OpenCV计算机视觉编程攻略（第3版）

出版者:人民邮电出版社

作者:[加] Robert Laganière

页数:328

译者:相银初

出版时间:2018-5

价格:79.00元

装帧:平装

isbn号码:9787115480934

丛书系列:图灵程序设计丛书

具体描述

本书结合C++和OpenCV全面讲解计算机视觉编程，不仅涵盖计算机视觉和图像处理的基础知识，而且通过完整示例讲解OpenCV的重要类和函数。主要内容包括OpenCV库的安装和部署、图像增强、像素操作、图形分析等各种技术，并且详细介绍了如何处理来自文件或摄像机的视频，以及如何检测和跟踪移动对象。

第3版针对OpenCV最新版本进行了修改，调整了很多函数和算法说明，还增加了立体图像深度检测、运动目标跟踪、人脸识别、人脸定位、行人检测等内容，适合计算机视觉新手、专业软件开发人员、学生，以及所有想要了解图像处理和计算机视觉技术的人员学习参考。

作者简介

Robert Laganière

加拿大渥太华大学电气工程与计算机科学学院教授，并在VIVA实验室执教。曾获得基于内容的视频分析、视觉监控、驾驶辅助、目标识别与跟踪等领域的多项专利。Visual Cortek公司创始人，Cognivue、iWatchlife、Tempo Analytics等多家初创公司首席科学家。

个人网站：http://www.laganiere.name/。

目录信息

第1章　图像编程入门　　1
1.1　简介　　1
1.2　安装OpenCV库　　1
1.2.1　准备工作　　1
1.2.2　如何实现　　2
1.2.3　实现原理　　4
1.2.4　扩展阅读　　5
1.2.5　参阅　　6
1.3　装载、显示和存储图像　　6
1.3.1　准备工作　　6
1.3.2　如何实现　　6
1.3.3　实现原理　　8
1.3.4　扩展阅读　　9
1.3.5　参阅　　11
1.4　深入了解cv::Mat　　11
1.4.1　如何实现　　11
1.4.2　实现原理　　13
1.4.3　扩展阅读　　16
1.4.4　参阅　　17
1.5　定义感兴趣区域　　17
1.5.1　准备工作　　17
1.5.2　如何实现　　17
1.5.3　实现原理　　18
1.5.4　扩展阅读　　18
1.5.5　参阅　　19
第2章　操作像素　　20
2.1　简介　　20
2.2　访问像素值　　21
2.2.1　准备工作　　21
2.2.2　如何实现　　21
2.2.3　实现原理　　23
2.2.4　扩展阅读　　24
2.2.5　参阅　　24
2.3　用指针扫描图像　　24
2.3.1　准备工作　　25
2.3.2　如何实现　　25
2.3.3　实现原理　　26
2.3.4　扩展阅读　　27
2.3.5　参阅　　31
2.4　用迭代器扫描图像　　31
2.4.1　准备工作　　31
2.4.2　如何实现　　31
2.4.3　实现原理　　32
2.4.4　扩展阅读　　33
2.4.5　参阅　　33
2.5　编写高效的图像扫描循环　　33
2.5.1　如何实现　　34
2.5.2　实现原理　　34
2.5.3　扩展阅读　　36
2.5.4　参阅　　36
2.6　扫描图像并访问相邻像素　　36
2.6.1　准备工作　　36
2.6.2　如何实现　　36
2.6.3　实现原理　　38
2.6.4　扩展阅读　　38
2.6.5　参阅　　39
2.7　实现简单的图像运算　　39
2.7.1　准备工作　　39
2.7.2　如何实现　　40
2.7.3　实现原理　　40
2.7.4　扩展阅读　　41
2.8　图像重映射　　42
2.8.1　如何实现　　42
2.8.2　实现原理　　43
2.8.3　参阅　　44
第3章　处理图像的颜色　　45
3.1　简介　　45
3.2　用策略设计模式比较颜色　　45
3.2.1　如何实现　　46
3.2.2　实现原理　　47
3.2.3　扩展阅读　　50
3.2.4　参阅　　53
3.3　用GrabCut算法分割图像　　53
3.3.1　如何实现　　54
3.3.2　实现原理　　56
3.3.3　参阅　　56
3.4　转换颜色表示法　　56
3.4.1　如何实现　　57
3.4.2　实现原理　　58
3.4.3　参阅　　59
3.5　用色调、饱和度和亮度表示颜色　　59
3.5.1　如何实现　　59
3.5.2　实现原理　　61
3.5.3　拓展阅读　　64
3.5.4　参阅　　66
第4章　用直方图统计像素　　67
4.1　简介　　67
4.2　计算图像直方图　　67
4.2.1　准备工作　　68
4.2.2　如何实现　　68
4.2.3　实现原理　　72
4.2.4　扩展阅读　　72
4.2.5　参阅　　74
4.3　利用查找表修改图像外观　　74
4.3.1　如何实现　　74
4.3.2　实现原理　　75
4.3.3　扩展阅读　　76
4.3.4　参阅　　78
4.4　直方图均衡化　　78
4.4.1　如何实现　　78
4.4.2　实现原理　　79
4.5　反向投影直方图检测特定图像内容　　79
4.5.1　如何实现　　80
4.5.2　实现原理　　81
4.5.3　扩展阅读　　82
4.5.4　参阅　　84
4.6　用均值平移算法查找目标　　85
4.6.1　如何实现　　85
4.6.2　实现原理　　87
4.6.3　参阅　　88
4.7　比较直方图搜索相似图像　　88
4.7.1　如何实现　　88
4.7.2　实现原理　　90
4.7.3　参阅　　90
4.8　用积分图像统计像素　　91
4.8.1　如何实现　　91
4.8.2　实现原理　　92
4.8.3　扩展阅读　　93
4.8.4　参阅　　99
第5章　用形态学运算变换图像　　100
5.1　简介　　100
5.2　用形态学滤波器腐蚀和膨胀图像　　100
5.2.1　准备工作　　101
5.2.2　如何实现　　101
5.2.3　实现原理　　102
5.2.4　扩展阅读　　103
5.2.5　参阅　　104
5.3　用形态学滤波器开启和闭合图像　　104
5.3.1　如何实现　　104
5.3.2　实现原理　　105
5.3.3　参阅　　106
5.4　在灰度图像中应用形态学运算　　106
5.4.1　如何实现　　106
5.4.2　实现原理　　107
5.4.3　参阅　　108
5.5　用分水岭算法实现图像分割　　108
5.5.1　如何实现　　109
5.5.2　实现原理　　111
5.5.3　扩展阅读　　112
5.5.4　参阅　　114
5.6　用MSER算法提取特征区域　　114
5.6.1　如何实现　　114
5.6.2　实现原理　　116
5.6.3　参阅　　118
第6章　图像滤波　　119
6.1　简介　　119
6.2　低通滤波器　　120
6.2.1　如何实现　　120
6.2.2　实现原理　　121
6.2.3　参阅　　123
6.3　用滤波器进行缩减像素采样　　124
6.3.1　如何实现　　124
6.3.2　实现原理　　125
6.3.3　扩展阅读　　126
6.3.4　参阅　　127
6.4　中值滤波器　　128
6.4.1　如何实现　　128
6.4.2　实现原理　　129
6.5　用定向滤波器检测边缘　　129
6.5.1　如何实现　　130
6.5.2　实现原理　　132
6.5.3　扩展阅读　　135
6.5.4　参阅　　136
6.6　计算拉普拉斯算子　　136
6.6.1　如何实现　　137
6.6.2　实现原理　　138
6.6.3　扩展阅读　　141
6.6.4　参阅　　142
第7章　提取直线、轮廓和区域　　143
7.1　简介　　143
7.2　用Canny算子检测图像轮廓　　143
7.2.1　如何实现　　143
7.2.2　实现原理　　145
7.2.3　参阅　　146
7.3　用霍夫变换检测直线　　146
7.3.1　准备工作　　146
7.3.2　如何实现　　147
7.3.3　实现原理　　151
7.3.4　扩展阅读　　153
7.3.5　参阅　　155
7.4　点集的直线拟合　　155
7.4.1　如何实现　　155
7.4.2　实现原理　　157
7.4.3　扩展阅读　　158
7.5　提取连续区域　　158
7.5.1　如何实现　　159
7.5.2　实现原理　　160
7.5.3　扩展阅读　　161
7.6　计算区域的形状描述子　　161
7.6.1　如何实现　　162
7.6.2　实现原理　　163
7.6.3　扩展阅读　　164
第8章　检测兴趣点　　166
8.1　简介　　166
8.2　检测图像中的角点　　166
8.2.1　如何实现　　167
8.2.2　实现原理　　171
8.2.3　扩展阅读　　172
8.2.4　参阅　　174
8.3　快速检测特征　　174
8.3.1　如何实现　　174
8.3.2　实现原理　　175
8.3.3　扩展阅读　　176
8.3.4　参阅　　178
8.4　尺度不变特征的检测　　178
8.4.1　如何实现　　179
8.4.2　实现原理　　180
8.4.3　扩展阅读　　181
8.4.4　参阅　　183
8.5　多尺度FAST特征的检测　　183
8.5.1　如何实现　　183
8.5.2　实现原理　　184
8.5.3　扩展阅读　　185
8.5.4　参阅　　186
第9章　描述和匹配兴趣点　　187
9.1　简介　　187
9.2　局部模板匹配　　187
9.2.1　如何实现　　188
9.2.2　实现原理　　190
9.2.3　扩展阅读　　191
9.2.4　参阅　　192
9.3　描述并匹配局部强度值模式　　192
9.3.1　如何实现　　193
9.3.2　实现原理　　195
9.3.3　扩展阅读　　196
9.3.4　参阅　　199
9.4　用二值描述子匹配关键点　　199
9.4.1　如何实现　　199
9.4.2　实现原理　　200
9.4.3　扩展阅读　　201
9.4.4　参阅　　202
第10章　估算图像之间的投影关系　　203
10.1　简介　　203
10.2　计算图像对的基础矩阵　　205
10.2.1　准备工作　　205
10.2.2　如何实现　　206
10.2.3　实现原理　　208
10.2.4　参阅　　209
10.3　用RANSAC（随机抽样一致性）算法匹配图像　　209
10.3.1　如何实现　　209
10.3.2　实现原理　　212
10.3.3　扩展阅读　　213
10.4　计算两幅图像之间的单应矩阵　　214
10.4.1　准备工作　　214
10.4.2　如何实现　　215
10.4.3　实现原理　　217
10.4.4　扩展阅读　　218
10.4.5　参阅　　219
10.5　检测图像中的平面目标　　219
10.5.1　如何实现　　219
10.5.2　实现原理　　221
10.5.3　参阅　　224
第11章　三维重建　　225
11.1　简介　　225
11.2　相机标定　　226
11.2.1　如何实现　　227
11.2.2　实现原理　　230
11.2.3　扩展阅读　　232
11.2.4　参阅　　233
11.3　相机姿态还原　　233
11.3.1　如何实现　　233
11.3.2　实现原理　　235
11.3.3　扩展阅读　　236
11.3.4　参阅　　238
11.4　用标定相机实现三维重建　　238
11.4.1　如何实现　　238
11.4.2　实现原理　　241
11.4.3　扩展阅读　　243
11.4.4　参阅　　244
11.5　计算立体图像的深度　　244
11.5.1　准备工作　　244
11.5.2　如何实现　　245
11.5.3　实现原理　　247
11.5.4　参阅　　247
第12章　处理视频序列　　248
12.1　简介　　248
12.2　读取视频序列　　248
12.2.1　如何实现　　248
12.2.2　实现原理　　250
12.2.3　扩展阅读　　251
12.2.4　参阅　　251
12.3　处理视频帧　　251
12.3.1　如何实现　　251
12.3.2　实现原理　　252
12.3.3　扩展阅读　　256
12.3.4　参阅　　258
12.4　写入视频帧　　258
12.4.1　如何实现　　259
12.4.2　实现原理　　259
12.4.3　扩展阅读　　262
12.4.4　参阅　　263
12.5　提取视频中的前景物体　　263
12.5.1　如何实现　　264
12.5.2　实现原理　　266
12.5.3　扩展阅读　　266
12.5.4　参阅　　268
第13章　跟踪运动目标　　269
13.1　简介　　269
13.2　跟踪视频中的特征点　　269
13.2.1　如何实现　　269
13.2.2　实现原理　　274
13.2.3　参阅　　274
13.3　估算光流　　275
13.3.1　准备工作　　275
13.3.2　如何实现　　276
13.3.3　实现原理　　278
13.3.4　参阅　　279
13.4　跟踪视频中的物体　　279
13.4.1　如何实现　　279
13.4.2　实现原理　　282
13.4.3　参阅　　284
第14章　实用案例　　285
14.1　简介　　285
14.2　人脸识别　　286
14.2.1　如何实现　　286
14.2.2　实现原理　　288
14.2.3　参阅　　290
14.3　人脸定位　　291
14.3.1　准备工作　　291
14.3.2　如何实现　　292
14.3.3　实现原理　　295
14.3.4　扩展阅读　　297
14.3.5　参阅　　298
14.4　行人检测　　298
14.4.1　准备工作　　298
14.4.2　如何实现　　299
14.4.3　实现原理　　302
14.4.4　扩展阅读　　304
14.4.5　参阅　　308
· · · · · · (收起)

用户评价

在我为数不多的计算机视觉书籍收藏中，《OpenCV计算机视觉编程攻略（第3版）》无疑是那本让我最爱不释手、也最有成就感的。它不仅仅是一本技术指南，更像是一次深入人心的探索之旅，让我从一个对图像处理一无所知的门外汉，逐渐成长为一个能够独立思考和解决问题的实践者。 这本书的强大之处在于它的“系统性”和“实用性”完美结合。它不像许多网上教程那样零散且缺乏深度，而是以一种非常有逻辑的结构，层层递进地将OpenCV的强大功能展现在我面前。从最基础的图像读取、显示、像素操作，到复杂的特征检测、目标跟踪、立体视觉，每一个章节都紧密相连，并且为后续的学习打下了坚实的基础。 我尤其赞赏书中关于图像变换的讲解。无论是仿射变换（如平移、旋转、缩放）还是透视变换，作者都通过生动的图示和详细的代码示例，让我直观地理解了这些变换是如何作用于图像的。我记得我第一次尝试实现一个简单的图像旋转功能，通过书中的代码，我不仅成功地完成了任务，还对矩阵运算在图像处理中的应用有了更深刻的认识。这种“看得懂，做得出”的学习体验，是其他许多书籍无法给予的。 书中关于特征提取和匹配的部分，更是让我惊叹于计算机视觉的神奇。SIFT、SURF、ORB等特征描述子，在书中被拆解成了易于理解的步骤，并且提供了完整的Python代码实现。当我成功地让程序识别出两张不同角度拍摄的同一物体时，那种感觉简直就像是掌握了某种“魔法”。书中的代码不仅是功能的实现，更是编程艺术的展现，清晰的变量命名、合理的函数划分，都让我受益匪浅。 而且，这本书在讲解技术的同时，也非常注重实际应用。很多章节都引用了真实的计算机视觉应用场景，比如人脸识别、手势识别、运动物体检测等，并提供了相应的解决方案。这些案例的引入，不仅让我对OpenCV的强大能力有了更直观的认识，还激发了我将所学知识应用到自己项目中的热情。 这本书的排版和字体设计也堪称一流，阅读起来非常舒适，不会引起视觉疲劳。每一页都充满了有价值的信息，而且信息的呈现方式也非常清晰，不会让人感到杂乱无章。 总而言之，《OpenCV计算机视觉编程攻略（第3版）》是我在学习OpenCV过程中遇到过的最出色的教材。它不仅内容丰富、讲解深入，更重要的是，它能够真正地引导读者掌握计算机视觉的核心技术，并将其应用于实际问题。我毫不犹豫地向所有希望深入了解计算机视觉领域的朋友们推荐这本书。

这本书简直就是我的“救命稻草”！作为一名刚刚接触计算机视觉领域的研究生，我被各种复杂的理论和晦涩的代码搞得头晕脑胀。在翻阅了市面上几本其他教材后，我仍然觉得摸不着门道。直到我遇到了《OpenCV计算机视觉编程攻略（第3版）》。它不仅仅是一本书，更像是一位耐心的导师，循序渐进地引导我走进了OpenCV的世界。 从最基础的图像读写、显示操作开始，作者就用清晰易懂的语言和详实的示例代码，让我快速掌握了OpenCV的基本用法。那些一开始让我望而生畏的矩阵运算、颜色空间转换，在书中都被拆解成了一个个小模块，配以直观的图解，让我恍然大悟。我记得第一次尝试进行图像的灰度化处理，书中详细讲解了不同灰度化方法的原理和实现，并且给出了可以直接运行的代码。当我看到自己亲手编写的代码成功将彩色图像转换成黑白图像时，那种成就感是无与伦比的。 更让我惊喜的是，这本书并没有止步于基础知识。随着章节的深入，作者开始介绍更高级的计算机视觉技术，比如特征提取、目标检测、图像分割等等。这些内容在很多其他教材中往往是一笔带过，或者要求读者具备深厚的数学功底才能理解。但在这本书中，作者通过大量的实际案例，将这些复杂的算法融入到具体的编程实践中。 我尤其喜欢书中关于SIFT和SURF特征提取的章节。作者不仅解释了这些算法的原理，还提供了详细的Python代码实现。通过这些代码，我得以深入理解特征点是如何被检测、描述和匹配的。更重要的是，它让我明白，这些强大的算法并非遥不可及，只要掌握了正确的方法和工具，任何人都可以将其应用于实际项目中。 书中的每一个示例代码都经过了精心设计，不仅能够直接运行，还包含了详细的注释，解释了每一行代码的作用。这对于我这样的新手来说，简直是福音。我能够通过阅读和修改这些代码，来加深对算法原理的理解，并且尝试将其应用到我自己的研究项目中。 当然，学习的过程并非一帆风顺。有时我也会遇到一些问题，比如代码运行出错，或者对某个概念理解不透彻。但是，每当我陷入困境时，这本书总能提供我需要的答案。它的索引非常全面，让我能够快速找到与我遇到的问题相关的章节和代码。而且，书中的排版也很清晰，不会让我感到眼花缭乱。 总而言之，《OpenCV计算机视觉编程攻略（第3版）》是我在学习OpenCV过程中最得力的助手。它不仅为我打下了坚实的理论基础，更重要的是，它教会了我如何将理论付诸实践。这本书的价值，远远超过了我购买它的价格。我强烈推荐给所有对计算机视觉感兴趣的朋友们，尤其是那些和我一样，正在探索这个迷人领域的新手。这本书一定会让你受益匪浅。

这本书就像是打开计算机视觉大门的一把金钥匙，对于我这种从零开始的初学者来说，简直就是及时雨。我之前尝试过一些网上的零散教程，虽然也有收获，但总感觉不成体系，而且很多时候会遇到“为什么是这样？”的困惑，知识点跳跃性太强，难以消化。直到我入手了《OpenCV计算机视觉编程攻略（第3版）》，才真正感受到了系统学习带来的扎实感。 书中的知识点编排非常合理，从最基础的图像处理概念，如像素、颜色空间、滤波器等，到更复杂的特征提取、目标跟踪、立体视觉等等，层层递进，逻辑清晰。作者在讲解每一个算法时，都会先给出其背后的数学原理和直观的几何解释，然后再提供相应的OpenCV函数和详细的代码示例。这种“理论+实践”的教学方式，让我在理解算法时不再是死记硬背，而是能够真正理解其内在的逻辑。 特别令我印象深刻的是，书中对于各种滤波器的讲解。它不仅罗列了常见的滤波器（如高斯滤波、中值滤波、Sobel算子等），还详细分析了它们在降噪、边缘检测等方面的效果和应用场景。更重要的是，作者提供了可以直接运行的Python代码，让我能够通过调整滤波器的参数，直观地观察到图像的变化，从而深刻理解不同滤波器对图像的影响。这种亲自动手实践的体验，远比单纯阅读理论要来得深刻。 除了基础的图像处理，书中对立体视觉和三维重建的章节也让我大开眼界。我一直对三维世界在计算机中的呈现方式感到好奇，而这本书恰好满足了我的求知欲。作者用非常通俗易懂的方式解释了相机标定、本征参数、对极几何等概念，并提供了完整的代码框架，让我能够搭建自己的立体匹配系统，将两幅不同视角的图像转换成三维点云。当我第一次成功从现实世界中“提取”出三维信息时，那种震撼和惊喜是难以言喻的。 书中的代码质量非常高，不仅实现了算法的功能，还考虑到了代码的可读性和可维护性。作者在代码中加入了大量的注释，对每一个关键步骤都做了详细的解释，这对于我这种还在学习编码规范的新手来说，非常有帮助。我经常会花时间去阅读和理解代码的每一个细节，从中学习到优秀的编程习惯。 此外，这本书还有一个很大的优点是，它非常贴近实际应用。书中给出的很多案例，都来源于真实的计算机视觉项目，比如人脸检测、物体识别、运动跟踪等。这些案例的引入，让我能够更直观地感受到OpenCV的强大能力，并且激发了我将所学知识应用到实际问题中的热情。 总而言之，《OpenCV计算机视觉编程攻略（第3版）》不仅仅是一本技术书籍，更是一本能够引导我进入计算机视觉殿堂的“向导”。它所提供的系统知识、丰富的实践案例以及高质量的代码，都为我打下了坚实的基础。我强烈推荐这本书给所有想要深入了解计算机视觉领域的朋友，无论你是学生、研究者还是开发者，这本书都绝对是你的不二之选。

在我的学习生涯中，总有那么几本书，能够彻底改变我对某个领域的认知，并且成为我探索的“定海神针”。《OpenCV计算机视觉编程攻略（第3版）》无疑就是这样一本对我影响深远的著作。在我初涉计算机视觉领域时，面对着海量的算法和复杂的代码，我曾感到茫然和无助，而这本书，如同黑暗中的一盏明灯，为我指明了方向。 这本书最让我赞叹的是其“系统性”和“完整性”。它不仅仅是OpenCV函数的堆砌，而是围绕着计算机视觉的核心任务，如图像处理、特征提取、目标识别、跟踪、三维重建等，系统地介绍了相关的算法和OpenCV的实现。这种结构化的知识体系，让我能够清晰地认识到计算机视觉的整体框架，并且知道如何一步步地去构建一个完整的视觉系统。 我尤其欣赏书中对于“数学原理”的讲解方式。它没有让读者沉浸在枯燥的公式推导中，而是通过生动形象的图示和通俗易懂的语言，来解释每一个算法背后的数学思想。例如，在讲解SIFT特征时，作者不仅解释了尺度空间、高斯差分等概念，还用直观的图示展示了特征点是如何被检测和描述的，让我能够真正理解这些算法的精妙之处。 而且，书中的“代码质量”极高，几乎每一个算法都配有可运行的Python代码，并且包含了详细的注释。这对于我这样还在学习编程和调试的初学者来说，是无价的财富。我可以通过阅读和修改这些代码，来加深对算法的理解，并且学习作者优秀的编程风格。当我成功地将书中的代码应用到我自己的项目中，并且看到预期的结果时，那种成就感是难以言喻的。 书中的“实战案例”也是一大亮点。它涵盖了许多计算机视觉领域的经典应用，如人脸检测、物体跟踪、图像匹配等，并且提供了完整的解决方案。这些案例不仅让我看到了OpenCV的强大威力，也激发了我将所学知识应用到解决实际问题的热情。 总而言之，《OpenCV计算机视觉编程攻略（第3版）》是一本真正能够带领读者深入计算机视觉世界的宝典。它以其系统性的知识体系、深入浅出的讲解、高质量的代码和丰富的实战案例，帮助我打下了坚实的计算机视觉基础。我毫不犹豫地向所有对计算机视觉感兴趣的朋友们，特别是初学者，强烈推荐这本书。

我之前在学习计算机视觉的过程中，一直被各种算法的数学公式和晦涩的术语所困扰，感觉像是隔着一层厚厚的玻璃在看东西，无法真正触碰到核心。直到我翻开《OpenCV计算机视觉编程攻略（第3版）》，才像是拨开了云雾，看到了清晰的道路。这本书的优点实在太多，让我难以一一尽述，但最让我印象深刻的是它在教学方法上的独到之处。 首先，这本书没有一开始就抛出大量复杂的数学公式，而是从最直观的图像操作入手，比如图像的读取、显示、裁剪、颜色空间转换等。通过这些简单易懂的示例，我能够快速熟悉OpenCV的基本API，建立起对图像处理的基本概念。这种“先实践，后理论”的方式，极大地降低了学习门槛，让我能够建立起自信心，继续深入学习。 其次，在讲解更复杂的算法时，作者总能找到一种非常巧妙的方式，将抽象的数学概念转化为易于理解的几何过程和直观的图像变换。例如，在讲解边缘检测时，书中没有直接给出Sobel算子和Laplacian算子的详细数学推导，而是通过展示不同算子如何“感知”图像中的亮度变化，以及如何利用梯度来识别边缘，让我从视觉上理解了它们的工作原理。这种直观的讲解方式，让我不再害怕数学，反而觉得数学是理解这些算法的关键工具。 书中的代码示例是另一大亮点。每一个算法的实现都配有清晰、简洁且可运行的Python代码。更重要的是，这些代码都包含了详细的注释，解释了每一行代码的含义以及它在整个算法流程中所扮演的角色。这对于我这样的初学者来说，简直是无价之宝。我不仅能够运行代码，更重要的是，我能够通过阅读注释来理解代码背后的逻辑，并且可以根据自己的需求修改和扩展代码。 让我印象尤深的是书中关于特征点匹配的部分。作者不仅讲解了SIFT、SURF等经典算法的原理，还详细介绍了如何使用FLANN（Fast Library for Approximate Nearest Neighbors）进行高效的特征点匹配。书中提供的代码示例，让我能够亲手实现一个简单的图像匹配系统，找到两幅图像中相同的物体。这种将多个算法串联起来，解决实际问题的过程，让我深刻体会到了计算机视觉的魅力。 此外，这本书的组织结构也非常合理。它从基础的图像处理，过渡到特征提取、目标检测、图像分割，再到更高级的应用，如相机标定、立体视觉、目标跟踪等，几乎涵盖了计算机视觉领域的各个重要方面。每个章节之间都有良好的衔接，让我能够循序渐进地学习，并且不感到知识的断层。 总而言之，《OpenCV计算机视觉编程攻略（第3版）》是一本真正为读者着想的书。它不仅内容全面、讲解深入，更重要的是，它采用了非常有效的教学方法，让学习过程变得轻松愉快。这本书是我在学习OpenCV过程中遇到的最好的教材，我强烈推荐给所有希望掌握计算机视觉技术的读者。

我之前对计算机视觉一直抱有浓厚的兴趣，但苦于没有合适的入门书籍，总是觉得这个领域既神秘又高深莫测。直到我看到了《OpenCV计算机视觉编程攻略（第3版）》，才真正找到了开启这个领域的“钥匙”。这本书的优点在于它将复杂的技术以一种非常接地气的方式呈现出来，让即使是初学者也能看得懂，并且能够动手实践。 书中的内容安排非常有条理。它不是简单地罗列OpenCV的函数，而是围绕着实际的应用场景来展开。例如，在介绍图像滤波时，它会先阐述为什么需要滤波（如降噪），然后介绍不同的滤波方法（如高斯滤波、中值滤波），并解释它们各自的优缺点和适用场景。更重要的是，书中提供了大量的代码示例，让我可以直接运行，并且通过调整参数来观察滤波效果。这种“问题驱动，实践先行”的学习模式，让我能够快速掌握知识点。 我尤其喜欢书中关于图像增强和形态学处理的章节。这些操作在实际图像处理中非常常用，例如对比度增强、去黑点、细化骨架等。书中详细讲解了直方图均衡化、CLAHE（对比度限制自适应直方图均衡化）、腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等方法，并且提供了相应的Python代码。通过这些示例，我不仅理解了这些操作的原理，还学会了如何运用它们来改善图像质量，解决实际问题。 另一让我印象深刻的是，书中关于目标检测的章节。它不仅介绍了传统的 Haar 级联分类器，还涵盖了更现代的基于深度学习的目标检测方法，如SSD（Single Shot MultiBox Detector）和YOLO（You Only Look Once）的原理和应用。虽然深度学习部分可能需要一些先验知识，但书中提供了清晰的思路和代码框架，让我在理解这些复杂模型时有了更直观的感受。 书中的代码质量非常高，不仅可以运行，而且写得非常规范，易于理解。作者在代码中加入了大量的注释，解释了每一个步骤的逻辑和目的，这对于我这种还在学习编程的新手来说，简直是莫大的帮助。我经常会反复阅读书中的代码，学习作者的编程思路和技巧。 而且，这本书不仅仅是介绍OpenCV的功能，它还注重培养读者的解决问题的能力。在讲解每个技术点时，作者都会引导读者思考这个技术可以解决什么样的问题，以及如何将其应用到实际项目中。这种思维方式的培养，比单纯学习API要重要得多。 总的来说，《OpenCV计算机视觉编程攻略（第3版）》是一本非常优秀的计算机视觉入门书籍。它内容全面、讲解清晰、代码实用，并且注重培养读者的实践能力和解决问题的思维。我极力向所有对计算机视觉感兴趣的朋友推荐这本书，相信它一定会让你受益匪浅。

这本书对于我来说，简直是一场“及时雨”，它精准地填补了我学习计算机视觉过程中遇到的许多知识断层和理解障碍。作为一名对技术有着强烈好奇心但缺乏系统指导的初学者，我曾尝试过各种学习资源，但总感觉抓不住核心，难以形成完整的知识体系。《OpenCV计算机视觉编程攻略（第3版）》的出现，彻底改变了这一状况。 它的第一个亮点在于“逻辑严谨，层层递进”。从最基础的图像操作，如像素的访问、颜色空间的转换、图像的读写与显示，到更复杂的图像滤波、边缘检测、特征提取、目标检测和跟踪，每一个概念的引入都有其必然性，并且都为后续的学习奠定了基础。作者没有跳跃式地讲解，而是像一位经验丰富的老师，一步一步地引导我深入理解每一个技术点。 第二个让我惊喜的地方是，书中对于每一个算法的讲解，都力求做到“透彻且直观”。它不会仅仅罗列数学公式，而是会用通俗易懂的语言和生动的图示，来解释算法的原理和工作机制。例如，在讲解霍夫变换检测直线时，书中不仅解释了累积概率的原理，还用了大量的示意图来展示直线如何映射到霍夫空间，以及如何通过峰值来检测直线。这种“化繁为简”的讲解方式，让我能够轻松地理解那些原本令人生畏的数学模型。 第三个让我推崇备至的是书中“代码的实用性和高质量”。书中的每一个示例代码都经过了精心设计，不仅能够直接运行，而且包含了详细的注释，解释了代码的每一个逻辑。这对于我这种还在学习编程规范的新手来说，是极其宝贵的学习资源。我经常会花大量时间去阅读和理解书中的代码，从中学习作者的编程思路和技巧，并尝试将其应用到我自己的项目中。 更让我感到兴奋的是，书中还引入了许多“实用的应用案例”。例如，如何使用OpenCV进行人脸检测、如何实现一个简单的物体跟踪器、如何进行相机标定等等。这些案例的引入，让我能够将学到的理论知识与实际问题联系起来，并且看到了计算机视觉在现实世界中的强大应用潜力。 总而言之，《OpenCV计算机视觉编程攻略（第3版）》是一本真正能够帮助读者从入门到精通的优秀教材。它以其清晰的逻辑、直观的讲解、高质量的代码和丰富的应用案例，为我打开了计算机视觉的大门，让我能够自信地探索这个充满魅力的领域。我强烈推荐给所有想要学习OpenCV，掌握计算机视觉技术的学习者。

在我学习计算机视觉的漫漫长路上，《OpenCV计算机视觉编程攻略（第3版）》扮演了如同灯塔般指引我的角色。此前，我曾尝试过许多资料，但总觉得难以形成系统性的认知，很多知识点像散落的珍珠，无法串联成项链。这本书的出现，彻底改变了我对计算机视觉学习的认知。 首先，它极具“引导性”。书中的内容并非是零散的API介绍，而是围绕着解决实际的计算机视觉问题来展开。从最基础的图像处理，如颜色空间转换、滤波、形态学操作，到更复杂的特征提取、目标检测、立体视觉，每一个章节的引入都自然流畅，并且逻辑清晰。这种“问题导向”的学习方式，让我能够主动思考，并且在解决问题的过程中，更深刻地理解每一个技术点。 其次，它在“理论深度”和“实践易用性”之间找到了绝佳的平衡点。作者在讲解每一个算法时，都会先给出其背后的数学原理和直观的几何解释，然后再提供相应的OpenCV函数和详细的代码示例。这种“理论与实践并重”的教学方式，让我不再畏惧数学公式，反而能将其视为理解算法的强大工具。书中大量的代码示例，不仅可以直接运行，还包含了详尽的注释，让我能够轻松地理解代码的每一行，并从中学习到优秀的编程习惯。 我尤其喜欢书中关于“图像变换”的章节。平移、旋转、缩放、仿射变换、透视变换，这些操作在实际应用中非常常见，书中不仅解释了它们的原理，还提供了可以直接运行的Python代码，让我能够亲手去实现这些变换，并观察它们对图像产生的影响。这种“边学边练，即时反馈”的学习模式，极大地提升了我的学习效率和兴趣。 更让我感到欣喜的是，书中还涵盖了一些“前沿且实用”的技术。例如，目标检测中的YOLO和SSD算法，以及图像分割技术。虽然这些内容相对复杂，但书中通过清晰的解释和代码框架，让我能够对其有一个初步的了解，并为我日后深入学习打下了基础。 总而言之，《OpenCV计算机视觉编程攻略（第3版）》是一本不可多得的优秀教材。它以其清晰的逻辑、深入的讲解、丰富的实践案例和高质量的代码，帮助我系统地掌握了OpenCV，并且激发了我对计算机视觉领域更深层次的探索。我毫不犹豫地向所有希望入门或深化计算机视觉学习的朋友们推荐这本书。

在我数次尝试学习计算机视觉的经历中，《OpenCV计算机视觉编程攻略（第3版）》是我遇到的最能触及我内心、最能激发我学习热情的书籍。它不是简单地堆砌OpenCV的API，而是巧妙地将抽象的计算机视觉理论与具体的编程实践紧密结合，让我能够以一种更加直观和深刻的方式去理解和掌握这个领域。 这本书最打动我的地方在于它对于“为什么”的解答。很多时候，我们学习一个技术，仅仅知道如何使用API是远远不够的，更重要的是理解它背后的原理。而这本书在这方面做得非常出色。例如，在讲解图像金字塔和高斯模糊时，作者不仅提供了实现的代码，还详细解释了它们在图像特征提取、尺度不变性等方面的作用，以及它们在实际应用中的价值。这种深入的原理讲解，让我能够知其然，更知其所以然。 我非常喜欢书中对于图像特征描述符的讲解。SIFT、SURF、ORB等特征，在很多教程中可能只是简单提及，但在这本书中，作者详细阐述了它们的构建过程，以及它们是如何捕捉图像的局部特性并实现尺度和旋转不变性的。更重要的是，书中提供了完整的Python代码，让我可以亲手去运行和调试，观察不同特征描述符的生成过程和匹配效果。这种“亲手实践，深刻领悟”的学习过程，是我学习其他书籍时很少能体验到的。 书中关于相机模型和标定的章节，更是让我叹为观止。理解相机如何“看”世界，以及如何将三维世界映射到二维平面，是计算机视觉的基础。作者用非常形象的比喻和清晰的图示，解释了内参、外参、畸变系数等概念，并提供了详细的相机标定和重投影误差计算的代码。当我成功地为我的网络摄像头进行了标定，并能够准确地计算出特征点的三维坐标时，那种感觉就像是拥有了“透视眼”，能够真正理解真实世界和计算机世界之间的联系。 而且，这本书的内容非常全面，几乎涵盖了计算机视觉领域的所有核心技术。从基础的图像处理，到高级的目标跟踪、三维重建、图像分割，甚至还涉及了一些基于深度学习的应用。这种广度的覆盖，让我能够对整个计算机视觉领域有一个宏观的认识，并且可以根据自己的兴趣深入研究某个方向。 总而言之，《OpenCV计算机视觉编程攻略（第3版）》是一本让我相见恨晚的宝藏。它不仅仅是一本技术书籍，更是一位优秀的启蒙老师，引领我走进了精彩的计算机视觉世界。我毫无保留地向所有渴望掌握计算机视觉技术的读者推荐它。

在我踏入计算机视觉这个领域之初，我曾像一个在黑暗中摸索的孩子，面对着堆积如山的理论和代码，感到无从下手。市面上的一些书籍要么过于学术化，理论讲解晦涩难懂；要么过于浅显，缺乏深度和实操性。正当我感到沮丧时，《OpenCV计算机视觉编程攻略（第3版）》的出现，如同黎明中的一道光，彻底改变了我的学习轨迹。 这本书最让我印象深刻的是它“循序渐进”的学习设计。作者并没有一开始就抛出复杂的算法，而是从最基础的图像概念入手，如像素的含义、颜色空间（RGB、HSV、灰度）的区别和转换，以及图像的读取和显示等。通过大量的简单示例，我能够快速上手，建立起对OpenCV的基本认识。我记得第一次成功地将一张彩色图片转换为灰度图，并将其保存下来，那种成就感至今难忘。 接着，书中对图像处理的基本操作进行了详尽的讲解，例如图像的裁剪、缩放、旋转、翻转等。作者不仅提供了OpenCV对应的函数，还解释了这些操作背后的几何原理。更重要的是，书中提供了可以直接运行的Python代码，并且对代码的每一部分都做了详细的注释，这对于我这样的初学者来说，简直是无价之宝。我可以通过修改代码中的参数，直观地看到图像的变化，从而加深对这些操作的理解。 随着学习的深入，书中开始介绍更复杂的算法，如边缘检测、图像滤波、特征提取等。作者在讲解这些算法时，始终坚持“理论+实践”相结合的模式。例如，在讲解Sobel算子进行边缘检测时，作者先用通俗易懂的语言解释了梯度和方向的概念，然后展示了Sobel算子是如何计算图像的梯度，最后提供了可以直接运行的代码。这种由浅入深、由表及里的讲解方式，让我能够真正理解算法的本质，而不是死记硬背。 书中关于目标检测和跟踪的章节，更是让我大开眼界。从传统的Haar级联分类器到现代的深度学习模型（如SSD、YOLO），书中都进行了详细的介绍，并且提供了相应的代码示例。我曾尝试用书中的代码来实现一个简单的车辆检测系统，虽然过程中遇到了一些挑战，但最终能够成功运行，让我对计算机视觉在实际应用中的强大能力有了深刻的认识。 总而言之，《OpenCV计算机视觉编程攻略（第3版）》是一本集理论、实践、应用为一体的优秀教材。它以其清晰的结构、易懂的语言、丰富的示例和高质量的代码，为我打开了计算机视觉的大门。我强烈推荐给所有希望系统学习OpenCV，掌握计算机视觉技术的读者。

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改成入门比较合适

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大量代码实现，适合初学者跟着练习，也穿插着不少理论讲解，是本还不错的书。现在神经网络很火，人们是不是忘记了学习传统计算机视觉算法的重要性了？

非常适合初学者看，不仅仅只是讲了opencv和cv原理的内容，还讲了部分编程的知识，如设计模式等等，不过排版是相当的不行！