学习OpenCV

页数:555

出版时间:2009-4

价格:74.00元

isbn号码:9787564116293

具体描述

《学习OpenCV(影印版)》将你置身于迅速发展的计算机视觉领域。《学习OpenCV(影印版)》作者是免费开源0penCV的发起人，《学习OpenCV(影印版)》为你介绍了计算机视觉，例证了如何迅速建立使计算机能“看”的应用程序，以及如何基于计算机获取的数据作出决策。计算机视觉几乎随处可见：安全系统、管理检验系统、医学图像分析、无人机等。它将Google地图和Google地球结合在一起，在LCD屏幕上核对像素，确保衬衫上的每一个针脚都完全缝合。OpenCV提供了一个简易实用的计算机视觉框架以及一个含有超过500种可以实时运行视觉代码的函数的综合库。《学习OpenCV》在每一章里教授任何OpenCV的开发者或热爱者如何在这些实战经验的帮助下迅速掌握该软件。《学习OpenCV(影印版)》包括了如下内容：

对0penCV全面详尽的介绍

从照相机中导入图片

转换图像

分割图像和形状匹配

模式识别，包括人脸检测

两到三个计量单位间的跟踪和运动

立体视觉中的3D再现

机器学习算法

使机器能看见是一个具有挑战却又充满乐趣的目标。无论你是想建立一个简单的还是复杂的视觉应用程序，《学习OpenCV》都是你入门的必备教材。

读后感

非常好的入门教材，推荐阅读。但是最好具有一定的图像处理基础，至少阅读过冈萨雷斯的《数字图像处理》一书。相比《OpenCV基础》一书，该书对OpenCV的新特性介绍的比较多，尤其是直方图匹配一节介绍的非常好，对于跟踪算法的入门学习来说非常重要。

非常好的入门教材，推荐阅读。但是最好具有一定的图像处理基础，至少阅读过冈萨雷斯的《数字图像处理》一书。相比《OpenCV基础》一书，该书对OpenCV的新特性介绍的比较多，尤其是直方图匹配一节介绍的非常好，对于跟踪算法的入门学习来说非常重要。

非常好的入门教材，推荐阅读。但是最好具有一定的图像处理基础，至少阅读过冈萨雷斯的《数字图像处理》一书。相比《OpenCV基础》一书，该书对OpenCV的新特性介绍的比较多，尤其是直方图匹配一节介绍的非常好，对于跟踪算法的入门学习来说非常重要。

Learning OpenCV是OpenCV项目发起人Gary Bradski和Adrain Kaebler撰写的，对库里实现的很多算法都做了介绍，用译者刘瑞祯的话说，努力让读者“知其然，更知其所以然”。 这本书的另一个特点是分类，并不是按照OpenCV库模块（core,imgpro...）而是按计算机视觉的应用分：图像处...  

Learning OpenCV是OpenCV项目发起人Gary Bradski和Adrain Kaebler撰写的，对库里实现的很多算法都做了介绍，用译者刘瑞祯的话说，努力让读者“知其然，更知其所以然”。 这本书的另一个特点是分类，并不是按照OpenCV库模块（core,imgpro...）而是按计算机视觉的应用分：图像处...  

用户评价

我是一名在校大学生，专业是计算机科学与技术，我们课程中涉及到了图像处理和模式识别的内容，但感觉理论知识比较多，实践操作的指导不够深入，而OpenCV又是实现这些技术的常用工具。所以，《学习OpenCV》这本书对我来说，简直就是雪中送炭。我非常看重书中能否提供丰富的实践案例，并且这些案例的难度和复杂度能够覆盖从入门到进阶的各个层次。比如，从最基础的图像读取、显示、像素操作，到中级的图像变换、颜色空间转换、直方图分析，再到高级的特征匹配、目标检测、图像分割等等。我希望书中不仅会给出代码，更会深入剖析这些算法的原理，解释为什么这样做能够达到预期的效果。我特别希望书中能够包含一些比较前沿的应用，比如基于深度学习的图像识别，虽然我知道这可能超出了OpenCV本身的功能范畴，但如果书中能提供一些将OpenCV与深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）结合的示例，那将非常有价值。另外，对于图像处理中的一些经典算法，比如SIFT、SURF、HOG等，我希望书中能有详细的讲解，并提供相应的OpenCV实现。我还需要知道，如何利用OpenCV来处理视频流，实现一些实时的视觉应用，比如运动检测、目标跟踪等。我希望这本书能够成为我完成课程设计和毕业设计的有力助手，并为我将来从事相关的科研工作打下坚实的基础。我希望这本书能够拓展我的视野，让我看到计算机视觉的无限可能，并激发我深入探索的欲望。

作为一个完全的初学者，对于计算机视觉这个名词，我所能理解的无非就是让电脑“看到”东西，然后能识别是什么。但具体要怎么实现，我是一无所知。我看到《学习OpenCV》这本书的封面和简介，感觉它似乎正是为我这样的“小白”量身定做的。我最期待的是，这本书能够用最简单易懂的语言，解释OpenCV是什么，它能做什么，以及我们为什么要学习它。我希望书中不会充斥着晦涩难懂的数学公式和专业术语，而是能够用类比、图示等方式，将复杂的概念形象化。比如，在介绍图像滤波时，能否用“涂抹”、“模糊”等生活化的词语来解释？在介绍边缘检测时，能否用“勾勒轮廓”来比喻？我希望这本书能像一位耐心的老师，一步一步地引导我，从安装OpenCV这个看似简单的第一步开始，到实现一些有趣的视觉效果，比如给照片添加滤镜，或者检测出画面中的笑脸。我希望书中提供的代码示例是完整的，可以直接复制粘贴运行的，并且有详细的注释，让我知道每一行代码的作用。如果书中还能包含一些小练习或者挑战，让我去尝试修改代码，实现一些小功能，那就更完美了。我希望这本书不仅仅是技术的堆砌，更能激发我对计算机视觉的兴趣，让我觉得学习OpenCV是一件有趣且有成就感的事情。我希望这本书能够帮助我克服最初的恐惧和迷茫，让我能够勇敢地迈出通往计算机视觉世界的第一步，并且相信我能够学有所成。

作为一个对计算机视觉充满热情但缺乏专业背景的开发者，《学习OpenCV》这本书的出现，对我来说是一个重要的学习资源。我希望这本书能够从最基础的图像概念开始，逐步深入到OpenCV的各个模块，并以一种清晰、有条理的方式呈现。我期待书中能够涵盖从图像的读取、显示、存储，到像素级别的操作，如颜色空间转换、图像算术运算等。在图像增强方面，我希望能够学习到亮度、对比度调整、直方图均衡化等技术，并理解它们对图像质量的影响。对于图像滤波，我希望能够深入理解各种滤波器的原理，如高斯滤波、中值滤波、Sobel算子等，并知道它们在降噪和边缘检测方面的应用。我特别看重书中对核心算法的讲解，比如特征提取与匹配（SIFT, SURF, ORB），以及物体识别和跟踪。我希望这些算法的讲解不仅包含代码实现，更能深入剖析其背后的数学原理和逻辑。此外，如果书中能够提供一些实际的应用案例，比如人脸检测、图像搜索、全景拼接等，并给出详细的实现步骤，那将极大地提升我的学习效率。我希望通过这本书，能够构建一个完整的OpenCV知识体系，并能够独立完成一些基础的计算机视觉项目。我需要的是一本能够引导我实践、让我融会贯通的书籍，而不是一本仅仅罗列API的参考手册。

一直对计算机视觉领域充满好奇，也知道OpenCV是这个领域内非常重要的工具，但接触起来总觉得门槛有点高。看到《学习OpenCV》这本书，感觉像是找到了一个救星。我是一名有着几年开发经验的程序员，虽然不是专门做CV方向的，但对算法和编程语言都有一定的基础。这本书的出现，就像是为我打开了一扇通往OpenCV世界的大门。我尤其看重它是否能够循序渐进地讲解，从最基础的概念讲起，比如图像的表示、基本的图像处理操作（如滤波、边缘检测），逐步深入到更复杂的算法，像是特征提取、对象识别等等。我希望书中能够提供清晰的代码示例，并且最好能有配套的运行环境搭建指南，这样我才能在自己的电脑上动手实践，真正理解每一个算法的原理和应用。有时候，书中的例子过于理论化，让人望而却步，我希望《学习OpenCV》能够避免这种情况，通过实际的例子来阐述概念，这样更容易让我将理论知识转化为实践能力。此外，一本好的技术书籍，除了讲解技术本身，还应该引导读者思考如何将这些技术应用到实际项目中，解决实际问题。例如，在图像识别部分，是否会介绍一些经典的案例，比如人脸识别、物体跟踪等，并给出相应的实现思路。我希望这本书能够帮助我构建一个扎实的OpenCV基础，为我未来在计算机视觉领域的深入学习和项目开发打下坚实的基础。我对手册式的罗列API感到厌烦，更喜欢那些能够深入剖析原理，并提供应用指导的书籍。因此，《学习OpenCV》如果能在这方面做得出色，无疑会成为我案头必备的参考书。我期待这本书能够帮助我理解图像处理和计算机视觉的核心概念，并能熟练运用OpenCV实现各种功能。

作为一名有着一定编程基础但对计算机视觉领域相对陌生的开发者，《学习OpenCV》这本书，我希望能它能够填补我在这方面的知识空白。我非常看重书中在讲解OpenCV的各种功能时，能够提供清晰的逻辑框架和深入的原理分析。我希望从最基础的图像基础概念开始，如像素、颜色空间、图像表示等，然后逐步深入到OpenCV的各个核心模块。对于图像的增强和变换，我希望能够理解不同算法（如直方图均衡化、高斯模糊、Sobel算子等）的作用原理以及在何种场景下适用。我尤其希望书中能够详细讲解特征检测与描述算法（如SIFT、SURF、ORB等），并阐述它们在图像识别、目标跟踪、全景拼接等领域的应用。同时，我也期待书中能够提供关于物体检测（如Haar级联分类器、HOG+SVM）和物体跟踪（如KCF、CSRT）的实用指导。我希望书中能够提供高质量的代码示例，并且这些示例能够覆盖从入门到进阶的各种应用场景。除了API的介绍，我更希望作者能够分享一些算法背后的设计思想和优化技巧。我希望这本书能够帮助我构建一个扎实的OpenCV知识体系，并能够熟练运用OpenCV来解决实际的计算机视觉问题。我需要的是一本能够让我从“知道OpenCV是什么”到“能够用OpenCV做什么”的转变过程得到有效引导的书籍。

我是一名业余的摄影爱好者，同时也对图像处理软件的底层原理非常感兴趣。我知道很多强大的图像编辑软件都离不开图像处理算法的支持，而OpenCV作为开源的计算机视觉库，想必其中蕴含着许多精妙的算法。《学习OpenCV》这本书，我希望它能够从图像最基础的表示形式开始讲起，比如像素、色彩空间等，然后逐步介绍一些经典的图像处理技术，比如色彩增强、对比度调整、降噪、锐化等。我希望书中能够用通俗易懂的语言解释这些算法的原理，并提供一些直观的例子，让我能够理解这些操作对图像产生的具体影响。比如，在讲解亮度调整时，能否提供一个示例，展示如何通过调整像素值来使图片整体变亮或变暗？在讲解锐化时，能否解释它是如何突出图像细节的？我还对图像的几何变换很感兴趣，比如旋转、缩放、裁剪等，希望书中能够详细介绍这些操作的实现原理，以及如何在OpenCV中进行实现。此外，如果书中能够介绍一些有趣的图像特效的实现方法，比如老照片效果、素描效果等，那将非常有吸引力。我希望这本书能够让我对图像处理有一个更深入的理解，并且能够自己动手实现一些有趣的图像处理功能。我希望这本书能够让我不仅仅是学会使用一些图像处理的工具，更能理解这些工具背后蕴含的科学原理，从而在我的摄影和图像处理实践中获得更多的灵感和创造力。

我是一名对技术充满好奇的个人开发者，一直希望能够涉足计算机视觉这个领域，但苦于没有系统的学习资料。《学习OpenCV》这本书的出现，正是我一直在寻找的。我希望这本书能够用一种非常友好的方式介绍OpenCV，从最基础的概念讲起，比如图像的本质是什么，它是如何被计算机表示的，以及我们如何通过代码来操作它。我期待书中能够涵盖一些非常实用的图像处理技巧，比如如何调整图像的亮度、对比度，如何进行图像的裁剪、旋转，以及如何实现一些有趣的滤镜效果。我希望书中提供的代码示例是简洁明了的，并且能够直接在主流操作系统上运行，最好能提供清晰的安装和配置指南。我对于图像的特征提取和匹配也很感兴趣，比如如何识别图像中的特定物体，如何进行图像的相似度比较。如果书中能够介绍一些基本的图像识别算法，并给出相应的OpenCV实现，那将非常有吸引力。我更希望这本书能够引导我去思考如何将OpenCV应用到实际的项目中，比如开发一个简单的图片编辑器，或者一个能够识别人脸的应用。我希望通过这本书，能够建立起对OpenCV的初步认识和信心，并能够自己动手去实现一些有趣的项目，从而进一步激发我对计算机视觉的兴趣。

我是一名在IT行业工作了多年的工程师，主要从事后端开发，但近年来对人工智能和计算机视觉产生了浓厚的兴趣，并希望能够将这些技术应用到我的工作中，开发一些智能化的产品。我之前也零散地接触过一些OpenCV的知识，但感觉比较零散，不成体系。《学习OpenCV》这本书对我来说，应该是一个系统学习的机会。我希望这本书能够提供一个清晰的学习路径，从OpenCV的基础知识讲起，逐步深入到更复杂的算法和应用。我特别看重书中对算法原理的深入剖析，而不是仅仅停留在API的介绍。我希望作者能够解释清楚每一个算法背后的数学原理和逻辑，以及它在实际应用中的优缺点。例如，在讲解图像滤波时，我希望能够理解不同滤波器的原理，以及它们在降噪、锐化等方面的不同效果。在讲解特征提取和匹配时，我希望能够理解SIFT、SURF等算法的工作原理，以及它们在图像检索、全景拼接等方面的应用。此外，我希望书中能够提供一些实际的应用案例，并且这些案例的复杂度能够从简单的图像处理任务，上升到更复杂的计算机视觉应用，比如人脸识别、物体检测、图像分割等。我希望这本书能够帮助我掌握OpenCV的核心技术，并能够灵活运用这些技术来解决实际的工程问题。我还需要知道，如何将OpenCV与其他技术栈（如Python、C++）结合使用，以及如何在实际项目中部署和优化OpenCV相关的算法。我期待这本书能够为我提供一个坚实的知识框架，并能够帮助我快速进入计算机视觉的应用开发领域。

我是一名在校的研究生，研究方向是机器学习，并且有使用Python进行编程的经验。在我的研究中，经常需要处理大量的图像数据，例如医学影像、卫星遥感图像等，并需要进行一些图像预处理、特征提取和分析的工作。OpenCV作为一款强大的图像处理库，对我来说是必不可少的工具。《学习OpenCV》这本书，我希望它能够提供更深入、更专业的指导，帮助我更好地利用OpenCV解决我的研究问题。我期待书中能够详细介绍OpenCV在各种复杂图像处理任务中的应用，比如图像分割、形态学处理、纹理分析等。我希望书中能够讲解一些高级的图像分析技术，比如多尺度特征提取、图像配准、三维重建等。对于医学影像和遥感图像等特定领域的应用，如果书中能够提供相关的案例和解决方案，那将非常有价值。我还需要了解OpenCV在并行计算和GPU加速方面的应用，以提高我的算法处理效率。此外，我希望书中能够介绍OpenCV与其他常用科学计算库（如NumPy、SciPy、Pandas）的集成使用，以及如何将OpenCV与其他深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）结合，实现更复杂的计算机视觉任务。我希望这本书能够成为我研究过程中不可或缺的参考书，帮助我掌握OpenCV的高级应用技巧，并为我的科研工作提供强大的技术支持。

我是一名正在学习人工智能专业的学生，我们课程中涉及到了大量的机器学习和深度学习算法，而OpenCV在图像处理和特征提取方面有着广泛的应用，可以作为实现很多CV任务的基础工具。《学习OpenCV》这本书，我期待它能够提供关于OpenCV在人工智能领域应用的详细介绍。我希望书中能够讲解如何利用OpenCV进行图像预处理，包括图像增强、去噪、特征提取等，为后续的机器学习模型训练做好准备。我特别希望书中能够包含关于特征检测与描述算法的详细讲解，例如SIFT、SURF、ORB等，并解释它们在目标识别、图像匹配等任务中的应用。同时，我也希望书中能够介绍如何利用OpenCV进行目标检测和跟踪，包括一些经典的算法，如Haar Cascades、HOG+SVM，以及更现代的方法，如基于深度学习的目标检测框架（例如YOLO、SSD）与OpenCV的结合使用。此外，我还希望书中能够讲解如何利用OpenCV处理视频流，实现一些实时性的CV应用，比如运动检测、行人计数等。我更希望书中能提供一些与深度学习模型结合的实际案例，例如如何将OpenCV提取的特征用于机器学习模型的输入，或者如何利用OpenCV加载和运行预训练的深度学习模型。我希望这本书能够帮助我更好地理解OpenCV在AI领域中的作用，并能够熟练运用OpenCV来完成相关的课程项目和研究任务。

不愿看英文文档的可以来一本，实际上就是把文档翻译了一遍

知其然 知其所以然

OpenCV目前最好的参考书

纯字典，点到即止。代码值得推敲。比如自适应阈值。blocksize需要大于可识别对象什么的，要用了再有体会。其实写到书上也就是一句话的问题。

太老了