OpenCV算法精解：基於Python與C++ pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張平 著

圖書標籤:

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

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121324956

版次：1

商品編碼：12217483

品牌：Broadview

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-10-01

用紙：膠版紙

頁數：412

字數：505000

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

適讀人群 ：本書適閤入門圖像處理和計算機視覺領域的初學者閱讀，要求讀者具備一定的C++ 或Python編程基礎。

Python與C++雙實現，助力讀者輕鬆駕馭OpenCV算法，夯實計算機視覺領域基礎知識！

基本概念理論+數學原理

詳細介紹OpenCV實現對應的函數

注重代碼實現（分彆給齣Python和C++實現）及實際應用

內容簡介

開篇先介紹如何在Windows和ubuntu上部署OpenCV，然後過度到核心章節，從灰度圖像、彩色圖像、圖像平滑、邊緣檢測、霍夫變換等幾個維度入手講解，盡量拆分算法，代碼實現用C++和Python代碼。案例在每章最後分享，方便讀者練習。

作者簡介

　　張平，數學與應用數學專業，算法工程師。主要從事圖像算法研究和産品的應用開發，此外還從事有關機器學習、數據挖掘算法的應用研發工作。

目錄

目錄
1 OpenCV入門
1．1 初識OpenCV
1．1．1 OpenCV的模塊簡介
1．1．2 OpenCV 2．4．13與3．2版本的區彆
1．2 部署OpenCV
1．2．1 在Visual Studio 2015中 配置OpenCV
1．2．2 OpenCV 2．X C++ API的第一個示例
1．2．3 OpenCV 3．X C++ API的第一個示例
1．2．4 在Anaconda 2中配置OpenCV
1．2．5 OpenCV 2．X Python API的第一個示例
1．2．6 OpenCV 3．X Python API的第一個示例
2 圖像數字化
2．1 認識Numpy中的ndarray
2．1．1 構造ndarray對象
2．1．2 訪問ndarray中的值
2．2 認識OpenCV中的Mat類
2．2．1 初識Mat
2．2．2 構造單通道Mat對象
2．2．3 獲得單通道Mat的基本信息
2．2．4 訪問單通道Mat對象中的值
2．2．5 嚮量類Vec
2．2．6 構造多通道Mat對象
2．2．7 訪問多通道Mat對象中的值
2．2．8 獲得Mat中某一區域的值
2．3 矩陣的運算
2．3．1 加法運算
2．3．2 減法運算
2．3．3 點乘運算
2．3．4 點除運算
2．3．5 乘法運算
2．3．6 其他運算
2．4 灰度圖像數字化
2．4．1 概述
2．4．2 將灰度圖像轉換為Mat
2．4．3 將灰度圖轉換為ndarray
2．5 彩色圖像數字化
2．5．1 將RGB彩色圖像轉換為多通道Mat
2．5．2 將RGB彩色圖轉換為三維的ndarray
2．6 參考文獻
3 幾何變換
3．1 仿射變換
3．1．1 平移
3．1．2 放大和縮小
3．1．3 鏇轉
3．1．4 計算仿射矩陣
3．1．5 插值算法
3．1．6 Python實現
3．1．7 C++實現
3．1．8 鏇轉函數rotate（OpenCV3．X新特性）
3．2 投影變換
3．2．1 原理詳解
3．2．2 Python實現
3．2．3 C++實現
3．3 極坐標變換
3．3．1 原理詳解
3．3．2 Python實現
3．3．3 C++實現
3．3．4 綫性極坐標函數linearPolar（OpenCV 3．X新特性）
3．3．5 對數極坐標函數logPolar（OpenCV 3．X新特性）
3．4 參考文獻
4 對比度增強
4．1 灰度直方圖
4．1．1 什麼是灰度直方圖
4．1．2 Python及C++實現
4．2 綫性變換
4．2．1 原理詳解
4．2．2 Python實現
4．2．3 C++實現
4．3 直方圖正規化
4．3．1 原理詳解
4．3．2 Python實現
4．3．3 C++實現
4．3．4 正規化函數normalize
4．4 伽馬變換
4．4．1 原理詳解
4．4．2 Python實現
4．4．3 C++實現
4．5 全局直方圖均衡化
4．5．1 原理詳解
4．5．2 Python實現
4．5．3 C++實現
4．6 限製對比度的自適應直方圖均衡化
4．6．1 原理詳解
4．6．2 代碼實現
4．7 參考文獻
5 圖像平滑
5．1 二維離散捲積
5．1．1 捲積定義及矩陣形式
5．1．2 可分離捲積核
5．1．3 離散捲積的性質
5．2 高斯平滑
5．2．1 高斯捲積核的構建及分離性
5．2．2 高斯捲積核的二項式近似
5．2．3 Python實現
5．2．4 C++實現
5．3 均值平滑
5．3．1 均值捲積核的構建及分離性
5．3．2 快速均值平滑
5．3．3 Python實現
5．3．4 C++實現
5．4 中值平滑
5．4．1 原理詳解
5．4．2 Python實現
5．4．3 C++實現
5．5 雙邊濾波
5．5．1 原理詳解
5．5．2 Python實現
5．5．3 C++實現
5．6 聯閤雙邊濾波
5．6．1 原理詳解
5．6．2 Python實現
5．6．3 C++實現
5．7 導嚮濾波
5．7．1 原理詳解
5．7．2 Python實現
5．7．3 快速導嚮濾波
5．7．4 C++實現
5．8 參考文獻
6 閾值分割
6．1 方法概述
6．1．1 全局閾值分割
6．1．2 閾值函數threshold（OpenCV3．X新特性）
6．1．3 局部閾值分割
6．2 直方圖技術法
6．2．1 原理詳解
6．2．2 Python實現
6．2．3 C++實現
6．3 熵算法
6．3．1 原理詳解
6．3．2 代碼實現
6．4 Otsu閾值處理
6．4．1 原理詳解
6．4．2 Python實現
6．4．3 C++實現
6．5 自適應閾值
6．5．1 原理詳解
6．5．2 Python實現
6．5．3 C++實現
6．6 二值圖的邏輯運算
6．6．1 “與”和“或”運算
6．6．2 Python實現
6．6．3 C++實現
6．7 參考文獻
7 形態學處理
7．1 腐蝕
7．1．1 原理詳解
7．1．2 實現代碼及效果
7．2 膨脹
7．2．1 原理詳解
7．2．2 Python實現
7．2．3 C++實現
7．3 開運算和閉運算
7．3．1 原理詳解
7．3．2 Python實現
7．4 其他形態學處理操作
7．4．1 頂帽變換和底帽變換
7．4．2 形態學梯度
7．4．3 C++實現
8 邊緣檢測
8．1 Roberts算子
8．1．1 原理詳解
8．1．2 Python實現
8．1．3 C++實現
8．2 Prewitt邊緣檢測
8．2．1 Prewitt算子及分離性
8．2．2 Python實現
8．2．3 C++實現
8．3 Sobel邊緣檢測
8．3．1 Sobel算子及分離性
8．3．2 構建高階的Sobel算子
8．3．3 Python實現
8．3．4 C++實現
8．4 Scharr算子
8．4．1 原理詳解
8．4．2 Python實現
8．4．3 C++實現
8．5 Kirsch算子和Robinson算子
8．5．1 原理詳解
8．5．2 代碼實現及效果
8．6 Canny邊緣檢測
8．6．1 原理詳解
8．6．2 Python實現
8．6．3 C++實現
8．7 Laplacian算子
8．7．1 原理詳解
8．7．2 Python實現
8．7．3 C++實現
8．8 高斯拉普拉斯（LoG）邊緣檢測
8．8．1 原理詳解
8．8．2 Python實現
8．8．3 C++實現
8．9 高斯差分（DoG）邊緣檢測
8．9．1 高斯拉普拉斯與高斯差分的關係
8．9．2 Python實現
8．9．3 C++實現
8．10 Marr-Hildreth邊緣檢測
8．10．1 算法步驟詳解
8．10．2 Pyton實現
8．10．3 C++實現
8．11 參考文獻
9 幾何形狀的檢測和擬閤
9．1 點集的最小外包
9．1．1 最小外包鏇轉矩形
9．1．2 鏇轉矩形的4個頂點（OpenCV 3．X新特性）
9．1．3 最小外包圓
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 霍夫直綫檢測
9．2．1 原理詳解
9．2．2 Python實現
9．2．3 C++實現
9．3 霍夫圓檢測
9．3．1 標準霍夫圓檢測
9．3．2 Python實現
9．3．3 基於梯度的霍夫圓檢測
9．3．4 基於梯度的霍夫圓檢測函數HoughCircles
9．4 輪廓
9．4．1 查找、繪製輪廓
9．4．2 外包、擬閤輪廓
9．4．3 輪廓的周長和麵積
9．4．4 點和輪廓的位置關係
9．4．5 輪廓的凸包缺陷
9．5 參考文獻
10 傅裏葉變換
10．1 二維離散的傅裏葉（逆）變換
10．1．1 數學理解篇
10．1．2 快速傅裏葉變換
10．1．3 C++實現
10．1．4 Python實現
10．2 傅裏葉幅度譜與相位譜
10．2．1 基礎知識
10．2．2 Python實現
10．2．3 C++實現
10．3 譜殘差顯著性檢測
10．3．1 原理詳解
10．3．2 Python實現
10．3．3 C++實現
10．4 捲積與傅裏葉變換的關係
10．4．1 捲積定理
10．4．2 Python實現
10．5 通過快速傅裏葉變換計算捲積
10．5．1 步驟詳解
10．5．2 Python實現
10．5．3 C++實現
10．6 參考文獻
11 頻率域濾波
11．1 概述及原理詳解
11．2 低通濾波和高通濾波
11．2．1 三種常用的低通濾波器
11．2．2 低通濾波的C++實現
11．2．3 低通濾波的Python實現
11．2．4 三種常用的高通濾波器
11．3 帶通和帶阻濾波
11．3．1 三種常用的帶通濾波器
11．3．2 三種常用的帶阻濾波器
11．4 自定義濾波器
11．4．1 原理詳解
11．4．2 C++實現
11．5 同態濾波
11．5．1 原理詳解
11．5．2 Python實現
11．6 參考文獻
12 色彩空間
12．1 常見的色彩空間
12．1．1 RGB色彩空間
12．1．2 HSV色彩空間
12．1．3 HLS色彩空間
12．2 調整彩色圖像的飽和度和亮度
12．2．1 Python實現
12．2．2 C++實現

前言/序言

前言

數字圖像處理，即用計算機對圖像進行處理。初期，圖像數字化的設備是非常昂貴和復雜的，隨著互聯網、人工智能、智能硬件等技術的迅猛發展，硬件成本越來越便宜，使得在我們生活中産生瞭大量的圖像和視頻，與此同時，計算機視覺技術在人類生活中起到的作用也越來越大，其在商業、工業、醫學等領域有著廣泛的應用。

如今，連市場上很低價位的智能手機都可以配置一組高分辨率的攝像頭，安卓和蘋果手機應用市場中齣現瞭大量基於圖像處理的App，比如Rookie Cam、VSCO、Snapseed 等，這些App 內均有大量圖像處理方法，如圖像的裁剪、縮放、鏇轉、美顔、飽和度和亮度的調整及其各種濾鏡方法等，通常可以滿足人們日常生活中拍照娛樂的需求。我們經常使用的購物App，如淘寶中的“拍立淘”功能，可以用它拍下我們喜歡的物品，然後會自動檢索齣與其匹配的商品。還有比如基於人臉識彆的手機支付、考勤係統等，基於字符識彆的智能停車係統等，可見數字圖像處理已經慢慢地和我們的生活、娛樂息息相關。

本書整體架構及特色

OpenCV 作為一款開源的計算機視覺開發工具包，在計算機視覺領域扮演著非常重要的角色，它在提供源碼的同時，給齣瞭非常完整的OpenCV 函數手冊及其示例手冊，這兩個文檔也是學習OpenCV 的第一手和最重要的資料。這些優勢使得數韆名研究人員在視覺領域能夠獲得更高的生産力，並幫助學生和專業人員快速開發和研究有關的機器視覺項目，而我也是其中的眾多受益者之一。

本書大體按照經典教材岡薩雷斯的《數字圖像處理（第三版）》和OpenCV 使用手冊（主要是improc 模塊）的知識脈絡，並在此基礎上加入瞭某些具體方嚮的最新方法，試圖幫助初學者更加快速、係統地掌握基本的數字圖像處理技術的數學原理，以及如何將抽象的數學原理轉換為代碼實現的方法，然後詳細介紹瞭OpenCV 實現對應的函數，並分彆給齣瞭C++ 接口和Python 接口的使用方法，以及OpenCV 2.X 和OpenCV 3.X 的區彆。

本書麵嚮的讀者

本書中圖像算法的數學原理部分適閤數字圖像處理的初學者，示例的C++ 部分適閤具備C++ 編程基礎的讀者，示例的Python 部分適閤具備Python 編程基礎的讀者，同時對於使用OpenCV 2.X 版本的讀者，書中介紹瞭OpenCV 3.X 版本的新特性，這樣可以快速過渡到3.X 版本。

緻謝

特彆感謝電子工業齣版社博文視點的編輯鄭柳潔老師，在寫這本書的過程中，她不厭其煩地解答我遇到的各種各樣的問題，真心感謝她一直以來的支持和肯定。

感謝CSDN 的白羽中幫助我聯係到瞭博文視點的楊中興和鄭柳潔老師，沒有您的幫助，將無法促成這本書的齣版。

感謝我的朋友戴傳軍和張瑩瑩給這本書提齣瞭寶貴的建議，以及幫助我完成瞭書中一些非常重要的圖錶。

感謝我的父母、姐姐一直以來對我生活和工作的支持。

感謝OpenCV 開源庫的所有貢獻者。

限於篇幅，加之作者水平有限，疏漏和錯誤在所難免，懇請讀者批評、指正。如果您發現瞭錯誤或者有好的建議，請發郵件至wxcdzhangping@126.com，將不勝感激。

iv

《OpenCV算法精解：基於Python與C++》 核心內容概述 本書是一本深入探討計算機視覺核心算法的實戰指南，重點在於如何利用OpenCV這一強大的開源計算機視覺庫，通過Python和C++兩種主流編程語言實現各類圖像處理與分析技術。書中內容聚焦於算法的原理、數學基礎以及在實際項目中的應用，旨在幫助讀者從宏觀到微觀，全麵掌握計算機視覺的“內功心法”與“招式套路”。 第一部分：圖像基礎與預處理 數字圖像基礎： 在深入算法之前，本書首先會鋪墊數字圖像的本質，包括像素、顔色空間（如RGB, HSV, Grayscale）的錶示與轉換，以及不同顔色空間在圖像處理中的作用。我們將詳細講解如何理解圖像的本質，以及在不同場景下選擇閤適的顔色空間進行後續操作。 圖像增強與復原： 針對圖像質量不高的問題，本書將係統介紹多種圖像增強技術。這包括： 點運算： 對比度拉伸、直方圖均衡化（全局與自適應）、伽馬校正等，講解它們如何調整圖像的整體亮度與對比度，以及直方圖在分析圖像灰度分布上的意義。 鄰域運算： 重點在於濾波器的原理與應用。我們將詳細講解綫性濾波器（如高斯濾波、均值濾波）與非綫性濾波器（如中值濾波、雙邊濾波）。每種濾波器都將從數學原理入手，解析其捲積核的設計思想，並展示其在去噪、平滑等方麵的效果與優缺點。我們將深入探討不同濾波器在處理不同類型噪聲時的適用性，以及參數選擇的依據。 形態學圖像處理： 介紹腐蝕、膨脹、開運算、閉運算等基本形態學操作，分析它們如何用於去除噪聲、連接斷裂的綫段、填充小孔等。書中會通過大量實例展示這些操作對圖像結構的改變，並講解其在圖像分割、對象提取等方麵的應用。 圖像幾何變換： 講解仿射變換（平移、鏇轉、縮放、剪切）和透視變換。我們將闡述這些變換背後的數學模型（如仿射矩陣、單應矩陣），並演示如何在Python和C++中實現這些變換，以及它們在圖像校正、全景圖拼接等場景下的重要作用。 第二部分：特徵提取與描述 邊緣檢測： 詳細講解多種經典的邊緣檢測算法，如Sobel算子、Laplacian算子、Canny邊緣檢測器。我們將深入剖析Canny算法的多步流程（高斯平滑、梯度計算、非極大值抑製、滯後閾值），並分析其在檢測連續、平滑邊緣上的優勢。 角點檢測： 介紹Harris角點檢測算法和Shi-Tomasi角點檢測算法。我們將解析其原理，理解角點的數學定義，並講解如何通過局部灰度變化來尋找角點。書中還會探討這些算法在運動跟蹤、圖像匹配中的應用。 尺度不變特徵變換（SIFT）與加速魯棒特徵（SURF）： 深入講解SIFT和SURF算法的原理。我們將分析尺度空間理論，講解高斯差分（DoG）在尺度空間極值檢測中的作用，以及方嚮直方圖的構建。對於SURF，我們將分析其如何通過積分圖加速Hessian矩陣的計算，以及其在效率上的提升。書中將詳細闡述這些特徵描述子的獨特性、魯棒性，以及它們在圖像檢索、物體識彆中的強大能力。 局部二值模式（LBP）： 講解LBP算子的原理，分析其如何通過像素鄰域的二值化來描述局部紋理特徵。我們將探討不同LBP變種，以及其在人臉識彆、紋理分析中的應用。 方嚮梯度直方圖（HOG）： 詳細闡述HOG特徵的提取過程，包括單元格、塊的構建，以及梯度方嚮直方圖的歸一化。我們將深入分析HOG如何捕捉物體的形狀和外觀信息，並著重講解其在行人檢測等領域的成功應用。 第三部分：圖像分割與目標檢測 閾值分割： 介紹全局閾值分割（如Otsu方法）和局部閾值分割。我們將深入分析Otsu方法如何通過最大化類間方差來自動選擇最優閾值，以及在何種情況下局部閾值更有效。 區域生長與區域分裂閤並： 講解區域生長算法的基本思想，如何選擇種子點和生長準則。同時，介紹區域分裂閤並算法，分析其如何通過遞歸分割與閤並來達到區域的同質性。 Watershed（分水嶺）算法： 詳細闡述分水嶺算法的原理，將其類比為地形學中的分水嶺概念。我們將分析其在圖像分割中的應用，以及如何通過標記（markers）來改進分割效果，解決過分割問題。 輪廓（Contour）分析： 講解如何提取圖像中的輪廓，以及如何利用輪廓的屬性（如周長、麵積、形狀特徵）進行對象分析。書中將展示如何進行輪廓逼近，並利用輪廓信息進行形狀匹配和識彆。 目標檢測基礎： 滑動窗口與分類器： 介紹基於滑動窗口（Sliding Window）的目標檢測範式，以及如何將分類器（如SVM）應用於窗口中的圖像塊進行檢測。 經典檢測器： 重點講解Haar特徵級聯分類器（Viola-Jones算法）在人臉檢測中的經典應用。我們將剖析Haar特徵的構造，積分圖的加速計算，Adaboost算法的學習過程，以及級聯結構如何提高檢測效率。 深度學習目標檢測簡介（概念性）： 雖然本書更側重於傳統算法，但會提供對現代深度學習目標檢測方法（如R-CNN係列、YOLO、SSD）的概念性介紹，講解它們的基本思想，以及與傳統方法的區彆與聯係，為讀者進一步學習提供方嚮。 第四部分：相機模型與立體視覺 相機模型： 講解針孔相機模型，分析其內在參數（焦距、主點、畸變係數）和外在參數（鏇轉矩陣、平移嚮量）。我們將詳細解析這些參數的物理意義，以及它們如何影響圖像的形成。 圖像標定（Calibration）： 詳細介紹相機標定的原理與實踐。我們將講解如何通過棋盤格等標定闆來計算相機的內在參數和外在參數，以及標定對於後續三維重建的重要性。 立體視覺基礎： 介紹雙目立體視覺的基本原理，包括對極幾何（Epipolar Geometry）的概念，基綫（Baseline），視差（Disparity）的定義。 立體匹配（Stereo Matching）： 深入講解多種立體匹配算法，包括塊匹配（Block Matching）和像素級匹配。我們將分析它們的匹配策略，成本函數的設計，以及視差圖的計算過程。書中會探討視差圖在計算深度信息中的作用。 第五部分：高級主題與應用 運動分析與跟蹤： 光流法（Optical Flow）： 講解Lucas-Kanade光流法和Farneback光流法的原理，分析如何通過像素灰度變化來估計像素的運動。我們將展示其在視頻分析、物體跟蹤中的應用。 卡爾曼濾波（Kalman Filter）用於目標跟蹤： 介紹卡爾曼濾波的基本原理，如何預測目標狀態並根據觀測值進行更新。我們將演示如何將其應用於單目標跟蹤，提高跟蹤的魯棒性。 圖像識彆基礎： 模闆匹配： 介紹基於像素相似度（如NCC）和特徵匹配的模闆匹配方法，用於在圖像中尋找特定的模闆。 Bag-of-Visual-Words (BoVW) 模型： 講解如何構建視覺詞典，並將圖像錶示為視覺詞匯的直方圖，用於圖像檢索和分類。 OpenCV高級功能： 介紹OpenCV中一些更高級的模塊，如3D視覺模塊（點雲處理）、機器學習模塊（SVM, K-Means等）的接口使用，以及多綫程與GPU加速的初步探索。 技術實現細節：Python與C++ 本書的最大特色之一是同步講解Python與C++的實現。對於每一個算法，我們都將提供清晰、可執行的Python和C++代碼示例。 Python部分： 側重於快速原型開發、易讀性以及與NumPy、SciPy等科學計算庫的結閤。我們將展示如何利用OpenCV的Python接口，簡潔高效地實現各種算法。 C++部分： 關注算法的性能優化、底層控製以及在嵌入式係統、高性能應用中的部署。我們將提供詳細的C++代碼，並解釋內存管理、效率提升的關鍵點。 通過對比兩種語言的實現，讀者可以深刻理解同一算法在不同環境下的錶現，並根據實際需求選擇最閤適的開發語言。 學習方法與目標讀者 本書適閤有一定編程基礎（熟悉Python或C++中的一種）的讀者。對於初學者，可以從圖像基礎部分開始，逐步深入；對於有一定OpenCV經驗的讀者，可以直接跳到感興趣的算法章節。 學習目標： 1. 深刻理解計算機視覺核心算法的原理與數學基礎。 2. 掌握利用OpenCV在Python和C++中實現這些算法。 3. 能夠將所學算法應用於實際的圖像處理與分析項目中。 4. 為進一步學習更高級的計算機視覺技術（如深度學習）打下堅實基礎。 本書將不僅僅是一本工具書，更是一份引領讀者探索計算機視覺奧秘的嚮導。通過理論結閤實踐，我們希望讀者能夠真正做到“知其然，更知其所以然”，並能獨立解決復雜的視覺問題。

評分☆☆☆☆☆

我是一名剛剛接觸計算機視覺領域的學習者，被《OpenCV算法精解：基於Python與C++》的封麵設計和書名所吸引。我看到“精解”這個詞，心裏就覺得這本書的講解會很透徹。我目前的知識儲備還比較有限，對於很多算法的理解可能還停留在概念層麵。我希望這本書能夠從最基礎的概念講起，一步一步深入，讓我能夠真正理解每一個算法的工作原理，而不是死記硬背。同時，我非常期待書中能夠有大量的代碼示例，最好是那種可以直接運行，並且能夠通過調整參數看到不同效果的代碼。我希望這本書能夠提供一條清晰的學習路徑，讓我知道該從哪裏開始，如何循序漸進地掌握OpenCV的各種技術。對我這樣的新手來說，一本能夠幫助我“入門”並“進階”的書籍，將是極其寶貴的。

評分☆☆☆☆☆

作為一名長期活躍在算法研究領域的學生，我對OpenCV及其在學術研究中的應用有著深刻的理解。《OpenCV算法精解：基於Python與C++》這本書的書名給我留下瞭一個印象，那就是它可能不僅僅是技術的堆砌，而是在算法層麵進行瞭“精解”。我希望這本書能夠對各種核心計算機視覺算法進行深入的剖析，包括其背後的數學原理、計算復雜度以及在OpenCV中的優化實現。特彆是一些前沿的算法，如果書中能夠有所涉及，並且提供詳實的講解，那就更令人興奮瞭。我期待這本書能夠幫助我更清晰地理解這些算法的內在邏輯，為我撰寫學術論文或進行創新性研究打下堅實的基礎。同時，我也希望書中提供的代碼能夠嚴謹、高效，並且具有一定的可擴展性，方便我在原有代碼的基礎上進行進一步的修改和實驗。

評分☆☆☆☆☆

我是一名軟件工程師，一直以來都在關注計算機視覺技術的發展。在眾多的OpenCV相關書籍中，《OpenCV算法精解：基於Python與C++》以其“精解”二字吸引瞭我。這錶明這本書在算法的剖析上會非常深入，而不是停留在錶麵。我個人對算法的數學原理和實現細節非常感興趣，希望這本書能夠提供詳細的推導過程和代碼實現。我尤其期待書中對一些經典算法的講解，例如SIFT、SURF、HOG等，以及它們在OpenCV中的具體應用。另外，書中同時支持Python和C++兩種語言，這對於我來說非常有價值，因為我需要根據不同的項目需求選擇閤適的開發語言。能夠在一個地方深入學習兩種語言下的OpenCV實現，無疑能大大提高我的學習效率。我希望這本書能夠成為我深入理解OpenCV算法的“寶典”。

評分☆☆☆☆☆

這次購買《OpenCV算法精解：基於Python與C++》，主要是齣於對書中案例的期待。在翻閱的過程中，我注意到書中列舉瞭一些非常實際的應用場景，比如人臉識彆、目標跟蹤、圖像分割等等。這些都是我一直以來想要深入瞭解和掌握的技術。我特彆欣賞的是，這本書似乎並沒有止步於理論的講解，而是強調瞭如何在Python和C++這兩種主流開發語言中通過OpenCV來實現這些算法。這意味著我不僅能學到算法的原理，還能立刻動手實踐，將理論知識轉化為實際的解決方案。這種“學以緻用”的學習模式對我來說至關重要。我設想，讀完這本書後，我應該能夠獨立完成一些小型項目，甚至為我的工作帶來一些新的靈感和啓發。我希望書中的代碼示例能夠清晰易懂，並且能夠提供一些調試技巧，幫助我在遇到問題時能夠迅速解決。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計著實吸引瞭我。深邃的藍色背景，點綴著科技感十足的幾何圖形，以及那醒目的書名，無不散發齣一種專業且前沿的氣息。我一直對計算機視覺和圖像處理領域抱有濃厚的興趣，但苦於缺乏係統性的學習資料。在書店裏翻閱到這本書時，它的專業性和內容的深度讓我眼前一亮。我特彆關注瞭目錄部分，看到其中涵蓋瞭從基礎的圖像處理操作到復雜的深度學習模型在OpenCV中的應用，這讓我對學習路徑有瞭清晰的規劃。這本書的排版也非常人性化，文字清晰，配圖精美，即使是對於初學者來說，也能快速進入學習狀態。我個人偏愛那種理論與實踐相結閤的學習方式，而這本書似乎正是為此而生。我期待它能為我打開通往OpenCV世界的大門，讓我能夠親手實現各種令人驚嘆的視覺效果。

評分☆☆☆☆☆

挺好的

評分☆☆☆☆☆

這本書挺不錯的 挺詳細的

評分☆☆☆☆☆

內容不錯，希望好好學習打好基礎。

評分☆☆☆☆☆

有些書的質量還可以，價格有些實在太貴瞭

評分☆☆☆☆☆

還沒細看，希望有幫助。

評分☆☆☆☆☆

評價不錯的opencv圖書，趕上618買的很閤算

評分☆☆☆☆☆

看瞭微信公眾號推薦買的，果真很實用

評分☆☆☆☆☆

京東速度還是一如既往的快，好評

評分☆☆☆☆☆

物流速度快，印刷精美，物美價廉，十分喜愛，而且包裝無瑕疵