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☆☆☆☆☆

出版者:O'Reilly Media

作者:Adrian Kaehler

出品人:

页数:1024

译者:

出版时间:2017-1-8

价格:USD 59.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781491937990

丛书系列:

图书标签:

计算机视觉
OpenCV
OpenCV3
CV
计算机
人工智能
英文原版
计算机科学
OpenCV
机器学习
计算机视觉
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具体描述

深入探索计算机视觉的广阔天地：《数字图像处理与模式识别实践指南》内容提要：本书并非一本专注于特定库或框架的教程，而是一本立足于计算机视觉与图像处理核心理论、面向实际工程应用的深度指南。它旨在为读者构建一个扎实而全面的理论基础，并引导他们掌握从基础信号处理到复杂模式识别算法的完整技术栈。全书共分为五大部分，层层递进，确保读者不仅知其然，更能解其所以然。 --- 第一部分：图像与信号处理的数学基石 (Foundations in Image and Signal Processing) 本部分是所有高级视觉算法的根基。我们首先从数字信号处理（DSP）的角度审视图像——将图像视为二维信号。 1. 图像的数字化与表示：深入探讨采样（Sampling）、量化（Quantization）的原理及其对图像质量的影响。详细阐述不同色彩空间（如RGB、HSV、Lab）的数学转换及其在不同应用场景中的适用性。重点解析了单通道与多通道图像在内存管理和计算效率上的差异。 2. 线性与非线性滤波基础：详细剖析卷积（Convolution）操作的数学定义和在图像处理中的物理意义。针对线性滤波器，本书系统地介绍了均值滤波、高斯滤波的核函数设计及其在平滑噪声中的性能权衡。在非线性滤波方面，我们详述了中值滤波、形态学滤波（腐蚀、膨蚀、开运算、闭运算）的像素级操作，并提供了何时选用非线性滤波的工程判断标准。 3. 傅里叶分析在图像中的应用：引入一维和二维离散傅里叶变换（DFT）。重点讲解了傅里叶频谱的物理含义，如何利用频域分析来理解图像的纹理和周期性。通过实践案例，展示了如何使用傅里叶变换进行周期性噪声去除和图像解模糊处理。 --- 第二部分：图像增强与复原的艺术 (The Art of Image Enhancement and Restoration) 本部分聚焦于如何改善图像质量，无论是为了视觉感知优化还是为了后续处理的性能提升。 4. 对比度与亮度调整：详述了直方图均衡化（HE）的原理，并引入了自适应直方图均衡化（AHE）和限制对比度自适应直方图均衡化（CLAHE），分析了它们在处理光照不均图像时的优越性。此外，还探讨了伽马校正和分段线性变换在非线性亮度映射中的应用。 5. 图像去噪技术深度解析：超越基础的高斯和中值滤波，本书深入探讨了基于变换域的去噪方法，如小波变换（Wavelet Transform）去噪的阈值选择策略。特别关注了现代去噪方法，例如非局部均值（Non-Local Means, NLM）去噪的原理，以及它如何通过搜索相似块来保留图像细节。 6. 图像复原：点扩散函数（PSF）建模：讲解了退化模型的建立，包括运动模糊和散焦模糊。针对逆滤波、维纳滤波（Wiener Filtering）等经典复原算法，本书详细推导了其数学公式，并讨论了在噪声和PSF未知或估计不准确时，如何应用盲解卷积（Blind Deconvolution）的概念来逼近真实图像。 --- 第三部分：特征提取与描述的里程碑 (Milestones in Feature Extraction and Description) 本部分是理解传统计算机视觉“识别”范式的核心，关注如何将像素数据转化为具有判别力的信息。 7. 边缘、角点与兴趣点检测：详细对比了梯度算子（Sobel, Prewitt）与二阶导数算子（Laplacian）的性能差异。重点介绍了Canny边缘检测算法的五步流程，并分析了其参数对结果的敏感性。在兴趣点检测方面，详细剖析了Harris角点检测的响应函数，并对比了其与尺度不变特征变换（SIFT）和加速稳健特征（SURF）在尺度空间中的差异。 8. 局部特征描述符的构建：深入讲解了描述符的核心思想——如何通过局部梯度信息来创建对视角和光照变化鲁棒的向量。详细解析了SIFT描述符的梯度方向直方图构建过程，并探讨了如FREAK、ORB等二进制描述符在实时性上的优势与精度上的权衡。 9. 图像分割的经典方法：从基于阈值的全局与局部方法讲起，过渡到区域生长法。重点阐述了基于能量最小化的主动轮廓模型（Active Contour Models/Snakes）的工作机制，以及水平集（Level Sets）方法在处理复杂拓扑结构分割时的优势。 --- 第四部分：几何变换与三维重建的桥梁 (Geometry, Transformation, and the Bridge to 3D) 本部分关注物体在图像中的空间关系以及如何从二维数据推断三维信息。 10. 几何变换与图像配准：详述了仿射变换（Affine）和透视变换（Perspective）的矩阵表示。重点在于如何使用控制点（Control Points）通过最小二乘法估计变换矩阵，并详细讨论了RANSAC（随机抽样一致性）算法在鲁棒估计中的应用，以有效抵抗异常值干扰。 11. 相机模型与标定：引入针孔相机模型，详细解析了内参矩阵（Intrinsic Matrix）和外参矩阵（Extrinsic Matrix）的物理意义。本书通过实例指导读者如何进行相机标定，包括棋盘格图像的采集与张正友标定法的实施流程，为后续的三维测量奠定基础。 12. 立体视觉基础：阐述了双目视觉的基本原理，包括视差（Disparity）的概念。详细分析了立体匹配的代价函数构建，并对比了块匹配算法、半全局匹配（SGM）等主流算法的计算复杂度和效果差异。 --- 第五部分：模式识别与机器学习的集成 (Integration with Pattern Recognition and Machine Learning) 本部分将传统的图像处理流程与现代的分类决策机制结合起来，实现真正的智能识别。 13. 降维与数据可视化：在处理高维特征向量时，数据冗余是常见问题。本书详细介绍了主成分分析（PCA）在线性降维中的应用，解释了如何通过特征值和特征向量来最大化方差保留。此外，还探讨了非线性降维技术如t-SNE在特征空间可视化中的作用。 14. 经典分类器在图像任务中的应用：重点讲解了支撑向量机（SVM）在线性与非线性分类中的核函数技巧，以及它在特征向量分类中的性能表现。同时，对K近邻（KNN）和朴素贝叶斯分类器在特定图像属性分类上的适用性进行了分析。 15. 深度学习的预备知识：虽然本书并非深度学习的专著，但提供了必要的衔接知识。我们探讨了如何将传统特征（如SIFT或HOG）输入到浅层神经网络中，理解全连接层和激活函数的数学模型，为读者过渡到更复杂的卷积网络架构做好理论准备。特别强调了特征向量的归一化和尺度对迭代优化算法收敛性的影响。本书特色：本书强调算法背后的数学原理，而非仅仅是API的调用。每一个关键算法都配有详细的数学推导，辅以清晰的流程图，帮助读者建立从理论到实践的坚实桥梁。对于每一章节的核心算法，我们都提供了基于C++标准库和高效数值计算方法的伪代码实现框架，使读者能够独立于任何特定商业库，构建出高性能的视觉处理模块。本书适合有一定线性代数和微积分基础的工程师、研究生以及希望深入理解计算机视觉底层机制的专业人士阅读。

作者简介

Gary Bradski博士是斯坦福大学人工智能实验室的顾问教授，也是Willow Garage公司机器人学研究协会的资深科学家。

Adrian Kaehler博士，Applied Minds公司的资深科学家，从事机器学习、统计建模、计算机视觉和机器人学方面的研究。

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

这本《学习OpenCV》是O’Reilly出品于2008年，旋即由刘瑞祯和于仕琪在国内翻译出版。相比国人介绍函数使用方法的书，《学习OpenCV》的着眼点则更多的回到图形图像，配合专业基础的脉络来介绍OpenCV。作为基础教程，那类似于Hello World是一定要的，而一本书的好坏，从Hello...

评分☆☆☆☆☆

本书充满了丰富的应用OpenCV编程的例子，对于OpenCV库函数的介绍也大多是通过例子的方式完成的。可以说，这样厚厚的一本书，对于OpenCV 1.0中的几乎所有的库函数均有所涉及。我认为，与传统的手册型Manual具有不同的风格，该书更像是一个OpenCV的工作人员在叙说整个OpenCV的方...

评分☆☆☆☆☆

OpenCV（Open source Computer Vision library，开放计算机视觉库）由Intel发起，采用C/C++编写，追求性能优化，跨平台，帮助新生从一个高的起点开始视觉研究，避免闭门造车。　　在CentOS-2.6.32中安装OpenCV-2.2.0步骤： (1)安装相关依赖工程（本人只装了yasm、ffmpeg、...

评分☆☆☆☆☆

Description Learning OpenCV puts you right in the middle of the rapidly expanding field of computer vision. Written by the creators of OpenCV, the widely used free open-source library, this book introduces you to computer vision and demonstrates how you can...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我称道的一点是它对前沿视觉技术脉络的梳理和整合能力。它不仅仅是关于OpenCV库本身的功能介绍，更像是一份视觉算法的“路线图”。书中对机器学习在视觉领域的应用，特别是与OpenCV的结合，阐述得极为精辟。例如，在讲解目标检测时，作者清晰地梳理了从早期的Haar特征到基于深度学习的SSD、YOLO等模型的演进过程，并且重点展示了OpenCV如何通过DNN模块来加载和运行这些预训练模型。这种宏观的视角让我明白了，OpenCV并非一个孤立的工具箱，而是连接传统图像处理和现代深度学习视觉系统的关键桥梁。通过书中提供的几个结合了传统特征（如HOG）和机器学习分类器的综合项目案例，我学会了如何将零散的知识点串联成一个完整的、具有实际解决问题能力的系统。这本书成功地将“如何使用”和“为什么这么做”完美结合，为我未来的深入研究指明了方向。

评分☆☆☆☆☆

天哪，我终于找到了这本《OpenCV 3实战指南》！简直是为我这种刚踏入计算机视觉领域的“小白”量身定做的。这本书的结构设计得太棒了，它没有一上来就抛出一堆复杂的数学公式和晦涩难懂的理论，而是从最基础的图像处理操作开始讲起，比如如何读取、显示、保存图片，这些看似简单却至关重要的步骤，作者都用清晰的C++代码示例一步步带着你走。特别是关于图像的色彩空间转换那章，作者用图文并茂的方式解释了BGR和RGB的区别，还顺带讲了HSV的直观性，让我这个初学者一下子就抓住了核心。更让我惊喜的是，它对OpenCV库中常用函数的参数解释得极其细致，几乎把每个参数的含义、取值范围和对结果的影响都掰开了揉碎了讲，不像有些参考手册那样只会给出冷冰冰的定义。这本书的配套练习也是恰到好处，难度循序渐进，让你在“玩中学，学中用”，真正体会到代码运行出结果的那种成就感。我感觉自己不再是面对一堆函数名发愁的菜鸟，而是真正掌握了与机器对话的工具。这本书的实践性远超我的预期，绝对是入门OpenCV的绝佳敲门砖。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和示例代码的质量简直是业界标杆。我手里有很多技术书籍，但很多都存在代码冗长、注释缺乏或者环境配置困难的问题。然而，这本《OpenCV 3实战指南》在这方面做得无可挑剔。所有的代码示例都保持了极高的简洁性和可读性，几乎每一行关键代码都有清晰的注释解释其功能和背后的逻辑。更贴心的是，作者在每章的开始部分都对所需的OpenCV模块和依赖库进行了明确说明，并提供了详尽的编译和链接步骤，这极大地减少了我在搭建实验环境时可能遇到的“环境地狱”。对于那些初学者来说，能够顺利跑通第一个“Hello World”级别的图像处理程序，本身就是一种巨大的动力。此外，书中对不同操作系统（Windows, Linux, macOS）下的配置差异也考虑到了，这种对读者体验的尊重，让我由衷地感到这是一本用心之作，而非应付了事的教材。

评分☆☆☆☆☆

作为一名有一定经验的开发者，我购买这本书的初衷是想看看它对并行计算和性能优化方面有没有独到的见解。欣慰的是，《OpenCV 3实战指南》在这方面的论述非常扎实，它充分利用了OpenCV 3时代引入的并行化特性。书中专门开辟章节讲解了如何有效地使用TBB（Threading Building Blocks）库来加速那些耗时的迭代操作，比如大规模的卷积运算。作者没有仅仅停留在“使用并行”这个层面，而是详细分析了内存访问模式对并行效率的影响，这一点非常专业。更重要的是，它指导读者如何利用OpenCV内部的优化策略，例如，在进行矩阵乘法或卷积时，如何选择合适的OpenCV函数来自动利用CPU的SIMD指令集（如SSE/AVX），这对于追求极致性能的应用来说是至关重要的。我按照书中的建议优化了一个目标跟踪模块的初始化阶段，性能提升了近30%，效果立竿见影。这本书的价值在于，它提供的不是停留在应用层面的知识，而是深入到了底层性能调优的秘籍。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度着实让人佩服，它可不是那种只停留在理论表面的“花架子”。我尤其欣赏作者在讲解高级主题时所展现出的那种深入骨髓的理解力。比如在介绍特征点检测与描述子时，作者不仅详细对比了SIFT、SURF、ORB等不同算法的优劣和适用场景，还着重分析了它们背后的数学原理，比如高斯差分和Hessian矩阵的作用。让我印象深刻的是，书中对“鲁棒性”的探讨，作者并没有简单地告诉我们哪个算法更好，而是通过实际的尺度变化和旋转实验，展示了不同描述子在面对真实世界复杂场景时的表现差异。这种基于实验数据的分析，远比空泛的理论说教来得有力。而且，书中对模板匹配和图像去噪滤波的章节处理得也非常到位，它没有满足于给出几个简单的滤波器（如均值、高斯），而是深入探讨了双边滤波和非局部均值滤波这类边缘保持型滤波器的优势，这对于需要进行精确边缘提取的应用场景简直是福音。读完这部分，我感觉自己对如何根据具体需求选择合适的图像处理算法，有了一个质的飞跃。

评分☆☆☆☆☆

是opencv库的介绍和应用举例。学完可以对图像处理的常用方法有深入了解。

评分☆☆☆☆☆

是opencv库的介绍和应用举例。学完可以对图像处理的常用方法有深入了解。

评分☆☆☆☆☆

三维重建真的很难，用神经网络的方法就更难了。终于读完了！好难，后期还需要一边看视频一边码代码来熟悉。一本中规中矩的软件书，不过体系还是很完整。

评分☆☆☆☆☆

学习opencv的同时也回顾图像处理的知识

评分☆☆☆☆☆

是opencv库的介绍和应用举例。学完可以对图像处理的常用方法有深入了解。