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[美] 艾德裏安·剋勒（AdrianKaehlef） 著

圖書標籤:

• OpenCV3
• 圖像處理
• 計算機視覺
• Python
• C++
• 算法
• 影印版
• 技術
• 編程
• 學習

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 東南大學齣版社

ISBN：9787564173548

商品編碼：18422140761

齣版時間：2017-10-01

作  者:(美)艾德裏安·剋勒(Adrian Kaehlef),(美)加裏·布拉德斯基(Gary Bradski) 著 定  價:168 齣 版 社:東南大學齣版社 齣版日期:2017年10月01日 頁  數:990 裝  幀:平裝 ISBN:9787564173548 ●Preface
●1.Overview
●What Is OpenCV?
●Who Uses OpenCV?
●What Is Computer Vision?
●The Origin of OpenCV
●OpenCV Block Diagram
●Speeding Up OpenCV with IPP
●Who Owns OpenCV?
●Downloading and Installing OpenCV
●Installation
●Getting the Latest OpenCV via Git
●More OpenCV Documentation
●Supplied Documentation
●Online Documentation and the Wiki
●OpenCV Contribution Repository
●Downloading and Building Contributed Modules
●Portability
●Summary
●Exercises
●部分目錄

內容簡介

本書將你置身於迅速發展的計算機視覺領域。本書作者是免費開源OpenCV的發起人，這本書為你介紹瞭計算機視覺，例證瞭如何迅速建立使計算機能“看”的應用程序，以及如何基於計算機獲取的數據作齣決策。 (美)艾德裏安·剋勒(Adrian Kaehlef),(美)加裏·布拉德斯基(Gary Bradski) 著 Adrian Kaehlef是一位企業傢，同時也是Silicon Valley Deep Learnlng Group的創始人。其工作包括機器學習、統計建模、計算機視覺以及機器人學。他在斯坦福大學AI實驗室擁有職位，另外還是DARPA Grand Challerige競賽獲勝團隊Stanley的其中一員。
Gary Bradski是Arraiy.ai的CTO，曾在多傢創業公司就職，另外還擔任斯坦福大學AI實驗室計算機科學係的谘詢教授。作為OpenCV庫的作者，他也是一位廣受尊敬的發言人以及開源社區的貢獻者。

探索計算機視覺的奇妙世界：一本深入淺齣的實踐指南 本書是一本為計算機視覺愛好者、開發者和研究人員量身打造的實踐指南，旨在帶領讀者踏上一段探索計算機視覺奧秘的旅程。無論您是初學者，還是希望深入瞭解某個特定領域的專業人士，本書都將為您提供一套係統而全麵的學習路徑。我們將從計算機視覺的基礎概念入手，逐步深入到各種先進的技術和應用，並通過豐富的代碼示例和實際項目，讓您在實踐中掌握核心知識。 第一部分：奠定堅實基礎——計算機視覺的基石 在開始探索計算機視覺的廣闊天地之前，建立紮實的基礎至關重要。本部分將帶您從最根本的層麵理解計算機如何“看”世界。 圖像的本質：數字世界中的光影 我們將首先深入剖析圖像的數字錶示。一張圖像在計算機眼中究竟是什麼？我們將詳細講解像素的概念、顔色空間（如RGB、灰度、HSV）的原理及其在不同應用中的作用。理解不同顔色空間之間的轉換，以及它們如何影響圖像的感知和處理，是後續所有圖像操作的基礎。您將學習如何加載、顯示和保存圖像，掌握基本的圖像數據結構，並瞭解圖像的尺寸、通道數等重要屬性。 圖像預處理：為洞察做好準備 原始圖像往往包含噪聲、對比度不足或其他不適閤直接分析的特徵。因此，圖像預處理是計算機視覺流程中不可或缺的關鍵步驟。本部分將介紹一係列經典的圖像預處理技術，包括： 灰度化與二值化： 如何將彩色圖像轉換為灰度圖像，以及進一步將其轉換為黑白圖像，從而簡化信息並突齣關鍵特徵。 降噪： 學習各種降噪算法，如高斯模糊、中值濾波，理解它們如何有效地去除圖像中的隨機噪聲，並權衡降噪效果與圖像細節的損失。 對比度增強： 掌握直方圖均衡化等技術，如何調整圖像的亮度分布，使暗部細節和亮部細節都得到更好的展現，從而提高圖像的可視性和可分析性。 形態學操作： 介紹腐蝕、膨脹、開運算、閉運算等形態學基本操作，理解它們如何用於去除小物體、連接斷開的區域、填充孔洞等，從而優化圖像的形狀和結構。 特徵提取：捕捉圖像的“語言” 要讓計算機理解圖像內容，就必須從圖像中提取齣有意義的特徵。本部分將重點介紹幾種被廣泛應用的特徵提取方法，它們能夠捕捉圖像在不同尺度和方嚮上的局部信息： 邊緣檢測： 學習Canny、Sobel、Laplacian等經典的邊緣檢測算子，理解它們如何通過計算圖像梯度來識彆齣像素強度發生劇烈變化的地方，這些地方往往對應著物體的輪廓。 角點檢測： 探索Harris角點檢測、Shi-Tomasi角點檢測等算法，理解它們如何識彆齣圖像中具有多個方嚮梯度變化的點，這些點通常是圖像中穩定且易於跟蹤的關鍵點。 尺度不變特徵變換 (SIFT) / 加速魯棒特徵 (SURF)： 深入理解這些強大的特徵描述子，學習它們如何在不同尺度、鏇轉和光照條件下都能保持穩定，以及它們在圖像匹配、目標識彆等任務中的應用。 第二部分：讓機器“理解”圖像——核心技術與算法 在掌握瞭圖像處理的基礎知識後，我們將深入探討計算機視覺的核心技術，讓機器能夠從圖像中提取更深層次的信息，實現“理解”的目標。 圖像分割：區分前景與背景 圖像分割是將圖像劃分為多個有意義的區域或對象的任務。本部分將介紹不同的分割策略： 基於閾值的分割： 學習如何根據像素強度值將圖像劃分為不同的區域。 區域生長法： 理解如何從種子點開始，逐步將具有相似屬性的相鄰像素閤並成區域。 圖割算法（如GrabCut）： 探索更高級的交互式分割技術，如何結閤用戶提示和算法推理來精確地分割齣感興趣的對象。 深度學習在分割中的應用（簡介）： 簡要介紹U-Net、Mask R-CNN等深度學習模型在圖像分割領域的突破性進展。 目標檢測與識彆：尋找“它”在哪裏 目標檢測是識彆圖像中特定對象的位置和類彆，而目標識彆則是確定圖像中包含哪些對象。本部分將覆蓋： 傳統方法： 介紹滑動窗口、HOG特徵+SVM等經典的目標檢測方法。 深度學習驅動的檢測器： 深入學習Faster R-CNN、YOLO (You Only Look Once)、SSD (Single Shot MultiBox Detector) 等主流的深度學習目標檢測框架，理解它們的網絡結構、訓練過程和性能優勢。 對象跟蹤： 學習如何在一個連續的視頻序列中跟蹤特定對象，介紹一些經典的跟蹤算法，如卡爾曼濾波器、Meanshift、光流法，以及基於深度學習的跟蹤方法。 圖像配準與融閤：整閤多視角信息 當我們需要將來自不同傳感器、不同時間或不同視角的圖像組閤起來時，圖像配準和融閤技術就顯得尤為重要。 圖像配準： 學習如何通過尋找共同特徵點或全局變換模型，將兩幅或多幅圖像對齊。我們將介紹仿射變換、透視變換等幾何變換模型，以及基於特徵的配準方法。 圖像融閤： 在圖像配準完成後，如何將多幅圖像的信息有效地結閤起來，生成一幅更豐富、更清晰的圖像。介紹諸如拉普拉斯金字塔融閤、小波變換融閤等方法。 立體視覺與三維重建：感知深度 人類通過雙眼感知三維世界，計算機視覺也力求實現這一能力。 立體視覺基礎： 理解視差的概念，學習相機標定、本質矩陣、基礎矩陣等核心理論。 深度圖計算： 介紹塊匹配算法、SGM (Semi-Global Matching) 等方法，如何根據左右視圖的視差信息計算深度圖。 三維重建： 基於深度圖或多視圖幾何，如何構建齣場景的三維模型。 第三部分：實踐齣真知——從理論到應用 理論知識固然重要，但隻有通過實踐纔能真正掌握計算機視覺技術。本部分將帶領您將所學知識應用於實際場景，解決真實世界的問題。 人臉檢測與識彆：認識“你” 人臉是計算機視覺領域最熱門的應用之一。我們將學習如何利用現有的算法和模型，實現人臉的檢測（找齣人臉的位置）和識彆（判斷這個人是誰）。您將接觸到經典的Haar級聯分類器、LBP特徵，以及更先進的深度學習人臉識彆模型。 手勢識彆：人機交互的新維度 手勢識彆是實現自然人機交互的關鍵技術。本書將指導您如何通過捕捉手部關鍵點、分析手部運動軌跡，來識彆不同的手勢，從而為智能設備、虛擬現實等應用提供新的交互方式。 圖像搜索與檢索：找到“它” 當麵對海量圖像數據時，如何高效地找到想要的圖像？我們將探討基於內容的圖像檢索 (CBIR) 技術，學習如何提取圖像的特徵，並利用這些特徵進行相似性搜索。 圖像風格遷移：藝術創作的AI助手 探索令人著迷的圖像風格遷移技術，學習如何將一張圖像的內容與另一張圖像的風格進行融閤，創造齣具有藝術感的全新圖像。 實踐項目：構建您的第一個計算機視覺應用 在學習完各個模塊的內容後，我們將通過一個或多個端到端的項目，引導您將所學知識串聯起來，構建一個完整的計算機視覺應用。例如，您可以嘗試開發一個簡單的物體計數器，或者一個能夠識彆交通標誌的係統。這些項目將幫助您鞏固知識，理解工作流程，並激發您對計算機視覺更深入的探索。 學習方法與建議 本書強調理論與實踐相結閤的學習理念。在閱讀過程中，我們鼓勵您： 動手實踐： 強烈建議您跟隨書中的代碼示例，在自己的環境中進行編譯和運行。嘗試修改參數，觀察結果的變化，這將極大地加深您的理解。 獨立思考： 不要僅僅滿足於運行代碼，嘗試理解算法背後的原理，思考它們是如何工作的，以及在不同場景下可能存在的局限性。 查閱資料： 當遇到不理解的概念時，鼓勵您積極查閱相關的學術論文、技術文檔和在綫資源。計算機視覺領域發展迅速，保持學習的熱情和主動性至關重要。 參與社區： 加入相關的技術論壇、在綫社區，與其他學習者和開發者交流經驗，解決遇到的問題，共同進步。 目標讀者 本書適閤以下人群： 對計算機視覺、圖像處理、模式識彆有濃厚興趣的在校學生。 希望將計算機視覺技術應用於自身項目或産品開發的軟件工程師、程序員。 從事相關領域研究，需要係統性知識梳理和實踐指導的研究人員。 希望跨領域學習，掌握一項前沿技術以提升職業競爭力的專業人士。 通過本書的學習，您將能夠： 深入理解計算機視覺的核心概念和基本原理。 熟練掌握常用圖像處理和特徵提取技術。 理解並應用主流的目標檢測、識彆和分割算法。 能夠獨立完成一些基礎的計算機視覺項目。 為進一步深入學習更高級的計算機視覺技術打下堅實的基礎。 讓我們一起，用代碼和算法，解鎖計算機“看”世界的奧秘！

評分☆☆☆☆☆

這本書的印刷質量非常齣色，紙張的觸感細膩，文字和圖片的清晰度都達到瞭專業水準。我是一位在圖形圖像處理領域擁有多年經驗的工程師，過去一直使用OpenCV的早期版本，現在希望能夠跟上技術發展的步伐，全麵掌握OpenCV3的新特性和更強大的功能。我注意到這本書在許多方麵都進行瞭更新和優化，特彆是在並行計算和GPU加速方麵的支持，這對於提升圖像處理的效率至關重要。我非常期待書中對圖像特徵提取、圖像分割（如分水嶺算法、GrabCut）以及立體視覺（如雙目視覺原理、視差計算）等高級主題的詳細闡述。同時，我也對書中可能包含的關於OpenCV3與深度學習框架（如TensorFlow、Caffe）集成的介紹抱有濃厚的興趣，因為這代錶瞭未來計算機視覺發展的重要方嚮。這本書的齣現，無疑為我這樣一個有一定基礎的學習者提供瞭快速而係統地掌握OpenCV3的絕佳途徑。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版風格給我留下深刻的印象，字體大小適中，行距閤理，閱讀起來非常舒適，即使長時間閱讀也不會感到疲憊。我是一名在校大學生，正在進行一項關於圖像識彆的畢業設計項目，目前麵臨著如何高效、準確地提取圖像特徵的難題。在多方比較和谘詢瞭老師的意見後，我最終選擇瞭這本書。我瞭解到OpenCV3是目前計算機視覺領域應用最廣泛的開源庫之一，其強大的功能和靈活的擴展性正是我的項目所需要的。書中詳細的原理講解和豐富的算法介紹，讓我對如何解決項目中的實際問題有瞭更清晰的思路。我尤其對書中關於SIFT、SURF以及ORB等特徵檢測算法的對比分析和應用場景的探討感到興奮，我相信這些內容將為我的項目提供寶貴的參考和指導。此外，我也注意到書中對不同算法的優缺點進行瞭深入剖析，這對於我根據項目需求選擇最閤適的算法至關重要。總而言之，這本書不僅僅是一本技術手冊，更像是一位經驗豐富的導師，在我探索計算機視覺的道路上給予我指引。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書，我立刻被其簡潔而富有條理的章節結構所吸引。我是一名對新興技術充滿好奇的愛好者，尤其對計算機視覺在現實生活中的應用感到著迷，比如智能安防、自動駕駛、虛擬現實等等。OpenCV3作為目前最流行的計算機視覺庫之一，其學習麯綫雖然不算平緩，但這本書的齣現，極大地降低瞭入門的門檻。我非常欣賞書中循序漸進的學習路徑，從最基礎的圖像加載、顯示、保存，到圖像的算術和邏輯運算，再到更復雜的色彩模型轉換、直方圖分析，每一個環節都講解得非常到位。我尤其關注書中關於邊緣檢測（如Canny算子、Sobel算子）、輪廓發現和形狀分析的內容，這些都是進行圖像識彆和對象檢測的基礎。我也期待書中能夠提供一些有趣的實踐項目，例如人臉識彆、物體計數等，通過這些小項目，我能夠將學到的知識融會貫通，親身體驗計算機視覺帶來的樂趣和便捷。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計雖然樸實，但卻散發著一種專業而沉靜的氣息，讓人一眼就能感受到其內容的紮實。我本身對計算機視覺領域一直抱有濃厚的興趣，但苦於缺乏係統性的入門指導，常常在網上零散地搜集資料，效率不高。當我看到這本書時，便覺得這是我一直以來在尋找的那本“寶藏”。從目錄上看，它涵蓋瞭OpenCV3的核心概念和常用功能，從基礎的圖像處理到進階的特徵檢測、目標跟蹤，再到更具挑戰性的機器學習在計算機視覺中的應用，脈絡清晰，層層遞進，這對於我這樣的初學者來說，無疑是一劑強心劑。我尤其期待書中關於圖像濾波、邊緣檢測和特徵點匹配的章節，這些都是理解後續更復雜算法的基礎。同時，我也很關注書中是否提供瞭豐富的代碼示例，因為我深知實踐的重要性，隻有通過動手操作，纔能真正理解理論的精髓。這本書的齣版，填補瞭我學習道路上的一個重要空白，我堅信通過對這本書的學習，我的OpenCV3技能將得到顯著提升，為我日後在計算機視覺領域深入探索打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書的第一個感覺就是“厚實”，這預示著內容的豐富和深度的挖掘。我從事軟件開發工作多年，近年來也開始涉足人工智能領域，對計算機視覺錶現齣極大的熱情。市麵上關於OpenCV的書籍不在少數，但往往要麼過於理論化，要麼隻側重於API的羅列，缺乏對核心原理的深入剖析。這本書的到來，正好滿足瞭我對深度學習和計算機視覺結閤的需求。我特彆關注書中關於模闆匹配、幾何變換、顔色空間轉換等基礎圖像處理技術是如何與更高級的機器學習模型（如SVM、KNN）相結閤的，也對書中關於目標檢測（如Haar級聯分類器、HOG+SVM）和目標跟蹤（如Meanshift、Camshift）的介紹充滿瞭期待。我知道，OpenCV3在這些方麵提供瞭非常強大的支持，而這本書的價值就在於它能夠清晰地將這些復雜的概念和技術串聯起來，並配以實際的開發案例。我希望通過學習這本書，能夠將理論知識轉化為實際的項目應用，為我的職業發展增添新的動力。

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