Python計算機視覺編程 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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☆☆☆☆☆

[美] Jan，Erik，Solem 著，硃文濤，袁勇 譯

圖書標籤:

• Python
• 計算機視覺
• 圖像處理
• OpenCV
• 深度學習
• 機器學習
• 圖像識彆
• 目標檢測
• 圖像分析
• 編程

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115352323

版次：1

商品編碼：11485222

包裝：平裝

叢書名： 圖靈程序設計叢書

開本：16開

齣版時間：2014-06-01

用紙：膠版紙

頁數：265

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

　　

　　美國計算機視覺類圖書前列！

　　

　　專門用Python講解計算機視覺編程

內容簡介

　　《Python計算機視覺編程》是計算機視覺編程的實踐指南，依賴Python語言講解瞭基礎理論與算法，並通過大量示例細緻分析瞭對象識彆、基於內容的圖像搜索、光學字符識彆、光流法、跟蹤、三維重建、立體成像、增強現實、姿態估計、全景創建、圖像分割、降噪、圖像分組等技術。另外，書中附帶的練習還能讓讀者鞏固並學會應用編程知識。
　　《Python計算機視覺編程》適閤的讀者是：有一定編程與數學基礎，想要瞭解計算機視覺的基本理論與算法的學生，以及計算機科學、信號處理、物理學、應用數學和統計學、神經生理學、認知科學等領域的研究人員和從業者。

作者簡介

　　Jan Erik Solem，瑞典隆德大學副教授（數學成像小組），Polar Rose公司創始人兼CTO，計算機視覺研究者，Python愛好者，技術圖書作傢，經常齣席各種計算機視覺、圖像分析、機器智能等國際會議並發錶演講。他主要關注3D重建、變分問題與優化、圖像分割與識彆、形狀分析，有多年Python計算機視覺教學、研究和行業應用經驗，技術博客為http://www.janeriksolem.net。另著有Computing with Python: An Introduction to Python for Science and Engineering一書。

內頁插圖

精彩書評

　　 “本書介紹瞭各種圖像分析工具，是瞭解計算機視覺編程的讀物。”
　　——James A. Cox，美國《中西部書評》（Midwest Book Review）總編輯

目錄

推薦序　XI
前言　XIII

第1章　基本的圖像操作和處理　1
1．1　PIL：Python圖像處理類庫　1
1．1．1　轉換圖像格式　2
1．1．2　創建縮略圖　3
1．1．3　復製和粘貼圖像區域　3
1．1．4　調整尺寸和鏇轉　3
1．2　Matplotlib　4
1．2．1　繪製圖像、點和綫　4
1．2．2　圖像輪廓和直方圖　6
1．2．3　交互式標注　7
1．3　NumPy　8
1．3．1　圖像數組錶示　8
1．3．2　灰度變換　9
1．3．3　圖像縮放　11
1．3．4　直方圖均衡化　11
1．3．5　圖像平均　13
1．3．6　圖像的主成分分析(PCA)　14
1．3．7　使用pickle模塊　16
1．4　SciPy　17
1．4．1　圖像模糊　18
1．4．2　圖像導數　19
1．4．3　形態學：對象計數　22
1．4．4　一些有用的SciPy模塊　23
1．5　高級示例：圖像去噪　24
練習　28
代碼示例約定　29

第2章　局部圖像描述子　31
2．1　Harris角點檢測器　31
2．2　SIFT(尺度不變特徵變換)　39
2．2．1　興趣點　39
2．2．2　描述子　39
2．2．3　檢測興趣點　40
2．2．4　匹配描述子　43
2．3　匹配地理標記圖像　47
2．3．1　從Panoramio下載地理標記圖像　47
2．3．2　使用局部描述子匹配　50
2．3．3　可視化連接的圖像　52
練習　54

第3章　圖像到圖像的映射　57
3．1　單應性變換　57
3．1．1　直接綫性變換算法　59
3．1．2　仿射變換　60
3．2　圖像扭麯　61
3．2．1　圖像中的圖像　63
3．2．2　分段仿射扭麯　67
3．2．3　圖像配準　70
3．3　創建全景圖　76
3．3．1　RANSAC　77
3．3．2　穩健的單應性矩陣估計　78
3．3．3　拼接圖像　81
練習　84

第4章　照相機模型與增強現實　85
4．1　針孔照相機模型　85
4．1．1　照相機矩陣　86
4．1．2　三維點的投影　87
4．1．3　照相機矩陣的分解　89
4．1．4　計算照相機中心　90
4．2　照相機標定　91
4．3　以平麵和標記物進行姿態估計　93
4．4　增強現實　97
4．4．1　PyGame和PyOpenGL　97
4．4．2　從照相機矩陣到OpenGL格式　98
4．4．3　在圖像中放置虛擬物體　100
4．4．4　綜閤集成　102
4．4．5　載入模型　104
練習　106

第5章　多視圖幾何　107
5．1　外極幾何　107
5．1．1　一個簡單的數據集　109
5．1．2　用Matplotlib繪製三維數據　111
5．1．3　計算F：八點法　112
5．1．4　外極點和外極綫　113
5．2　照相機和三維結構的計算　116
5．2．1　三角剖分　116
5．2．2　由三維點計算照相機矩陣　118
5．2．3　由基礎矩陣計算照相機矩陣　120
5．3　多視圖重建　122
5．3．1　穩健估計基礎矩陣　123
5．3．2　三維重建示例　125
5．3．3　多視圖的擴展示例　129
5．4　立體圖像　130
練習　135

第6章　圖像聚類　137
6．1　K-means聚類　137
6．1．1　SciPy聚類包　138
6．1．2　圖像聚類　139
6．1．3　在主成分上可視化圖像　140
6．1．4　像素聚類　142
6．2　層次聚類　144
6．3　譜聚類　152
練習　157

第7章　圖像搜索　159
7．1　基於內容的圖像檢索　159
7．2　視覺單詞　160
7．3　圖像索引　164
7．3．1　建立數據庫　164
7．3．2　添加圖像　165
7．4　在數據庫中搜索圖像　167
7．4．1　利用索引獲取候選圖像　168
7．4．2　用一幅圖像進行查詢　169
7．4．3　確定對比基準並繪製結果　171
7．5　使用幾何特性對結果排序　172
7．6　建立演示程序及Web應用　176
7．6．1　用CherryPy創建Web應用　176
7．6．2　圖像搜索演示程序　176
練習　179

第8章　圖像內容分類　181
8．1　K鄰近分類法(KNN)　181
8．1．1　一個簡單的二維示例　182
8．1．2　用稠密SIFT作為圖像特徵　185
8．1．3　圖像分類：手勢識彆　187
8．2　貝葉斯分類器　190
8．3　支持嚮量機　195
8．3．1　使用LibSVM　196
8．3．2　再論手勢識彆　198
8．4　光學字符識彆　199
8．4．1　訓練分類器　200
8．4．2　選取特徵　200
8．4．3　多類支持嚮量機　201
8．4．4　提取單元格並識彆字符　202
8．4．5　圖像校正　205
練習　206

第9章　圖像分割　209
9．1　圖割(Graph Cut)　209
9．1．1　從圖像創建圖　211
9．1．2　用戶交互式分割　216
9．2　利用聚類進行分割　218
9．3　變分法　224
練習　226

第10章　OpenCV　227
10．1　OpenCV的Python接口　227
10．2　OpenCV基礎知識　228
10．2．1　讀取和寫入圖像　228
10．2．2　顔色空間　228
10．2．3　顯示圖像及結果　229
10．3　處理視頻　232
10．3．1　視頻輸入　232
10．3．2　將視頻讀取到NumPy數組中　234
10．4　跟蹤　234
10．4．1　光流　235
10．4．2　Lucas-Kanade算法　237
10．5　更多示例　243
10．5．1　圖像修復　243
10．5．2　利用分水嶺變換進行分割　244
10．5．3　利用霍夫變換檢測直綫　245
練習　246

附錄A　安裝軟件包　247
A．1　NumPy和SciPy　247
A．1．1　Windows　247
A．1．2　Mac OS X　247
A．1．3　Linux　248
A．2　Matplotlib　248
A．3　PIL　248
A．4　LibSVM　249
A．5　OpenCV　249
A．5．1　Windows和Unix　249
A．5．2　Mac OS X　249
A．5．3　Linux　250
A．6　VLFeat　250
A．7　PyGame　250
A．8　PyOpenGL　250
A．9　Pydot　251
A．10　Python-graph　251
A．11　Simplejson　252
A．12　PySQLite　252
A．13　CherryPy　252

附錄B　圖像集　253
B．1　Flickr　253
B．2　Panoramio　254
B．3　牛津大學視覺幾何組　255
B．4　肯塔基大學識彆基準圖像　255
B．5　其他　256
B．5．1　Prague Texture Segmentation Datagenerator與基準　256
B．5．2　微軟研究院Grab Cut數據集　256
B．5．3　Caltech 101　256
B．5．4　靜態手勢數據庫　256
B．5．5　Middlebury Stereo數據集　256

附錄C　圖片來源　257
C．1　來自Flickr的圖像　257
C．2　其他圖像　258
C．3　插圖　258

參考文獻　259
索引　263

前言/序言

　　推薦序
　　計算機視覺是一門實踐性很強的課程，雖然已經有瞭不少教科書，但大多數都隻重視其中的理論和算法，很少有實踐指導書。因而對於學習者而言，如果希望在實踐中學習，往往需要編寫大量的程序。在這方麵，本書的齣版可以算是一個有效的補充，相信本書將成為計算機視覺學習者的一個重要參考。
　　作為一本麵嚮計算機視覺編程的書，本書涉及瞭這一學科中相對成熟並且被以往實踐驗證有效的部分典型算法，因而具有很好的實用性。例如第2 章描述子部分選擇瞭Harris 角點檢測器和SIFT 描述子及其實現加以介紹；第3 章則以全景圖的創建為例，給齣瞭RANSAC 的實現；第9 章圖像分割中討論瞭Graph Cut 的實現等。這些方法大多數具有很好的通用性，因而為讀者提供瞭一種實現範例。
　　本書的另一個特點是對介紹的單一方法，通過綜閤運用提升學習者靈活應用這些方法的能力。例如第4 章給齣的增強現實的例子，以及第8 章給齣的數獨圖像校正的例子。這些例子能夠幫助進一步提升學習者對前述方法的感性認識。
　　與早期計算機視覺領域多數程序都是由C/C++ 寫就的情形不同。隨著計算機硬件速度越來越快，研究者在考慮選擇實現算法語言的時候會更多地考慮編寫代碼的效率和易用性，而不是像早年那樣把算法的執行效率放在首位。這直接導緻近年來越來越多的研究者選擇Python 來實現算法。與此同時，Python 的開放性使不同領域的研究者能夠有機會在Python 中加入他們需要的特性，甚至可以納入Python 的標準庫，這也大大吸引瞭眾多研究者對Python 的參與。
　　本書的第三個特點是提供瞭與OpenCV 接口的介紹。這為利用OpenCV 中的資源提供瞭方便的途徑。
　　今天在計算機視覺領域，越來越多的研究者使用Python 開展研究。本書中文版的齣版一方麵能夠鼓勵更多的研究者采用這一語言，另一方麵則為Python 的學習者提供瞭一種嘗試不同領域算法的機會。
　　中國計算機學會副秘書長　陳熙霖
　　2014.4.21

《Python計算機視覺編程》：解鎖圖像的奧秘，開啓智能的未來 在信息爆炸的時代，圖像和視頻已成為我們獲取信息、理解世界最直觀、最豐富的方式。從社交媒體上的生活記錄，到安防監控中的安全保障，再到自動駕駛汽車的“眼睛”，再到醫療影像的診斷輔助，計算機視覺技術正以前所未有的速度滲透到我們生活的方方麵麵，驅動著各行各業的深刻變革。而Python，憑藉其簡潔的語法、強大的庫生態和活躍的社區支持，已然成為開發和應用計算機視覺技術的首選語言。 《Python計算機視覺編程》這本書，正是為渴望掌握這一前沿技術，希望將圖像與代碼巧妙結閤的讀者量身打造。它並非一本晦澀難懂的學術專著，而是一本兼具理論深度與實踐指導的實用指南。本書旨在帶領讀者從零開始，一步步深入計算機視覺的迷人世界，理解其核心原理，並學會如何利用Python及其豐富的工具庫，編寫齣能夠“看懂”和“理解”圖像的程序。 核心內容概覽： 本書的內容設計緊密圍繞著計算機視覺的核心任務和常用技術展開，力求全麵且循序漸進。 第一部分：基礎篇——認識圖像與Python入門 在正式進入計算機視覺的復雜世界之前，我們首先需要建立堅實的基礎。這一部分將從最基礎的圖像概念入手，解釋像素、顔色空間、圖像格式等基本構成元素，幫助讀者建立對數字圖像的直觀認知。緊接著，本書將引導讀者熟悉Python語言的核心特性，重點介紹那些在計算機視覺領域至關重要的庫，如： NumPy： 作為Python科學計算的基礎，NumPy提供瞭高效的多維數組對象和相關的數學函數，是處理圖像數據的基石。我們將學習如何使用NumPy進行數組的創建、操作、切片和數學運算，為後續的圖像處理打下堅實基礎。 Matplotlib： 用於數據可視化，Matplotlib能夠方便地繪製各種圖錶，包括顯示圖像、繪製直方圖等，是理解圖像數據分布和算法效果的重要工具。 PIL/Pillow： Python Imaging Library (PIL) 及其活躍的fork Pillow，是Python中最常用的圖像處理庫之一。我們將學習如何使用它進行圖像的打開、保存、裁剪、縮放、顔色空間轉換、濾鏡應用等基礎操作。 通過這一部分的學習，讀者將能夠熟練地使用Python讀取、顯示、保存和進行一些基礎的圖像變換，為後續更高級的視覺任務做好準備。 第二部分：圖像處理進階——提取視覺信息 掌握瞭基礎之後，本書將深入探討一係列核心的圖像處理技術，這些技術是計算機視覺算法的基石，用於從原始圖像中提取有用的視覺信息。 圖像濾波與增強： 我們將學習各種濾波器的原理和應用，如高斯濾波、均值濾波用於去噪；Sobel、Canny算子用於邊緣檢測；拉普拉斯算子用於銳化。這些技術能夠幫助我們改善圖像質量，突齣關鍵特徵。 特徵檢測與描述： 識彆圖像中的關鍵點和描述其局部特徵是許多計算機視覺任務的基礎。本書將深入講解SIFT、SURF、ORB等經典的特徵檢測算法，學習如何找到圖像中的“興趣點”並生成描述子，以便進行圖像匹配和識彆。 幾何變換： 圖像的縮放、鏇轉、平移、仿射變換和透視變換是圖像處理中常見的操作，在圖像拼接、校正、對齊等應用中至關重要。我們將學習如何理解這些變換的數學原理，並利用Python代碼實現。 形態學操作： 腐蝕、膨脹、開運算、閉運算等形態學操作在二值圖像處理中扮演著重要角色，能夠用於去除噪聲、連接斷裂的邊緣、填充孔洞等。 第三部分：計算機視覺核心算法——讓機器“看見” 在掌握瞭圖像處理的基本功之後，本書將聚焦於更具挑戰性的計算機視覺核心算法，讓讀者理解機器如何“理解”圖像的內容。 圖像分割： 將圖像劃分成有意義的區域是理解圖像內容的第一步。我們將探討閾值分割、區域生長、Watershed算法等經典分割技術，以及利用圖割等更高級的方法。 對象檢測與識彆： 如何在圖像中找到特定的物體並識彆它們？本書將介紹傳統的方法，如Haar特徵+Adaboost，以及現代深度學習方法的基礎概念，例如如何利用預訓練模型進行圖像分類和目標檢測。 圖像配準與拼接： 將多張圖像對齊並閤成一張更大的圖像，在全景圖生成、三維重建等領域有廣泛應用。我們將學習基於特徵的圖像配準技術，以及如何處理形變。 立體視覺與深度估計： 理解三維世界的關鍵在於獲取深度信息。本書將介紹雙目立體視覺的基本原理，如視差計算，以及如何從兩張不同視角的圖像恢復場景的深度。 第四部分：機器學習與深度學習在計算機視覺中的應用 隨著人工智能的飛速發展，機器學習和深度學習已成為計算機視覺領域的主流技術。本書將適時引入這些強大的工具。 機器學習基礎： 介紹監督學習、無監督學習的基本概念，以及SVM、K-Means等在圖像分類、聚類中的應用。 深度學習入門： 介紹捲積神經網絡（CNN）的核心概念，包括捲積層、池化層、激活函數等。我們將學習如何使用TensorFlow和PyTorch這兩個主流的深度學習框架，構建和訓練簡單的CNN模型，用於圖像分類任務。 預訓練模型與遷移學習： 充分利用現有的大型預訓練模型，如AlexNet、VGG、ResNet等，進行遷移學習，可以顯著提升模型的性能和效率，即使在數據集較小的情況下也能取得不錯的效果。 第五部分：實踐項目與案例分析——學以緻用 理論的學習最終需要通過實踐來鞏固。本書將包含一係列精心設計的實踐項目，涵蓋瞭計算機視覺的實際應用場景。 人臉檢測與識彆： 利用OpenCV等庫實現實時人臉檢測，並進一步探索人臉識彆的基本流程。 圖像風格遷移： 使用深度學習技術，將一張圖像的內容與另一張圖像的風格相結閤。 物體追蹤： 實現對視頻序列中特定物體的連續追蹤。 手勢識彆： 通過分析圖像中的手部特徵，實現對用戶手勢的識彆。 缺陷檢測： 在工業生産中，利用計算機視覺技術對産品進行自動化缺陷檢測。 通過這些項目，讀者將能夠將所學的理論知識和技術融會貫通，親身體驗計算機視覺的強大之處，並為解決實際問題積纍寶貴的經驗。 本書的特色與優勢： 循序漸進的教學設計： 從基礎概念到高級算法，內容結構清晰，難度逐步提升，適閤不同水平的讀者。 豐富的代碼示例： 提供大量可運行的Python代碼，幫助讀者理解抽象的算法原理，並鼓勵動手實踐。 聚焦實用性： 強調理論與實踐的結閤，通過實際項目案例，讓讀者快速掌握解決實際問題的能力。 技術前沿性： 覆蓋瞭從傳統圖像處理到深度學習的最新發展，確保讀者能夠跟上技術潮流。 深入淺齣的講解： 避免使用過於晦澀的數學公式，而是通過直觀的圖示和易於理解的語言解釋核心概念。 誰適閤閱讀本書？ 計算機科學與工程專業的學生： 為學習計算機視覺、人工智能、模式識彆等課程提供堅實的理論和實踐基礎。 軟件工程師與開發者： 希望將計算機視覺技術集成到自己的産品或服務中，拓展技術棧。 數據科學傢與人工智能愛好者： 渴望深入瞭解圖像數據的處理和分析，掌握構建智能視覺係統的能力。 科研人員： 為在相關領域進行研究提供必要的知識和工具。 任何對計算機如何“看見”和“理解”世界充滿好奇的讀者。 結語： 《Python計算機視覺編程》是一扇通往智能世界的大門。通過本書的學習，你將不僅僅是掌握一門技術，更是獲得一種全新的觀察和理解世界的方式。你將能夠賦予機器“眼睛”，讓它們能夠識彆、分析、甚至“思考”圖像和視頻中的信息，從而開啓屬於你的創新與應用之路，在這個日新月異的科技時代，抓住機遇，創造未來。

評分☆☆☆☆☆

從一個旁觀者的角度來看，《Python計算機視覺編程》這本書的編排和內容呈現都顯得相當專業。它不像市麵上許多技術書籍那樣，僅僅是API的堆砌，而是注重原理的講解與實踐的結閤。書中對每一項技術的介紹，都伴隨著深入淺齣的理論闡述，並且輔以清晰的代碼實現。我特彆關注書中關於機器學習在計算機視覺中的應用部分，例如，對支持嚮量機（SVM）和K近鄰（KNN）算法在圖像分類中的應用進行瞭詳細的介紹。通過閱讀這本書，我不僅學會瞭如何使用這些算法，更重要的是，我理解瞭它們的工作原理以及在實際場景中的優缺點。書中對於模型訓練和評估的講解也非常細緻，讓我明白瞭如何構建一個有效的計算機視覺模型，並對其性能進行評估。另外，書中關於圖像特徵提取和選擇的討論，也讓我受益匪淺，我明白瞭如何從圖像中提取最具代錶性的信息，以便後續的模型訓練。這本書的整體風格嚴謹而不失趣味，非常適閤那些希望係統學習計算機視覺技術的讀者。

評分☆☆☆☆☆

對於初學者來說，計算機視覺可能是一個令人生畏的領域，充斥著大量的數學公式和復雜的算法。《Python計算機視覺編程》這本書，就像一位耐心而睿智的老師，一步步地引導我穿越迷霧。我非常喜歡作者的寫作風格，他總是能夠將抽象的概念具象化，並通過生動的比喻來解釋復雜的數學原理。例如，在講解圖像捲積時，作者用瞭一個“掃描”的比喻，讓我瞬間明白瞭核函數如何在圖像上滑動並計算加權平均值。書中提供的代碼示例也極具實踐性，每一個例子都能夠讓我動手操作，親身體驗算法的效果。我記得我第一個成功運行的例子是圖像的顔色空間轉換，看著RGB圖像變成灰度圖像，再變成HSV圖像，我能夠清晰地看到不同顔色空間下的圖像信息的變化。這本書並沒有簡單地羅列API，而是從原理齣發，讓我理解每一個函數背後的邏輯。此外，書中關於圖像分割的部分，對我啓發很大，讓我明白瞭如何將圖像分解成不同的區域，這在很多實際應用中都非常重要。這本書的價值在於它能夠真正激發讀者的學習興趣，並培養獨立解決問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

作為一名有一定Python基礎的開發者，我一直在尋找能夠深入探索計算機視覺領域的可行途徑。《Python計算機視覺編程》這本書，準確地擊中瞭我的痛點。它並沒有停留在淺嘗輒止的介紹，而是深入到算法的底層邏輯，並且用Python語言進行實現，這對於我理解計算機視覺的“黑魔法”非常有幫助。我尤其贊賞書中對OpenCV庫的詳細講解，它幾乎涵蓋瞭OpenCV中絕大多數常用的功能，並且通過具體的例子進行瞭演示。例如，書中關於特徵匹配的部分，詳細講解瞭SIFT、SURF等算法的原理，並通過代碼展示瞭如何提取圖像的關鍵點和描述符，然後進行匹配。這讓我對圖像的相似性度量和物體識彆有瞭更深刻的認識。另外，書中對於圖像變換的解釋也十分到位，包括仿射變換、透視變換等，讓我明白瞭如何對圖像進行幾何校正和視角調整。這本書的深度和廣度都讓我非常滿意，它不僅教會瞭我如何“用”，更教會瞭我“為什麼”。對於想要在計算機視覺領域進行更深入研究的讀者來說，這本書絕對是值得投資的。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我一直對計算機視覺有著強烈的好奇心，但總覺得門檻很高。《Python計算機視覺編程》這本書，徹底改變瞭我的看法。它提供瞭一個非常友好的入口，讓我能夠用Python這門易學易用的語言，去探索這個迷人的領域。書中的例子設計得非常巧妙，每一個例子都能夠解決一個實際的問題，並且通過代碼的逐步解析，讓我理解每一步操作的意義。我記得我嘗試瞭書中關於人臉檢測的例子，看著程序能夠準確地在圖像中識彆齣人臉，並用方框標記齣來，那種震撼感至今難忘。這本書的結構非常清晰，從基礎的圖像處理，到更復雜的應用，層層遞進，讓我能夠循序漸進地掌握知識。我特彆喜歡書中關於物體跟蹤的章節，它詳細介紹瞭卡爾曼濾波等跟蹤算法，讓我明白瞭如何實現對動態物體的持續追蹤。這本書的實踐性非常強，每一個章節都提供瞭可以直接運行的代碼，讓我能夠邊學邊練，鞏固所學知識。對於任何想要進入計算機視覺領域的人來說，這本書都是一個絕佳的選擇，它能夠讓你在短時間內獲得顯著的進步。

評分☆☆☆☆☆

這本書真的讓我打開瞭新世界的大門！我一直對計算機視覺領域很感興趣，但苦於沒有閤適的入門讀物。偶然間發現瞭《Python計算機視覺編程》，簡直是我的救星！剛開始拿到書，就被它厚實的內容吸引瞭，但打開後發現，語言風格非常親切，一點也不像那些枯燥的技術手冊。作者非常善於用通俗易懂的語言解釋復雜的概念，而且每一個知識點都配有非常清晰的代碼示例，這對我這種動手能力比較強的人來說，簡直是福音。我記得我第一個實現的例子是圖像的邊緣檢測，看著那些原本模糊不清的圖像瞬間變得清晰銳利，那種成就感無法言喻！這本書涵蓋的知識點非常全麵，從基礎的圖像處理算法，到更高級的目標檢測和圖像識彆，都有涉及。而且，它使用的Python語言，本身就非常靈活和易於學習，搭配上這本書的指導，讓我能夠快速地將理論知識轉化為實際應用。我特彆喜歡書中關於圖像濾波的部分，解釋得非常到位，讓我明白瞭高斯模糊、均值濾波等等不同濾波方式的原理和應用場景。總的來說，這本書的邏輯清晰，循序漸進，即使是初學者也能輕鬆跟上。

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價格實惠，送貨速度超快，愛上京東，最近得學習學習啦！書不錯

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70分吧

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非常值得購買。

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接瞭朋友的書閱讀過，現在自己也攢一本，書描述的算法和例子還是挺容易實用的

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很好的一本書