然重要的图像识别方法，为理解更复杂的模型打下基础： 模板匹配： 如何通过滑动模板在图像中搜索匹配区域。 基于特征的识别： 利用前面提取到的边缘、角点、纹理等特征进行匹配和识别。 形态学“塑造”图像： 形态学处理是基于图像形状的运算，常用于图像的细化、粗化、去噪、孔洞填充等。你将学习到腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等基本形态学操作，并理解它们在图像预处理和后处理中的作用。 第四篇：让“眼睛”更“聪明”——图像的分析与应用 理论学习的最终目的是应用。这一篇将带你走进更广阔的应用领域，展示数字图像处理如何解决现实世界中的问题。 运动的“捕捉”——视频分析入门： 视频是连续的图像序列。我们将探讨视频的基本概念，如帧率、分辨率，并介绍一些基本的视频分析技术，如帧差法、背景减除法，用于检测视频中的运动目标。 “测量”世界的尺度——几何测量与标定： 如何从图像中获取真实的尺寸信息？本章将介绍相机模型，学习相机标定的基本原理，以及如何在图像中进行距离、角度等几何测量。这在机器人视觉、工业检测等领域至关重要。 “透视”世界的奥秘——透视变换与全景图： 当你需要将多个图像拼接成一个更大的视图时，透视变换是不可或缺的工具。你将学习如何理解和应用透视变换，并了解如何构建全景图像。 “重塑”图像的真实——图像修复与恢复： 损坏的图像如何“复原”？我们将介绍图像修复的基本思想，包括基于局部邻域的修复和基于内容的修复。 “识别”数据的价值——图像的量化与统计： 在医学影像、遥感等领域，图像的量化和统计分析能够提取出大量的定量信息。你将了解如何对图像进行量化，并学习一些常用的统计分析方法，为深入分析奠定基础。 “模拟”现实的挑战——三维重建入门： 从二维图像构建三维模型是计算机视觉领域的重大挑战。我们将简要介绍三维重建的基本原理和常用方法，让你对这一前沿领域有一个初步的认识。 本书力求通过清晰的讲解、丰富的案例分析和理论与实践的紧密结合，帮助读者建立起扎实的数字图像处理知识体系，并能够灵活运用所学知识解决实际问题。无论你是初学者，还是希望深化理解的从业者，都能在这本书中找到属于自己的收获。让我们一起，用数字的力量，解锁图像世界的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在图像处理领域摸索了几年的人，我一直渴望找到一本能够将理论与实践完美结合的书籍。这本书，真的做到了。它没有回避那些复杂的算法和数学推导，而是以一种非常直观的方式呈现出来，让即使是对数学不太自信的读者也能理解。我尤其印象深刻的是关于机器学习在计算机视觉中的应用部分，书中详细介绍了如何使用OpenCV进行图像分类、目标检测等任务，并且提供了大量的实战代码。这让我看到了将OpenCV与其他机器学习框架结合的无限可能。此外，书中对一些高级主题的探讨，比如视频分析、三维重建等，也给我打开了新的视野。虽然这些部分我还未完全深入研究，但其提供的思路和方向已经足够让我兴奋。总而言之，这本书是一部值得反复研读的经典之作，它不仅能帮助你掌握OpenCV的各项技术，更能激发你对计算机视觉领域更深层次的思考。

评分☆☆☆☆☆

这本书确实是市面上难得的关于计算机视觉和图像处理的宝藏，虽然我还没来得及深入学习完，但仅仅是粗略翻阅，就已被其内容的深度和广度所震撼。它不像某些入门书籍那样浅尝辄止，而是直接切入核心，用大量精选的实例，将OpenCV的强大功能娓娓道来。从基础的图像操作，到复杂的特征检测、目标跟踪，再到人脸识别、物体检测等前沿应用，几乎涵盖了计算机视觉领域的各个重要方面。我尤其欣赏作者在讲解过程中，不仅仅是罗列代码，而是花了大量篇幅去解释算法背后的原理，以及在实际应用中可能遇到的问题和解决方案。这对于我这样一个初学者来说，实在是太重要了，让我能够知其然，更知其所以然。而且，书中提供的代码示例都经过精心设计，不仅能够直接运行，还能激发读者进一步探索和创新的灵感。我已经迫不及待地想把书中的每一个实例都动手实践一遍，相信在这个过程中，我的OpenCV技能将得到质的飞跃。这本书无疑是我在计算机视觉学习道路上遇到的一个里程碑，强烈推荐给所有对这个领域感兴趣的朋友们。

评分☆☆☆☆☆

这本书带给我的不仅仅是技术的提升，更多的是一种视野的开阔。作者并没有局限于OpenCV的API调用，而是巧妙地将各种经典的计算机视觉算法融入到具体的实例中，让读者在解决问题的同时，能够深入理解算法的精髓。我非常喜欢书中关于图像滤波和特征增强的章节，它用非常形象的方式解释了高斯滤波、Sobel算子等的作用，并且通过实际的图像处理效果图，直观地展示了不同参数设置下的差异。这比仅仅阅读教科书上的公式要有效得多。此外，书中对视频处理的讲解也让我受益匪浅，特别是关于视频流的读取、写入以及一些基本的视频增强技术，都提供了清晰的代码和详细的解释。这本书就像一位经验丰富的向导，带领我穿梭于OpenCV的广阔世界，让我看到了计算机视觉更多的可能性。这本书的价值，在于它能够真正地帮助读者将理论知识转化为实际应用，并且在这个过程中，不断激发学习的兴趣和创造力。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来的惊喜远不止于理论的讲解，它更像是一本实践指南，手把手地教你如何将OpenCV的强大能力转化为实际应用。我特别喜欢其中关于图像特征提取和匹配的部分，作者通过一系列生动的案例，清晰地展示了SIFT、SURF、ORB等经典算法的应用场景和优缺点。例如，在讲解图像拼接时，书中不仅给出了完整的代码，还详细分析了如何处理不同光照条件下的图像，以及如何优化拼接缝隙，这些都是我在其他地方很少看到的深入细节。此外，对于目标跟踪的章节，书中也做了非常细致的阐述，从简单的mean-shift到更复杂的卡尔曼滤波，再到基于深度学习的跟踪器，都提供了代码示例和原理分析。这对于我理解和实现各种跟踪算法非常有帮助。而且，这本书的排版也非常友好，代码清晰易读，注释也很到位，这极大地提高了我的学习效率。我感觉我不再是孤军奋战，而是有一个经验丰富的向导在指引我前进。

评分☆☆☆☆☆

读这本书，我感觉自己像是拥有了一个随身携带的OpenCV专家。它不仅仅是知识的传递，更是一种思维方式的引导。作者在讲解每一个算法时，都会深入剖析其背后的逻辑，并且会在实际应用中给出各种“坑”的规避方法。例如，在处理实时视频流时，书中就详细介绍了如何优化帧率，如何减少计算量，以及如何应对网络延迟等实际问题。这一点对我来说是巨大的福音，因为在实际项目中，很多时候我们遇到的难题并不是算法本身有多难，而是如何在实际环境中高效地运行它。书中对于人脸识别和姿态估计等热门方向的讲解，也相当有深度，提供了多种不同的实现方案，并且对它们的性能和适用性进行了比较。这让我能够根据自己的需求，选择最合适的解决方案。这本书让我感觉，学习OpenCV不再是枯燥的代码堆砌，而是一次充满乐趣和挑战的探索之旅。

评分☆☆☆☆☆

趁六一八买了很多书，到现在还没看完，价格很实惠，刚好买一些工具书充实一下。

评分☆☆☆☆☆

??????

评分☆☆☆☆☆

书不错 例子也简单明了 可以作为基础参考

评分☆☆☆☆☆

没看……

评分☆☆☆☆☆

可以可以，很多实质性的应用，也不贵，建议初学者也可以看一看

评分☆☆☆☆☆

这本书是opencv的经典辅导书，缺点是翻译水平不是太高，不好懂

评分☆☆☆☆☆

学习中，应该会很不错吧，后续再来评价

评分☆☆☆☆☆

先买着，慢慢看，回头再评价~

评分☆☆☆☆☆

C ++的东西，但是全部代码程序都是依靠Cmake ，完全不懂。所以呢，还是别买了。