OpenCV算法精解：基於Python與C++ 9787121324956 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張平著 著

圖書標籤:

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

店鋪： 韻讀圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121324956

商品編碼：29906923115

包裝：平裝-膠訂

齣版時間：2017-10-01

圖書基本信息
圖書名稱	OpenCV算法精解：基於Python與C++	作者	張平著
定價	79.00元	齣版社	電子工業齣版社
ISBN	9787121324956	齣版日期	2017-10-01
字數		頁碼
版次	1	裝幀	平裝-膠訂
開本	16開	商品重量	0.4Kg

內容簡介

開篇先介紹如何在Windows和ubuntu上部署OpenCV，然後過度到核心章節，從灰度圖像、彩色圖像、圖像平滑、邊緣檢測、霍夫變換等幾個維度入手講解，盡量拆分算法，代碼實現用C 和Python代碼。案例在每章*後分享，方便讀者練習。

作者簡介

張平，數學與應用數學專業，算法工程師。主要從事圖像算法研究和産品的應用開發，此外還從事有關機器學習、數據挖掘算法的應用研發工作。

目錄

目錄 1 OpenCV入門 1.1 初識OpenCV 1.1.1 OpenCV的模塊簡介 1.1.2 OpenCV 2.4.13與3.2版本的區彆 1.2 部署OpenCV 1.2.1 在Visual Studio 2015中 配置OpenCV 1.2.2 OpenCV 2.X C API的個示例 1.2.3 OpenCV 3.X C API的個示例 1.2.4 在Anaconda 2中配置OpenCV 1.2.5 OpenCV 2.X Python API的個示例 1.2.6 OpenCV 3.X Python API的個示例 2 圖像數字化 2.1 認識Numpy中的ndarray 2.1.1 構造ndarray對象 2.1.2 訪問ndarray中的值 2.2 認識OpenCV中的Mat類 2.2.1 初識Mat 2.2.2 構造單通道Mat對象 2.2.3 獲得單通道Mat的基本信息 2.2.4 訪問單通道Mat對象中的值 2.2.5 嚮量類Vec 2.2.6 構造多通道Mat對象 2.2.7 訪問多通道Mat對象中的值 2.2.8 獲得Mat中某一區域的值 2.3 矩陣的運算 2.3.1 加法運算 2.3.2 減法運算 2.3.3 點乘運算 2.3.4 點除運算 2.3.5 乘法運算 2.3.6 其他運算 2.4 灰度圖像數字化 2.4.1 概述 2.4.2 將灰度圖像轉換為Mat 2.4.3 將灰度圖轉換為ndarray 2.5 彩色圖像數字化 2.5.1 將RGB彩色圖像轉換為多通道Mat 2.5.2 將RGB彩色圖轉換為三維的ndarray 2.6 參考文獻 3 幾何變換 3.1 仿射變換 3.1.1 平移 3.1.2 放大和縮小 3.1.3 鏇轉 3.1.4 計算仿射矩陣 3.1.5 插值算法 3.1.6 Python實現 3.1.7 C 實現 3.1.8 鏇轉函數rotate（OpenCV3.X新特性） 3.2 投影變換 3.2.1 原理詳解 3.2.2 Python實現 3.2.3 C 實現 3.3 極坐標變換 3.3.1 原理詳解 3.3.2 Python實現 3.3.3 C 實現 3.3.4 綫性極坐標函數linearPolar（OpenCV 3.X新特性） 3.3.5 對數極坐標函數logPolar（OpenCV 3.X新特性） 3.4 參考文獻 4 對比度增強 4.1 灰度直方圖 4.1.1 什麼是灰度直方圖 4.1.2 Python及C 實現 4.2 綫性變換 4.2.1 原理詳解 4.2.2 Python實現 4.2.3 C 實現 4.3 直方圖正規化 4.3.1 原理詳解 4.3.2 Python實現 4.3.3 C 實現 4.3.4 正規化函數normalize 4.4 伽馬變換 4.4.1 原理詳解 4.4.2 Python實現 4.4.3 C 實現 4.5 全局直方圖均衡化 4.5.1 原理詳解 4.5.2 Python實現 4.5.3 C 實現 4.6 限製對比度的自適應直方圖均衡化 4.6.1 原理詳解 4.6.2 代碼實現 4.7 參考文獻 5 圖像平滑 5.1 二維離散捲積 5.1.1 捲積定義及矩陣形式 5.1.2 可分離捲積核 5.1.3 離散捲積的性質 5.2 高斯平滑 5.2.1 高斯捲積核的構建及分離性 5.2.2 高斯捲積核的二項式近似 5.2.3 Python實現 5.2.4 C 實現 5.3 均值平滑 5.3.1 均值捲積核的構建及分離性 5.3.2 快速均值平滑 5.3.3 Python實現 5.3.4 C 實現 5.4 中值平滑 5.4.1 原理詳解 5.4.2 Python實現 5.4.3 C 實現 5.5 雙邊濾波 5.5.1 原理詳解 5.5.2 Python實現 5.5.3 C 實現 5.6 聯閤雙邊濾波 5.6.1 原理詳解 5.6.2 Python實現 5.6.3 C 實現 5.7 導嚮濾波 5.7.1 原理詳解 5.7.2 Python實現 5.7.3 快速導嚮濾波 5.7.4 C 實現 5.8 參考文獻 6 閾值分割 6.1 方法概述 6.1.1 全局閾值分割 6.1.2 閾值函數threshold（OpenCV3.X新特性） 6.1.3 局部閾值分割 6.2 直方圖技術法 6.2.1 原理詳解 6.2.2 Python實現 6.2.3 C 實現 6.3 熵算法 6.3.1 原理詳解 6.3.2 代碼實現 6.4 Otsu閾值處理 6.4.1 原理詳解 6.4.2 Python實現 6.4.3 C 實現 6.5 自適應閾值 6.5.1 原理詳解 6.5.2 Python實現 6.5.3 C 實現 6.6 二值圖的邏輯運算 6.6.1 “與”和“或”運算 6.6.2 Python實現 6.6.3 C 實現 6.7 參考文獻 7 形態學處理 7.1 腐蝕 7.1.1 原理詳解 7.1.2 實現代碼及效果 7.2 膨脹 7.2.1 原理詳解 7.2.2 Python實現 7.2.3 C 實現 7.3 開運算和閉運算 7.3.1 原理詳解 7.3.2 Python實現 7.4 其他形態學處理操作 7.4.1 頂帽變換和底帽變換 7.4.2 形態學梯度 7.4.3 C 實現 8 邊緣檢測 8.1 Roberts算子 8.1.1 原理詳解 8.1.2 Python實現 8.1.3 C 實現 8.2 Prewitt邊緣檢測 8.2.1 Prewitt算子及分離性 8.2.2 Python實現 8.2.3 C 實現 8.3 Sobel邊緣檢測 8.3.1 Sobel算子及分離性 8.3.2 構建高階的Sobel算子 8.3.3 Python實現 8.3.4 C 實現 8.4 Scharr算子 8.4.1 原理詳解 8.4.2 Python實現 8.4.3 C 實現 8.5 Kirsch算子和Robinson算子 8.5.1 原理詳解 8.5.2 代碼實現及效果 8.6 Canny邊緣檢測 8.6.1 原理詳解 8.6.2 Python實現 8.6.3 C 實現 8.7 Laplacian算子 8.7.1 原理詳解 8.7.2 Python實現 8.7.3 C 實現 8.8 高斯拉普拉斯（LoG）邊緣檢測 8.8.1 原理詳解 8.8.2 Python實現 8.8.3 C 實現 8.9 高斯差分（DoG）邊緣檢測 8.9.1 高斯拉普拉斯與高斯差分的關係 8.9.2 Python實現 8.9.3 C 實現 8.10 Marr-Hildreth邊緣檢測 8.10.1 算法步驟詳解 8.10.2 Pyton實現 8.10.3 C 實現 8.11 參考文獻 9 幾何形狀的檢測和擬閤 9.1 點集的小外包 9.1.1 小外包鏇轉矩形 9.1.2 鏇轉矩形的4個頂點（OpenCV 3.X新特性） 9.1.3 小外包圓 9.1.4 小外包直立矩形（OpenCV 3.X新特性） 9.1.5 小凸包 9.1.6 小外包三角形（ OpenCV 3.X新特性） 9.2 霍夫直綫檢測 9.2.1 原理詳解 9.2.2 Python實現 9.2.3 C 實現 9.3 霍夫圓檢測 9.3.1 標準霍夫圓檢測 9.3.2 Python實現 9.3.3 基於梯度的霍夫圓檢測 9.3.4 基於梯度的霍夫圓檢測函數HoughCircles 9.4 輪廓 9.4.1 查找、繪製輪廓 9.4.2 外包、擬閤輪廓 9.4.3 輪廓的周長和麵積 9.4.4 點和輪廓的位置關係 9.4.5 輪廓的凸包缺陷 9.5 參考文獻 10 傅裏葉變換 10.1 二維離散的傅裏葉（逆）變換 10.1.1 數學理解篇 10.1.2 快速傅裏葉變換 10.1.3 C 實現 10.1.4 Python實現 10.2 傅裏葉幅度譜與相位譜 10.2.1 基礎知識 10.2.2 Python實現 10.2.3 C 實現 10.3 譜殘差顯著性檢測 10.3.1 原理詳解 10.3.2 Python實現 10.3.3 C 實現 10.4 捲積與傅裏葉變換的關係 10.4.1 捲積定理 10.4.2 Python實現 10.5 通過快速傅裏葉變換計算捲積 10.5.1 步驟詳解 10.5.2 Python實現 10.5.3 C 實現 10.6 參考文獻 11 頻率域濾波 11.1 概述及原理詳解 11.2 低通濾波和高通濾波 11.2.1 三種常用的低通濾波器 11.2.2 低通濾波的C 實現 11.2.3 低通濾波的Python實現 11.2.4 三種常用的高通濾波器 11.3 帶通和帶阻濾波 11.3.1 三種常用的帶通濾波器 11.3.2 三種常用的帶阻濾波器 11.4 自定義濾波器 11.4.1 原理詳解 11.4.2 C 實現 11.5 同態濾波 11.5.1 原理詳解 11.5.2 Python實現 11.6 參考文獻 12 色彩空間 12.1 常見的色彩空間 12.1.1 RGB色彩空間 12.1.2 HSV色彩空間 12.1.3 HLS色彩空間 12.2 調整彩色圖像的飽和度和亮度 12.2.1 Python實現 12.2.2 C 實現

編輯推薦

Python與C 雙實現，助力讀者輕鬆駕馭OpenCV算法，夯實計算機視覺領域基礎知識！ 基本概念理論 數學原理 詳細介紹OpenCV實現對應的函數 注重代碼實現（分彆給齣Python和C 實現）及實際應用

文摘

序言

計算機視覺與圖像處理前沿探索：基於深度學習與高性能計算的係統實踐 圖書簡介 本書聚焦於現代計算機視覺與圖像處理領域的核心技術，深入探討如何利用先進的算法和高效的編程範式解決復雜的視覺感知問題。全書以理論深度和工程實踐緊密結閤為指導思想，旨在為讀者提供一套係統化、可落地的知識體係。 本書首先對數字圖像處理的基礎理論進行瞭紮實的迴顧，涵蓋瞭從經典的頻域分析、濾波技術到形態學處理等關鍵環節。不同於傳統的理論堆砌，本書在介紹這些基礎概念時，更側重於它們在現代視覺係統中的作用和局限性，並引入瞭多尺度分析的概念，為後續的高級內容打下堅實的基礎。 第一部分：傳統視覺算法的精煉與優化 本部分詳細剖析瞭計算機視覺中那些曆久彌新的經典算法，並著重探討瞭如何利用現代編程工具鏈對其進行性能優化。 圖像增強與恢復： 我們將深入研究非綫性濾波技術，如雙邊濾波、引導濾波，以及它們在保護邊緣信息方麵的優勢。同時，將對比基於模型（如盲解捲積）和基於學習（如深度殘差網絡）的圖像去噪和超分辨率重建方法的適用場景與性能差異。內容不僅包括算法原理，更深入到如何利用硬件加速技術（如GPU並行化）來顯著提升實時性。 特徵提取與描述： 重點介紹尺度不變特徵變換（SIFT）和加速魯棒特徵（SURF）等經典特徵點的提取與匹配原理。隨後，章節轉嚮更高效的局部描述符，如BRIEF、ORB，並分析瞭它們在資源受限環境下的應用優勢。我們將提供詳盡的C++實現示例，展示如何利用優化的內存布局和 SIMD 指令集來加速特徵點的檢測過程。 幾何變換與標定： 詳細闡述瞭相機模型（針孔模型、畸變模型）的數學原理。在圖像配準和三維重建方麵，本書提供瞭魯棒的RANSAC算法及其變體的高效實現，並探討瞭如何結閤Bundle Adjustment（光束法平差）進行全局最優解的求解。針對大規模場景，本書還引入瞭SLAM（同步定位與地圖構建）中的前端技術，如特徵點跟蹤和迴環檢測的初步概念。 第二部分：深度學習在視覺任務中的核心應用 深度學習是當前計算機視覺領域的主流驅動力。本部分將構建一個從基礎網絡結構到前沿應用的完整知識鏈條。 基礎網絡架構解析： 深入剖析捲積神經網絡（CNN）的核心構件，包括捲積層、池化層、激活函數及其設計哲學。重點講解瞭ResNet、DenseNet、Inception等經典架構如何解決梯度消失和模型冗餘問題。在介紹這些架構時，我們不僅關注其結構，更側重於其背後的設計理念及其對特徵層級錶示能力的影響。 核心視覺任務的實現： 1. 圖像分類與目標檢測： 詳細介紹基於區域的檢測方法（R-CNN係列）與單階段檢測方法（YOLO、SSD）的演進曆程。我們將重點分析它們的性能權衡，並提供使用Python框架（如PyTorch/TensorFlow）進行模型訓練、優化和部署的完整流程，包括數據增強策略和損失函數的選擇。 2. 語義分割與實例分割： 探討全捲積網絡（FCN）的原理，以及U-Net、DeepLab等在精確像素級分類中的應用。特彆關注如何處理邊界細節和類彆不平衡問題。 第三部分：高性能計算與工程化部署 優秀的算法必須能夠高效地運行在實際硬件上。本部分是本書工程實踐的核心，強調瞭性能優化和跨平颱部署能力。 高性能計算範式： 重點介紹如何將視覺算法從CPU環境遷移到GPU加速環境。內容包括CUDA編程基礎、主機與設備間的數據傳輸優化、以及如何利用流（Streams）實現異步計算。對於CPU側，我們將探討OpenMP和TBB（Threading Building Blocks）在多綫程圖像處理任務中的應用，以及如何利用緩存優化技術提升局部性。 實時係統與邊緣計算： 討論模型量化、剪枝和知識蒸餾等模型壓縮技術，以適應嵌入式設備和移動端的計算約束。本書提供瞭一套完整的流程，演示如何將訓練好的深度學習模型部署到資源受限的硬件平颱，並利用硬件特定的加速庫（如OpenVINO或TensorRT）進行推理優化。 跨平颱兼容性與模塊化設計： 強調軟件工程的最佳實踐。我們將指導讀者如何構建模塊化、可測試的代碼庫，確保算法邏輯的穩定性和可維護性。特彆關注如何設計清晰的接口，以實現C++核心算法與Python上層應用之間的無縫集成和高效通信。 結語 本書內容覆蓋瞭從基礎理論到尖端實踐的全景圖，其核心目標是培養讀者利用最適閤的工具和方法解決實際視覺挑戰的能力。通過對經典算法的深入理解和對現代深度學習範式的掌握，結閤高性能計算的實踐，讀者將能夠構建齣兼具準確性、魯棒性和高效率的下一代計算機視覺係統。全書內容豐富，邏輯嚴密，力求成為視覺工程師和研究人員案頭的必備參考手冊。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容深度和廣度都超齣瞭我的預期，絕對不是一本簡單的“拿來主義”的書。它在講解每一項算法時，都力求做到“知其然，更知其所以然”。例如，在講解圖像特徵提取時，它不僅列舉瞭SIFT、SURF、ORB等算法，還詳細闡述瞭它們在構建圖像描述符方麵的不同思路和優劣勢。並且，它還會深入到數學層麵，講解這些算法背後的關鍵數學概念，比如高斯模糊、拉普拉斯算子、尺度空間理論等等。我特彆喜歡它在講解過程中，對於一些容易混淆的概念，會進行清晰的比對和區分，避免瞭我們這些初學者陷入誤區。而且，它還不僅僅局限於算法本身，還會探討這些算法在實際應用中可能遇到的問題，以及如何進行優化和改進，這讓我感覺這本書是非常貼近實際工程應用的。我個人對圖像識彆和物體檢測部分的講解尤其感興趣，希望它能為我打開新的思路。

評分☆☆☆☆☆

對於我這種已經有一定計算機視覺基礎，並且希望進一步提升技術水平的讀者來說，這本《OpenCV算法精解》無疑是一本極具價值的參考書。它並沒有迴避算法中的難點和復雜性，而是迎難而上，用清晰易懂的方式將這些內容呈現齣來。我翻閱瞭關於立體視覺和三維重建的章節，裏麵的內容非常詳實，從相機標定、本質矩陣、基礎矩陣的推導，到視差計算、點雲生成，都進行瞭細緻的講解，並且提供瞭可運行的代碼示例。這對於我之前在理解這些概念時遇到的睏惑，起到瞭很好的梳理作用。書中大量的公式推導和圖解，幫助我真正理解瞭算法的數學原理，而不僅僅是停留在調用API層麵。同時，它對Python和C++雙重語言的支持，也讓我能夠根據實際需求選擇最閤適的實現方式，無論是快速原型開發還是性能優化，都能得心應手。這本書的齣版，無疑為我們這些想在計算機視覺領域深入鑽研的開發者，提供瞭一份寶貴的資料。

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得，在學習計算機視覺技術時，能夠掌握不同語言的實現方式，對於拓寬視野和應對不同項目需求至關重要。而這本書在這方麵做得非常齣色。它同時提供瞭Python和C++兩種語言的代碼實現，這對於我來說簡直是太友好瞭。我經常需要在Python環境中快速進行原型開發和驗證，然後當性能瓶頸齣現時，再將關鍵部分遷移到C++進行優化。這本書能夠讓我在這兩種語言之間無縫切換，並且在講解時，能夠清晰地對比和說明兩種語言在實現上的異同，這非常有益於我理解不同語言的特性以及如何更好地發揮它們的優勢。而且，書中的代碼示例不僅僅是簡單的功能演示，而是能夠直接應用於實際項目，並且結構清晰、注釋詳細，這讓我能夠快速地將書中的知識轉化為自己的實踐經驗。我期待它在高級章節中，能夠進一步展示如何利用Python和C++的結閤，來構建更復雜、更高效的計算機視覺係統。

評分☆☆☆☆☆

這本《OpenCV算法精解》給我最大的驚喜在於它對算法的講解方式。我拿到手後，迫不及待地翻閱瞭前麵幾章，發現它並沒有像很多其他書籍那樣上來就堆砌代碼，而是花瞭相當大的篇幅去闡述算法的理論基礎。比如，在講解邊緣檢測的時候，它不僅介紹瞭Sobel、Canny等算子，還深入地剖析瞭它們是如何利用圖像的梯度信息來尋找邊緣的，甚至還涉及到瞭高斯濾波的作用，以及為什麼需要進行多級處理。這種層層遞進的講解方式，非常有助於我建立起清晰的邏輯鏈條，理解算法的設計初衷和各個組成部分的意義。而且，它在講解過程中，會穿插大量的圖示和公式推導，雖然有些推導過程看起來比較復雜，但正因為如此，我纔能真正理解算法的數學本質，而不是僅僅停留在“調用函數”的層麵。對於我這種對算法原理有較高追求的讀者來說，這種詳盡的講解是極其寶貴的。我尤其期待它在後麵章節中，對於更復雜的算法，如目標跟蹤、立體視覺等，也能保持這種嚴謹的學術態度和深入淺齣的講解風格。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就很有吸引力，硬殼封麵，紙張質感也相當不錯，拿在手裏沉甸甸的，一看就是一本厚實的乾貨。我之前接觸過一些 OpenCV 的入門書籍，但總覺得不夠深入，很多算法背後的原理講得比較淺顯，或者代碼示例過於簡單，難以在實際項目中應用。這本書的標題“算法精解”瞬間就抓住瞭我的眼球，我猜想它應該會深入講解 OpenCV 中那些核心的算法，不僅僅是API的調用，更重要的是理解其背後的數學原理和實現細節。我特彆期待它能對圖像處理中的一些經典算法，比如特徵點檢測（SIFT, SURF, ORB）、圖像分割、物體識彆等進行詳盡的剖析。畢竟，知其然更要知其所以然，隻有真正理解瞭算法的精髓，纔能更好地根據實際需求進行優化和創新。而且，它同時支持 Python 和 C++，這對我來說是巨大的福音。我日常工作中 Python 用得比較多，但一些對性能要求較高的場景，C++ 的優勢就顯現齣來瞭。能夠通過一本權威的書籍同時掌握這兩種語言在 OpenCV 中的應用，無疑能極大地提升我的開發效率和解決問題的能力。從目錄上看，內容涵蓋的範圍非常廣，從基礎的圖像操作到高級的機器學習模型集成，感覺這本書會是一本值得反復研讀的寶典。