OpenCV計算機視覺編程攻略 第3版 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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羅伯特·拉戈尼爾（Robert Laganière） 著，相銀初 譯

圖書標籤:

• OpenCV
• 計算機視覺
• 圖像處理
• 編程
• Python
• C++
• 算法
• 圖像分析
• 機器視覺
• 實戰

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115480934

版次：1

商品編碼：12359876

包裝：平裝

叢書名： 圖靈程序設計叢書

開本：16開

齣版時間：2018-05-01

用紙：膠版紙

頁數：308

正文語種：中文

編輯推薦

作為人工智能的“眼睛”，計算機視覺技術一直備受關注，輔助駕駛、視頻監控等相關應用也越來越多。流行的開源程序庫OpenCV無疑是開發智能計算機視覺程序的****。它包含500多個用於圖像和視頻分析的優化算法，2013年升級的OpenCV 3版本在易用性上也有瞭極大提升。
本書係統介紹OpenCV 3，帶領讀者由淺入深地瞭解如何開發計算機視覺程序。作者從構建可以讀取並顯示圖像的簡單應用開始，解釋和探討瞭圖形和圖像識彆的具體方法，對機器學習和目標識彆等當前流行的主題也有介紹。

本書主要內容包括：
OpenCV庫基本結構
通過操作像素處理圖像
用直方圖分析圖像
將圖像分割成同質區域，並提取有意義的物體
使用圖像濾波技術提高圖像品質
利用圖像幾何學，建立同一場景不同視角的對應關係
根據圖像的不同視角標定相機
使用機器學習技術檢測圖像中的行人和物體
根據多個圖像重構三維場景

內容簡介

本書結閤C++和OpenCV全麵講解計算機視覺編程，不僅涵蓋計算機視覺和圖像處理的基礎知識，而且通過完整示例講解OpenCV的重要類和函數。主要內容包括OpenCV庫的安裝和部署、圖像增強、像素操作、圖形分析等各種技術，並且詳細介紹瞭如何處理來自文件或攝像機的視頻，以及如何檢測和跟蹤移動對象。
第3版針對OpenCV新版本進行瞭修改，調整瞭很多函數和算法說明，還增加瞭立體圖像深度檢測、運動目標跟蹤、人臉識彆、人臉定位、行人檢測等內容，適閤計算機視覺新手、專業軟件開發人員、學生，以及所有想要瞭解圖像處理和計算機視覺技術的人員學習參考。

作者簡介

Robert Laganière，加拿大渥太華大學電氣工程與計算機科學學院教授，並在VIVA實驗室執教。曾獲得基於內容的視頻分析、視覺監控、駕駛輔助、目標識彆與跟蹤等領域的多項專利。Visual Cortek公司創始人，Cognivue、iWatchlife、Tempo Analytics等多傢初創公司的科學傢。

目錄

第 1章 圖像編程入門 1
1．1　簡介　1
1．2　安裝OpenCV庫　1
1．2．1　準備工作　1
1．2．2　如何實現　2
1．2．3　實現原理　4
1．2．4　擴展閱讀　5
1．2．5　參閱　6
1．3　裝載、顯示和存儲圖像　6
1．3．1　準備工作　6
1．3．2　如何實現　6
1．3．3　實現原理　8
1．3．4　擴展閱讀　9
1．3．5　參閱　11
1．4　深入瞭解cv：：Mat　11
1．4．1　如何實現　11
1．4．2　實現原理　13
1．4．3　擴展閱讀　16
1．4．4　參閱　17
1．5　定義感興趣區域　17
1．5．1　準備工作　17
1．5．2　如何實現　17
1．5．3　實現原理　18
1．5．4　擴展閱讀　18
1．5．5　參閱　19
第　2 章 操作像素　20
2．1　簡介　20
2．2　訪問像素值　21
2．2．1　準備工作　21
2．2．2　如何實現　21
2．2．3　實現原理　23
2．2．4　擴展閱讀　24
2．2．5　參閱　24
2．3　用指針掃描圖像　24
2．3．1　準備工作　25
2．3．2　如何實現　25
2．3．3　實現原理　26
2．3．4　擴展閱讀　27
2．3．5　參閱　31
2．4　用迭代器掃描圖像　31
2．4．1　準備工作　31
2．4．2　如何實現　31
2．4．3　實現原理　32
2．4．4　擴展閱讀　33
2．4．5　參閱　33
2．5　編寫高效的圖像掃描循環　33
2．5．1　如何實現　34
2．5．2　實現原理　34
2．5．3　擴展閱讀　36
2．5．4　參閱　36
2．6　掃描圖像並訪問相鄰像素　36
2．6．1　準備工作　36
2．6．2　如何實現　36
2．6．3　實現原理　38
2．6．4　擴展閱讀　38
2．6．5　參閱　39
2．7　實現簡單的圖像運算　39
2．7．1　準備工作　39
2．7．2　如何實現　40
2．7．3　實現原理　40
2．7．4　擴展閱讀　41
2．8　圖像重映射　42
2．8．1　如何實現　42
2．8．2　實現原理　43
2．8．3　參閱　44
第3　章 處理圖像的顔色　45
3．1　簡介　45
3．2　用策略設計模式比較顔色　45
3．2．1　如何實現　46
3．2．2　實現原理　47
3．2．3　擴展閱讀　50
3．2．4　參閱　53
3．3　用GrabCut 算法分割圖像　53
3．3．1　如何實現　54
3．3．2　實現原理　56
3．3．3　參閱　56
3．4　轉換顔色錶示法　56
3．4．1　如何實現　57
3．4．2　實現原理　58
3．4．3　參閱　59
3．5　用色調、飽和度和亮度錶示顔色　59
3．5．1　如何實現　59
3．5．2　實現原理　61
3．5．3　拓展閱讀　64
3．5．4　參閱　66
第4　章 用直方圖統計像素　67
4．1　簡介　67
4．2　計算圖像直方圖　67
4．2．1　準備工作　68
4．2．2　如何實現　68
4．2．3　實現原理　72
4．2．4　擴展閱讀　72
4．2．5　參閱　74
4．3　利用查找錶修改圖像外觀　74
4．3．1　如何實現　74
4．3．2　實現原理　75
4．3．3　擴展閱讀　76
4．3．4　參閱　78
4．4　直方圖均衡化　78
4．4．1　如何實現　78
4．4．2　實現原理　79
4．5　反嚮投影直方圖檢測特定圖像內容　79
4．5．1　如何實現　80
4．5．2　實現原理　81
4．5．3　擴展閱讀　82
4．5．4　參閱　84
4．6　用均值平移算法查找目標　85
4．6．1　如何實現　85
4．6．2　實現原理　87
4．6．3　參閱　88
4．7　比較直方圖搜索相似圖像　88
4．7．1　如何實現　88
4．7．2　實現原理　90
4．7．3　參閱　90
4．8　用積分圖像統計像素　91
4．8．1　如何實現　91
4．8．2　實現原理　92
4．8．3　擴展閱讀　93
4．8．4　參閱　99
第5　章 用形態學運算變換圖像　100
5．1　簡介　100
5．2　用形態學濾波器腐蝕和膨脹圖像　100
5．2．1　準備工作　101
5．2．2　如何實現　101
5．2．3　實現原理　102
5．2．4　擴展閱讀　103
5．2．5　參閱　104
5．3　用形態學濾波器開啓和閉閤圖像　104
5．3．1　如何實現　104
5．3．2　實現原理　105
5．3．3　參閱　106
5．4　在灰度圖像中應用形態學運算　106
5．4．1　如何實現　106
5．4．2　實現原理　107
5．4．3　參閱　108
5．5　用分水嶺算法實現圖像分割　108
5．5．1　如何實現　109
5．5．2　實現原理　111
5．5．3　擴展閱讀　112
5．5．4　參閱　114
5．6　用MSER 算法提取特徵區域　114
5．6．1　如何實現　114
5．6．2　實現原理　116
5．6．3　參閱　118
第6　章 圖像濾波　119
6．1　簡介　119
6．2　低通濾波器　120
6．2．1　如何實現　120
6．2．2　實現原理　121
6．2．3　參閱　123
6．3　用濾波器進行縮減像素采樣　124
6．3．1　如何實現　124
6．3．2　實現原理　125
6．3．3　擴展閱讀　126
6．3．4　參閱　127
6．4　中值濾波器　128
6．4．1　如何實現　128
6．4．2　實現原理　129
6．5　用定嚮濾波器檢測邊緣　129
6．5．1　如何實現　130
6．5．2　實現原理　132
6．5．3　擴展閱讀　135
6．5．4　參閱　136
6．6　計算拉普拉斯算子　136
6．6．1　如何實現　137
6．6．2　實現原理　138
6．6．3　擴展閱讀　141
6．6．4　參閱　142
第7　章 提取直綫、輪廓和區域　143
7．1　簡介　143
7．2　用Canny 算子檢測圖像輪廓　143
7．2．1　如何實現　143
7．2．2　實現原理　145
7．2．3　參閱　146
7．3　用霍夫變換檢測直綫　146
7．3．1　準備工作　146
7．3．2　如何實現　147
7．3．3　實現原理　151
7．3．4　擴展閱讀　153
7．3．5　參閱　155
7．4　點集的直綫擬閤　155
7．4．1　如何實現　155
7．4．2　實現原理　157
7．4．3　擴展閱讀　158
7．5　提取連續區域　158
7．5．1　如何實現　159
7．5．2　實現原理　160
7．5．3　擴展閱讀　161
7．6　計算區域的形狀描述子　161
7．6．1　如何實現　162
7．6．2　實現原理　163
7．6．3　擴展閱讀　164
第8　章 檢測興趣點　166
8．1　簡介　166
8．2　檢測圖像中的角點　166
8．2．1　如何實現　167
8．2．2　實現原理　171
8．2．3　擴展閱讀　172
8．2．4　參閱　174
8．3　快速檢測特徵　174
8．3．1　如何實現　174
8．3．2　實現原理　175
8．3．3　擴展閱讀　176
8．3．4　參閱　178
8．4　尺度不變特徵的檢測　178
8．4．1　如何實現　179
8．4．2　實現原理　180
8．4．3　擴展閱讀　181
8．4．4　參閱　183
8．5　多尺度FAST 特徵的檢測　183
8．5．1　如何實現　183
8．5．2　實現原理　184
8．5．3　擴展閱讀　185
8．5．4　參閱　186
第9　章 描述和匹配興趣點　187
9．1　簡介　187
9．2　局部模闆匹配　187
9．2．1　如何實現　188
9．2．2　實現原理　190
9．2．3　擴展閱讀　191
9．2．4　參閱　192
9．3　描述並匹配局部強度值模式　192
9．3．1　如何實現　193
9．3．2　實現原理　195
9．3．3　擴展閱讀　196
9．3．4　參閱　199
9．4　用二值描述子匹配關鍵點　199
9．4．1　如何實現　199
9．4．2　實現原理　200
9．4．3　擴展閱讀　201
9．4．4　參閱　202
第　10 章 估算圖像之間的投影關係　203
10．1　簡介　203
10．2　計算圖像對的基礎矩陣　205
10．2．1　準備工作　205
10．2．2　如何實現　206
10．2．3　實現原理　208
10．2．4　參閱　209
10．3　用RANSAC（隨機抽樣一緻性）算法匹配圖像　209
10．3．1　如何實現　209
10．3．2　實現原理　212
10．3．3　擴展閱讀　213
10．4　計算兩幅圖像之間的單應矩陣　214
10．4．1　準備工作　214
10．4．2　如何實現　215
10．4．3　實現原理　217
10．4．4　擴展閱讀　218
10．4．5　參閱　219
10．5　檢測圖像中的平麵目標　219
10．5．1　如何實現　219
10．5．2　實現原理　221
10．5．3　參閱　224
第　11 章 三維重建　225
11．1　簡介　225
11．2　相機標定　226
11．2．1　如何實現　227
11．2．2　實現原理　230
11．2．3　擴展閱讀　232
11．2．4　參閱　233
11．3　相機姿態還原　233
11．3．1　如何實現　233
11．3．2　實現原理　235
11．3．3　擴展閱讀　236
11．3．4　參閱　238
11．4　用標定相機實現三維重建　238
11．4．1　如何實現　238
11．4．2　實現原理　241
11．4．3　擴展閱讀　243
11．4．4　參閱　244
11．5　計算立體圖像的深度　244
11．5．1　準備工作　244
11．5．2　如何實現　245
11．5．3　實現原理　247
11．5．4　參閱　247
第　12 章 處理視頻序列　248
12．1　簡介　248
12．2　讀取視頻序列　248
12．2．1　如何實現　248
12．2．2　實現原理　250
12．2．3　擴展閱讀　251
12．2．4　參閱　251
12．3　處理視頻幀　251
12．3．1　如何實現　251
12．3．2　實現原理　252
12．3．3　擴展閱讀　256
12．3．4　參閱　258
12．4　寫入視頻幀　258
12．4．1　如何實現　259
12．4．2　實現原理　259
12．4．3　擴展閱讀　262
12．4．4　參閱　263
12．5　提取視頻中的前景物體　263
12．5．1　如何實現　264
12．5．2　實現原理　266
12．5．3　擴展閱讀　266
12．5．4　參閱　268
第　13 章 跟蹤運動目標　269
13．1　簡介　269
13．2　跟蹤視頻中的特徵點　269
13．2．1　如何實現　269
13．2．2　實現原理　274
13．2．3　參閱　274
13．3　估算光流　275
13．3．1　準備工作　275
13．3．2　如何實現　276
13．3．3　實現原理　278
13．3．4　參閱　279
13．4　跟蹤視頻中的物體　279
13．4．1　如何實現　279
13．4．2　實現原理　282
13．4．3　參閱　284
第　14 章 實用案例　285
14．1　簡介　285
14．2　人臉識彆　286
14．2．1　如何實現　286
14．2．2　實現原理　288
14．2．3　參閱　290
14．3　人臉定位　291
14．3．1　準備工作　291
14．3．2　如何實現　292
14．3．3　實現原理　295
14．3．4　擴展閱讀　297
14．3．5　參閱　298
14．4　行人檢測　298
14．4．1　準備工作　298
14．4．2　如何實現　299
14．4．3　實現原理　302
14．4．4　擴展閱讀　304
14．4．5　參閱　308

圖像處理與計算機視覺的魅力之旅：從原理到實戰 你是否曾驚嘆於機器能夠“看見”並理解我們眼中的世界？是否好奇那些神奇的圖像識彆、目標跟蹤、甚至自動駕駛技術背後是如何實現的？本書將帶你踏上一段深入圖像處理與計算機視覺領域的奇妙旅程，讓你不僅僅是旁觀者，更能親手創造屬於自己的智能視覺應用。 我們相信，學習一項技術，理解其精髓至關重要。因此，本書將從最基礎的概念入手，循序漸進地為你揭示圖像處理與計算機視覺的底層邏輯。你將瞭解到，我們所見的豐富色彩，在計算機眼中是如何被轉化為一組組冰冷卻又蘊含無限信息的數據。我們將探討圖像的本質——像素，理解灰度圖像、二值圖像、彩色圖像的構成方式，以及它們在不同應用場景下的意義。 深入理解圖像處理的基礎：像素的奧秘與空間的轉換 本書將從圖像的基本構成單位——像素——開始，詳細闡述不同色彩空間（如RGB、HSV、YUV）的原理和轉換方法。你將明白，為什麼有時候使用HSV色彩空間進行顔色分割會比RGB更有效。我們將深入探討圖像的幾何變換，包括平移、鏇轉、縮放、仿射變換和透視變換。這些看似簡單的操作，卻是構建更復雜圖像處理算法的基石。想象一下，你可以輕鬆地對照片進行校正，消除傾斜，或者在虛擬現實場景中模擬物體的運動，這都離不開對這些幾何變換的深刻理解。 濾鏡的魔力：增強圖像細節，銳化、模糊與去噪的藝術 你是否對各種照片編輯軟件中的濾鏡效果感到好奇？本書將為你揭示這些濾鏡背後的數學原理。我們將詳細講解捲積操作，這是許多圖像處理算法的核心。通過不同的捲積核，你可以實現圖像的銳化，讓模糊的細節變得清晰；也可以實現圖像的模糊，為畫麵增添藝術感，或是用於目標檢測前的預處理。 噪聲是圖像處理中不可避免的問題，它會嚴重影響後續算法的性能。本書將介紹多種經典的去噪算法，如均值濾波、高斯濾波、中值濾波等。你將學習如何根據噪聲的類型和圖像的特點選擇最閤適的去噪方法，從而有效去除圖像中的“顆粒感”，還原圖像的真實細節。 邊緣檢測：勾勒齣物體的輪廓，開啓智能識彆的第一步 邊緣是圖像中亮度或顔色發生劇烈變化的地方，它們往往代錶著物體的輪廓和重要特徵。本書將詳細介紹多種邊緣檢測算法，如Sobel算子、Prewitt算子、Canny邊緣檢測器等。你將理解這些算法的工作原理，學會如何通過設置閤適的閾值來提取齣清晰、準確的邊緣信息。邊緣檢測是許多高級計算機視覺任務的基礎，例如物體識彆、圖像分割和特徵提取。 特徵提取與匹配：讓機器“記住”並“認齣”物體 為瞭讓機器能夠識彆和區分不同的物體，我們需要從圖像中提取齣具有代錶性的特徵。本書將帶你走進特徵提取的精彩世界，介紹SIFT、SURF、ORB等經典的局部特徵描述子。你將瞭解這些算法如何提取齣在尺度、鏇轉和光照變化下都保持魯棒性的關鍵點和描述符。 更進一步，我們將探討如何利用這些提取齣的特徵來匹配不同的圖像，從而實現物體識彆、圖像檢索甚至是全景圖像的拼接。你將學習到各種匹配策略，並理解它們在不同場景下的優劣。 色彩空間分析與圖像分割：理解圖像的內在結構 色彩是圖像傳達信息的重要載體。本書將深入剖析不同的色彩空間，並教你如何利用它們來分析圖像的顔色分布。例如，在醫學影像分析中，特定的顔色可能代錶著病變區域；在工業生産中，産品錶麵的顔色可以用來檢測缺陷。 圖像分割是將圖像劃分為若乾個具有相似特徵的區域的過程，它能幫助我們隔離齣感興趣的目標。我們將介紹基於閾值分割、區域生長法、分水嶺算法等多種經典的圖像分割技術。你將學會如何根據圖像的特點和應用需求，選擇閤適的分割方法，將圖像分解成更易於分析的組成部分。 形態學操作：塑造圖像的形狀，去除噪聲與突齣細節 形態學操作是一組基於圖像形狀的數學運算，它們可以用來處理圖像中的連通區域，去除小的噪點，或者連接斷裂的綫條。本書將詳細講解腐蝕、膨脹、開運算、閉運算等基本形態學操作。你將學會如何利用這些操作來平滑物體邊界，填充物體內部的小孔，或者斷開物體之間的連接。這些技術在文本識彆、對象分析等領域有著廣泛的應用。 紋理分析：揭示圖像的“皮膚”紋理，理解材質與錶麵特徵 除瞭顔色和形狀，紋理也是構成圖像信息的重要方麵。本書將帶你探索紋理分析的世界，瞭解如何量化和描述圖像的紋理特徵。你將學習到一些經典的紋理描述算子，如灰度共生矩陣（GLCM）和局部二值模式（LBP）。這些技術在材質識彆、遙感圖像分析、醫學影像診斷等方麵都發揮著重要的作用。 透視變換與校正：還原真實的視角，從傾斜到平整 在拍攝建築物或平麵物體時，由於拍攝角度的問題，我們常常會遇到透視畸變，導緻物體看起來傾斜或變形。本書將詳細講解透視變換的原理，並教你如何通過計算圖像的四個對應點來校正透視畸變，將傾斜的圖像恢復到正視角。這項技術在文檔掃描、照片修復、虛擬現實等領域有著不可替代的作用。 視頻分析基礎：捕捉時間的流動，理解動態的世界 圖像處理並不僅僅局限於靜態圖像，對視頻的分析更是計算機視覺領域的核心內容。本書將為你打下堅實的視頻分析基礎，包括視頻的讀取、寫入，幀提取，以及視頻流的基本處理方法。你將瞭解視頻是如何由一係列連續的圖像幀構成的，並掌握對視頻進行基本操作的技能。 運動檢測與光流：追蹤物體的軌跡，理解動態變化 運動是視頻的關鍵要素。本書將介紹幾種基本的運動檢測方法，幫助你識彆齣視頻中移動的物體。你將學習如何通過幀差法等技術來檢測齣畫麵中發生變化的部分。 更進一步，我們將深入探討光流的概念。光流描述瞭圖像中像素在時間序列上的運動軌跡。你將學習到Lucas-Kanade光流算法等經典方法，並理解如何利用光流信息來分析物體的運動方嚮和速度。光流技術在目標跟蹤、場景理解、運動估計等方麵有著廣泛的應用。 目標跟蹤：讓機器“盯緊”物體，不讓它消失在視綫中 一旦我們能夠檢測到物體，下一步就是如何讓機器在視頻序列中持續地“盯緊”這個物體，即使它發生形變、被遮擋或者移動。本書將介紹幾種經典的目標跟蹤算法，如Meanshift算法、卡爾曼濾波器以及一些基於特徵的目標跟蹤方法。你將理解這些算法的工作原理，並學會如何選擇和實現適閤不同場景的目標跟蹤器。 形變與模闆匹配：識彆相似的圖案，即使它們大小不同，位置不同 模闆匹配是一種簡單而有效的圖像匹配技術，它可以在圖像中搜索一個與給定模闆圖像最相似的區域。本書將詳細講解模闆匹配的原理，包括不同匹配方法的選擇（如平方差和、歸一化平方差和、歸一化相關係數等）。你將學會如何利用模闆匹配來檢測圖像中的特定對象，例如在工業質檢中尋找特定形狀的零件。 計算機視覺的初步探索：從二維到三維的飛躍 本書將為你打開計算機視覺的神秘大門，帶你窺探機器如何“看懂”三維世界。我們將從二維圖像齣發，介紹一些基本的立體視覺概念，讓你理解如何從兩張不同視角的圖像中恢復齣場景的三維信息。你將接觸到對極幾何、深度估計等基本概念的介紹，為後續更復雜的立體視覺和三維重建打下基礎。 結語：開啓你的視覺智能創造之路 通過對本書內容的學習，你將不僅掌握圖像處理和計算機視覺的豐富理論知識，更能動手實踐，用代碼實現各種神奇的功能。本書的設計理念是理論與實踐並重，提供清晰易懂的講解和可運行的代碼示例，幫助你快速上手。我們相信，你將在這段學習旅程中，深刻體會到計算機視覺的魅力，並擁有創造屬於自己智能視覺應用的能力。無論是作為一名學生，還是作為一名有誌於投身人工智能領域的開發者，本書都將是您不可多得的寶貴資源。現在，就讓我們一起開啓這場激動人心的視覺智能探索之旅吧！

評分☆☆☆☆☆

作為一名有多年編程經驗的開發者，我在職業生涯中一直在關注計算機視覺技術的發展。近幾年，深度學習的崛起更是讓計算機視覺的應用領域得到瞭爆炸式的增長。《OpenCV計算機視覺編程攻略 第3版》這本書，以其“攻略”二字，就足夠吸引我。我希望通過這本書，能夠快速地將OpenCV這個強大的計算機視覺庫掌握，並將其應用於我的實際項目中。在翻閱過程中，我注意到書中對OpenCV的API進行瞭係統性的梳理，並且提供瞭大量的代碼示例，這對於我這樣有經驗的開發者來說，可以極大地節省學習成本，快速上手。我尤其關注書中關於人臉識彆、目標跟蹤以及圖像檢索等方麵的章節，這些都是目前非常熱門且具有實際應用價值的技術。我期待書中能提供關於這些技術背後原理的深入講解，以及在實際應用中可能遇到的挑戰和解決方案。這本書的厚度和內容豐富度，預示著它將是一本可以長期參考的工具書，幫助我在計算機視覺領域不斷探索和前進。

評分☆☆☆☆☆

我最近剛開始接觸計算機視覺這個領域，一直想找一本能夠真正帶我入門，並且能係統學習的書籍。在對比瞭市麵上的一些同類書籍後，我最終選擇瞭《OpenCV計算機視覺編程攻略 第3版》。這本書的齣版年份是第三版，這本身就說明瞭它的生命力和不斷更新的特點，對於一個日新月異的技術領域來說，這一點至關重要。在我初步瀏覽時，我發現書中不僅講解瞭理論知識，還提供瞭大量實用的代碼示例，這對於我這樣的實踐型學習者來說是極大的福音。我尤其對書中關於圖像濾波、形態學操作以及顔色空間轉換等內容很感興趣，這些都是進行圖像預處理的必備技能，而書中對這些內容的講解，似乎非常詳盡，從原理到實現都有覆蓋。另外，我還注意到書中提到瞭物體檢測、圖像分割等更高級的主題，這讓我看到瞭未來學習的方嚮和可能性。這本書的排版也相當不錯，文字清晰，圖錶美觀，閱讀起來不會感到疲憊。總的來說，這本書的整體氣質就是嚴謹、實用、麵嚮開發，是我心目中理想的學習伴侶。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在校的計算機專業學生，目前正在進行一個關於圖像識彆的小項目。在尋找相關技術資料的過程中，我偶然發現瞭《OpenCV計算機視覺編程攻略 第3版》。這本書的書名就直接點明瞭其核心內容——基於OpenCV的計算機視覺編程。我一直認為，學習一項技術，尤其是編程技術，最好的方式就是通過實際項目來驅動。這本書的齣現，似乎恰好滿足瞭我對實操性學習的需求。我仔細查看瞭目錄，其中關於OpenCV基本操作、圖像讀寫、像素處理、以及各種變換函數的介紹，讓我對如何利用OpenCV進行圖像的底層操作有瞭初步的瞭解。更讓我感到興奮的是，書中還涉及瞭諸如SIFT、SURF等經典特徵提取算法的應用，以及如何利用這些算法進行圖像匹配和目標識彆。這些都是我在課堂上接觸過但尚未深入掌握的技術。這本書的呈現方式，據我初步觀察，更側重於“如何做”，而非僅僅是“是什麼”，這對於我完成項目非常有幫助。我已經迫不及待想要動手去實踐書中的案例，將理論知識轉化為實際的解決方案。

評分☆☆☆☆☆

最近我一直在思考如何將現有的軟件産品增加一些圖像處理和分析的功能，以便提升用戶體驗和産品競爭力。在眾多技術選型中，OpenCV無疑是一個非常值得考慮的強大庫。而《OpenCV計算機視覺編程攻略 第3版》這本書，正好提供瞭我所需要的指導。雖然我還沒有完全深入研讀，但從前言和目錄來看，這本書涵蓋瞭從圖像的采集、處理到分析的整個流程。我特彆注意到書中關於圖像增強、特徵檢測、物體識彆等模塊的介紹，這些技術正是我想在産品中實現的關鍵功能。我希望書中能夠提供清晰的思路和實用的代碼，幫助我快速地理解這些算法的原理，並且能夠直接應用到我的開發中。另外，我也對書中關於機器學習在計算機視覺中應用的部分感到好奇，這是否意味著我們可以利用書中介紹的技術，構建更智能化的圖像分析係統？這本書的齣現，為我解決技術難題提供瞭一條清晰的路徑，讓我看到瞭將先進的計算機視覺技術融入産品的可行性。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計給我一種沉穩且專業的視覺感受，深邃的藍色背景搭配著清晰的書名和作者信息，讓人一眼就能感受到這是一本專注於技術類書籍的力作。在翻閱這本書的過程中，我首先被其精心編排的目錄所吸引，它詳盡地列齣瞭書中涵蓋的各個主題，從基礎概念到高級應用，邏輯清晰，循序漸進，這對於初學者來說無疑是一份極具價值的導航圖。我特彆關注到其中關於圖像處理基礎算法的部分，例如邊緣檢測、特徵提取等，這些都是計算機視覺領域的基石。書中對這些算法的講解，雖然我尚未深入研讀具體代碼，但從文字描述和圖示的初步印象來看，理論闡述得既透徹又易於理解，沒有過度堆砌晦澀難懂的術語，而是通過類比和實例，將抽象的概念形象化。我還注意到書中提到瞭關於深度學習在計算機視覺中應用的章節，這讓我對書本內容的先進性充滿期待，畢竟深度學習無疑是當前計算機視覺領域最熱門也是最重要的分支之一。整體而言，這本書的結構和內容規劃，給我的第一印象是嚴謹、係統且緊跟技術前沿，讓我迫不及待地想要深入其中，探索計算機視覺的奧秘。

評分☆☆☆☆☆

good good good

評分☆☆☆☆☆

good good good

評分☆☆☆☆☆

不錯不錯

評分☆☆☆☆☆

書還沒看，但是書的材質感覺很差勁，外觀顔色總是覺得有問題，不好說京東賣的書是不是盜版的，到這本真的覺得和盜版的沒什麼差彆，最近在京東買瞭幾本書感覺質量都好差，京東，差評沒商量瞭！！

評分☆☆☆☆☆

書還沒看，但是書的材質感覺很差勁，外觀顔色總是覺得有問題，不好說京東賣的書是不是盜版的，到這本真的覺得和盜版的沒什麼差彆，最近在京東買瞭幾本書感覺質量都好差，京東，差評沒商量瞭！！

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