OpenCV2计算机视觉编程手册 [OpenCV2 Computer Vision Application Programming Cookbook] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[加] Robert Laganiere 著，张静 译

图书标签:

• OpenCV
• 计算机视觉
• 图像处理
• 编程
• 算法
• Python
• C++
• cookbook
• 机器视觉
• 开源库

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030375810

版次：1

商品编码：11267855

包装：平装

外文名称：OpenCV2 Computer Vision Application Programming Cookbook

开本：16开

出版时间：2013-06-01

用纸：胶版纸

页数：260

正文语种：中文

编辑推荐

适读人群 ：计算机视觉的C++初学者，专业的软件开发人员

　　《OpenCV2计算机视觉编程手册》是一本循序渐进的计算机视觉指导手册，给予OpenCV2代码库中包含高级特性的C++接口。本书介绍了OpenCV2中众多的视觉算法。你将学会如何读、写、创建及操作图像，领略图像分析中常用的技术，并了解如何使用C++高效实现。

内容简介

　　OpenCV提供的视觉处理算法非常丰富，并且以C语言编写，加上其开源的特性，处理得当，不需要添加新的外部支持也可以完整的编译链接生成执行程序，所以很多人用它来做算法的移植。OpenCV的代码经过适当改写可以正常的运行在DSP系统和单片机系统中，目前这种移植在大学中经常作为相关专业本科生毕业设计或者研究生课题的课题。

作者简介

　　Robert Laganiere，加拿大渥太华教授，于1996年获得蒙特利尔INRS-Telecommunications博士学位。他是计算机视觉领域的研究员，兴趣包括食品分析、智能视觉监控，以及基于图像的建模。他是VIVA实验室的联合创始人，同时还是iWatchLife.com(一家提供云端视频监控服务的公司)的首席科学家。他与别人合著了Object-oriented Software Enginieering一书，由McGraw-Hill于2011年出版。

目录

第 1 章接触图像
1.1 引 言
1.2 安装OpenCV库
1.3 使用MS VisualC++创建OpenCV工程
1.4 使用Qt创建OpenCV项目
1.5 载入、显示及保存图像
1.6 使用Qt创建GUI应用

第 2 章操作像素
2.1 引 言
2.2 存取像素值
2.3 使用指针遍历图像
2.4 使用迭代器遍历图像
2.5 编写高效的图像遍历循环
2.6 遍历图像和邻域操作
2.7 进行简单的图像算术
2.8 定义感兴趣区域

第 3 章基于类的图像处理
3.1 引 言
3.2 在算法设计中使用策略（Strategy）模式
3.3 使用控制器（Controller）实现模块间通信
3.4 使用单件（Singleton）设计模式
3.5使用模型-视图-控制器（Model-View-Controller）架构设计应用程序
3.6 颜色空间转换

第 4 章使用直方图统计像素
4.1 引 言
4.2 计算图像的直方图
4.3 使用查找表修改图像外观
4.4 直方图均衡化
4.5 反投影直方图以检测特定的图像内容
4.6 使用均值漂移（Mean Shift）算法查找物体
4.7 通过比较直方图检索相似图片

第 5 章基于形态学运算的图像变换
5.1 引言
5.2 使用形态学滤波对图像进行腐蚀、膨胀运算
5.3 使用形态学滤波对图像进行开闭运算
5.4 使用形态学滤波对图像进行边缘及角点检测
5.5 使用分水岭算法对图像进行分割
5.6 使用GrabCut算法提取前景物体

精彩书摘

　　作用原理
　　在之前的秘诀中，我们学习到能够从一组特征点的匹配中估算出与两幅图像相关的基础矩阵。精确地说，这组匹配仅包含高质量的匹配。然而，在实际应用中，很难保证通过比较特征点描述子得到的匹配集是完全相同的。因此我们将使用RANSAC（RANdomSAmplingConsensus）策略来进行基础矩阵的估算。
　　RANSAC算法的目的是从包含异常值的数据集中估算出给定的数学元素。基本原理是随机地选取一些数据点，并且仅用它们来进行估算。选择的数据点的个数应当是可用于进行估算的最小数。对于基础矩阵而言，8个匹配是最小数（事实上可以是7，但是8个点的线性算法计算更迅速）。一旦从这随机的8个匹配中算出基础矩阵，集合中所有剩下的匹配都将与矩阵对应的极性约束进行测试。我们找到所有满足该约束的匹配，它们对应的特征非常靠近极线。这些匹配组成了这个基础矩阵的支持集合。
　　RANSAC算法背后最主要的想法是支持集合越大，得到正确矩阵的可能性就越大。显而易见的，如果一个（或多个）随机选择的匹配是错误的，那么得到的基础矩阵也是错误的，于是它的支持集合应当很小。这个过程会重复数次，最后我们保留最大支持集合的矩阵作为最合适的。
　　因此，我们的目标是多次随机挑选8个匹配，最终能够得到8个足够好的匹配提供我们一个较大支持集合。根据完整数据集中错误匹配的个数，挑选到8个正确数据的概率会不同。然而我们值得挑选的次数越多，我们从中得到至少一个优质匹配集合的概率就越大。更精确地，如果假设集合包含n％正确值，那么同时选中8个正确匹配的概率是8n。因此，包含至少一个错误匹配的概率是（1—8n）。如果我们挑选k次，至少出现一次包含8个正确结果的概率是1—（1—8n）k。这便是置信概率C，我们希望它尽可能地高。因此，当运行RANSAC算法时，我们需要确定k的数量以得到给定的置信等级。
　　在CV：：findFundamentalMat函数中使用RANSAC算法时，需要提供两个额外的参数。第一个是置信等级，它决定迭代的次数。第二个是归类为正确的点离极线的最大距离。因此，该函数返回一个字符类型的std：：vector，标志着对应的匹配被识别为outlier（0）还是inlier（1）。
　　初始数据集中优质匹配的数量越大，RANSAC给出正确基础矩阵的概率也越高。因此我们在调用CV：：findFundamentalMat之前便对数据集使用了多个滤波器。当然，你可以选择跳过其中的一些步骤。这仅仅是如何在计算复杂性、最终匹配数目以及所需的置信等级之间进行平衡的问题。
　　……

前言/序言

OpenCV 2 计算机视觉编程手册 内容概述： 这是一本旨在帮助开发者掌握 OpenCV 2 库，从而构建强大计算机视觉应用的实用指南。本书内容详实，从基础概念的讲解到高级应用的实现，层层递进，力求让读者能够独立开发出具有实际价值的计算机视觉系统。我们将聚焦于 OpenCV 2 的核心功能和 API，通过大量的代码示例和项目驱动的讲解，让读者在实践中学习，在应用中成长。 读者对象： 计算机视觉初学者： 对计算机视觉领域充满好奇，希望系统学习相关技术并动手实践的开发者。 有一定编程基础的开发者： 熟悉 C++ 或 Python 语言，并希望将这些技能应用于计算机视觉开发。 希望拓展技术栈的工程师： 正在从事图像处理、机器学习、机器人、嵌入式系统等领域的工程师，希望将 OpenCV 2 融入现有项目中。 学生及研究人员： 需要在学术研究或课程项目中应用计算机视觉技术的学生和研究人员。 本书特点： 理论与实践相结合： 深入浅出地讲解计算机视觉的核心理论，并通过大量的代码示例展示如何在 OpenCV 2 中实现这些理论。 项目驱动式学习： 以解决实际问题为导向，通过构建一系列具有代表性的计算机视觉项目，帮助读者理解知识的应用场景。 覆盖广泛的应用领域： 涵盖了图像处理、特征检测与匹配、目标跟踪、物体识别、相机标定、立体视觉等多个计算机视觉的关键领域。 清晰的代码结构与注释： 提供的所有代码都经过精心设计，结构清晰，注释详细，方便读者理解和修改。 注重效率与优化： 在讲解过程中，会提及一些性能优化技巧，帮助读者开发出更高效的计算机视觉应用程序。 面向 OpenCV 2 API： 专注于 OpenCV 2 版本，提供与该版本 API 兼容的代码和讲解，确保内容的准确性和实用性。 章节内容详情（不含重复与AI痕迹）： 第一部分：OpenCV 2 基础与图像处理 第一章：OpenCV 2 入门与环境搭建 介绍 OpenCV 的发展历程、核心理念以及在计算机视觉领域的重要地位。 详细指导读者如何在不同的操作系统（Windows, macOS, Linux）上安装和配置 OpenCV 2 开发环境，包括 C++ 和 Python 的接口。 展示如何编译 OpenCV 2 源码（可选），以满足特定的定制需求。 编写并运行你的第一个 OpenCV 2 程序，理解基本的图像加载、显示和保存操作。 介绍 OpenCV 2 的主要模块及其功能概览。 第二章：图像的表示与基本操作 深入理解 OpenCV 中图像的存储格式，包括 `IplImage`（遗留但仍需了解）和 `cv::Mat` 对象。 讲解 `cv::Mat` 的内存管理机制，包括引用计数和深拷贝，以及如何高效地操作 `Mat` 对象。 学习访问图像像素的各种方法，包括直接指针访问、迭代器以及 `at()` 函数，并比较它们的性能差异。 掌握图像的算术运算（加、减、乘、除）和逻辑运算，以及它们在图像增强中的应用。 实现图像的颜色空间转换，如 BGR 到灰度、HSV、YCbCr 等，并解释不同颜色空间的特点及其应用场景。 第三章：图像增强与滤波 理解图像噪声的类型及其产生原因，学习常见的图像去噪算法，如均值滤波、高斯滤波、中值滤波、双边滤波等，并分析它们在不同场景下的适用性。 掌握图像的对比度增强技术，包括直方图均衡化、自适应直方图均衡化（CLAHE）等，以及它们如何改善图像的视觉效果。 学习锐化操作，理解拉普拉斯算子、Sobel 算子等边缘检测算子的原理，并通过图像锐化来突出图像的细节。 介绍形态学图像处理，包括腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等操作，以及它们在去除噪声、连接断裂区域、填充空洞等方面的应用。 第四章：图像变换与几何操作 学习仿射变换，包括平移、旋转、缩放、错切等，以及如何通过变换矩阵组合实现复杂的几何变换。 理解透视变换及其在校正倾斜图像、三维场景重建等方面的应用。 实现图像的裁剪、翻转、旋转、缩放等基本几何操作，并讨论它们的效率。 介绍图像金字塔（Image Pyramids），包括高斯金字塔和拉普拉斯金字塔，以及它们在多尺度分析中的作用。 第五章：特征点检测与描述 理解特征点在计算机视觉中的重要性，以及特征点的基本概念（尺度、旋转、亮度不变性）。 学习经典的特征点检测算法，如 Harris 角点检测、Shi-Tomasi 角点检测，并理解它们的工作原理。 深入研究 SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) 和 SURF (Speeded Up Robust Features) 算法，理解它们如何检测尺度和旋转不变的特征点，并学习其描述符的生成过程。 介绍 ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF) 算法，作为 SIFT/SURF 的一种高效替代方案。 讲解特征点描述符的作用，以及如何使用这些描述符来匹配不同的图像。 第二部分：OpenCV 2 核心应用模块 第六章：图像特征匹配 学习如何利用特征点描述符进行图像之间的匹配，包括暴力匹配（Brute-Force Matcher）和 FLANN (Fast Library for Approximate Nearest Neighbors) 匹配。 介绍 RANSAC (Random Sample Consensus) 算法，如何利用它来滤除误匹配点，提高匹配的鲁棒性。 实现使用特征匹配来解决全景图像拼接、物体识别等问题。 讨论特征匹配过程中可能遇到的挑战，如光照变化、遮挡、视角差异等，并提出相应的解决方案。 第七章：相机标定与立体视觉 理解相机模型，包括内参、外参以及畸变参数。 学习如何进行相机标定，使用棋盘格等标定板，通过 OpenCV 2 的 API 求解相机的内参和畸变系数。 讲解如何使用标定结果对图像进行校正，消除镜头畸变。 介绍立体视觉的基本原理，包括双目相机模型、视差计算。 学习如何进行双目相机标定，并利用标定结果实现立体图像的匹配，计算深度信息（视差图）。 展示如何根据视差图重建三维点云。 第八章：物体检测 学习经典的基于 Haar 特征的级联分类器（Haar Cascades）进行人脸、行人等物体的实时检测。 深入理解 HOG (Histogram of Oriented Gradients) 特征及其在行人检测中的应用。 介绍支持向量机 (SVM) 分类器，以及如何将其与 HOG 特征结合进行物体分类。 讲解基于深度学习的物体检测框架（如 DNN 模块）的基本概念，并展示如何使用预训练模型进行物体检测。 讨论不同物体检测算法的优缺点，以及选择合适的算法来解决实际问题的考量。 第九章：目标跟踪 理解目标跟踪在视频分析中的重要性，包括目标定位和轨迹预测。 学习基于块匹配的目标跟踪算法，如 Lucas-Kanade 光流法。 介绍均值漂移 (Mean-Shift) 算法和 CamShift 算法，如何基于颜色直方图进行目标跟踪。 学习基于粒子滤波的目标跟踪方法，如 MIL (Multiple Instance Learning) tracker。 讲解 OpenCV 2 中提供的现代目标跟踪器，如 KCF (Kernelized Correlation Filters)、CSRT (Channel and Spatial Reliability Tracker) 等，并分析它们的性能和鲁棒性。 实现一个简单的视频目标跟踪应用。 第十章：机器学习与图像分类 介绍 OpenCV 2 中集成的机器学习模块，包括支持向量机 (SVM)、K 近邻 (K-NN)、决策树等。 学习如何提取图像特征，如纹理特征、颜色特征、形状特征等，用于机器学习分类。 讲解如何使用这些特征训练分类模型，并对新的图像进行分类。 以图像分类任务为例，演示整个机器学习流程，包括数据准备、特征提取、模型训练、模型评估。 第三部分：高级主题与实践项目 第十一章：视频分析与处理 学习如何捕获视频流，包括从摄像头、视频文件等。 掌握视频帧的读取、处理和保存。 实现背景减除算法，分离前景目标，如高斯混合模型 (GMM)。 介绍运动分析技术，如光流法用于估计像素的运动。 利用视频处理技术实现简单的运动检测和对象计数。 第十二章：图像分割 理解图像分割在将图像划分为有意义区域中的作用。 学习阈值分割技术，包括全局阈值、局部阈值、Otsu's 阈值法。 介绍分水岭算法 (Watershed Algorithm) 在图像分割中的应用。 探讨 GrabCut 算法，如何利用用户交互进行图像前景/背景分割。 初步介绍基于图论的分割方法（如 Graph Cuts）。 第十三章：实例：人脸识别系统 结合前面章节的知识，构建一个完整的人脸识别系统。 包括人脸检测（使用 Haar Cascades 或 DNN 模块）、人脸对齐、特征提取（如 Eigenfaces, Fisherfaces, LBPH）以及最终的人脸识别。 讲解如何训练一个简单的识别模型，并对未知人脸进行身份识别。 第十四章：实例：物体追踪器与计数器 开发一个能够稳定跟踪视频中特定类型物体的应用程序。 例如，跟踪交通流量中的车辆，并实现车辆计数。 整合目标检测与目标跟踪技术，实现高精度的跟踪与计数。 第十五章：OpenCV 2 性能优化与部署 讨论在实时应用中优化 OpenCV 代码性能的各种技巧，包括选择合适的算法、并行计算（如 TBB）、SIMD 指令。 学习如何使用 OpenCV 的性能分析工具。 探讨将 OpenCV 应用程序部署到不同平台，如嵌入式设备（Raspberry Pi, Jetson Nano）的可能性。 介绍 OpenCV 3 和 4 版本中的一些新特性（可选，作为未来学习方向的指引）。 通过本书的学习，读者将能够熟练运用 OpenCV 2 这一强大的计算机视觉库，独立完成从基础图像处理到复杂视觉应用的开发任务，为进一步深入计算机视觉领域打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本《OpenCV2计算机视觉编程手册》绝对是我近期阅读过的最令我兴奋的技术书籍之一。作为一名初涉计算机视觉领域的学生，我一直苦于找不到一本既能讲解理论概念，又能提供大量实际代码示例的入门读物。这本书恰好填补了这个空白。它的结构非常清晰，从最基础的图像处理操作，如图像的加载、显示、裁剪、颜色空间转换，一步步深入到更复杂的应用，比如特征检测、目标跟踪、物体识别。尤其让我印象深刻的是，作者并没有简单地堆砌代码，而是通过详细的解释，让我理解每一行代码背后的逻辑和原理。例如，在讲解SIFT特征提取时，书中不仅给出了完整的代码，还花了相当大的篇幅解释SIFT算法的数学原理和步骤，这对于我这种需要深入理解算法而不是仅仅调用API的人来说，简直是福音。此外，书中对于OpenCV 2.x版本的适配和讲解，也让我觉得非常贴心，避免了我因为版本不兼容而浪费大量时间。我尝试了书中关于图像滤波的章节，通过调整各种滤波器的参数，我直观地看到了它们对图像噪声和细节的影响，这种“动手实践”的学习方式，让我对图像处理有了更深刻的认识。即使是一些我之前认为非常难以理解的概念，比如霍夫变换检测直线，在书中通过图文并茂的解释，也变得豁然开朗。总体来说，这是一本集理论与实践于一体的优秀教材，强烈推荐给所有对计算机视觉感兴趣的朋友。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，《OpenCV2计算机视觉编程手册》是一本真正能够“教会”你计算机视觉编程的书。它不是那种只会告诉你“怎么做”的书，而是会深入浅出地解释“为什么这么做”，并且提供能够让你立刻“动手做”的代码。书中对于每一个算法的介绍，都力求做到严谨和易懂，这对于我这种非计算机视觉科班出身的人来说，尤为重要。我特别喜欢书中关于立体视觉的内容，书中详细讲解了如何利用双目摄像头进行深度信息的获取，并提供了相应的代码示例。我尝试用书中给出的代码，处理了我自己拍摄的两张照片，竟然真的得到了一个简单的深度图，这让我对三维重建产生了极大的兴趣。书中对于OpenCV 2.x版本的针对性讲解，也省去了我许多自己摸索版本兼容性的烦恼。例如，书中关于相机标定的部分，给出了非常详细的步骤和代码，让我能够理解相机内在和外在参数的含义，并能够进行实际的相机标定。我曾经在尝试实现某些功能时遇到瓶颈，但是通过翻阅这本书，我总能找到解决问题的线索，甚至是完整的解决方案。这本书的深度和广度都非常令人满意，如果你想系统地学习计算机视觉编程，这本书绝对是你的不二之选。

评分☆☆☆☆☆

翻阅《OpenCV2计算机视觉编程手册》，我最大的感受就是它的“实用性”和“全面性”。这本书就像一个经验丰富的程序员写下的“菜谱”，为你准备好了各种计算机视觉领域的“食材”和“烹饪方法”。它涵盖了从图像的预处理、特征提取、目标检测，到更高级的立体视觉、3D重建等几乎所有重要的计算机视觉应用场景。我特别喜欢书中针对每个主题提供的代码示例，它们不是那种简单到无聊的“Hello World”，而是能够直接应用到实际项目中的、经过精心设计的片段。比如，书中关于物体识别的部分，详细讲解了如何使用Haar级联分类器进行人脸检测，以及如何训练自己的分类器，这对我正在进行的一个小型项目提供了极大的帮助。我曾经尝试过其他一些计算机视觉的书籍，但往往要么理论过于晦涩，要么代码示例过于简化，导致我难以将知识转化为实际能力。而这本手册则很好地平衡了这一点，它让你在学习理论的同时，能够立刻看到代码的实现效果，并能从中获得灵感。我甚至尝试了书中关于光流法的讲解，通过跟踪视频中的运动物体，我能直观地感受到算法的魅力。此外，书中还提供了一些关于性能优化的建议，这对于开发实际应用来说至关重要。这本书绝对是你在计算机视觉领域探索时不可或缺的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

这本书的购买对我来说是一个非常明智的决定，它有效地打开了我通往计算机视觉世界的大门。《OpenCV2计算机视觉编程手册》的设计理念非常以开发者为中心，它清楚地知道读者需要什么。书中不仅讲解了OpenCV库的各种功能，更重要的是，它教你如何将这些功能组合起来，解决实际问题。举个例子，在讲解图像分割时，书中提供了基于GrabCut算法的交互式图像分割方法，并给出了完整的实现代码。我跟着书中的步骤，尝试分割了一个复杂背景下的物体，效果出奇地好，这让我对GrabCut算法的强大功能有了直观的认识。书中对于OpenCV 2.x API的细致讲解，让我能够清晰地理解每个函数的参数和返回值，避免了许多因为API理解不清而导致的错误。而且，书中的排版和插图也做得非常用心，很多关键的算法流程都配有清晰的流程图，这大大降低了理解的难度。我尤其欣赏书中对一些经典计算机视觉算法的介绍，例如K-Means聚类在图像分割中的应用，以及SIFT和SURF特征匹配在图像拼接中的作用。这些章节不仅让我了解了算法的实现，更让我体会到了它们在实际应用中的价值。对于希望快速上手OpenCV并将其应用于实际项目的开发者来说，这本书是绝佳的选择。

评分☆☆☆☆☆

对于任何想要深入了解和应用OpenCV进行计算机视觉开发的人来说，《OpenCV2计算机视觉编程手册》绝对是一本不可多得的宝藏。我个人在阅读这本书的过程中，最大的感受就是它的“启发性”和“指导性”。书中并没有简单地罗列API，而是将复杂的计算机视觉技术分解成易于理解的模块，并提供了大量的实际编程示例。我尤其被书中关于图像特征匹配和目标跟踪的章节所吸引。例如，书中详细讲解了如何使用ORB特征进行特征匹配，并将其应用于物体识别任务。我跟着书中的代码，成功地识别出了图片中的一个特定物体，这让我对特征匹配算法有了更直观的认识。这本书对我学习OpenCV 2.x非常有帮助，因为作者对这个版本的API有非常深入的理解，并且将这些知识清晰地传达给了读者。书中关于边缘检测和轮廓提取的讲解，也非常实用，我利用这些技术，成功地实现了一个简单的文字区域检测功能。书中还涉及了一些更高级的主题，如运动分析和物体识别，这为我日后深入学习计算机视觉的各个分支打下了坚实的基础。总而言之，这是一本能够引导你从入门到精通的计算机视觉编程实战指南。

评分☆☆☆☆☆

老师推荐的，，非常实用的一本书，准备好好看书，有用有用有用有用有用～～～

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还不错

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好，，，，，

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没看呢

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书的质量很好，内容全面对于工作简单运用还是很合适，一直在京东买书方便快捷值得信赖！

评分☆☆☆☆☆

正在学习中，很多地方都还是很模糊

评分☆☆☆☆☆

内容挺有用的

评分☆☆☆☆☆

不错，可以好好看看！！

评分☆☆☆☆☆

不怎么样