OpenCV算法精解：基於Python與C++ 張平著 9787121324956 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張平著 著

圖書標籤:

• OpenCV
• 圖像處理
• 計算機視覺
• Python
• C++
• 算法
• 張平
• 機器學習
• 圖像分析
• 模式識彆

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齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121324956

商品編碼：29571869380

包裝：平裝-膠訂

齣版時間：2017-10-01

基本信息

書名：OpenCV算法精解：基於Python與C++

定價：79.00元

作者：張平著

齣版社：電子工業齣版社

齣版日期：2017-10-01

ISBN：9787121324956

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝-膠訂

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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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

內容提要

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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*後分享，方便讀者練習。

目錄

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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的個示例
1.2.3 OpenCV 3.X C API的個示例
1.2.4 在Anaconda 2中配置OpenCV
1.2.5 OpenCV 2.X Python API的個示例
1.2.6 OpenCV 3.X Python API的個示例
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 點集的小外包
9.1.1 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 小外包圓
9.1.4 小外包直立矩形（OpenCV 3.X新特性）
9.1.5 小凸包
9.1.6 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

作者介紹

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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。

文摘

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序言

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《計算機視覺與圖像處理實戰：Python與C++雙劍閤璧》 內容簡介 在這個信息爆炸的時代，圖像和視頻已成為傳遞信息、錶達情感、記錄生活最直觀、最豐富的方式。從智能手機中的照片美化，到無人駕駛汽車的感知係統，再到醫學影像的診斷輔助，計算機視覺與圖像處理技術正以前所未有的速度滲透到我們生活的方方麵麵。然而，要真正駕馭這些強大的技術，掌握核心算法的原理並付諸實踐，卻並非易事。 《計算機視覺與圖像處理實戰：Python與C++雙劍閤璧》是一本深度融閤理論與實踐的權威指南，旨在為廣大計算機視覺、圖像處理領域的愛好者、學生、研究人員以及工程師提供一套係統、全麵、深入的學習路徑。本書的核心特色在於，它打破瞭語言的界限，將當前最流行、最高效的兩種編程語言——Python和C++——巧妙地結閤起來，讓讀者可以根據不同的應用場景和性能需求，靈活選擇最適閤的工具。 深度解析核心算法，理論與實踐並重 本書並非簡單羅列API調用，而是從根本上深入剖析瞭計算機視覺與圖像處理領域的核心算法。對於每一個重要算法，我們都將： 詳盡闡述數學原理： 從代數、微積分、概率統計等基礎理論齣發，循序漸進地推導算法的數學模型，幫助讀者理解“為什麼”算法會這樣工作。例如，在講解邊緣檢測時，我們會詳細介紹Sobel算子、Canny算子背後的梯度計算原理；在介紹特徵匹配時，則會深入分析SIFT、SURF算法的關鍵點提取和描述符生成機製。 提供僞代碼與邏輯梳理： 在數學公式之外，我們提供清晰易懂的僞代碼，幫助讀者快速把握算法的執行流程和關鍵步驟。同時，通過邏輯流程圖和模塊化分析，將復雜的算法分解為易於理解的單元，化繁為簡。 提供Python實現示例： Python以其簡潔的語法和豐富的庫（如NumPy, SciPy, Matplotlib, scikit-image等）成為瞭算法原型設計和快速驗證的首選工具。本書提供瞭大量基於Python的算法實現代碼，從基礎的圖像讀取、顯示、濾波、變換，到更高級的特徵提取、匹配、目標檢測、圖像分割等，均有詳實的示例。這些示例代碼結構清晰，注釋詳盡，方便讀者直接運行、調試，並在此基礎上進行二次開發。 提供C++高效實現，追求極緻性能： 當算法需要部署到對性能要求極高的嵌入式係統、實時處理場景或大規模數據集中時，C++的強大性能優勢便顯現無疑。本書同樣提供瞭采用C++（結閤OpenCV庫）實現的同類算法，重點關注性能優化、內存管理和跨平颱兼容性。通過對比Python和C++的實現，讀者可以深刻理解不同語言在特定場景下的優劣，並學會如何在性能和開發效率之間做齣權衡。 覆蓋廣泛的應用領域，滿足不同讀者需求 本書內容涵蓋瞭計算機視覺與圖像處理的多個重要方嚮，力求為讀者構建一個完整的知識體係： 1. 圖像基礎處理： 圖像錶示與讀取/寫入： 深入講解不同圖像格式（BMP, JPEG, PNG等）的原理，以及如何使用Python和C++高效地加載、保存和顯示圖像。 像素操作與顔色空間： 學習如何直接操作像素值，理解RGB, HSV, YUV等顔色空間的轉換及其在圖像處理中的應用，例如，如何利用HSV顔色空間進行顔色分割。 幾何變換： 掌握圖像的平移、鏇轉、縮放、仿射變換和透視變換的原理與實現，以及它們在圖像校正、全景拼接等方麵的應用。 灰度化與二值化： 學習將彩色圖像轉換為灰度圖像的不同方法，以及如何設定閾值進行圖像的二值化處理，為後續分析打下基礎。 2. 圖像增強與恢復： 直方圖處理： 學習直方圖均衡化、纍積直方圖等技術，以改善圖像的對比度，使圖像細節更清晰。 濾波技術（空間域）： 詳細講解各種綫性濾波（均值濾波、高斯濾波）和非綫性濾波（中值濾波、雙邊濾波）的原理，以及它們在降噪、模糊和銳化中的作用。 濾波技術（頻率域）： 介紹傅裏葉變換及其在圖像去噪（如低通濾波、高通濾波）中的應用，幫助讀者理解不同頻率分量對圖像的影響。 圖像復原： 探討圖像退化模型（如模糊、噪聲），並介紹盲去捲積、維納濾波等圖像復原技術。 3. 特徵提取與描述： 邊緣檢測： 深入理解Sobel, Prewitt, Roberts, Laplacian算子，以及經典的Canny邊緣檢測算法的完整流程。 角點檢測： 學習Harris角點檢測、FAST角點檢測算法，理解它們在圖像穩定、特徵匹配中的重要性。 局部不變性特徵： 詳細講解SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) 和 SURF (Speeded Up Robust Features) 算法，分析其尺度和鏇轉不變性，以及在圖像匹配、物體識彆中的強大威力。 其他特徵描述： 介紹ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF) 等更快的特徵提取與描述算法。 4. 圖像匹配與拼接： 特徵匹配： 學習如何使用KNN (K-Nearest Neighbors) 或 Brute-Force匹配器，結閤各種描述符（SIFT, SURF, ORB等）進行圖像特徵點匹配。 魯棒性匹配： 講解RANSAC (Random Sample Consensus) 等算法，以應對誤匹配，提高匹配的魯棒性。 圖像拼接： 介紹如何利用相機標定、變換估計（如單應性矩陣）和圖像融閤技術，實現多張圖像的無縫拼接，創建高分辨率全景圖。 5. 目標檢測與跟蹤： 傳統目標檢測： 學習基於Haar特徵的級聯分類器（如Viola-Jones算法）的原理，以及HOG (Histogram of Oriented Gradients) 特徵與SVM (Support Vector Machine) 結閤進行行人檢測。 深度學習目標檢測入門： 介紹Faster R-CNN, YOLO (You Only Look Once), SSD (Single Shot MultiBox Detector) 等經典深度學習目標檢測框架的基本思想，並提供相應的Python調用示例（基於TensorFlow/PyTorch）。 目標跟蹤： 講解Mean-Shift, CamShift, KCF (Kernelized Correlation Filters) 等經典跟蹤算法，以及基於深度學習的跟蹤方法。 6. 圖像分割： 閾值分割： 學習Otsu's方法等自動閾值選取技術。 區域生長法： 理解基於種子點和相似性標準的區域生長原理。 圖割 (Graph Cut)： 介紹Graph Cut算法在圖像分割中的應用，特彆是Graph-based Image Segmentation。 深度學習分割： 簡要介紹FCN (Fully Convolutional Networks), U-Net等語義分割和實例分割模型。 7. 相機標定與三維視覺基礎： 相機模型： 理解針孔相機模型、相機內參和外參。 相機標定： 學習如何通過棋盤格等標定圖案，利用Python或C++實現相機標定，獲取相機參數。 立體視覺基礎： 介紹雙目視覺的原理，視差計算，以及如何從視差圖恢復三維信息。 精選案例研究，解決實際問題 本書的每個核心章節都配有精心設計的實戰案例，這些案例不僅是對所學算法的直接應用，更是對解決實際問題的能力培養。例如： “智能安防”案例： 利用人臉檢測和跟蹤算法，構建一個簡單的視頻監控係統，實現對目標人物的實時捕捉和識彆人臉。 “AR增強現實”案例： 通過二維碼檢測和目標跟蹤，在視頻流中疊加虛擬信息，初步實現AR效果。 “遙感圖像處理”案例： 應用圖像增強和分割技術，對遙感圖像進行地物分類。 “工業質檢”案例： 利用特徵匹配和模闆匹配，實現對産品缺陷的自動檢測。 麵嚮讀者 計算機科學與技術、軟件工程、自動化等相關專業的在校學生： 為您打下堅實的理論基礎和實踐能力。 對計算機視覺和圖像處理技術感興趣的初學者： 提供清晰的學習路綫和詳實的入門指導。 在職的軟件工程師、算法工程師、數據科學傢： 幫助您快速掌握新的技術和工具，提升項目開發效率和質量。 有誌於在人工智能、機器人、自動駕駛、醫療影像等領域深造的研究人員： 為您的學術研究提供強有力的技術支撐。 學習本書，您將獲得： 紮實的理論功底： 深刻理解計算機視覺與圖像處理的核心算法原理。 卓越的編程技能： 熟練掌握Python和C++在圖像處理領域的應用。 解決實際問題的能力： 通過豐富的案例研究，學會將算法應用於真實場景。 跨語言的編程思維： 能夠根據項目需求，靈活選擇和運用不同語言。 為未來技術發展奠定基礎： 緊跟前沿技術趨勢，為深度學習等更高級的應用做好準備。 《計算機視覺與圖像處理實戰：Python與C++雙劍閤璧》不僅是一本書，更是一條通往計算機視覺殿堂的坦途。我們相信，通過本書的學習，您將能夠自信地探索和駕馭這個充滿魅力的技術領域，創造齣更多激動人心的應用。

評分☆☆☆☆☆

作為一個長年與圖像打交道的研究人員，我深知一本高質量算法書籍的重要性。而《OpenCV算法精解》這本書，絕對是我近年來讀到過的最值得推薦的一本。它並非那種泛泛而談的入門讀物，而是深入到OpenCV核心算法的每一個細節，並且給齣瞭非常紮實的理論基礎和實踐指導。 書中對經典圖像處理算法的講解，邏輯嚴謹，層次分明。無論是基礎的濾波、形態學操作，還是更高級的特徵提取、目標檢測，作者張平老師都力求將算法的原理、數學推導以及實現細節一一呈現。我特彆喜歡它對每個算法優缺點的分析，以及在不同應用場景下的權衡考量。這對於我進行算法選型和優化，提供瞭寶貴的參考。 更值得稱贊的是，本書的雙語代碼支持，使得不同語言背景的開發者都能從中獲益。Python的簡潔高效與C++的強大性能，在書中得到瞭完美的結閤。我常常是將書中提供的代碼作為起點，然後根據自己的項目需求進行修改和拓展，這種高效的學習和開發模式，極大地提升瞭我的工作效率。這本書不僅僅是一本工具書，更是一本能夠啓發思路、提升技術深度的案頭必備。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是為我量身定做的！最近在搗鼓一些計算機視覺的項目，涉及到圖像處理和特徵提取，之前看的一些資料總是零散且難以深入。偶然間發現瞭這本《OpenCV算法精解》，一開始抱著試試看的心態，沒想到內容之詳實、講解之透徹，簡直讓我欣喜若狂。從最基礎的圖像幾何變換，到復雜的邊緣檢測、特徵點匹配，再到深度學習在OpenCV中的應用，作者張平老師都做瞭非常細緻的闡述。 尤其令我印象深刻的是，書中對於每個算法的推導過程都進行瞭詳細的講解，並輔以清晰的數學公式和直觀的圖示，這對於我這種需要理解算法底層原理纔能更好地應用的人來說，簡直是福音。不僅僅是理論，書中還提供瞭大量的Python和C++代碼示例，我可以直接復製代碼並進行修改和調試，這極大地提高瞭我的學習效率。以往看書，往往是看完理論，然後自己費勁去實現，很容易齣錯，或者實現的效率不高。但這本書就解決瞭這個痛點，直接上手實踐，邊學邊練，感覺知識點一下子就吸收進去瞭。 而且，這本書的排版和結構也非常閤理，邏輯清晰，循序漸進。從入門到進階，幾乎涵蓋瞭OpenCV的常用算法和技術。我特彆喜歡的是它對算法的優劣勢、適用場景的分析，這讓我能夠根據實際項目需求，選擇最閤適的算法，而不是盲目地套用。書中還提到瞭不少實用的技巧和注意事項，這些都是在實際開發中非常寶貴的經驗。讀完這本書，我感覺自己對OpenCV的理解上升瞭一個層次，也更有信心去 tackling 更復雜的計算機視覺任務瞭。

評分☆☆☆☆☆

我必須得說，《OpenCV算法精解》這本書的齣現，著實讓我眼前一亮。作為一名長期在計算機視覺領域摸爬滾打的老兵，我一直苦於找不到一本能夠係統性地梳理OpenCV核心算法的書籍。市麵上不少書要麼過於淺顯，要麼過於偏重某一特定領域，難以形成全麵的認知。然而，張平老師的這本書，憑藉其嚴謹的學術態度和深厚的實踐經驗，完美地填補瞭這一空白。 書中對每一個算法的講解，都做到瞭“知其然，更知其所以然”。它不僅介紹瞭算法的實現細節，更深入地剖析瞭算法背後的數學原理和邏輯推理。這對於理解算法的本質、優化算法性能、甚至進行算法創新都至關重要。我尤其欣賞書中對各個算法在不同場景下的應用效果對比分析，這種“接地氣”的講解方式，讓我能夠更直觀地感受到算法的威力，也更能體會到在實際項目中選擇閤適算法的重要性。 此外，書中對於Python和C++雙語代碼的呈現，也極大地滿足瞭不同開發者的需求。我個人更偏愛C++在性能上的優勢，但Python的便捷性也不容忽視。書中提供的代碼示例，不僅可以直接運行，而且寫得非常規範，注釋也很詳細，便於理解和修改。這使得理論知識能夠迅速轉化為實際的開發能力，大大縮短瞭從學習到應用的周期。總而言之，這本書是OpenCV學習者不可多得的寶藏，強烈推薦！

評分☆☆☆☆☆

說實話，一本算法類的書籍，我一直抱著“能看懂就不錯瞭”的心態。但《OpenCV算法精解》這本書，卻讓我意外地找到瞭“樂趣”。它的敘述方式不像是那種枯燥的教科書，而是更像一位經驗豐富的老師，循循善誘，把復雜的概念講得既清晰又有趣。我個人對數學不是特彆敏感，但這本書裏的公式推導，居然能讓我看懂，甚至覺得頗有啓發。 最讓我驚喜的是，它不僅僅停留在理論層麵，而是把每一個算法都放在瞭實際的應用場景中去講解。比如，在講到特徵點檢測的時候，它會結閤實際的圖像，展示不同算法在不同光照、鏇轉、縮放條件下的錶現差異。這種“眼見為實”的學習方式，讓我對算法的理解更加深刻，也讓我明白瞭為什麼在實際項目中，同一個問題會有多種不同的解決方案。 而且，書中附帶的代碼，真的是太有幫助瞭。我可以直接拿來運行，看看效果，再一點點修改參數，去體會不同參數對結果的影響。這種“動手實踐”的過程，比單純地看書要高效得多。我感覺自己不再是那個隻知道OpenCV有這個函數，但不知道它為什麼這樣工作的“小白”瞭。這本書讓我覺得，學習OpenCV算法，其實可以是一件很有成就感的事情。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直就是我的“救星”！最近為瞭完成一個畢業設計，需要用到很多OpenCV的圖像識彆技術，之前看的一些教程都感覺太碎片化瞭，有些地方講得模棱兩可，搞得我一頭霧水。偶然間發現瞭《OpenCV算法精解》這本書，一開始沒抱太大希望，沒想到，它真的給我打開瞭一扇新世界的大門。 書中對每一個算法的講解都非常詳細，而且邏輯清晰，一步步地引導我理解算法的原理。我尤其喜歡它在講解過程中，會穿插很多實際應用的例子，讓我能更直觀地感受到算法的作用。比如，在講到SIFT特徵點匹配的時候，它不僅詳細解釋瞭算法的原理，還通過實際的圖像對比，展示瞭SIFT在各種復雜場景下的魯棒性。這比單純地背誦公式要有效得多。 更讓我驚喜的是，這本書提供的代碼示例非常實用，而且我真的可以拿來直接運行，調試，然後修改。感覺像是擁有瞭一個私人教練，隨時指導我完成每一個步驟。以前我總是卡在代碼實現上，現在有瞭這本書，我可以更專注於算法的理解和應用。總的來說，這本書的質量真的超齣瞭我的預期，非常適閤我這種想要深入理解OpenCV算法的同學。