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张平 著

图书标签:

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

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121324956

版次：1

商品编码：12217483

品牌：Broadview

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-10-01

用纸：胶版纸

页数：412

字数：505000

正文语种：中文

产品特色

编辑推荐

适读人群 ：本书适合入门图像处理和计算机视觉领域的初学者阅读，要求读者具备一定的C++ 或Python编程基础。

Python与C++双实现，助力读者轻松驾驭OpenCV算法，夯实计算机视觉领域基础知识！

基本概念理论+数学原理

详细介绍OpenCV实现对应的函数

注重代码实现（分别给出Python和C++实现）及实际应用

内容简介

开篇先介绍如何在Windows和ubuntu上部署OpenCV，然后过度到核心章节，从灰度图像、彩色图像、图像平滑、边缘检测、霍夫变换等几个维度入手讲解，尽量拆分算法，代码实现用C++和Python代码。案例在每章最后分享，方便读者练习。

作者简介

　　张平，数学与应用数学专业，算法工程师。主要从事图像算法研究和产品的应用开发，此外还从事有关机器学习、数据挖掘算法的应用研发工作。

目录

目录
1 OpenCV入门
1．1 初识OpenCV
1．1．1 OpenCV的模块简介
1．1．2 OpenCV 2．4．13与3．2版本的区别
1．2 部署OpenCV
1．2．1 在Visual Studio 2015中 配置OpenCV
1．2．2 OpenCV 2．X C++ API的第一个示例
1．2．3 OpenCV 3．X C++ API的第一个示例
1．2．4 在Anaconda 2中配置OpenCV
1．2．5 OpenCV 2．X Python API的第一个示例
1．2．6 OpenCV 3．X Python API的第一个示例
2 图像数字化
2．1 认识Numpy中的ndarray
2．1．1 构造ndarray对象
2．1．2 访问ndarray中的值
2．2 认识OpenCV中的Mat类
2．2．1 初识Mat
2．2．2 构造单通道Mat对象
2．2．3 获得单通道Mat的基本信息
2．2．4 访问单通道Mat对象中的值
2．2．5 向量类Vec
2．2．6 构造多通道Mat对象
2．2．7 访问多通道Mat对象中的值
2．2．8 获得Mat中某一区域的值
2．3 矩阵的运算
2．3．1 加法运算
2．3．2 减法运算
2．3．3 点乘运算
2．3．4 点除运算
2．3．5 乘法运算
2．3．6 其他运算
2．4 灰度图像数字化
2．4．1 概述
2．4．2 将灰度图像转换为Mat
2．4．3 将灰度图转换为ndarray
2．5 彩色图像数字化
2．5．1 将RGB彩色图像转换为多通道Mat
2．5．2 将RGB彩色图转换为三维的ndarray
2．6 参考文献
3 几何变换
3．1 仿射变换
3．1．1 平移
3．1．2 放大和缩小
3．1．3 旋转
3．1．4 计算仿射矩阵
3．1．5 插值算法
3．1．6 Python实现
3．1．7 C++实现
3．1．8 旋转函数rotate（OpenCV3．X新特性）
3．2 投影变换
3．2．1 原理详解
3．2．2 Python实现
3．2．3 C++实现
3．3 极坐标变换
3．3．1 原理详解
3．3．2 Python实现
3．3．3 C++实现
3．3．4 线性极坐标函数linearPolar（OpenCV 3．X新特性）
3．3．5 对数极坐标函数logPolar（OpenCV 3．X新特性）
3．4 参考文献
4 对比度增强
4．1 灰度直方图
4．1．1 什么是灰度直方图
4．1．2 Python及C++实现
4．2 线性变换
4．2．1 原理详解
4．2．2 Python实现
4．2．3 C++实现
4．3 直方图正规化
4．3．1 原理详解
4．3．2 Python实现
4．3．3 C++实现
4．3．4 正规化函数normalize
4．4 伽马变换
4．4．1 原理详解
4．4．2 Python实现
4．4．3 C++实现
4．5 全局直方图均衡化
4．5．1 原理详解
4．5．2 Python实现
4．5．3 C++实现
4．6 限制对比度的自适应直方图均衡化
4．6．1 原理详解
4．6．2 代码实现
4．7 参考文献
5 图像平滑
5．1 二维离散卷积
5．1．1 卷积定义及矩阵形式
5．1．2 可分离卷积核
5．1．3 离散卷积的性质
5．2 高斯平滑
5．2．1 高斯卷积核的构建及分离性
5．2．2 高斯卷积核的二项式近似
5．2．3 Python实现
5．2．4 C++实现
5．3 均值平滑
5．3．1 均值卷积核的构建及分离性
5．3．2 快速均值平滑
5．3．3 Python实现
5．3．4 C++实现
5．4 中值平滑
5．4．1 原理详解
5．4．2 Python实现
5．4．3 C++实现
5．5 双边滤波
5．5．1 原理详解
5．5．2 Python实现
5．5．3 C++实现
5．6 联合双边滤波
5．6．1 原理详解
5．6．2 Python实现
5．6．3 C++实现
5．7 导向滤波
5．7．1 原理详解
5．7．2 Python实现
5．7．3 快速导向滤波
5．7．4 C++实现
5．8 参考文献
6 阈值分割
6．1 方法概述
6．1．1 全局阈值分割
6．1．2 阈值函数threshold（OpenCV3．X新特性）
6．1．3 局部阈值分割
6．2 直方图技术法
6．2．1 原理详解
6．2．2 Python实现
6．2．3 C++实现
6．3 熵算法
6．3．1 原理详解
6．3．2 代码实现
6．4 Otsu阈值处理
6．4．1 原理详解
6．4．2 Python实现
6．4．3 C++实现
6．5 自适应阈值
6．5．1 原理详解
6．5．2 Python实现
6．5．3 C++实现
6．6 二值图的逻辑运算
6．6．1 “与”和“或”运算
6．6．2 Python实现
6．6．3 C++实现
6．7 参考文献
7 形态学处理
7．1 腐蚀
7．1．1 原理详解
7．1．2 实现代码及效果
7．2 膨胀
7．2．1 原理详解
7．2．2 Python实现
7．2．3 C++实现
7．3 开运算和闭运算
7．3．1 原理详解
7．3．2 Python实现
7．4 其他形态学处理操作
7．4．1 顶帽变换和底帽变换
7．4．2 形态学梯度
7．4．3 C++实现
8 边缘检测
8．1 Roberts算子
8．1．1 原理详解
8．1．2 Python实现
8．1．3 C++实现
8．2 Prewitt边缘检测
8．2．1 Prewitt算子及分离性
8．2．2 Python实现
8．2．3 C++实现
8．3 Sobel边缘检测
8．3．1 Sobel算子及分离性
8．3．2 构建高阶的Sobel算子
8．3．3 Python实现
8．3．4 C++实现
8．4 Scharr算子
8．4．1 原理详解
8．4．2 Python实现
8．4．3 C++实现
8．5 Kirsch算子和Robinson算子
8．5．1 原理详解
8．5．2 代码实现及效果
8．6 Canny边缘检测
8．6．1 原理详解
8．6．2 Python实现
8．6．3 C++实现
8．7 Laplacian算子
8．7．1 原理详解
8．7．2 Python实现
8．7．3 C++实现
8．8 高斯拉普拉斯（LoG）边缘检测
8．8．1 原理详解
8．8．2 Python实现
8．8．3 C++实现
8．9 高斯差分（DoG）边缘检测
8．9．1 高斯拉普拉斯与高斯差分的关系
8．9．2 Python实现
8．9．3 C++实现
8．10 Marr-Hildreth边缘检测
8．10．1 算法步骤详解
8．10．2 Pyton实现
8．10．3 C++实现
8．11 参考文献
9 几何形状的检测和拟合
9．1 点集的最小外包
9．1．1 最小外包旋转矩形
9．1．2 旋转矩形的4个顶点（OpenCV 3．X新特性）
9．1．3 最小外包圆
9．1．4 最小外包直立矩形（OpenCV 3．X新特性）
9．1．5 最小凸包
9．1．6 最小外包三角形（ OpenCV 3．X新特性）
9．2 霍夫直线检测
9．2．1 原理详解
9．2．2 Python实现
9．2．3 C++实现
9．3 霍夫圆检测
9．3．1 标准霍夫圆检测
9．3．2 Python实现
9．3．3 基于梯度的霍夫圆检测
9．3．4 基于梯度的霍夫圆检测函数HoughCircles
9．4 轮廓
9．4．1 查找、绘制轮廓
9．4．2 外包、拟合轮廓
9．4．3 轮廓的周长和面积
9．4．4 点和轮廓的位置关系
9．4．5 轮廓的凸包缺陷
9．5 参考文献
10 傅里叶变换
10．1 二维离散的傅里叶（逆）变换
10．1．1 数学理解篇
10．1．2 快速傅里叶变换
10．1．3 C++实现
10．1．4 Python实现
10．2 傅里叶幅度谱与相位谱
10．2．1 基础知识
10．2．2 Python实现
10．2．3 C++实现
10．3 谱残差显著性检测
10．3．1 原理详解
10．3．2 Python实现
10．3．3 C++实现
10．4 卷积与傅里叶变换的关系
10．4．1 卷积定理
10．4．2 Python实现
10．5 通过快速傅里叶变换计算卷积
10．5．1 步骤详解
10．5．2 Python实现
10．5．3 C++实现
10．6 参考文献
11 频率域滤波
11．1 概述及原理详解
11．2 低通滤波和高通滤波
11．2．1 三种常用的低通滤波器
11．2．2 低通滤波的C++实现
11．2．3 低通滤波的Python实现
11．2．4 三种常用的高通滤波器
11．3 带通和带阻滤波
11．3．1 三种常用的带通滤波器
11．3．2 三种常用的带阻滤波器
11．4 自定义滤波器
11．4．1 原理详解
11．4．2 C++实现
11．5 同态滤波
11．5．1 原理详解
11．5．2 Python实现
11．6 参考文献
12 色彩空间
12．1 常见的色彩空间
12．1．1 RGB色彩空间
12．1．2 HSV色彩空间
12．1．3 HLS色彩空间
12．2 调整彩色图像的饱和度和亮度
12．2．1 Python实现
12．2．2 C++实现

前言/序言

前言

数字图像处理，即用计算机对图像进行处理。初期，图像数字化的设备是非常昂贵和复杂的，随着互联网、人工智能、智能硬件等技术的迅猛发展，硬件成本越来越便宜，使得在我们生活中产生了大量的图像和视频，与此同时，计算机视觉技术在人类生活中起到的作用也越来越大，其在商业、工业、医学等领域有着广泛的应用。

如今，连市场上很低价位的智能手机都可以配置一组高分辨率的摄像头，安卓和苹果手机应用市场中出现了大量基于图像处理的App，比如Rookie Cam、VSCO、Snapseed 等，这些App 内均有大量图像处理方法，如图像的裁剪、缩放、旋转、美颜、饱和度和亮度的调整及其各种滤镜方法等，通常可以满足人们日常生活中拍照娱乐的需求。我们经常使用的购物App，如淘宝中的“拍立淘”功能，可以用它拍下我们喜欢的物品，然后会自动检索出与其匹配的商品。还有比如基于人脸识别的手机支付、考勤系统等，基于字符识别的智能停车系统等，可见数字图像处理已经慢慢地和我们的生活、娱乐息息相关。

本书整体架构及特色

OpenCV 作为一款开源的计算机视觉开发工具包，在计算机视觉领域扮演着非常重要的角色，它在提供源码的同时，给出了非常完整的OpenCV 函数手册及其示例手册，这两个文档也是学习OpenCV 的第一手和最重要的资料。这些优势使得数千名研究人员在视觉领域能够获得更高的生产力，并帮助学生和专业人员快速开发和研究有关的机器视觉项目，而我也是其中的众多受益者之一。

本书大体按照经典教材冈萨雷斯的《数字图像处理（第三版）》和OpenCV 使用手册（主要是improc 模块）的知识脉络，并在此基础上加入了某些具体方向的最新方法，试图帮助初学者更加快速、系统地掌握基本的数字图像处理技术的数学原理，以及如何将抽象的数学原理转换为代码实现的方法，然后详细介绍了OpenCV 实现对应的函数，并分别给出了C++ 接口和Python 接口的使用方法，以及OpenCV 2.X 和OpenCV 3.X 的区别。

本书面向的读者

本书中图像算法的数学原理部分适合数字图像处理的初学者，示例的C++ 部分适合具备C++ 编程基础的读者，示例的Python 部分适合具备Python 编程基础的读者，同时对于使用OpenCV 2.X 版本的读者，书中介绍了OpenCV 3.X 版本的新特性，这样可以快速过渡到3.X 版本。

致谢

特别感谢电子工业出版社博文视点的编辑郑柳洁老师，在写这本书的过程中，她不厌其烦地解答我遇到的各种各样的问题，真心感谢她一直以来的支持和肯定。

感谢CSDN 的白羽中帮助我联系到了博文视点的杨中兴和郑柳洁老师，没有您的帮助，将无法促成这本书的出版。

感谢我的朋友戴传军和张莹莹给这本书提出了宝贵的建议，以及帮助我完成了书中一些非常重要的图表。

感谢我的父母、姐姐一直以来对我生活和工作的支持。

感谢OpenCV 开源库的所有贡献者。

限于篇幅，加之作者水平有限，疏漏和错误在所难免，恳请读者批评、指正。如果您发现了错误或者有好的建议，请发邮件至wxcdzhangping@126.com，将不胜感激。

iv

《OpenCV算法精解：基于Python与C++》 核心内容概述 本书是一本深入探讨计算机视觉核心算法的实战指南，重点在于如何利用OpenCV这一强大的开源计算机视觉库，通过Python和C++两种主流编程语言实现各类图像处理与分析技术。书中内容聚焦于算法的原理、数学基础以及在实际项目中的应用，旨在帮助读者从宏观到微观，全面掌握计算机视觉的“内功心法”与“招式套路”。 第一部分：图像基础与预处理 数字图像基础： 在深入算法之前，本书首先会铺垫数字图像的本质，包括像素、颜色空间（如RGB, HSV, Grayscale）的表示与转换，以及不同颜色空间在图像处理中的作用。我们将详细讲解如何理解图像的本质，以及在不同场景下选择合适的颜色空间进行后续操作。 图像增强与复原： 针对图像质量不高的问题，本书将系统介绍多种图像增强技术。这包括： 点运算： 对比度拉伸、直方图均衡化（全局与自适应）、伽马校正等，讲解它们如何调整图像的整体亮度与对比度，以及直方图在分析图像灰度分布上的意义。 邻域运算： 重点在于滤波器的原理与应用。我们将详细讲解线性滤波器（如高斯滤波、均值滤波）与非线性滤波器（如中值滤波、双边滤波）。每种滤波器都将从数学原理入手，解析其卷积核的设计思想，并展示其在去噪、平滑等方面的效果与优缺点。我们将深入探讨不同滤波器在处理不同类型噪声时的适用性，以及参数选择的依据。 形态学图像处理： 介绍腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等基本形态学操作，分析它们如何用于去除噪声、连接断裂的线段、填充小孔等。书中会通过大量实例展示这些操作对图像结构的改变，并讲解其在图像分割、对象提取等方面的应用。 图像几何变换： 讲解仿射变换（平移、旋转、缩放、剪切）和透视变换。我们将阐述这些变换背后的数学模型（如仿射矩阵、单应矩阵），并演示如何在Python和C++中实现这些变换，以及它们在图像校正、全景图拼接等场景下的重要作用。 第二部分：特征提取与描述 边缘检测： 详细讲解多种经典的边缘检测算法，如Sobel算子、Laplacian算子、Canny边缘检测器。我们将深入剖析Canny算法的多步流程（高斯平滑、梯度计算、非极大值抑制、滞后阈值），并分析其在检测连续、平滑边缘上的优势。 角点检测： 介绍Harris角点检测算法和Shi-Tomasi角点检测算法。我们将解析其原理，理解角点的数学定义，并讲解如何通过局部灰度变化来寻找角点。书中还会探讨这些算法在运动跟踪、图像匹配中的应用。 尺度不变特征变换（SIFT）与加速鲁棒特征（SURF）： 深入讲解SIFT和SURF算法的原理。我们将分析尺度空间理论，讲解高斯差分（DoG）在尺度空间极值检测中的作用，以及方向直方图的构建。对于SURF，我们将分析其如何通过积分图加速Hessian矩阵的计算，以及其在效率上的提升。书中将详细阐述这些特征描述子的独特性、鲁棒性，以及它们在图像检索、物体识别中的强大能力。 局部二值模式（LBP）： 讲解LBP算子的原理，分析其如何通过像素邻域的二值化来描述局部纹理特征。我们将探讨不同LBP变种，以及其在人脸识别、纹理分析中的应用。 方向梯度直方图（HOG）： 详细阐述HOG特征的提取过程，包括单元格、块的构建，以及梯度方向直方图的归一化。我们将深入分析HOG如何捕捉物体的形状和外观信息，并着重讲解其在行人检测等领域的成功应用。 第三部分：图像分割与目标检测 阈值分割： 介绍全局阈值分割（如Otsu方法）和局部阈值分割。我们将深入分析Otsu方法如何通过最大化类间方差来自动选择最优阈值，以及在何种情况下局部阈值更有效。 区域生长与区域分裂合并： 讲解区域生长算法的基本思想，如何选择种子点和生长准则。同时，介绍区域分裂合并算法，分析其如何通过递归分割与合并来达到区域的同质性。 Watershed（分水岭）算法： 详细阐述分水岭算法的原理，将其类比为地形学中的分水岭概念。我们将分析其在图像分割中的应用，以及如何通过标记（markers）来改进分割效果，解决过分割问题。 轮廓（Contour）分析： 讲解如何提取图像中的轮廓，以及如何利用轮廓的属性（如周长、面积、形状特征）进行对象分析。书中将展示如何进行轮廓逼近，并利用轮廓信息进行形状匹配和识别。 目标检测基础： 滑动窗口与分类器： 介绍基于滑动窗口（Sliding Window）的目标检测范式，以及如何将分类器（如SVM）应用于窗口中的图像块进行检测。 经典检测器： 重点讲解Haar特征级联分类器（Viola-Jones算法）在人脸检测中的经典应用。我们将剖析Haar特征的构造，积分图的加速计算，Adaboost算法的学习过程，以及级联结构如何提高检测效率。 深度学习目标检测简介（概念性）： 虽然本书更侧重于传统算法，但会提供对现代深度学习目标检测方法（如R-CNN系列、YOLO、SSD）的概念性介绍，讲解它们的基本思想，以及与传统方法的区别与联系，为读者进一步学习提供方向。 第四部分：相机模型与立体视觉 相机模型： 讲解针孔相机模型，分析其内在参数（焦距、主点、畸变系数）和外在参数（旋转矩阵、平移向量）。我们将详细解析这些参数的物理意义，以及它们如何影响图像的形成。 图像标定（Calibration）： 详细介绍相机标定的原理与实践。我们将讲解如何通过棋盘格等标定板来计算相机的内在参数和外在参数，以及标定对于后续三维重建的重要性。 立体视觉基础： 介绍双目立体视觉的基本原理，包括对极几何（Epipolar Geometry）的概念，基线（Baseline），视差（Disparity）的定义。 立体匹配（Stereo Matching）： 深入讲解多种立体匹配算法，包括块匹配（Block Matching）和像素级匹配。我们将分析它们的匹配策略，成本函数的设计，以及视差图的计算过程。书中会探讨视差图在计算深度信息中的作用。 第五部分：高级主题与应用 运动分析与跟踪： 光流法（Optical Flow）： 讲解Lucas-Kanade光流法和Farneback光流法的原理，分析如何通过像素灰度变化来估计像素的运动。我们将展示其在视频分析、物体跟踪中的应用。 卡尔曼滤波（Kalman Filter）用于目标跟踪： 介绍卡尔曼滤波的基本原理，如何预测目标状态并根据观测值进行更新。我们将演示如何将其应用于单目标跟踪，提高跟踪的鲁棒性。 图像识别基础： 模板匹配： 介绍基于像素相似度（如NCC）和特征匹配的模板匹配方法，用于在图像中寻找特定的模板。 Bag-of-Visual-Words (BoVW) 模型： 讲解如何构建视觉词典，并将图像表示为视觉词汇的直方图，用于图像检索和分类。 OpenCV高级功能： 介绍OpenCV中一些更高级的模块，如3D视觉模块（点云处理）、机器学习模块（SVM, K-Means等）的接口使用，以及多线程与GPU加速的初步探索。 技术实现细节：Python与C++ 本书的最大特色之一是同步讲解Python与C++的实现。对于每一个算法，我们都将提供清晰、可执行的Python和C++代码示例。 Python部分： 侧重于快速原型开发、易读性以及与NumPy、SciPy等科学计算库的结合。我们将展示如何利用OpenCV的Python接口，简洁高效地实现各种算法。 C++部分： 关注算法的性能优化、底层控制以及在嵌入式系统、高性能应用中的部署。我们将提供详细的C++代码，并解释内存管理、效率提升的关键点。 通过对比两种语言的实现，读者可以深刻理解同一算法在不同环境下的表现，并根据实际需求选择最合适的开发语言。 学习方法与目标读者 本书适合有一定编程基础（熟悉Python或C++中的一种）的读者。对于初学者，可以从图像基础部分开始，逐步深入；对于有一定OpenCV经验的读者，可以直接跳到感兴趣的算法章节。 学习目标： 1. 深刻理解计算机视觉核心算法的原理与数学基础。 2. 掌握利用OpenCV在Python和C++中实现这些算法。 3. 能够将所学算法应用于实际的图像处理与分析项目中。 4. 为进一步学习更高级的计算机视觉技术（如深度学习）打下坚实基础。 本书将不仅仅是一本工具书，更是一份引领读者探索计算机视觉奥秘的向导。通过理论结合实践，我们希望读者能够真正做到“知其然，更知其所以然”，并能独立解决复杂的视觉问题。

评分☆☆☆☆☆

我是一名刚刚接触计算机视觉领域的学习者，被《OpenCV算法精解：基于Python与C++》的封面设计和书名所吸引。我看到“精解”这个词，心里就觉得这本书的讲解会很透彻。我目前的知识储备还比较有限，对于很多算法的理解可能还停留在概念层面。我希望这本书能够从最基础的概念讲起，一步一步深入，让我能够真正理解每一个算法的工作原理，而不是死记硬背。同时，我非常期待书中能够有大量的代码示例，最好是那种可以直接运行，并且能够通过调整参数看到不同效果的代码。我希望这本书能够提供一条清晰的学习路径，让我知道该从哪里开始，如何循序渐进地掌握OpenCV的各种技术。对我这样的新手来说，一本能够帮助我“入门”并“进阶”的书籍，将是极其宝贵的。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期活跃在算法研究领域的学生，我对OpenCV及其在学术研究中的应用有着深刻的理解。《OpenCV算法精解：基于Python与C++》这本书的书名给我留下了一个印象，那就是它可能不仅仅是技术的堆砌，而是在算法层面进行了“精解”。我希望这本书能够对各种核心计算机视觉算法进行深入的剖析，包括其背后的数学原理、计算复杂度以及在OpenCV中的优化实现。特别是一些前沿的算法，如果书中能够有所涉及，并且提供详实的讲解，那就更令人兴奋了。我期待这本书能够帮助我更清晰地理解这些算法的内在逻辑，为我撰写学术论文或进行创新性研究打下坚实的基础。同时，我也希望书中提供的代码能够严谨、高效，并且具有一定的可扩展性，方便我在原有代码的基础上进行进一步的修改和实验。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计着实吸引了我。深邃的蓝色背景，点缀着科技感十足的几何图形，以及那醒目的书名，无不散发出一种专业且前沿的气息。我一直对计算机视觉和图像处理领域抱有浓厚的兴趣，但苦于缺乏系统性的学习资料。在书店里翻阅到这本书时，它的专业性和内容的深度让我眼前一亮。我特别关注了目录部分，看到其中涵盖了从基础的图像处理操作到复杂的深度学习模型在OpenCV中的应用，这让我对学习路径有了清晰的规划。这本书的排版也非常人性化，文字清晰，配图精美，即使是对于初学者来说，也能快速进入学习状态。我个人偏爱那种理论与实践相结合的学习方式，而这本书似乎正是为此而生。我期待它能为我打开通往OpenCV世界的大门，让我能够亲手实现各种令人惊叹的视觉效果。

评分☆☆☆☆☆

这次购买《OpenCV算法精解：基于Python与C++》，主要是出于对书中案例的期待。在翻阅的过程中，我注意到书中列举了一些非常实际的应用场景，比如人脸识别、目标跟踪、图像分割等等。这些都是我一直以来想要深入了解和掌握的技术。我特别欣赏的是，这本书似乎并没有止步于理论的讲解，而是强调了如何在Python和C++这两种主流开发语言中通过OpenCV来实现这些算法。这意味着我不仅能学到算法的原理，还能立刻动手实践，将理论知识转化为实际的解决方案。这种“学以致用”的学习模式对我来说至关重要。我设想，读完这本书后，我应该能够独立完成一些小型项目，甚至为我的工作带来一些新的灵感和启发。我希望书中的代码示例能够清晰易懂，并且能够提供一些调试技巧，帮助我在遇到问题时能够迅速解决。

评分☆☆☆☆☆

我是一名软件工程师，一直以来都在关注计算机视觉技术的发展。在众多的OpenCV相关书籍中，《OpenCV算法精解：基于Python与C++》以其“精解”二字吸引了我。这表明这本书在算法的剖析上会非常深入，而不是停留在表面。我个人对算法的数学原理和实现细节非常感兴趣，希望这本书能够提供详细的推导过程和代码实现。我尤其期待书中对一些经典算法的讲解，例如SIFT、SURF、HOG等，以及它们在OpenCV中的具体应用。另外，书中同时支持Python和C++两种语言，这对于我来说非常有价值，因为我需要根据不同的项目需求选择合适的开发语言。能够在一个地方深入学习两种语言下的OpenCV实现，无疑能大大提高我的学习效率。我希望这本书能够成为我深入理解OpenCV算法的“宝典”。

评分☆☆☆☆☆

希望对找工作有用～哈哈哈

评分☆☆☆☆☆

书是新的

评分☆☆☆☆☆

很好，正版

评分☆☆☆☆☆

讲的很细致 是本好书

评分☆☆☆☆☆

商品一如既往的好！！值得拥有。

评分☆☆☆☆☆

一次买了三本，有时间好好看看

评分☆☆☆☆☆

讲的很细致 是本好书

评分☆☆☆☆☆

本人从事图像处理，一直觉得自己的数学功底还不够好，所有特地买了这本书学习。初步看下来觉得挺符合自己的要求，很多算法都是我想深入了解的。

评分☆☆☆☆☆

OpenCV入门讲解，基于Python和C++两种语言讲解，比较好上手学习，但内容还是有点浅，不够充实，总体还是可以的