OpenCV深度学习应用与性能优化实践 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:机械工业出版社

作者:吴至文

出品人:

页数:300

译者:

出版时间:2020-7-1

价格:89.00元

装帧:平装

isbn号码:9787111656463

丛书系列:智能系统与技术丛书

图书标签:

OpenCV
深度学习
好书，值得一读
OpenVINO
人工智能
OpenCV
深度学习
计算机视觉
图像处理
性能优化
模型部署
Python
C++
AI
边缘计算

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具体描述

序一

序二

序三

序四

前言

第1章OpenCV和深度学习 1

1.1　OpenCV处理流程 1

1.1.1　OpenCV库 1

1.1.2　OpenCV深度学习应用的典型流程 3

1.2　机器学习的数学视角 5

1.2.1　机器学习和非机器学习 5

1.2.2　从人工神经网络到深度学习 8

1.2.3　破除神秘——神经网络是如何训练的 11

1.3　OpenCV深度学习模块 16

1.3.1　主要特性 16

1.3.2　OpenCV DNN图像分类举例（Python） 17

1.4　本章小结 19

第2章OpenCV深度学习模块解析 20

2.1　深度学习模块分层架构总览 20

2.2　语言绑定和测试层 21

2.2.1　深度学习模块的Python语言绑定 21

2.2.2　深度学习模块的正确性测试和性能测试 23

2.3　API层 30

2.3.1　Layer 类及如何定制一个新的层类型 30

2.3.2　Net 类 32

2.3.3　常用函数 35

2.4　DNN引擎层 37

2.4.1　模型导入 37

2.4.2　推理引擎数据对象管理 43

2.4.3　推理引擎重点层解释 47

2.4.4　层的合并优化 62

2.5　引擎加速层 66

2.5.1　深度学习模块支持的运算目标设备 67

2.5.2　深度学习模块支持的加速后端 68

2.5.3　加速方式的选择 69

2.6　本章小结 70

第3章并行计算与GPU架构 71

3.1　并行计算浅谈 71

3.2　Intel GPU架构及其在并行计算中的应用 74

3.2.1　Intel GPU的计算架构 74

3.2.2　两种不同的SIMD使用思路——AOS和SOA 82

3.2.3　cl_intel_subgroups 在 Intel GPU 上的参考实现 89

3.3　本章小结 100

第4章基于Vulkan的加速实现 101

4.1　初识Vulkan 101

4.2　使用Vulkan加速 102

4.3　Vulkan后端加速过程解析 104

4.3.1　数据对象初始化 105

4.3.2　后端运算节点初始化 108

4.3.3　调用后端运算节点进行前向运算 111

4.3.4　Vulkan后端库 113

4.4　本章小结 119

第5章基于OpenCL的加速实现 120

5.1　OpenCL简介 120

5.2　如何使用OpenCL加速 125

5.3　OpenCL加速详解 128

5.3.1　OpenCL API封装 129

5.3.2　DNN模块的卷积层实现详解 132

5.3.3　ocl4dnn库的卷积运算类详解 134

5.3.4　卷积核函数auto-tuning机制解析 138

5.4　本章小结 143

第6章CPU及第三方库加速的实现 144

6.1　原生CPU加速实现 144

6.1.1　基于多线程技术的加速 147

6.1.2　基于并行指令的加速 153

6.2　Halide后端的实现 157

6.2.1　Halide介绍 158

6.2.2　如何启用Halide 163

6.2.3　Halide后端的实现原理 165

6.3　Intel推理引擎后端的实现 171

6.3.1　Intel推理引擎介绍 171

6.3.2　如何启用推理引擎后端 172

6.3.3　Intel推理引擎后端的实现原理 176

6.4　本章小结 185

第7章可视化工具与性能优化 186

7.1　Netscope：基于Web的Caffe网络可视化工具 186

7.2　TensorBoard：助力TensorFlow程序的理解和调试 188

7.2.1　图的可视化 188

7.2.2　数据的可视化 191

7.2.3　调试的可视化 197

7.3　VTune：Intel 平台的性能调优 199

7.3.1　系统性能查看工具 200

7.3.2　Intel VTune 功能介绍 202

7.3.3　VTune 程序性能优化实例 211

7.4　程序优化流程总结和建议 213

7.5　本章小结 215

第8章支付级人脸识别项目开发实战 216

8.1　活体检测的概念与方法 216

8.2　支付级人脸识别项目流程 218

8.3　基于OpenCV的支付级人脸识别项目具体实现 220

8.3.1　数据准备 222

8.3.2　活体检测模型训练 230

8.3.3　支付级人脸识别系统实现 238

8.4　本章小结 244

第9章深度学习模块不同场景下的应用实践 245

9.1　图像分类 245

9.1.1　图像分类经典网络结构 245

9.1.2　GoogLeNet 247

9.1.3　图像分类程序源码分析 249

9.1.4　图像分类程序运行结果 255

9.2　目标检测 256

9.2.1　SSD算法解析 256

9.2.2　目标检测程序源码分析 257

9.2.3　目标检测程序运行结果 260

9.3　语义分割 261

9.3.1　FCN模型 262

9.3.2　语义分割程序源码分析 263

9.3.3　语义分割程序运行结果 267

9.4　视觉风格变换 268

9.4.1　视觉风格变换模型 268

9.4.2　视觉风格变换程序源码分析 269

9.4.3　视觉风格变换程序运行结果 271

9.5　本章小结 273

附录AOpenCV的编译安装及patch开发流程 274

附录Bintel_gpu_frequency工具的安装和使用 280

精通现代摄影与图像处理技术：从基础到高阶实践本书聚焦于数字图像处理、计算摄影学以及专业级后期制作的全面技术体系。它旨在为摄影爱好者、视觉设计师、软件开发者以及对图像科学有深入兴趣的读者，提供一套系统、深入且极具实践价值的知识框架。本书不涉及特定的深度学习框架或特定软件的API细节，而是专注于图像信号的本质、人类视觉系统的感知规律，以及如何利用数学和算法原理实现对图像质量的极致控制。 --- 第一部分：数字图像的物理基础与采集科学第一章：光的本质与图像的形成本章深入探讨光作为电磁波的物理特性，以及光与物质的相互作用。我们将解析光线的几何光学与物理光学特性，理解反射、折射、散射等现象如何影响最终成像。重点分析色温、显色指数（CRI）等关键光学参数，并解释它们在不同照明环境下的实际意义。第二章：图像传感器的原理与噪声模型详细剖析现代数字相机（CCD与CMOS）的工作机制。深入讲解光电转换过程、量子效率（QE）的计算及其对低光性能的影响。本章将花费大量篇幅构建和分析图像噪声的数学模型，包括散粒噪声、暗电流噪声、读取噪声等。读者将学会如何量化和预测不同传感器在特定ISO设置下的信噪比（SNR），为后续的降噪处理奠定理论基础。第三章：色彩科学与色彩空间理论色彩不仅仅是视觉的感知，更是精确的数学描述。本章从CIE 1931标准观察者模型出发，详细解析人眼的三色视觉机制。深入探讨各种主流色彩空间（如RGB、XYZ、Lab、LCH）之间的数学转换关系、它们各自的优势与局限性。重点解析色彩管理的工作流程，包括ICC Profile的生成、嵌入与应用，确保图像在不同设备间色彩的准确再现。第四章：镜头光学性能评估理解镜头如何影响最终图像质量是图像处理的先决条件。本章讲解镜头的光学设计原理，包括各种镜片组合（如高斯型、复消色差设计）。核心内容在于镜头性能的量化评估：解析点扩散函数（PSF）、调制传递函数（MTF）的含义及其测量方法。读者将学会如何辨识和理解畸变、像散、彗差以及色边等光学像差，并理解这些像差在数字域中如何被校正。 --- 第二部分：高级图像处理算法与数学基础第五章：图像的频域分析与滤波技术本章引入傅里叶变换在二维信号处理中的应用。详细阐述离散傅里叶变换（DFT）和快速傅里叶变换（FFT）的计算过程。重点讲解如何利用频域知识设计和实现各种滤波器：包括锐化、平滑、边缘增强的理想、Butterworth和高斯滤波器的设计及其在空域中的卷积等效实现。第六章：形态学处理与图像分割形态学操作是处理非线性结构信息的重要工具。本章系统介绍集合论在图像处理中的应用，详细讲解腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等基本操作。随后，探讨更高级的分割技术，如基于阈值的多级分割、区域生长法以及经典的水平集（Level Set）方法在复杂边界提取中的应用。第七章：去卷积与逆问题求解真实世界中的图像采集往往是一个模糊过程（即卷积）。本章探讨如何通过逆运算恢复清晰图像。从经典的维纳滤波（Wiener Filtering）到更鲁棒的迭代反卷积方法，如Lucy-Richardson算法。分析盲解卷积（Blind Deconvolution）的挑战与近似解法，这对于消除运动模糊或失焦模糊至关重要。第八章：图像质量评估（IQA）的客观指标在本章中，我们将探讨如何用数学方法客观地衡量图像质量，而不是仅仅依赖主观感受。详细介绍峰值信噪比（PSNR）、结构相似性指数（SSIM）的计算原理及其局限性。深入研究基于感知模型的质量评估方法，如多尺度结构相似性（MS-SSIM）和视觉信息保真度（VIF），理解这些指标在评估压缩或降噪效果时的优越性。 --- 第三部分：计算摄影与专业后期工作流第九章：高动态范围（HDR）图像的采集与合成 HDR是扩展视觉动态范围的关键技术。本章详述如何通过多张不同曝光照片合成一张高动态范围图像。重点讲解曝光融合（Exposure Fusion）的算法，包括基于显著性加权和基于梯度的融合技术。同时，探讨将HDR数据映射回标准动态范围（LDR）所需的色调映射（Tone Mapping）算法的数学模型，例如Reinhard和Drago算法。第十篇：图像去噪的进阶算法超越基础的线性滤波，本章专注于现代去噪技术的内核。详细剖析非局部均值（NLM）算法的原理，理解其如何利用图像中的冗余信息进行高效降噪。深入讲解基于小波变换的阈值去噪方法，以及如何利用奇异值分解（SVD）在不同尺度上分离信号和噪声。第十一章：透视校正与图像配准本章关注如何处理因相机位姿变化或镜头视角引起的几何失真。讲解射影几何基础，包括单应性（Homography）矩阵的计算与应用。重点介绍如何利用特征点匹配（如SIFT/SURF的原理，不涉及具体库实现）进行鲁棒的图像配准，实现全景图拼接和图像融合前的几何对齐。第十二章：专业级图像处理工作流的架构思考本书的最后一部分探讨如何将上述算法集成到一个高性能的图像处理管线中。从原始数据（RAW）的解码和去马赛克（Demosaicing）过程，到色彩空间转换与色彩校正的顺序优化。讨论如何设计一个高效的批处理系统，并在资源受限的环境下实现计算效率的最大化，侧重于算法的选择而非特定硬件的加速技术。 --- 本书适合人群：对计算机视觉和图像处理的底层数学原理有强烈求知欲的工程师。希望深入理解相机成像过程、超越“一键式”后期处理的专业摄影师。致力于开发自定义图像处理工具或库的开发者。计算机科学、电子工程、光学工程等相关专业的高年级学生和研究人员。通过本书的学习，读者将建立起对数字图像从物理采集到数字再现的完整、深刻的理解，掌握分析和解决复杂图像问题的核心能力。

作者简介

吴至文

Intel亚太研发有限公司资深图形图像工程师，拥有多年算法开发优化经验，技术领域涵盖显示系统、视觉处理、深度学习框架加速，尤其擅长基于OpenCL和Vulkan的算法设计及优化，是OpenCV DNN模块Vulkan后端的作者、OpenCL后端主要贡献者之一。近期关注深度学习视觉算法开发及其高效部署。

郭叶军

Intel资深图形图像工程师。多年图形芯片驱动开发经验，主要包括OpenGL驱动和OpenCL驱动。目前关注视频分析中的深度学习，是FFmpeg深度学习模块的代码维护者。

宗炜

Intel资深图形图像工程师，长期从事计算机视觉算法与应用、数字图像处理、Camera成像算法开发，在CPU/GPU/ISP异构计算算法设计与优化上经验颇丰，是图像处理与计算机视觉算法开源项目libXCam的维护者和主要贡献者。近期关注低延时、超高分辨率VR视频直播方案的开发和部署。

李鹏

阿里巴巴高级技术专家，原Intel亚太研发有限公司资深图形图像工程师。涉及领域包括显示系统、图形图像处理、深度学习框架加速。是OpenCV DNN模块OpenCL后端主要贡献者之一。

赵娟

Intel高级研发经理，钻研图形图像、视频编解码和视频处理十几年，带领团队深耕视频编解码和处理软硬件加速、深度学习算法分析与设计，致力于让开源软件在图形图像视频市场落地，并组织团队把多年的“干货”整理成书，与视频行业的朋友们一起探讨与成长。

目录信息

序一
序二
序三
序四
前言
第1章OpenCV和深度学习 1
1.1　OpenCV处理流程 1
1.1.1　OpenCV库 1
1.1.2　OpenCV深度学习应用的典型流程 3
1.2　机器学习的数学视角 5
1.2.1　机器学习和非机器学习 5
1.2.2　从人工神经网络到深度学习 8
1.2.3　破除神秘——神经网络是如何训练的 11
1.3　OpenCV深度学习模块 16
1.3.1　主要特性 16
1.3.2　OpenCV DNN图像分类举例（Python） 17
1.4　本章小结 19
第2章OpenCV深度学习模块解析 20
2.1　深度学习模块分层架构总览 20
2.2　语言绑定和测试层 21
2.2.1　深度学习模块的Python语言绑定 21
2.2.2　深度学习模块的正确性测试和性能测试 23
2.3　API层 30
2.3.1Layer 30
2.3.2Net 32
2.3.3 35
2.4DNN 37
2.4.1 37
2.4.2　推理引擎数据对象管理 43
2.4.3　推理引擎重点层解释 47
2.4.4　层的合并优化 62
2.5　引擎加速层 66
2.5.1　深度学习模块支持的运算目标设备 67
2.5.2　深度学习模块支持的加速后端 68
2.5.3　加速方式的选择 69
2.6　本章小结 70
第3章并行计算与GPU架构 71
3.1　并行计算浅谈 71
3.2　Intel GPU架构及其在并行计算中的应用 74
3.2.1Intel GPU 74
3.2.2SIMD棗AOSSOA 82
3.2.3cl_intel_subgroupsIntel GPU 89
3.3 100
4基于Vulkan的加速实现 101
4.1　初识Vulkan 101
4.2　使用Vulkan加速 102
4.3　Vulkan后端加速过程解析 104
4.3.1　数据对象初始化 105
4.3.2　后端运算节点初始化 108
4.3.3　调用后端运算节点进行前向运算 111
4.3.4　Vulkan后端库 113
4.4　本章小结 119
第5章基于OpenCL的加速实现 120
5.1　OpenCL简介 120
5.2　如何使用OpenCL加速 125
5.3　OpenCL加速详解 128
5.3.1　OpenCL API封装 129
5.3.2　DNN模块的卷积层实现详解 132
5.3.3　ocl4dnn库的卷积运算类详解 134
5.3.4　卷积核函数auto-tuning机制解析 138
5.4　本章小结 143
第6章CPU及第三方库加速的实现 144
6.1　原生CPU加速实现 144
6.1.1　基于多线程技术的加速 147
6.1.2　基于并行指令的加速 153
6.2　Halide后端的实现 157
6.2.1　Halide介绍 158
6.2.2　如何启用Halide 163
6.2.3　Halide后端的实现原理 165
6.3　Intel推理引擎后端的实现 171
6.3.1　Intel推理引擎介绍 171
6.3.2　如何启用推理引擎后端 172
6.3.3　Intel推理引擎后端的实现原理 176
6.4　本章小结 185
第7章可视化工具与性能优化 186
7.1　Netscope：基于Web的Caffe网络可视化工具 186
7.2　TensorBoard：助力TensorFlow程序的理解和调试 188
7.2.1　图的可视化 188
7.2.2　数据的可视化 191
7.2.3　调试的可视化 197
7.3VTuneIntel 199
7.3.1 200
7.3.2Intel VTune 202
7.3.3VTune 211
7.4　程序优化流程总结和建议 213
7.5　本章小结 215
第8章支付级人脸识别项目开发实战 216
8.1　活体检测的概念与方法 216
8.2　支付级人脸识别项目流程 218
8.3　基于OpenCV的支付级人脸识别项目具体实现 220
8.3.1　数据准备 222
8.3.2　活体检测模型训练 230
8.3.3　支付级人脸识别系统实现 238
8.4　本章小结 244
第9章深度学习模块不同场景下的应用实践 245
9.1　图像分类 245
9.1.1　图像分类经典网络结构 245
9.1.2　GoogLeNet 247
9.1.3　图像分类程序源码分析 249
9.1.4　图像分类程序运行结果 255
9.2　目标检测 256
9.2.1　SSD算法解析 256
9.2.2　目标检测程序源码分析 257
9.2.3　目标检测程序运行结果 260
9.3　语义分割 261
9.3.1　FCN模型 262
9.3.2　语义分割程序源码分析 263
9.3.3　语义分割程序运行结果 267
9.4　视觉风格变换 268
9.4.1　视觉风格变换模型 268
9.4.2　视觉风格变换程序源码分析 269
9.4.3　视觉风格变换程序运行结果 271
9.5　本章小结 273
附录AOpenCV的编译安装及patch开发流程 274
附录Bintel_gpu_frequency工具的安装和使用 280
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

原创：木羊同学今天聊OpenCV，我想从人脸识别讲起。这几年人脸识别技术在国内发展飞速，给生活带了很多便利，这个大家应该都有体会。早几年进高铁站还比较麻烦，要先排长队，得让检票口的工作人员一个一个查看证件然后“啪”地戳章，才能进站。很多人应该都和我一样想过一个...

评分☆☆☆☆☆

书里面对opencv深度学习模块的讲解挺深入的，自己水平有限看不大懂:（那个人脸识别的项目非常有价值，数据集准备，训练，部署都有了，还有全部的源码，良心啊。刚好最近在研究这一块，感觉这部分就够书钱了。另外对openvino的讲解和使用也是这本书的特色之一，毕竟是英特尔的...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

我近期一直在为一个需要超低延迟响应的边缘计算项目寻找可靠的参考资料，市面上很多书籍要么过于关注云端训练，要么对实际的资源受限环境下的推理优化轻描淡写。这本书却精准地填补了这一空白。它对嵌入式设备和移动端的适配策略、内存占用控制、以及模型轻量化技术进行了详尽的论述，提供了许多实用的经验法则和避坑指南。作者似乎亲身经历过无数次线上部署的挣扎，才能总结出如此贴近实战的宝贵经验。阅读过程中，我仿佛有一位经验丰富的老工程师坐在我旁边，随时为我答疑解惑，指明前进的方向。这本书无疑是所有致力于将高性能模型部署到资源受限环境中的工程师们不可或缺的案头工具书。

评分☆☆☆☆☆

我是一个对编程和算法怀有极大热情的独立开发者，平时关注的技术趋势非常多，但真正能沉下心来啃完一本技术专著是件难事。然而，这本书在内容组织上的匠心独运，成功地抓住了我的注意力。它的叙事节奏感极强，不会像某些教科书那样在概念堆砌上耗费太多篇幅。相反，每一章节都像一个精巧的模块，逻辑清晰地引导读者从一个基础场景逐步深入到复杂的性能优化层面。特别是关于模型部署和推理加速的部分，书中深入探讨了量化、剪枝等关键技术，并展示了如何利用不同的硬件平台进行高效协同。这种兼顾理论深度与工程实践广度的内容布局，让我能清晰地看到从模型训练到最终产品化的完整路径，极大地拓宽了我对现代AI系统构建的认知边界。

评分☆☆☆☆☆

对于我这种偏向于学术研究背景的读者来说，一本好的技术书籍不仅要讲“怎么做”，更要阐释“为什么这么做”。这本书在这一点上做得相当出色。它没有满足于简单地罗列API，而是深入挖掘了各种优化手段背后的数学原理和计算复杂度分析。比如在讨论不同并行策略对GPU利用率的影响时，作者引用了大量的性能测试数据和图表进行佐证，使得抽象的性能提升变得直观可感。这种严谨的分析方法，让读者在学习具体技巧的同时，也培养了批判性思考能力，知道在特定的约束条件下，哪些优化是必要的，哪些可能带来副作用。对我而言，它提供了一个坚实的理论基础，来支撑我在未来设计全新算法结构时的决策。

评分☆☆☆☆☆

这本关于计算机视觉和深度学习的书籍，从头到尾都散发着一股扎实的理工科气息，它并未过多纠缠于华丽的理论推导，而是将重点放在了如何将这些前沿技术落地到实际应用中去。我尤其欣赏作者在讲解算法时那种注重实操的风格，比如在介绍某个模型结构时，会直接给出对应的代码片段，并详细解释每一步背后的逻辑和参数设置，这种“手把手”的教学方式对于初学者来说简直是福音。书中涵盖的案例非常贴近工业界的实际需求，从基础的目标检测到复杂的图像分割，每种技术的选型和优化思路都剖析得入木三分。读完这本书，我感觉自己不再是那个只会调用库函数的“调包侠”，而是真正理解了底层机制，并且知道在性能瓶颈出现时该如何着手改进。它提供的不仅仅是知识点，更是一套解决实际问题的思维框架，非常适合那些希望快速提升项目实战能力的工程师们。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和图示设计堪称业界典范。在面对如此庞大和复杂的系统级优化内容时，清晰的结构是保持阅读动力的关键。我可以感觉到作者在如何呈现信息上下了很大功夫。大量的流程图、架构示意图以及关键代码块的着色处理，都极大地减轻了阅读的认知负担。尤其是当涉及到多线程处理或内存管理这样的底层细节时，作者通过精心绘制的图形，将复杂的时序关系和数据流向清晰地展示出来，使得原本晦涩难懂的部分瞬间变得豁然开朗。这不仅仅是一本技术书，更像是一本精心编排的视觉指南，让技术学习的过程变得更加顺畅和愉悦。

评分☆☆☆☆☆

深入浅出，专业，五星好评

评分☆☆☆☆☆

很深入的讲解了opencv，对初接触者和深入研究者都很有帮助

评分☆☆☆☆☆

内容比较有深度、实用，有整体，也有细节的分析，最后还有应用，是不错的一本书。

评分☆☆☆☆☆

有用！超赞的实操细节

评分☆☆☆☆☆

快速浏览了一遍，关于Intel GPU加速原理的讲解非常到位，结合实操给出样例，非常有用！