OpenCV 3計算機視覺：Python語言實現（原書第2版） 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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[愛爾蘭] 喬·米尼奇諾（JoeMinichino） 著，[愛爾蘭] 喬·米尼奇諾（JoeMinichino） 編，劉波苗貝貝史斌等 譯

圖書標籤:

• OpenCV
• 計算機視覺
• Python
• 圖像處理
• 算法
• 機器學習
• 圖像分析
• 模式識彆
• 數字圖像處理
• 開源庫

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111539759

版次：1

商品編碼：11967520

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 華章程序員書庫

開本：16開

齣版時間：2016-06-01

用紙：膠版紙

頁數：181

編輯推薦

OpenCV 3是一種先進的計算機視覺庫，它提供瞭很多圖像和視頻處理操作，以及一些代錶計算機視覺未來發展方嚮的功能，如人臉識彆或目標跟蹤。學習計算機視覺算法、模型和OpenCV API的基本概念之後，可以開發各種現實生活中的應用程序（如安全和監控方麵的應用程序）。
本書從圖像處理的基本操作齣發，帶你開啓先進計算機視覺的探索之旅。計算機視覺是一個快速發展的學科，與其相關的現實應用也呈爆炸性增長，本書的目的就是幫助計算機視覺領域的新手和想要瞭解全新的OpenCV 3.0.0的計算機視覺專傢快速掌握基於Python的OpenCV計算機視覺開發的實用方法、技巧和實踐。

通過閱讀本書，你將學到:
　　安裝和熟練使用基於Python的OpenCV 3的API
　　掌握圖像處理和視頻分析的基礎知識
　　在圖像和視頻中檢測和識彆目標
　　使用OpenCV檢測和識彆人臉
　　訓練和使用自己的對象分類器
　　瞭解計算機視覺中的機器學習概念
　　使用OpenCV的人工神經網絡來解決實際問題
　　開發現實生活中的計算機視覺應用

內容簡介

OpenCV是開源、跨平颱的計算機視覺庫，由英特爾公司發起並參與開發，在商業和研究領域中可以免費使用。本書介紹瞭如何通過Python來開發基於OpenCV 3.0的應用。作為當前非常流行的動態語言之一，Python不僅使用非常簡單，而且功能強大。通過Python來學習OpenCV框架，可以讓你很快理解計算機視覺的基本概念以及重要算法。

本書分9章來介紹計算機視覺的重要概念，所有的概念都融入瞭一些很有趣的項目。本書首先詳細介紹瞭多個平颱下基於Python的OpenCV安裝，繼而介紹瞭計算機視覺應用的基本操作，包括：圖像文件的讀取與顯示，圖像處理的基本操作（比如邊緣檢測等），深度估計與分割，人臉檢測與識彆，圖像的檢索，目標的檢測與識彆，目標跟蹤，神經網絡的手寫體識彆。可以這樣說，本書是一本不可多得的采用OpenCV實踐計算機視覺應用的好書。

作者簡介

作者簡介

Joe Minichino　Hoolux Medical計算機視覺工程師，NoSQL數據庫LokiJS的開發者。他是一個充滿激情的程序員，對編程語言和技術充滿好奇，並不斷嘗試。在Hoolux，Joe領導瞭針對醫療行業的Android計算機視覺廣告平颱的開發。

Joseph Howse　Nummist Media公司總裁，自2012年起，齣版瞭多部OpenCV方麵的著作，包括《OpenCV for Secret Agents》《Android Application Programming with OpenCV 3》和《OpenCV Computer Vision with Python》等。

譯者簡介

劉波　博士，任教於重慶工商大學計算機科學與信息工程學院，主要從事機器學習理論、計算機視覺和優化技術研究，同時對Hadoop和Spark平颱上的大數據分析感興趣，也對Linux平颱的編程和Oracle數據庫感興趣。

苗貝貝　碩士，北京工商大學計算機與信息工程學院研究生，主要從事機器學習理論、時間序列動力學特徵分析及應用的研究，對基於Python的計算機視覺分析有濃厚的興趣。

史斌　畢業於電子科技大學計算機學院，目前就職於成都知數科技有限公司，主要從事數據爬取、數據處理、平颱運維等工作，熟悉Python、Linux shell，同時熱愛計算機視覺編程，熟悉Python下的OpenCV編程。

目錄

目　錄　Contents
譯者序
前言
作者簡介
審校者簡介
譯者簡介
第1章　安裝OpenCV 1
1.1　選擇和使用閤適的安裝工具 2
1.1.1　在Windows上安裝 2
1.1.2　在OS X係統中安裝 6
1.1.3　在Ubuntu及其衍生版本中安裝 11
1.1.4　在其他類Unix係統中安裝 12
1.2　安裝Contrib模塊 13
1.3　運行示例 13
1.4　查找文檔、幫助及更新 14
1.5　總結 15
第2章　處理文件、攝像頭和圖形用戶界麵 16
2.1　基本I/O腳本 16
2.1.1　讀/寫圖像文件 16
2.1.2　圖像與原始字節之間的轉換 19
2.1.3　使用numpy.array訪問圖像數據 20
2.1.4　視頻文件的讀/寫 22
2.1.5　捕獲攝像頭的幀 23
2.1.6　在窗口顯示圖像 24
2.1.7　在窗口顯示攝像頭幀 25
2.2　Cameo項目（人臉跟蹤和圖像處理） 26
2.3　Cameo—麵嚮對象的設計 27
2.3.1　使用managers. CaptureManager提取視頻流 27
2.3.2　使用managers.WindowManager抽象窗口和鍵盤 32
2.3.3　cameo.Cameo的強大實現 33
2.4　總結 34
第3章　使用OpenCV 3處理圖像 36
3.1　不同色彩空間的轉換 36
3.2　傅裏葉變換 37
3.2.1　高通濾波器 37
3.2.2　低通濾波器 39
3.3　創建模塊 39
3.4　邊緣檢測 40
3.5　用定製內核做捲積 41
3.6　修改應用 43
3.7　Canny邊緣檢測 44
3.8　輪廓檢測 45
3.9　邊界框、最小矩形區域和最小閉圓的輪廓 46
3.10　凸輪廓與Douglas-Peucker算法 48
3.11　直綫和圓檢測 50
3.11.1　直綫檢測 50
3.11.2　圓檢測 51
3.12　檢測其他形狀 52
3.13　總結 52
第4章　深度估計與分割 53
4.1　創建模塊 53
4.2　捕獲深度攝像頭的幀 54
4.3　從視差圖得到掩模 56
4.4　對復製操作執行掩模 57
4.5　使用普通攝像頭進行深度估計 59
4.6　使用分水嶺和GrabCut算法進行物體分割 63
4.6.1　用GrabCut進行前景檢測的例子 64
4.6.2　使用分水嶺算法進行圖像分割 66
4.7　總結 69
第5章　人臉檢測和識彆 70
5.1　Haar級聯的概念 70
5.2　獲取Haar級聯數據 71
5.3　使用OpenCV進行人臉檢測 72
5.3.1　靜態圖像中的人臉檢測 72
5.3.2　視頻中的人臉檢測 74
5.3.3　人臉識彆 76
5.4　總結 82
第6章　圖像檢索以及基於圖像描述符的搜索 83
6.1　特徵檢測算法 83
6.1.1　特徵定義 84
6.1.2　使用DoG和SIFT進行特徵提取與描述 86
6.1.3　使用快速Hessian算法和SURF來提取和檢測特徵 89
6.1.4　基於ORB的特徵檢測和特徵匹配 91
6.1.5　ORB特徵匹配 93
6.1.6　K-最近鄰匹配 95
6.1.7　FLANN匹配 96
6.1.8　FLANN的單應性匹配 99
6.1.9　基於文身取證的應用程序示例 102
6.2　總結 105
第7章　目標檢測與識彆 106
7.1　目標檢測與識彆技術 106
7.1.1　HOG描述符 107
7.1.2　檢測人 112
7.1.3　創建和訓練目標檢測器 113
7.2　汽車檢測 116
7.2.1　代碼的功能 118
7.2.2　SVM和滑動窗口 122
7.3　總結 134
第8章　目標跟蹤 135
8.1　檢測移動的目標 135
8.2　背景分割器：KNN、MOG2和GMG 138
8.2.1　均值漂移和CAMShift 142
8.2.2　彩色直方圖 144
8.2.3　返迴代碼 146
8.3　CAMShift 147
8.4　卡爾曼濾波器 149
8.4.1　預測和更新 149
8.4.2　範例 150
8.4.3　一個基於行人跟蹤的例子 153
8.4.4　Pedestrian類 154
8.4.5　主程序 157
8.5　總結 159
第9章　基於OpenCV的神經網絡簡介 160
9.1　人工神經網絡 160
9.2　人工神經網絡的結構 161
9.2.1　網絡層級示例 162
9.2.2　學習算法 163
9.3　OpenCV中的ANN 164
9.3.1　基於ANN的動物分類 166
9.3.2　訓練周期 169
9.4　用人工神經網絡進行手寫數字識彆 170
9.4.1　MNIST—手寫數字數據庫 170
9.4.2　定製訓練數據 170
9.4.3　初始參數 171
9.4.4　迭代次數 171
9.4.5　其他參數 171
9.4.6　迷你庫 172
9.4.7　主文件 175
9.5　可能的改進和潛在的應用 180
9.5.1　改進 180
9.5.2　應用 181
9.6　總結 181

前言/序言

Preface　前　言OpenCV 3是一種先進的計算機視覺庫，可以用於各種圖像和視頻處理操作，通過OpenCV 3 能很容易地實現一些有前景且功能先進的應用（比如：人臉識彆或目標跟蹤等）。理解與計算機視覺相關的算法、模型以及OpenCV 3 API背後的基本概念，有助於開發現實世界中的各種應用程序（比如：安全和監視領域的工具）。
本書將從圖像處理的基本操作齣發，帶你開啓先進計算機視覺概念的探索之旅。計算機視覺是一個快速發展的學科，在現實生活中，它的應用增長得非常快，因此寫作本書的目的是為瞭幫助計算機視覺領域的新手和想要瞭解全新的OpenCV 3.0.0的計算機視覺專傢。
本書的主要內容第1章介紹如何在不同平颱下安裝基於Python的OpenCV，並給齣一些常見問題的解決方法。
第2章介紹瞭OpenCV的I/O功能，並討論與項目相關的概念，以及如何針對該項目進行麵嚮對象設計。
第3章介紹一些圖像變換方法，例如在圖像中檢測膚色、銳化圖像、標記主體輪廓，以及使用綫段檢測器檢測人行橫道等。
第4章介紹如何利用深度攝像頭的數據來識彆前景和背景區域，這樣就可以限製針對前景或背景的效果。
第5章介紹一些OpenCV的人臉檢測功能和相關的數據文件，這些文件定義瞭跟蹤目標的特定類型。
第6章介紹如何用OpenCV來檢測圖像特徵，並利用這些特徵來匹配和搜索圖像。
第7章介紹目標檢測和目標識彆的概念，這是計算機視覺中最常見的問題之一。
第8章對目標跟蹤進行深入探討，目標跟蹤是對攝像機中的圖像或視頻中移動的物體進行定位的過程。
第9章介紹基於OpenCV的人工神經網絡，並介紹其在現實生活中的應用。
閱讀前的準備工作本書第1章會指導讀者安裝所有必要軟件，你隻需準備一颱較新的計算機。另外，強烈推薦為計算機安裝攝像頭，但這並不是必備的。
本書的讀者對象本書針對具有一定Python工作經驗的程序員以及想要利用OpenCV庫研究計算機視覺課題的讀者。本書不要求讀者具有計算機視覺或OpenCV經驗，但要具有編程經驗。
本書體例本書有很多用來區分不同信息的文本格式，下麵給齣一些這類格式的樣例，並解釋它們的含義。
代碼塊的格式如下：
為瞭提醒讀者注意代碼塊中的特殊部分，會將相關行或相關項設置為粗體：
命令行的輸入或輸齣的格式為：
注意：警告或重要注釋以這樣的形式齣現。
提示：提示和技巧以這樣的形式齣現。
下載示例代碼讀者可登錄華章網站（www.hzbook.com）本書頁麵，下載本書示例代碼。
作者簡介　Abut the AuthorsJoe Minichino　是Hoolux Medical從事計算機視覺的工程師，他利用業餘時間開發瞭NoSQL數據庫LokiJS。他也是重金屬歌手/作麯傢。他是一個充滿激情的程序員，對編程語言和技術非常好奇，並一直在使用它們。在Hoolux，Joe領導瞭針對醫療行業的Android計算機視覺廣告平颱的開發。
他齣生在意大利瓦雷澤市的Lombardy，並在那裏長大，在米蘭Universitá Statale受過哲學教育，最近11年Joe在愛爾蘭的Cork度過，在這裏他成為Cork技術研究所的一名計算機科學研究生。
我非常感謝我的閤作夥伴Rowena，她總是鼓勵我，也感謝兩個小女兒給我靈感。非常感謝這本書的閤作者和編輯，尤其是Joe Howse、Adrian Roesbrock、Brandon Castellano、OpenCV社區，以及Packt齣版社中那些為本書付齣勞動的人。
Joseph Howse　生活在加拿大。在鼕天，他留著鬍子，而他的四隻貓留著厚皮毛。他喜歡每天給貓梳毛。有時貓還會抓他的鬍子。
自2012年以來，他一直在為Packt齣版社寫作，他的著作包括《OpenCV for Secret Agents》《OpenCV Blueprints》《Android Application Programming with OpenCV 3》《OpenCV Computer Vision with Python》以及《Python Game Programming by Example》。
當他不寫書或打理萌寵時，他會提供谘詢和培訓，並通過他的公司（Nummist Media公司（http://nummist.com））進行軟件開發服務。
Abut the Reviewers　審校者簡介Nandan Banerjee　擁有計算機科學學士學位和機器人工程碩士學位。他畢業後在三星電子工作。他在班加羅爾的研發中心工作瞭一年。為瞭參加DARPA機器人挑戰，他還曾在位於Atlas的Boston Dynamics機器人公司的WPI-CMU團隊工作過。目前他是iRobot公司的一名機器人軟件工程師。他是一名嵌入式係統和機器人愛好者，主要喜歡計算機視覺和運動規劃。他熟悉各種語言，包括C、C++、Python、Java和Delphi。他在工作中會用到ROS、OpenRAVE、OpenCV、PCL、OpenGL、CUDA和Android SDK。
我要感謝作者和齣版商能齣版這樣精彩的書。
Tian Cao　在美國教堂山的北卡羅來納州大學攻讀計算機科學博士學位，並參與圖像分析、計算機視覺和機器學習等項目。
我將這項工作獻給我的父母和女友。
Brandon Castellano　來自加拿大的學生，在加拿大倫敦市西安大略大學攻讀電氣工程碩士學位。在2012年，他獲得同專業的學士學位。他主要研究實時圖像處理算法的並行處理實現和GPGPU/FPGA優化。Brandon也在Eagle Vision Systems公司工作過，他在這傢公司主要專注於機器人應用中的實時圖像處理。
雖然他使用OpenCV和C++超過5年瞭，但他在研究中一直提倡使用Python，因為Python開發速度快，可與復雜係統實現低級對接。他在GitHub上有開源項目，例如，PySceneDetect，這些項目大部分是用Python編寫的。除瞭圖像/視頻處理，他還緻力於實現三維展示，並提供軟件工具來支持這樣的開發。
他除瞭在他的網站（http://www.bcastell.com）上張貼技術文章和教程外，還參與各種開源和不開源的項目，他在GitHub上的用戶名為Breakthrough（http://www.github.com/Breakthrough）。他是Super User和Stack Overflow社區的活躍成員（其名字仍是Breakthrough），可直接通過他的網站與他聯係。
我要感謝過去幾年所有的朋友和傢人的耐心（尤其是我的父母Peter和Lori以及我的兄弟Mitchell），沒有他們持續的愛和支持，我不可能取得這一切成就。
我還要特彆感謝所有緻力開源軟件庫的開發者，特彆是OpenCV，這有助於將前沿的軟件技術免費帶給世界各地的軟件開發者。也想感謝那些寫文檔、提交錯誤報告和寫教程/書籍（尤其是這本書的作者！）的人們，你們的貢獻對任何開源項目的成功至關重要，尤指像OpenCV這樣復雜龐大的開源軟件。
Haojian Jin　位於加拿大Sunnyvale雅虎實驗室的軟件工程師/研究員。他主要開發移動新設備上（或最少硬件更改）的新係統。為瞭創建當今不存在的事物，他花費瞭大量時間來研究信號處理、計算機視覺、機器學習和自然語言處理，並以有趣的方式來使用它們。可在http://shift-3.com/上找到更多關於他的信息。
Adrian Rosebrock　一位作傢，也是http://www.pyimagesearch.com/的博主。他有馬裏蘭大學計算機科學博士學位，側重於計算機視覺和機器學習的研究。
他曾在癌癥研究所從事通過乳腺圖像來自動預測乳腺癌的危險因素的研究。他還寫瞭《Practical Python and OpenCV》一書（http://pyimg.co/x7ed5），這本書介紹如何利用Python和OpenCV來構建現實世界中的計算機視覺應用。
About the Translators　譯者簡介劉波　博士，重慶工商大學計算機科學與信息工程學院教師，主要從事機器學習理論、計算機視覺和最優化技術研究，同時對Hadoop和Spark平颱上的大數據分析感興趣，也對Linux編程和Oracle數據庫感興趣。
苗貝貝　碩士，北京工商大學計算機與信息工程學院研究生，主要從事機器學習理論、時間序列動力學特徵分析及應用的研究，對基於Python的計算機視覺分析有濃厚的興趣。
史斌　2015年本科畢業於電子科技大學計算機學院，目前就職於成都知數科技有限公司，主要從事數據爬取、數據處理、平颱運維等工作，熟悉Python、Linux shell，同時熱愛計算機視覺編程，熟悉Python下的OpenCV編程。

超越代碼的視覺智慧：探索圖像的奧秘與機器的洞察力 在信息爆炸的時代，視覺信息已成為我們理解世界、交互交流的核心媒介。從智能手機上的美顔濾鏡，到自動駕駛汽車的精準導航，再到醫療影像的輔助診斷，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，深刻地改變著我們的工作與生活方式。然而，支撐這些令人驚嘆的應用背後，是龐大而復雜的算法體係和精密的工程實現。本書將帶您踏上一段深入計算機視覺領域的探索之旅，揭示圖像背後的邏輯，賦予機器“看見”並“理解”世界的能力。 為何選擇視覺？為何選擇Python？ 人類的感官中，視覺占據瞭絕大多數信息獲取的比例。我們通過眼睛觀察、識彆、分析周圍環境，並做齣相應的決策。將這種強大的能力賦予機器，是人工智能領域最具挑戰性也最具潛力的方嚮之一。計算機視覺，正是緻力於讓計算機模擬人類的視覺係統，能夠理解、處理和解釋圖像和視頻數據。這不僅僅是簡單的圖像識彆，更包含瞭對物體形狀、紋理、顔色、運動，乃至場景語義的深層理解。 而Python語言，憑藉其簡潔易懂的語法、豐富的第三方庫以及活躍的社區支持，已成為科學計算、數據分析以及人工智能領域毋庸置疑的首選語言。在計算機視覺領域，Python提供瞭強大的工具集，使得開發者能夠更專注於算法的實現和業務邏輯的構建，而無需在繁瑣的底層細節上耗費過多精力。本書將充分利用Python的優勢，為您提供一條高效、直觀的學習路徑。 本書將帶您深入理解哪些核心概念？ 本書將以係統性的方式，引領您逐步掌握計算機視覺的關鍵理論和實用技術。您將不僅僅學習如何調用現成的函數，更重要的是理解這些技術背後的原理，從而能夠根據具體問題設計和優化解決方案。 1. 圖像基礎與預處理： 數字圖像的本質： 深入理解數字圖像是如何由像素點構成，以及像素值所代錶的意義。我們將探討不同色彩空間（如RGB, HSV, Grayscale）的特性及其應用場景，瞭解它們如何影響後續的圖像處理和分析。 圖像濾波與增強： 學習如何使用各種濾波技術（如高斯濾波、均值濾波、中值濾波）來平滑圖像、去除噪聲，以及如何通過對比度調整、直方圖均衡化等方法來增強圖像的視覺效果，為後續的特徵提取打下基礎。 形態學操作： 掌握膨脹、腐蝕、開運算、閉運算等形態學操作，瞭解它們如何用於處理圖像中的形狀和結構，例如連接斷開的區域，去除小的噪點，或者填充孔洞。 2. 特徵檢測與描述： 角點檢測： 探索Harris角點檢測、Shi-Tomasi角點檢測等算法，理解它們如何定位圖像中的關鍵點，這些點通常具有尺度不變性和鏇轉不變性，是圖像匹配和目標跟蹤的基礎。 邊緣檢測： 學習Canny邊緣檢測器的工作原理，理解如何通過多尺度高斯濾波、梯度計算和滯後閾值化來準確地檢測圖像中的輪廓信息。 尺度不變特徵變換（SIFT）與加速魯棒特徵（SURF）： 深入理解這些經典特徵提取算法，它們能夠有效地提取對尺度、鏇轉、光照變化不敏感的圖像特徵，為圖像匹配、物體識彆提供瞭強大的支撐。 方嚮梯度直方圖（HOG）： 學習HOG特徵的提取過程，瞭解它如何描述局部圖像塊的梯度方嚮分布，這在行人檢測等領域取得瞭巨大成功。 3. 目標檢測與跟蹤： 傳統目標檢測方法： 迴顧和理解基於滑動窗口和特徵提取的傳統目標檢測框架，例如Haar級聯分類器，理解其工作流程和局限性。 深度學習驅動的目標檢測： 深入學習基於深度學習的目標檢測模型，包括但不限於： 區域捲積神經網絡（R-CNN）係列： 理解R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等模型的演進，以及它們如何通過區域提議網絡（RPN）來高效地檢測目標。 單階段檢測器： 探索YOLO（You Only Look Once）和SSD（Single Shot MultiBox Detector）等模型的原理，理解它們如何實現端到端的實時目標檢測。 目標跟蹤： 學習各種目標跟蹤算法，包括基於特徵匹配的跟蹤器、基於卡爾曼濾波的跟蹤器，以及近年來興起的基於深度學習的跟蹤方法，理解它們如何在視頻序列中連續地定位和追蹤目標。 4. 圖像分割： 語義分割： 學習如何將圖像中的每個像素分類到預定義的類彆中，理解全捲積網絡（FCN）、U-Net等模型在語義分割中的應用。 實例分割： 進一步探索實例分割，即不僅要區分不同類彆的像素，還要區分同一類彆的不同實例，例如識彆齣圖像中的每一輛汽車。Mask R-CNN等模型將是重點關注對象。 閾值分割與區域生長： 迴顧和理解經典的圖像分割技術，它們在特定場景下仍然具有重要的應用價值。 5. 3D視覺與幾何： 相機模型與標定： 理解針孔相機模型，學習相機內參和外參的意義，以及相機標定的方法，這是將2D圖像信息映射到3D世界的基礎。 立體視覺： 學習如何從兩個或多個不同視角的圖像中恢復場景的深度信息，理解視差的概念，以及相關的匹配算法。 運動恢復結構（SfM）與多視角立體（MVS）： 探索如何通過分析連續幀的運動來重建3D場景結構，這是實現SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）等技術的核心。 6. 機器學習與深度學習在計算機視覺中的應用： 監督學習與無監督學習： 簡要迴顧機器學習的基本概念，並重點介紹其在圖像分類、目標檢測等任務中的應用。 捲積神經網絡（CNN）的構建與訓練： 深入理解CNN的架構，包括捲積層、池化層、激活函數、全連接層等，學習如何設計和訓練自己的CNN模型，用於圖像識彆等任務。 遷移學習與模型優化： 學習如何利用預訓練模型進行遷移學習，加速模型訓練並提高性能，以及各種模型優化技術。 本書的學習路徑與優勢： 本書的設計旨在提供一條循序漸進的學習路徑，從基礎概念入手，逐步深入到高級技術和前沿應用。每一個章節都將結閤豐富的代碼示例，讓您能夠邊學邊練，將理論知識轉化為實際操作能力。 注重原理講解： 我們不僅提供“怎麼做”，更關注“為什麼這麼做”，幫助您構建紮實的理論基礎。 代碼實踐導嚮： 所有技術都將通過Python代碼生動地展示，讓您能夠快速上手，實現自己的計算機視覺項目。 理論與實踐結閤： 結閤實際應用場景，例如人臉識彆、物體跟蹤、圖像檢索等，讓您看到所學知識的價值。 覆蓋廣泛的技術棧： 從經典算法到最新的深度學習模型，力求為讀者提供一個全麵的視角。 誰適閤閱讀本書？ 希望進入計算機視覺領域的開發者和工程師： 無論您是初學者還是有一定基礎，本書都能為您提供所需的知識和技能。 對人工智能和圖像處理感興趣的學生和研究人員： 本書將為您提供紮實的理論基礎和豐富的實踐經驗。 需要將視覺技術應用於産品和服務的行業從業者： 本書將幫助您理解並應用最新的計算機視覺技術，提升産品競爭力。 踏上您的視覺探索之旅！ 計算機視覺是一個充滿活力和創新精神的領域。掌握瞭本書所介紹的知識和技能，您將能夠解鎖機器的“視覺之眼”，開啓人工智能在圖像和視頻領域更廣闊的應用前景。讓我們一起，用代碼賦予機器洞察世界的智慧，共同探索視覺的無限可能！

評分☆☆☆☆☆

這本書真的是我近期讀到的最令人興奮的一本技術書籍瞭！我是一名剛剛入門計算機視覺領域的學生，之前一直被各種復雜的理論和晦澀的公式搞得頭暈腦脹，直到我遇到瞭這本書。它就像一道光，照亮瞭我前進的道路。 首先，這本書的敘述方式非常生動有趣，一點都不枯燥。作者用非常通俗易懂的語言解釋瞭許多復雜的概念，並且結閤瞭大量的圖示和代碼示例，讓我能夠輕鬆地理解每一個知識點。我特彆喜歡它在講解算法的時候，會先從直觀的幾何理解入手，然後再逐步深入到數學原理，這種循序漸進的方式讓我覺得學習過程非常順暢。 其次，這本書的實踐性極強。它不僅僅是停留在理論層麵，而是提供瞭大量的Python代碼示例，涵蓋瞭從圖像處理的基礎操作到高級的機器學習算法。我跟著書中的代碼一步一步地實踐，真的感覺自己能夠親手構建齣各種酷炫的計算機視覺應用。特彆是書中關於目標檢測和人臉識彆的部分，讓我受益匪淺，讓我對這些領域有瞭更深入的認識。 再者，這本書的排版和設計也非常用心。紙張質量很好，印刷清晰，圖片和代碼都十分醒目。這讓我閱讀起來非常舒適，即使是長時間閱讀也不會感到疲勞。而且，每章的末尾都會有一些練習題，這對我鞏固知識非常有用，我總是喜歡挑戰一下自己。 最後，這本書的作者似乎對OpenCV 3有著非常深入的理解，並且能夠將這些知識有效地傳達給讀者。他不僅僅是羅列API，而是深入講解瞭每一個API背後的原理和應用場景，這對於我這樣的初學者來說，簡直是太寶貴瞭。我真的覺得這本書的價值遠遠超齣瞭它的價格。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在算法領域摸爬滾打多年的從業者，我深知理論與實踐之間的鴻溝。很多技術書籍往往要麼過於理論化，要麼過於碎片化，難以形成完整的知識體係。然而，這本《OpenCV 3 計算機視覺：Python語言實現》卻在這方麵做得相當齣色。 作者在講解核心概念時，並沒有迴避其背後的數學原理，但他巧妙地將這些數學知識融入到代碼實現和直觀的圖示之中。比如，在講解特徵點檢測與匹配時，他會清晰地闡述SIFT等算法的核心步驟，並通過代碼演示如何實際提取和匹配這些特徵點，讓我能夠清晰地看到理論如何轉化為實際的計算過程。 我尤其欣賞書中對算法的“由錶及裏”的講解方式。他先從宏觀層麵介紹算法的功能和應用場景，然後再逐步深入到具體的實現細節，包括各個參數的含義和作用。這種結構化的講解，讓我能夠快速建立起對算法的整體認知，然後再去理解其精妙之處。 此外，書中提供的Python代碼示例，不僅僅是簡單的API調用，而是包含瞭許多實用的技巧和優化思路。我嘗試將書中一些代碼段應用到我自己的項目中，發現它們非常靈活且易於擴展，能夠幫助我快速搭建原型，驗證想法。 這本書的價值不僅僅在於其技術內容的深度和廣度，更在於它為讀者提供瞭一種將理論知識轉化為實踐能力的有效途徑。它不是那種讓你看完就忘的書，而是能夠讓你真正掌握計算機視覺核心技能的書。我毫不猶豫地推薦這本書給任何想要深入瞭解和應用計算機視覺技術的讀者。

評分☆☆☆☆☆

我一直對計算機視覺領域充滿好奇，但感覺入門門檻很高，尤其是在數學和編程方麵。這本書就像一本“黑客帝國”般的啓濛讀物，它並沒有讓我直接接觸到那些令人望而生畏的矩陣和微積分，而是巧妙地將這些復雜的概念“軟化”，以一種更易於接受和理解的方式呈現齣來。 作者的講解方式真的非常獨特。他更像是一位耐心的老師，用一種“潤物細無聲”的方式，將知識滲透到讀者的腦海裏。我特彆喜歡他對每一個算法的“故事化”敘述，仿佛在講述一個個計算機視覺領域的“發明史”，這讓我在學習理論的同時，也對這些算法的起源和發展有瞭更深的認識。 書中對Python的應用也是我選擇這本書的一個重要原因。Python本身就是一門非常易於上手的語言，再加上書中提供的這些高質量的OpenCV 3代碼示例，讓我能夠快速地將所學知識轉化為實際操作。我跟著書中的例子，嘗試去構建一些小的項目，比如簡單的圖像識彆應用，這讓我獲得瞭巨大的成就感。 而且，這本書的結構設計也非常閤理。每一章都圍繞一個主題展開，循序漸進，不會齣現知識點上的斷層。我甚至覺得，即使是沒有太多編程基礎的人，隻要認真閱讀，也能從中受益匪淺。那些圖文並茂的講解，簡直是讓枯燥的理論變得生動起來。 我認為，這本書最寶貴的地方在於，它不僅僅教會瞭“是什麼”，更重要的是教會瞭“為什麼”和“怎麼做”。它讓我明白，計算機視覺並非遙不可及，而是可以通過係統性的學習和實踐來掌握的。這本書給瞭我足夠的信心去繼續探索這個領域，挖掘更多有趣的知識。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，一開始我抱著一種試試看的心態來閱讀這本書的，畢竟計算機視覺聽起來就不是那麼容易學的。但很快，我就被這本書深深吸引住瞭。它不是那種隻會給你一堆API，然後告訴你怎麼用的書，而是真正地讓你理解背後的原理。 我喜歡作者在講解每一個算法的時候，都會先用一些非常直觀的比喻或者實際的例子來引入。比如，在講到邊緣檢測的時候，他不是直接丟給你一個Canny算法的數學公式，而是先讓你想象一下，當你在看一張照片時，是如何注意到物體的輪廓的。這種“類比式”的學習方法，讓我能夠輕鬆地抓住算法的核心思想。 書中的代碼示例真的非常棒，每一個都經過瞭反復的推敲和優化，簡潔高效，並且配有詳盡的注釋。我經常會自己動手去修改這些代碼，嘗試不同的參數組閤，看看會有什麼樣的效果。這種“玩中學”的方式，讓我對OpenCV 3的掌握程度大大提高，也培養瞭我解決實際問題的能力。 而且，這本書的邏輯結構非常清晰，章節之間的過渡也很自然。讀起來不會覺得突兀，也不會感到信息過載。我感覺，作者花費瞭很多心思來組織內容，力求讓讀者能夠以最舒適的方式來吸收知識。 我認為，這本書不僅僅是關於OpenCV 3，更是關於“如何學習計算機視覺”。它教會瞭我一種有效的方法論，讓我能夠以一種更加主動和探索性的方式去學習新的技術。這本書絕對是我計算機視覺學習生涯中的一個重要裏程碑，讓我對未來充滿瞭期待。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣現，簡直是我對計算機視覺學習之路上的一個重要轉摺點。之前嘗試過不少教程，但都感覺像是零散的點，難以串聯成綫。而這本《OpenCV 3 計算機視覺：Python語言實現》則不同，它以一種非常係統化的方式，將計算機視覺的各個重要模塊娓娓道來，並且將理論與實踐巧妙地結閤在一起。 作者在講解基本圖像處理操作時，並沒有簡單地列齣函數，而是深入剖析瞭不同算法的優劣勢，以及在實際應用中應該如何選擇。我尤其印象深刻的是關於圖像濾波的章節，不僅講解瞭各種濾波器的原理，還通過對比實驗展示瞭它們在降噪、邊緣提取等方麵的效果差異，這種直觀的對比讓我能夠深刻理解它們的適用性。 代碼示例的質量更是讓我驚嘆。每一個代碼段都經過精心設計，簡潔明瞭，並且提供瞭詳細的注釋。我嘗試著跟著書中的代碼進行修改和擴展，發現不僅能夠復現書中的效果，還能在此基礎上進行創新，這極大地激發瞭我的學習興趣和動手能力。比如，書中關於特徵提取和匹配的部分，我跟著操作後，嘗試將提取到的特徵用於簡單的物體識彆，效果齣乎意料地好。 此外，本書在講解較復雜的算法時，比如SIFT、SURF等，能夠將其分解為易於理解的步驟，並輔以清晰的圖示，讓我不再被數學公式嚇倒，而是能夠真正理解其背後的思想。這讓我能夠自信地去探索更高級的算法，而不是望而卻步。 總體而言，這本書讓我對計算機視覺的理解上升到瞭一個全新的高度。它不僅僅是一本技術手冊，更像是一位經驗豐富的導師，引導我一步步地走進這個充滿魅力的領域。我非常慶幸自己能夠找到這本書，它為我未來的學習打下瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

書很好，是正版，很滿意，實驗室的小夥伴麼都非常喜歡，對學習幫助很大，一定仔細研讀

評分☆☆☆☆☆

挺厚實，講的不錯

評分☆☆☆☆☆

價格優惠， 質量可靠

評分☆☆☆☆☆

很好。

評分☆☆☆☆☆

很好很不錯很好很不錯

評分☆☆☆☆☆

不錯不錯，不錯不錯，不錯不錯

評分☆☆☆☆☆

大寶貝小雞小雞餓不餓叫撒等你覺得見到你

評分☆☆☆☆☆

就一本書而言，這本書實在是並不閤格。除瞭安裝軟件過程講的一場詳細，後麵的所有內容都是稀裏糊塗，說是工程應用，代碼講解一塌糊塗，例子極少，說是理論講解，你連個公式都沒有啊。我不知道是因為英文原版就非常糟糕，還是因為翻譯鬍亂刪減，總之，作為一本書，甚至是一本工具書，它都是不閤格的。嚴肅想要學習opencv的同學，我非常，非常不同意用本書作為入門，以上。

評分☆☆☆☆☆

東西很不錯，很給力，值得購買