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[美] 布拉德斯基，[美] 克勒 著，于仕琪，刘瑞祯 译

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店铺： 耀阳开泰图书专营店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302209935012

商品编码：26687097806

包装：平装

开本：16

页数：601

字数：769000

学习OpenCV 中文版 美布拉德斯基美克勒 计算机与互联网作  者:（美）布拉德斯基（Bradski，G.），（美）克勒（Kaehler，A.） 著定  价:75出 版 社:清华大学出版社出版日期:2009-10-01装  帧:平装ISBN:9787302209935《学习OpenCV（中文版）》相关信息 
本书可作为信息处理、计算机、机器人、人工智能、遥感图像处理、认知神经科学等有关专业的高年级学生或研究生的教学用书，也可供相关领域的研究工作者参考。 

内容简介

计算机视觉是在图像处理的基础上发展起来的新兴学科。OpenCV是一个开源的计算机视觉库，是英特尔公司资助的两大图像处理利器之一。它为图像处理、模式识别、三维重建、物体跟踪、机器学习和线性代数提供了各种各样的算法。 
本书由OpenCV发起人所写，站在一线开发人员的角度用通俗易懂的语言解释了OpenCV的缘起和计算机视觉基础结构，演示了如何用OpenCV和现有的自由代码为各种各样的机器进行编程，这些都有助于读者迅速入门并渐入佳境，兴趣盎然地深入探索计算机视觉领域。 
本书可作为信息处理、计算机、机器人、人工智能、遥感图像处理、认知神经科学等有关专业的高年级学生或研究生的教学用书，也可供相关领域的研究工作者参考。 
透过本书，您将置身于迅速发展的计算机视觉领域。本书由自由开源OpenCV的发起人所著，介绍了计算机视觉，并通过实例演示了如何快速生成这样的应用——能使计
......（美）布拉德斯基（Bradski，G.），（美）克勒（Kaehler，A.） 著Gary Rost Bradski博士是斯坦福大学人工智能实验室计算机科学系的顾问教授，同时也是Willow Garage的资历科学家，Willow Garage是一家机器人研究机构/孵化器。●出版前言
●译者序
●写在前面的话
●前言
●**章?概述
●什么是OpenCV
●OpenCV的应用领域
●什么是计算机视觉
●OpenCV的起源
●下载和安装OpenCV
●通过SVN获取*新的OpenCV代码
●更多OpenCV文档
●OpenCV的结构和内容
●移植性
●练习
●第2章?OpenCV入门
●开始准备
●初试牛刀——?显示图像
●第二个程序——?播放AVI视频
●视频播放控制
●部分目录

聚焦计算机视觉的基石：深度解析OpenCV在实际应用中的强大力量 本书并非一本关于“学习OpenCV（中文版）”的指南，而是一本旨在深入探讨OpenCV这一划时代计算机视觉库在实际应用中所扮演的核心角色，并揭示其强大功能的深度解析。我们将拂去“学习”的表象，直抵OpenCV的本质——一个为开发者和研究人员提供的、解决现实世界中复杂视觉问题的利器。 OpenCV（Open Source Computer Vision Library）自诞生之日起，便以其开源、高效、跨平台的特性，成为了计算机视觉领域的“事实标准”。它封装了大量精妙的算法和工具，覆盖了从图像处理的基础操作到复杂的三维重建、机器学习视觉应用等几乎所有前沿领域。然而，真正理解OpenCV的价值，并非简单地掌握其API调用，而是要洞察其背后的原理，理解其在不同场景下的适用性，并能够灵活地将其集成到实际项目中，解决具体问题。 本书的出发点，是超越“如何做”的教学层面，聚焦于“为何这样做”以及“如何做得更好”。我们将深入剖析OpenCV在各个应用领域所展现出的关键技术和解决方案。这意味着，我们不会花费篇幅去介绍“如何安装OpenCV”或“OpenCV的基本数据结构”，而是直接进入那些能真正体现OpenCV强大能力的主题。 核心领域一：图像与视频的精细化处理与分析 在计算机视觉的范畴内，图像与视频是最基本的数据载体。OpenCV提供了极为丰富的功能，用于对这些数据进行增强、变换以及信息提取。本书将重点阐述： 高级图像滤波技术：超越简单的模糊和锐化，我们将探讨如双边滤波、非局部均值滤波等能够在保留边缘信息的同时进行降噪的算法。这对于提升图像质量、为后续识别任务打下坚实基础至关重要。我们会深入分析这些算法的数学原理，以及它们在去除传感器噪声、消除摩尔纹等实际问题中的应用。 形态学操作的深度应用：例如开运算、闭运算、击中或不击中变换等，不仅仅是简单的腐蚀和膨胀的组合。本书将重点解读它们在物体分割、去除小颗粒噪声、连接断开的线条以及提取物体轮廓等方面的精妙应用。我们将通过具体案例，展示如何根据不同的图像特性，设计出最优的形态学处理流程。 颜色空间转换的战略意义：理解不同颜色空间（如RGB, HSV, HLS, Lab）的特性，并在特定场景下选择最适合的颜色空间进行处理，是解决许多视觉问题的关键。本书将深入探讨HSV空间在颜色分割、目标跟踪等任务中的优势，以及Lab空间在色彩校正、图像复原中的作用。 特征检测与描述的进阶：除了经典的SIFT、SURF，我们还会关注如FAST、ORB等更高效的特征点检测算法。更重要的是，本书将着重讲解这些特征点如何在图像匹配、全景拼接、目标识别以及视觉里程计等复杂应用中，提供稳定可靠的匹配依据。我们会探讨特征描述符的构建原理，以及它们对尺度不变性、旋转不变性的鲁棒性分析。 视频序列分析的挑战与对策：视频不仅仅是连续的图像帧，它蕴含着时序信息。本书将深入研究OpenCV在光流估计（如Lucas-Kanade算法）中的应用，如何捕捉物体运动的轨迹，这在视频稳定、运动分析、异常检测等领域具有极其重要的意义。同时，我们也会探讨背景减除技术，如何从视频流中分离前景目标，为行为识别、行人检测等提供基础。 核心领域二：几何变换与三维视觉的奥秘 计算机视觉不仅仅是对二维图像的理解，更是对现实世界三维信息的感知与重构。OpenCV在这方面提供了强大的工具集： 相机标定与畸变校正的精确实现：理解相机模型，掌握内参和外参的含义，并通过标定来消除镜头畸变，获得真实的像素坐标到三维空间点坐标的映射关系。本书将深入讲解标定过程的原理，以及校正后的图像在精确测量、增强现实等应用中的不可替代性。 立体视觉的深度感知：从对极几何的原理出发，解析OpenCV如何实现立体匹配（如BM、SGBM算法），从而计算深度图。我们将探讨深度图在3D重建、障碍物检测、物体三维测量等场景下的价值，并分析不同匹配算法的优缺点与适用范围。 透视变换与仿射变换的灵活运用：掌握这些几何变换不仅能用于图像校正（如识别表格、文档），更能用于纹理映射、虚拟物体叠加等。本书将重点展示如何根据已知点或线段，计算并应用这些变换，实现视角转换、二维到三维的投影等高级操作。 结构光与激光扫描数据的处理：对于获取的三维点云数据，OpenCV提供了相关的处理能力。我们将探讨如何对点云进行滤波、降采样、分割，以及如何基于点云数据进行表面重建，生成网格模型。 核心领域三：机器学习在视觉领域的集成应用 OpenCV不仅仅是一个图像处理库，它还深度集成了大量的机器学习算法，使其成为构建智能视觉系统的强大平台： 分类器与回归器的选择与应用：介绍OpenCV中实现的SVM、K-Nearest Neighbors (KNN)、Decision Trees等经典机器学习模型。我们将重点讨论它们在图像分类（如猫狗识别）、对象检测（如人脸检测的Haar级联分类器）、手写数字识别等任务中的具体应用。 深度学习框架的融合：OpenCV DNN模块允许用户加载和运行预训练的深度学习模型，如Caffe, TensorFlow, PyTorch等导出的模型。本书将深入阐述如何利用这一模块，实现高效的物体检测（如YOLO, SSD）、图像分割（如Mask R-CNN）、姿态估计等前沿AI视觉应用，而无需从头训练模型。我们将分析模型推理的加速技巧，以及如何在嵌入式设备上部署。 目标跟踪算法的进阶：除了基于特征匹配的跟踪，我们将探讨基于深度学习的跟踪器，如GOTURN、CSRT等，它们能够实现更鲁棒、更长时段的目标跟踪。本书将深入分析这些算法的原理，以及它们在视频监控、自动驾驶、机器人导航等领域的关键作用。 人脸识别与面部特征分析：OpenCV提供了成熟的人脸检测和识别模块。我们将深入探讨Eigenfaces、Fisherfaces、LBPH等传统人脸识别算法的原理，并介绍如何利用深度学习模型实现更精确、更鲁棒的人脸识别。同时，我们也会触及面部关键点检测，以及其在表情识别、虚拟试妆等应用中的价值。 本书的独特价值 本书并非一本“照着敲代码”的教程，而是以深入的原理剖析和贴近实际应用的案例为导向。我们将： 强调“为什么”：在介绍每一个算法和技术时，我们会深入挖掘其背后的数学原理和设计思想，让读者理解其核心机制，而非停留在 API 的表面。 聚焦“怎么样”：通过一系列精心设计的实际应用案例，我们将展示如何将OpenCV的各种功能有机地组合起来，解决真实世界中遇到的复杂视觉问题。这些案例将涵盖从基础的图像处理到复杂的AI应用。 提供“解决方案”：对于每一个应用场景，我们不仅仅展示如何实现，更会讨论不同方法的优劣、性能瓶颈以及优化策略，帮助读者做出最佳的技术选型。 培养“独立思考”的能力：本书旨在赋能读者，使其能够举一反三，将所学知识迁移到新的问题上，从而具备独立设计和实现计算机视觉系统的能力。 面向的读者 本书适合所有对计算机视觉技术充满热情，并希望深入理解OpenCV在实际应用中强大力量的开发者、工程师、研究人员以及高年级本科生和研究生。无论您是希望为您的产品添加智能视觉功能，还是希望深入研究计算机视觉的前沿技术，本书都将是您不可或缺的参考。 通过本书，您将不仅仅是掌握了一门工具的使用，更是理解了计算机视觉的思维方式，获得了用代码感知和理解世界的能力。

评分☆☆☆☆☆

这次入手这本《正版O'Reilly：学习OpenCV（中文版）》，完全是出于对OpenCV这个强大计算机视觉库的强烈好奇，尤其是它在图像处理和计算机视觉领域那举足轻重的地位。我之前接触过一些基础的图像处理库，但感觉它们在功能上总有些局限，无法深入到更复杂的视觉任务。O'Reilly出品的书，无论哪个领域，质量都一直是有口皆碑的，这次的OpenCV中文版，我更是抱着极高的期望。这本书的封面设计简洁明了，正版O'Reilly的标识也让人倍感安心，这在盗版泛滥的市场里，简直是一股清流。我尤其看重它是否能让我从零开始，一步步理解OpenCV的核心概念，掌握其API的调用，并能独立完成一些实际的视觉项目。对于初学者来说，清晰的逻辑、详实的讲解以及丰富的实例是至关重要的。我希望这本书能够系统地梳理OpenCV的体系结构，比如图像的读取、处理、特征提取、目标检测、甚至更高级的机器学习应用等。同时，对于中文版的翻译质量，我也有着一定的关注，希望能做到精准、易懂，避免生硬的直译，让中文读者能够无障碍地学习。总而言之，这本书在我眼中，不仅仅是一本技术书籍，更是一把开启我计算机视觉探索之旅的金钥匙。

评分☆☆☆☆☆

最近迷上了用代码去“看”世界，感觉计算机视觉这块领域实在是太酷了！《正版O'Reilly：学习OpenCV（中文版）》这本书，听名字就知道是硬核技术大牛出品，尤其O'Reilly这块金字招牌，简直是质量的保证。我一直想找一本能够系统地教我怎么用OpenCV做点事情的书，而不是那种零散的教程，东拼西凑的太容易让人抓不住重点了。这本书的标题“学习OpenCV”就特别吸引我，它暗示着一种循序渐进的学习路径，从基础到进阶，能够让我扎扎实实地掌握这门技术。我对手册类的技术书籍通常有点畏惧，因为很多时候它们过于理论化，跟实际操作脱节。但我对O'Reilly的书总有一种莫名的信任感，我相信它一定不会只是枯燥的API罗列，而是会包含大量的代码示例，并且能够解释这些代码背后的原理，让我知其然也知其所以然。想象一下，通过这本书，我能够独立实现人脸识别、物体跟踪、甚至是简单的图像风格迁移，那该是多么令人兴奋的事情！对于中文版的翻译，我更是期待，希望能流畅自然，让我在阅读过程中感受不到语言的隔阂，全心投入到OpenCV的学习中来。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一个对计算机视觉领域充满向往，但又苦于找不到合适入门书籍的“小白”来说，《正版O'Reilly：学习OpenCV（中文版）》的出现简直是一场及时雨。我一直听说OpenCV是图像处理和计算机视觉领域的“瑞士军刀”，功能强大，应用广泛，但其学习曲线也一直让我望而却步。市面上各种零散的教程和博客虽然不少，但往往不成体系，难以形成完整的知识框架。O'Reilly出版的书，尤其是技术类的，向来以其深度和广度著称，所以我对这本书寄予厚望。我希望它能够从最基本的图像概念讲起，逐步深入到OpenCV的各种核心功能模块，比如图像变换、滤波、特征检测、物体识别等等。更重要的是，我希望它能提供清晰、可运行的代码示例，并且对代码的每一个部分都进行详尽的解释，让我能够理解“为什么这么做”，而不仅仅是“怎么做”。作为一个中文读者，翻译的质量对我来说至关重要。我希望它能够精准地传达原文的意思，用通俗易懂的中文来解释复杂的概念，让我在学习过程中不会因为语言障碍而产生挫败感。这本书如果能让我对OpenCV建立起系统性的认知，并且能动手做出一些有趣的视觉应用，那将是对我的一次巨大赋能。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对计算机视觉技术有着浓厚兴趣的开发者，我一直在寻找一本能够帮助我深入理解OpenCV的书籍。《正版O'Reilly：学习OpenCV（中文版）》这个书名立刻吸引了我的注意。O'Reilly出版社在技术图书领域的声誉毋庸置疑，他们出品的书籍通常都具有很高的专业性和实践性。我希望这本书能够全面而深入地介绍OpenCV的各项功能，包括图像的读取、显示、颜色空间转换、几何变换、滤波、边缘检测、特征提取（如SIFT、SURF）、物体检测（如Haar级联分类器、HOG+SVM）、甚至包括一些更高级的主题，如立体视觉、运动分析和机器学习的应用。我尤其看重书中的代码示例，我希望这些示例能够覆盖常见的应用场景，并且能够清晰地展示如何使用OpenCV API来实现特定的功能。同时，对于算法原理的讲解，我也希望能够做到深入浅出，让我不仅能学会如何调用OpenCV，更能理解其背后的数学原理和算法思想。对于中文版的翻译，我期待它能够做到精准、流畅，并且能够很好地处理技术术语，避免产生歧义。如果这本书能够帮助我构建起扎实的OpenCV知识体系，并为我日后的项目开发打下坚实的基础，那将是我一次非常值得的投资。

评分☆☆☆☆☆

我对计算机视觉这个领域一直充满了好奇，特别是OpenCV这个名字，简直是这个领域里的“老大哥”，无人不知无人不晓。《正版O'Reilly：学习OpenCV（中文版）》这本书，光看名字就感觉是那种“干货满满”的硬核读物。我之前尝试过一些零散的网络教程，但总感觉不成体系，像是拼凑起来的，学完之后脑子里一团乱麻。O'Reilly的书，我一直都很喜欢，它们的讲解风格清晰，内容严谨，而且往往能深入到技术的本质。我希望这本书能带我从OpenCV的基础讲起，比如图像的表示、颜色空间、基本的图像处理操作，然后慢慢过渡到更复杂的应用，像特征匹配、物体识别、人脸检测等等。最重要的，我希望书里有大量的代码例子，而且这些例子是真正可以运行的，能够帮我快速上手，并且理解每行代码的作用。毕竟，学技术光看不练假把式。我特别关注中文版的翻译质量，希望能做到既专业又易懂，让我能够顺畅地沉浸在学习中，而不是被晦涩的语言所困扰。如果这本书真的能让我成为一个能够用OpenCV做一些酷炫事情的“视觉玩家”，那我就太满足了。