OpenCV實例精解 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 普拉蒂剋·喬希，[西班牙] 大衛·米蘭·埃斯剋裏瓦，[巴西] 維尼修斯·戈多伊 著，呆萌院長，李風明，李翰陽 譯

圖書標籤:

• OpenCV
• 圖像處理
• 計算機視覺
• Python
• C++
• 圖像分析
• 算法
• 實例學習
• 開源庫
• 機器視覺

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111547419

版次：1

商品編碼：12030526

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 華章程序員書庫

開本：16開

齣版時間：2016-08-01

用紙：膠版紙

頁數：212

編輯推薦

OpenCV是*常見的計算機視覺庫之一，它提供瞭許多經過優化的復雜算法，而且幾乎可以兼容所有的平颱。本書首先講解OpenCV的安裝和基本處理過程，然後帶領你從零開始建立諸如視頻流分析或文字識彆等復雜場景的OpenCV項目。

通過對本書的學習，你將熟悉OpenCV的基本知識，如矩陣運算、過濾器和直方圖，以及更高級的概念，如分割、機器學習、復雜的視頻分析和文字識彆。

通過閱讀本書，你將學到：
OpenCV 3 的安裝
創建所需的CMake腳本、編譯C++應用程序和管理其依賴關係
理解計算機視覺的工作流程、基礎圖像矩陣格式和過濾器
理解圖像分割和特徵提取技術
從靜態場景中移除背景來識彆視頻監控的移動對象
在直播視頻中使用各種不同的技術，探測不同物體
使用Tesseract進行文本探測與識彆

內容簡介

OpenCV是一個開源的計算機視覺庫，在計算機視覺的開發中扮演著重要的角色。它為計算機視覺應用開發提供瞭靈活、功能強大的開發接口，使其成為計算機視覺專業人員所依賴的重要開發工具。
本書首先介紹計算機視覺中的各個領域和在C++中相關的OpenCV功能。每個章節都包含真實世界的例子和示例代碼，可以幫助你輕鬆地掌握主題，並瞭解它們在現實生活中的應用。全書自始至終都在力爭使用簡潔的語言、清晰的格式以及實踐性很強的示例項目來教你如何在C++中使用OpenCV，並建立各種應用程序。
無論你是對計算機視覺一無所知，還是對此已有基本的瞭解，本書都將通過一些真實世界的例子和項目來引導你理解OpenCV的概念和算法。

作者簡介

Prateek Joshi 計算機視覺專傢，曾任職於NVIDIA、微軟、高通等公司，其研究方嚮為基於內容的分析和深度學習。他在計算機視覺領域已經斬獲多個專利，也贏得過很多關於圖像識彆技術的編程比賽。他還是《OpenCV with Python By Example》一書的作者。

David Millan Escriva; 有超過13年的IT工作經驗和9年以上的計算機視覺領域從業經驗，在不同的項目和初創企業工作過，並一直在工作中運用計算機視覺、光學字符識彆、圖像識彆方麵的知識。他是DamilesBlog (http://blog.damiles.com)的作者，還是《Mastering OpenCV with Practical Computer Vision Projects Book》一書的閤著者。

Vinicius Godoy　PUCPR的計算機圖形學教授、Blackmuppet公司的聯閤創始人。他感興趣的領域包括圖像處理、設計模式和多綫程應用程序。

目錄

譯者序
前言
第1章　OpenCV的探險之旅 1
1.1　理解人類視覺係統 1
1.2　人類是怎麼理解圖像內容的 3
1.3　OpenCV可以做什麼 4
1.4　安裝OpenCV 11
1.5　總結 14
第2章　OpenCV基礎知識介紹 15
2.1　CMake基本配置文件 15
2.2　創建庫 16
2.3　管理依賴關係 17
2.4　腳本復雜化 19
2.5　圖像和矩陣 21
2.6　讀寫圖像 23
2.7　讀取視頻和攝像頭 27
2.8　其他基本對象類型 30
2.9　矩陣的基本運算 33
2.10　基本數據持久性和存儲 36
2.11　總結 38
第3章　圖形用戶界麵和基本濾波 39
3.1　介紹OpenCV的用戶界麵 39
3.2　使用OpenCV實現基本圖形用戶界麵 40
3.3　QT的圖形用戶界麵 45
3.4　在界麵上添加滑動條和鼠標事件 47
3.5　在用戶界麵上添加按鈕 51
3.6　支持OpenGL 55
3.7　總結 60
第4章　深入研究直方圖和濾波器 61
4.1　生成CMake腳本文件 62
4.2　創建圖形用戶界麵 63
4.3　繪製直方圖 65
4.4　圖像色彩均衡化 69
4.5　LOMO效果 71
4.6　卡通效果 76
4.7　總結 80
第5章　自動光學檢測、目標分割和檢測 81
5.1　隔離場景中的目標 82
5.2　創建AOI應用程序 84
5.3　輸入圖像的預處理 86
5.4　分割輸入圖像 92
5.5　總結 101
第6章　學習目標分類 102
6.1　介紹機器學習的概念 103
6.2　計算機視覺和機器學習的工作流程 106
6.3　自動檢測目標分類的示例 108
6.4　特徵提取 110
6.5　總結 120
第7章　識彆人臉部分並覆蓋麵具 121
7.1　理解Haar級聯 121
7.2　積分圖 123
7.3　在實時視頻中覆蓋上麵具 124
7.4　戴上太陽鏡 127
7.5　跟蹤鼻子、嘴和耳朵 130
7.6　總結 131
第8章　視頻監控、背景建模和形態學操作 132
8.1　理解背景差分 132
8.2　簡單背景差分法 133
8.3　幀差值法 137
8.4　混閤高斯方法 141
8.5　形態學圖像操作 144
8.6　圖像細化 145
8.7　圖像加粗 146
8.8　其他形態學運算 147
8.9　總結 152
第9章　學習對象跟蹤 153
9.1　跟蹤特定顔色的對象 153
9.2　建立交互式對象跟蹤器 156
9.3　使用Harris角點檢測器檢測點 161
9.4　Shi-Tomasi角點檢測器 163
9.5　基於特徵的跟蹤 166
9.6　總結 175
第10章　文本識彆中的分割算法 176
10.1　OCR簡介 176
10.2　預處理步驟 178
10.3　在你的操作係統上安裝Tesseract OCR 186
10.4　使用Tesseract OCR庫 190
10.5　總結 195
第11章　使用Tesseract識彆文本 196
11.1　文本識彆API工作原理 196
11.2　使用文本識彆API 200
11.3　總結 212

前言/序言

　　OpenCV是開發計算機視覺應用最流行的庫之一。它使我們能夠實時運行許多不同的計算機視覺算法。它已經存在瞭很多年，並成為這個領域的標準庫。OpenCV的主要優點之一是它的高度優化和幾乎可以在所有平颱上兼容。

　　本書首先介紹瞭計算機視覺中的各個領域和在C++中相關的OpenCV功能。每章都包含真實世界的例子和示例代碼幫助你輕鬆地掌握主題，並瞭解它們在現實生活中的應用。總之，本書是一部實用指南，會教你如何在C++中使用OpenCV，並建立各種應用程序。

　　本書的主要內容　　第1章涵蓋各種操作係統的安裝步驟，介紹瞭人類視覺係統，以及計算機視覺中的各種主要內容。

　　第2章討論如何在OpenCV中讀/寫圖像和視頻，並且介紹如何使用CMake建立一個項目。

　　第3章介紹如何通過創建一個圖形用戶界麵和鼠標事件檢測器來實現交互式應用程序。

　　第4章探討直方圖和濾波器，也演示瞭如何卡通化圖像。

　　第5章描述瞭各種圖像的預處理技術，如去除噪聲、閾值化，以及輪廓分析。

　　第6章處理對象識彆和機器學習，並學習如何使用支持嚮量機建立一個對象分類係統。

　　第7章討論瞭人臉檢測和Haar級聯，並解釋如何使用這些方法來檢測人臉的各個部分。

　　第8章探索背景差分、視頻監控和形態學圖像操作，並描述瞭它們如何彼此關聯。

　　第9章介紹如何使用不同的技術跟蹤對象，如基於顔色和基於特徵。

　　第10章介紹光學字符識彆、文本分割和Tesseract OCR引擎。

　　第11章深入研究Tesseract OCR引擎，介紹如何將它應用於文本檢測、提取和識彆。

　　你需要準備什麼　　本書的例子會用到以下技術：

　　OpenCV 3.0或更新的版本　　CMake 3.3.x或更新的版本　　Tesseract　　Leptonica（Tesseract依賴包）.　　QT（可選）　　OpenGL（可選）　　相關章節提供瞭詳細的安裝說明。

　　本書的讀者對象　　本書麵嚮OpenCV初學者，以及希望在C++中使用OpenCV進行計算機視覺應用開發的開發人員。懂得C++的基礎知識將有助於理解本書。本書對於想要開始學習計算機視覺，並瞭解基本概念的人來說同樣適用。他們應該知道基本的數學概念，如嚮量、矩陣、矩陣乘法，等等，這樣纔能最大限度地利用本書。在閱讀本書的過程中，你將從頭學習如何使用OpenCV創建各種計算機視覺應用。

　　下載示例代碼　　可登錄http://www.hzbook.com，下載本書示例代碼。

《數字圖像處理的奧秘：從理論到實踐的探索》 數字圖像處理，作為計算機視覺、人工智能、醫學影像、遙感等眾多尖端領域不可或缺的基石，其魅力在於能夠賦予靜態的像素數據以生命，揭示隱藏在其中的豐富信息。本書旨在為讀者提供一個係統、深入且兼具實踐性的數字圖像處理學習路徑，從最基本的概念齣發，逐步深入到復雜的算法和應用。我們不僅會講解核心理論，更會強調如何在實際場景中運用這些知識，讓你能夠真正地“看懂”圖像，並能“驅動”圖像。 第一篇：數字圖像的基石——認識與初步處理 在踏入數字圖像處理的奇妙世界之前，我們首先需要建立起堅實的理論基礎。這一篇將帶領你深入理解數字圖像的本質。 像素的魔力： 你將瞭解到，一幅幅生動逼真的圖像，在計算機眼中，不過是無數個微小“像素”的集閤。我們將詳細剖析像素的構成——顔色模型（如RGB、灰度、HSV），以及它們如何組閤呈現齣我們所見的色彩。理解像素的深度（bits per pixel）對於後續的圖像操作至關重要，它決定瞭圖像的細節錶現力和存儲空間。 圖像的語言： 圖像的幾何變換是圖像處理中最基本的操作之一。你將學習到點操作、縮放、鏇轉、平移、剪切等幾何變換的數學原理，並理解它們在實際應用中的意義，例如圖像的校正、對齊和變形。 灰度世界的探索： 灰度圖像是許多圖像處理算法的基礎。我們將深入研究如何將彩色圖像轉換為灰度圖像，並詳細介紹灰度直方圖的概念及其重要性。直方圖能夠直觀地反映圖像的亮度分布，是圖像增強和分析的有力工具。 圖像的“潤色”藝術——增強技術： 原始圖像往往存在各種不足，如亮度不均、對比度低下、噪聲乾擾等。本章將係統介紹經典的圖像增強技術，包括： 點運算增強： 綫性變換、非綫性變換、伽馬變換等，如何通過調整像素值來改善圖像的視覺效果。 直方圖均衡化與規定化： 如何利用直方圖的統計特性來拉伸圖像對比度，使圖像細節更加清晰。 空間域濾波： 引入捲積的概念，這是圖像處理的核心操作之一。我們將詳細講解各種濾波器（如均值濾波、高斯濾波、中值濾波）的工作原理，以及它們如何用於圖像去噪和邊緣保留。 第二篇：圖像的“感知”與“理解”——特徵提取與分析 僅僅擁有清晰的圖像是不夠的，更重要的是從中提取有用的信息。這一篇將聚焦於圖像的特徵提取和分析，讓你學會如何“理解”圖像的內容。 邊緣的魅力： 邊緣是圖像中最重要的特徵之一，它代錶瞭物體輪廓和亮度劇烈變化的地方。我們將學習多種邊緣檢測算法，從經典的Sobel、Prewitt算子，到更精密的Canny邊緣檢測算法，理解它們的數學原理和優缺點。掌握邊緣檢測技術，是進行物體識彆、形狀分析等高級任務的關鍵一步。 斑點的“尋蹤覓跡”： 斑點（Blob）是圖像中具有連通性的像素區域，通常代錶瞭圖像中的某個獨立對象或區域。你將學習如何利用連通組件分析（Connected Component Analysis）來識彆和提取圖像中的斑點，並對其進行統計分析，例如計算麵積、質心、邊界等。 角落的“閃光點”： 角落是圖像中最具辨識度的特徵點之一，它們通常是物體邊緣的交匯處，具有很高的穩定性。我們將深入理解Harris角點檢測算法的原理，以及它在目標跟蹤、圖像匹配等方麵的應用。 紋理的“韆姿百態”： 紋理是圖像的重要組成部分，它描述瞭圖像的錶麵特性，如粗糙度、方嚮性等。本章將介紹多種紋理描述方法，例如灰度共生矩陣（GLCM），以及如何利用它們來分析和分類具有不同紋理的圖像。 顔色空間的深度挖掘： 除瞭RGB，不同的顔色空間（如HSV、YUV）能更好地反映人類的視覺感知特性，或者更適閤特定任務。我們將探討不同顔色空間的轉換方法，並學習如何利用特定顔色空間的優勢來提取圖像特徵，例如通過色調（Hue）來識彆特定顔色的物體。 第三篇：構建“慧眼”——圖像分割與識彆的基礎 將圖像中的特定區域“分離”齣來，並識彆齣其中的物體，是實現計算機視覺的關鍵。這一篇將為你揭示圖像分割和識彆的核心技術。 區域的“劃分”藝術——分割技術： 圖像分割是將圖像劃分為多個有意義的區域的過程。我們將學習多種經典的圖像分割算法： 閾值分割： 基於像素強度差異進行分割，例如全局閾值、局部閾值、Otsu法等。 區域生長法： 從種子點齣發，逐步擴展形成具有相似屬性的區域。 分水嶺算法： 將圖像視為地形圖，通過尋找“盆地”來完成分割，常用於分離接觸的物體。 基於邊緣的分割： 利用邊緣檢測的結果來引導區域的分割。 物體“識彆”的密碼： 圖像識彆是識彆圖像中特定物體或場景的任務。雖然高級的深度學習模型是當前的主流，但我們也會介紹一些傳統但依然重要的圖像識彆方法，為理解更復雜的模型打下基礎： 模闆匹配： 如何通過滑動模闆在圖像中搜索匹配區域。 基於特徵的識彆： 利用前麵提取到的邊緣、角點、紋理等特徵進行匹配和識彆。 形態學“塑造”圖像： 形態學處理是基於圖像形狀的運算，常用於圖像的細化、粗化、去噪、孔洞填充等。你將學習到腐蝕、膨脹、開運算、閉運算等基本形態學操作，並理解它們在圖像預處理和後處理中的作用。 第四篇：讓“眼睛”更“聰明”——圖像的分析與應用 理論學習的最終目的是應用。這一篇將帶你走進更廣闊的應用領域，展示數字圖像處理如何解決現實世界中的問題。 運動的“捕捉”——視頻分析入門： 視頻是連續的圖像序列。我們將探討視頻的基本概念，如幀率、分辨率，並介紹一些基本的視頻分析技術，如幀差法、背景減除法，用於檢測視頻中的運動目標。 “測量”世界的尺度——幾何測量與標定： 如何從圖像中獲取真實的尺寸信息？本章將介紹相機模型，學習相機標定的基本原理，以及如何在圖像中進行距離、角度等幾何測量。這在機器人視覺、工業檢測等領域至關重要。 “透視”世界的奧秘——透視變換與全景圖： 當你需要將多個圖像拼接成一個更大的視圖時，透視變換是不可或缺的工具。你將學習如何理解和應用透視變換，並瞭解如何構建全景圖像。 “重塑”圖像的真實——圖像修復與恢復： 損壞的圖像如何“復原”？我們將介紹圖像修復的基本思想，包括基於局部鄰域的修復和基於內容的修復。 “識彆”數據的價值——圖像的量化與統計： 在醫學影像、遙感等領域，圖像的量化和統計分析能夠提取齣大量的定量信息。你將瞭解如何對圖像進行量化，並學習一些常用的統計分析方法，為深入分析奠定基礎。 “模擬”現實的挑戰——三維重建入門： 從二維圖像構建三維模型是計算機視覺領域的重大挑戰。我們將簡要介紹三維重建的基本原理和常用方法，讓你對這一前沿領域有一個初步的認識。 本書力求通過清晰的講解、豐富的案例分析和理論與實踐的緊密結閤，幫助讀者建立起紮實的數字圖像處理知識體係，並能夠靈活運用所學知識解決實際問題。無論你是初學者，還是希望深化理解的從業者，都能在這本書中找到屬於自己的收獲。讓我們一起，用數字的力量，解鎖圖像世界的無限可能。

評分☆☆☆☆☆

這本書確實是市麵上難得的關於計算機視覺和圖像處理的寶藏，雖然我還沒來得及深入學習完，但僅僅是粗略翻閱，就已被其內容的深度和廣度所震撼。它不像某些入門書籍那樣淺嘗輒止，而是直接切入核心，用大量精選的實例，將OpenCV的強大功能娓娓道來。從基礎的圖像操作，到復雜的特徵檢測、目標跟蹤，再到人臉識彆、物體檢測等前沿應用，幾乎涵蓋瞭計算機視覺領域的各個重要方麵。我尤其欣賞作者在講解過程中，不僅僅是羅列代碼，而是花瞭大量篇幅去解釋算法背後的原理，以及在實際應用中可能遇到的問題和解決方案。這對於我這樣一個初學者來說，實在是太重要瞭，讓我能夠知其然，更知其所以然。而且，書中提供的代碼示例都經過精心設計，不僅能夠直接運行，還能激發讀者進一步探索和創新的靈感。我已經迫不及待地想把書中的每一個實例都動手實踐一遍，相信在這個過程中，我的OpenCV技能將得到質的飛躍。這本書無疑是我在計算機視覺學習道路上遇到的一個裏程碑，強烈推薦給所有對這個領域感興趣的朋友們。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在圖像處理領域摸索瞭幾年的人，我一直渴望找到一本能夠將理論與實踐完美結閤的書籍。這本書，真的做到瞭。它沒有迴避那些復雜的算法和數學推導，而是以一種非常直觀的方式呈現齣來，讓即使是對數學不太自信的讀者也能理解。我尤其印象深刻的是關於機器學習在計算機視覺中的應用部分，書中詳細介紹瞭如何使用OpenCV進行圖像分類、目標檢測等任務，並且提供瞭大量的實戰代碼。這讓我看到瞭將OpenCV與其他機器學習框架結閤的無限可能。此外，書中對一些高級主題的探討，比如視頻分析、三維重建等，也給我打開瞭新的視野。雖然這些部分我還未完全深入研究，但其提供的思路和方嚮已經足夠讓我興奮。總而言之，這本書是一部值得反復研讀的經典之作，它不僅能幫助你掌握OpenCV的各項技術，更能激發你對計算機視覺領域更深層次的思考。

評分☆☆☆☆☆

這本書帶給我的不僅僅是技術的提升，更多的是一種視野的開闊。作者並沒有局限於OpenCV的API調用，而是巧妙地將各種經典的計算機視覺算法融入到具體的實例中，讓讀者在解決問題的同時，能夠深入理解算法的精髓。我非常喜歡書中關於圖像濾波和特徵增強的章節，它用非常形象的方式解釋瞭高斯濾波、Sobel算子等的作用，並且通過實際的圖像處理效果圖，直觀地展示瞭不同參數設置下的差異。這比僅僅閱讀教科書上的公式要有效得多。此外，書中對視頻處理的講解也讓我受益匪淺，特彆是關於視頻流的讀取、寫入以及一些基本的視頻增強技術，都提供瞭清晰的代碼和詳細的解釋。這本書就像一位經驗豐富的嚮導，帶領我穿梭於OpenCV的廣闊世界，讓我看到瞭計算機視覺更多的可能性。這本書的價值，在於它能夠真正地幫助讀者將理論知識轉化為實際應用，並且在這個過程中，不斷激發學習的興趣和創造力。

評分☆☆☆☆☆

讀這本書，我感覺自己像是擁有瞭一個隨身攜帶的OpenCV專傢。它不僅僅是知識的傳遞，更是一種思維方式的引導。作者在講解每一個算法時，都會深入剖析其背後的邏輯，並且會在實際應用中給齣各種“坑”的規避方法。例如，在處理實時視頻流時，書中就詳細介紹瞭如何優化幀率，如何減少計算量，以及如何應對網絡延遲等實際問題。這一點對我來說是巨大的福音，因為在實際項目中，很多時候我們遇到的難題並不是算法本身有多難，而是如何在實際環境中高效地運行它。書中對於人臉識彆和姿態估計等熱門方嚮的講解，也相當有深度，提供瞭多種不同的實現方案，並且對它們的性能和適用性進行瞭比較。這讓我能夠根據自己的需求，選擇最閤適的解決方案。這本書讓我感覺，學習OpenCV不再是枯燥的代碼堆砌，而是一次充滿樂趣和挑戰的探索之旅。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我帶來的驚喜遠不止於理論的講解，它更像是一本實踐指南，手把手地教你如何將OpenCV的強大能力轉化為實際應用。我特彆喜歡其中關於圖像特徵提取和匹配的部分，作者通過一係列生動的案例，清晰地展示瞭SIFT、SURF、ORB等經典算法的應用場景和優缺點。例如，在講解圖像拼接時，書中不僅給齣瞭完整的代碼，還詳細分析瞭如何處理不同光照條件下的圖像，以及如何優化拼接縫隙，這些都是我在其他地方很少看到的深入細節。此外，對於目標跟蹤的章節，書中也做瞭非常細緻的闡述，從簡單的mean-shift到更復雜的卡爾曼濾波，再到基於深度學習的跟蹤器，都提供瞭代碼示例和原理分析。這對於我理解和實現各種跟蹤算法非常有幫助。而且，這本書的排版也非常友好，代碼清晰易讀，注釋也很到位，這極大地提高瞭我的學習效率。我感覺我不再是孤軍奮戰，而是有一個經驗豐富的嚮導在指引我前進。

評分☆☆☆☆☆

趁著活動多買瞭點供參考用。書不錯。

評分☆☆☆☆☆

哈哈哈不錯

評分☆☆☆☆☆

挺好，書不厚，不過太厚也沒興趣，關鍵是找個引子

評分☆☆☆☆☆

很不錯，發貨快，包裝好

評分☆☆☆☆☆

非常劃算的一次購物，速度更滿意。

評分☆☆☆☆☆

書不錯，買來學習正好，包裝也很好。

評分☆☆☆☆☆

很不錯，學習一波

評分☆☆☆☆☆

寶貝收到瞭，非常喜歡，質量很好，賣傢熱情，物流給力，非常愉快的一次購物，好評！

評分☆☆☆☆☆

印刷不錯，沒有瑕疵，內容還沒讀