OpenCV with Microsoft Visual Studio影像辨识处理(附DVD) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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你是否对应用在国防安全、运输物流、医疗生化科技的影像辨识科技有兴趣，想要学习关键开发技术？[Y/N]

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　　你是否对智慧机器人、无人自动驾驶或脸部辨识科技有兴趣？

　　影像辨识科技除了静态的文字OCR扫描以外，
　　最新的动态辨识技术包含环境空间侦测、动态物体追踪、影片比对分析等，
　　能够应用在智慧感应电器产品、自动化设备、居家维安系统等各种生活与生产层面。

　　经由本书从基本原理引导，以范例介绍各种影像处理应用。

　　使用免费的Visual Studio软体结合以C语言编写的开源程式，
　　让影像辨识处理不再只是专业人士的学术领域，
　　一般有兴趣学习的大众或程式设计师，都能轻松入门学习流行科技。

　　内容包含：

　　OpenCV与Visual Studio环境安装设定、文字处理、图片处理功能（明暗对比调整、液体特效、商标浮水印、边缘平滑化、格式转换、重新着色）、运算与侦测处理（影像金字塔、线性筛选器、拉普拉斯运算、临界值、色阶分佈、后方投影、轮廓辨识、图像加解密）、OpenGL整合、硬体设备结合应用（相机校准、移动感知、转角侦测、滑鼠与键盘撷取）等等。

图像处理与计算机视觉技术前沿探索：深度解析与实践指南 本书旨在深入浅出地剖析当代计算机视觉领域的核心理论与尖端技术，同时提供详尽的工程实践指导，帮助读者构建坚实的理论基础与高效的实战能力。内容涵盖从基础的数字图像处理原理到复杂的高级视觉算法应用，特别侧重于现代深度学习模型在视觉任务中的集成与优化。 第一部分：数字图像基础与传统处理方法的回顾与深化 本部分将系统梳理图像的本质属性、采集、表示及其在计算机中的存储方式。我们将详细探讨采样、量化过程中的误差控制与质量评估标准（如PSNR、SSIM等）。随后，深入剖析频率域处理的理论基础，重点介绍傅里叶变换、离散余弦变换（DCT）在图像压缩与去噪中的应用。 图像增强与复原： 详细阐述空间域增强技术，包括直方图均衡化、幂律变换、以及局部对比度增强方法如拉普拉斯金字塔和Retinex理论。在图像复原方面，我们将不再局限于简单的维纳滤波，而是引入更具鲁棒性的盲解卷积方法和基于模型的迭代重建算法，解决运动模糊、散焦等复杂退化问题。 图像分割的基石： 对经典的分割技术进行精细化分析，包括阈值法的多级优化（如Otsu's法的高级扩展），区域生长算法的收敛性控制，以及基于边缘的Canny算法参数调优策略。此外，本部分将引入形态学处理的进阶应用，如击中或未击中变换（Hit-or-Miss Transform）在特定结构提取中的潜力。 第二部分：计算机视觉的几何基础与特征工程的演进 本部分聚焦于理解图像背后的三维世界，并学习如何从二维图像中提取具有语义信息和几何意义的特征。 相机模型与标定： 详细解析针孔模型（Pinhole Model）的数学原理，包括内参矩阵和外参矩阵的物理意义。我们将介绍多种先进的相机标定方法，如基于平面图案的自标定技术（Self-Calibration）和多视图联合优化策略，确保模型参数的精度。 多视图几何： 深入探讨对极几何（Epipolar Geometry）的核心概念，如基础矩阵（Fundamental Matrix）和本质矩阵（Essential Matrix）的求解与验证。通过RANSAC等鲁棒估计方法，实现运动恢复结构（Structure from Motion, SfM）的初步构建流程，为三维重建打下坚实基础。 经典特征描述符的深度剖析： 区别于简单的介绍，本章将对比SIFT、SURF、ORB等特征提取器的内在机制、计算复杂度和对光照、尺度变化的敏感性。更重要的是，将探讨如何结合这些局部特征构建更具描述性的全局特征，例如使用Bag of Visual Words（BoVW）模型进行场景识别。 第三部分：深度学习赋能的现代视觉系统 本部分是全书的核心，全面覆盖当前最主流的基于深度卷积神经网络（CNN）的视觉处理范式。 CNN基础架构的精细解构： 详细剖析LeNet、AlexNet、VGG、ResNet、Inception系列网络的结构设计哲学，特别是残差连接（Residual Connections）和多尺度融合（Multi-Scale Feature Fusion）如何解决深度网络中的梯度消失和信息瓶颈问题。我们将探讨如何针对特定硬件平台对这些模型进行高效部署与量化。 图像分类与识别的最新进展： 不仅限于Softmax分类，本章将引入度量学习（Metric Learning）在细粒度分类中的应用，如Triplet Loss、ArcFace等。讨论自监督学习（Self-Supervised Learning）的最新范式（如SimCLR, MoCo），如何在无标签数据上预训练强大的特征表示。 目标检测的范式转移： 系统对比两阶段（Two-Stage，如Faster R-CNN及其变体）和一阶段（One-Stage，如YOLOv5/v7/v8, SSD）检测器的性能权衡。重点解析Anchor-free检测器的原理（如FCOS），并探讨如何通过引入上下文信息（Contextual Information）和注意力机制（Attention Mechanisms）提升小目标检测的精度。 语义与实例分割的艺术： 详细解释FCN、U-Net、DeepLab系列模型中上采样（Upsampling）和空洞卷积（Atrous Convolution）的关键作用。在实例分割方面，深入探讨Mask R-CNN的Mask Head设计，以及Query-based分割方法（如Mask2Former）的创新之处。 第四部分：视频理解、三维重建与前沿应用集成 本部分将视角从静态图像扩展到动态场景，并探讨如何将视觉技术与物理世界进行更深层次的交互。 视频分析与时空建模： 介绍如何利用循环神经网络（RNNs，如LSTM、GRU）或更高效的3D卷积网络（3D CNNs）来捕获视频中的时间依赖性。内容包括动作识别、时序定位，以及光流（Optical Flow）的深度学习估计方法。 高精度三维重建与场景理解： 深入探讨基于学习的深度估计方法（Monocular Depth Estimation），并对比传统Bundle Adjustment与现代神经辐射场（Neural Radiance Fields, NeRF）技术的优劣。NeRF的部分将详细解析其基于MLP的场景表示、体积渲染积分过程及其变体（如Instant-NGP）。 可解释性与鲁棒性挑战： 探讨现代视觉系统的“黑箱”问题。介绍Grad-CAM、SHAP等可解释性工具如何揭示模型的决策依据。同时，讨论对抗性攻击（Adversarial Attacks）的原理，以及如何通过防御性训练（Adversarial Training）来增强模型的安全性与可靠性。 高性能部署策略： 涵盖模型优化技术，包括模型剪枝（Pruning）、权重共享（Weight Sharing）和低比特量化（Quantization），确保复杂模型能够在嵌入式设备或实时系统中高效运行。讨论使用特定推理引擎（如TensorRT, OpenVINO）进行性能加速的实际步骤。 本书致力于提供一个全面、深入且面向实践的知识体系，覆盖从底层算法逻辑到顶层系统集成的各个环节，为致力于从事前沿视觉工程的专业人士提供一份详实的参考手册。

作者简介

望熙荣

　　任教　台中中兴大学环境工程系副教授

　　授课内容
　　电脑程式语言
　　大数据分析，R程式在环境工程的应用

望熙贵

　　经历
　　摩托罗拉半导体事业群中坜厂　资讯经理
　　日月光中坜厂　　　　　　　　资讯处长
　　全懋精密　　　　　　　　　　资讯副处长

第1章　系统安装与专案准备
1-1 认识OpenCV
1-2 系统安装
1-2-1 安装OpenCV
1-2-2 安装Visual Studio 2013
1-3 开始新专案
1-3-1 专案属性的设定

第2章　Core模组
2-1 显示图档
2-2 图档转换
2-3 图档混合
2-4 变更对比与明亮度
2-5 基本绘图
2-6 文字处理
2-7 离散的傅立叶转换
2-8 使用XML与YAML进行档案的输出输入
2-9 与OpenCV 1互通

第3章　HighGUI模组
3-1 滑动桿功能
3-2 读取影像档进行相似性比较
3-3 产生影像档

第4章　ImgProc模组
4-1 图的平滑化
4-2 浸蚀与膨胀
4-3 更多形态处理
4-4 影像金字塔
4-5 基本临界值运算
4-6 建立自己的线性筛选器
4-7 将图像加上边框
4-8 Sobel导数
4-9 拉普拉斯运算
4-10 Canny图像边界侦测
4-11 霍夫线转换
4-12 霍夫圆转换
4-13 重新对应
4-14 Affine转换
4-15 色阶分佈平等化
4-16 色阶分佈计算
4-17 色阶分佈比较
4-18 后方投影
4-19 范本比对
4-20 寻找图的轮廓
4-21 凸壳
4-22 为轮廓建立许多矩形与圆形
4-23 为轮廓建立旋转的矩形与椭圆形
4-24 图像矩
4-25 点多边形测试
4-26 线性转换

第5章　Calib3d模组
5-1 使用棋盘进行相机校准
5-2 视角不对称性

第6章　Feature2d模组
6-1 特征描述
6-2 哈瑞斯转角侦测器
6-3 使用FLANN进行特征比对
6-4 使用Features2D与Homography辨识物件
6-5 Shi-Tomasi转角侦测
6-6 建立自订的转角侦测
6-7 在次像素侦测转角位置
6-8 特征侦测

第7章　Video模组
7-1 影像拍摄
7-2 产生影片档
7-3 指定影格
7-4 移动感知
7-5 移动时间计算
7-6 即时物件追踪
7-7 拨放暂停

第8章　Objdetect模组
8-1 阶梯式类别分类

第9章　ML模组
9-1 支援向量机的介绍
9-2 非线性可分开资料的支援向量机

第10章　Contrib模组
10-1 探索视网膜效果并用来进行图像处理

第11章　实务应用
11-1 图像藏密
11-2 图像撷取
11-3 QR Code侦测
11-4 与OpenGL整合

Appendix　 附录
函数与章节对照表
安装OpenGL
1.下载
2.解压缩档案
3.测试安装结果
安装Ceemple OpenCV
1.下载
2.安装
3.检视结果
安装Boost
1.下载
2.解压缩下载档案
3.开启命令提示字元
4.执行bootstrap
5.再执行b2
6.测试安装结果

序

　　影像处理在台湾从早期文件扫描的文字辨识（OCR），到中期的手写辨识，再到近期自拍修图都属静态图像处理。

　　机器人从早期的组装自动化，到中期的生产品质管控，再到近期的机器人走入人群，都是将即时影像处理加入其中。

　　所以影像处理是不退流行，而更加接近大众。

　　程式设计一般在公司用于ERP 的应用，能协助工厂的也不过是MES 等资料库的应用，
　　如果生产品质的管控能与MES 或ERP 整合，岂不是更能提升效率。

　　但是影像处理一直是专业人士的领域，直到开放软体的兴起才让这种整合机会有可能发生。

　　OpenCV 此开放软体虽然使用C/C++ 来开发，但是只要具备基本的语言开发知识就能快速上手。

　　这对一般程式设计人员想进入影像处理领域的门槛降低，再加上本书入门级的应用说明，相信读者将可更普及影像处理的应用。

评分☆☆☆☆☆

哇，光看書名就覺得這是一本重量級的工具書！「OpenCV with Microsoft Visual Studio影像辨識處理(附DVD)」，這個組合聽起來就超實用的，尤其對於我們這種想要實際動手做點什麼的讀者來說，有DVD可以跟著學，絕對是一大福音。我之前有嘗試過用Python寫OpenCV，但總覺得在整合和效率上，尤其是在需要開發獨立應用程式的時候，Visual Studio這個強大的IDE會是個更好的選擇。這本書感覺就是針對這個痛點而來的，把OpenCV這個強大的函式庫，結合Windows開發最常用的Visual Studio，再輔以DVD教學，根本就是一站式解決方案。我對書裡面介紹的影像處理演算法，像是邊緣偵測、特徵提取，以及更進階的物件追蹤、人臉辨識這些部分充滿期待。畢竟，光是了解理論很容易，但要如何把這些理論轉換成實際可運行的程式碼，並且在Visual Studio裡調優，這才是真正的學問。DVD裡面如果能有實際專案的範例，從零開始建置到完成，那學習效果肯定會事半功倍。我特別想知道書中對於一些常見的影像問題，例如光照不均、雜訊干擾等，是否有提供實際的解決方案或技巧，這對我來說非常重要，因為很多時候實際應用場景比書本上的乾淨範例要複雜得多。總之，這本書的定位非常明確，就是讓讀者能夠真正地用Visual Studio來駕馭OpenCV，做出有用的影像辨識應用。

评分☆☆☆☆☆

這本書的出現，簡直就是為我這樣的初學者和有進階需求的開發者量身打造的。我一直對影像辨識充滿好奇，但又覺得OpenCV的函式庫非常龐大，自己一個人摸索起來有點無從下手，再加上對Visual Studio的操作也不是非常熟悉，所以一直遲遲沒有真正踏入這個領域。而「OpenCV with Microsoft Visual Studio影像辨識處理(附DVD)」這個書名，直接解決了我最大的兩個顧慮：有OpenCV，有Visual Studio，還有DVD可以跟著學！我對書中對於基礎影像處理的概念，像是像素操作、顏色空間轉換、濾鏡應用等，是如何從淺入深地講解非常感興趣。更重要的是，我希望書中能帶領我實現一些有趣的影像辨識功能，比如簡單的物體識別、移動偵測，甚至是一些更炫的AR效果。DVD裡的教學影片，我預期會是從零開始，建立一個Visual Studio的專案，然後逐步加入OpenCV的函式庫，編寫程式碼，並一步步演示如何運行和調試。這對我來說是最佳的學習路徑。我也很想知道，書中對於學習曲線比較陡峭的部分，例如機器學習、深度學習在影像辨識中的應用，是如何進行簡化的講解，讓新手也能夠理解。這本書的定位，感覺就是一個非常完整的入門到實踐指南，讓我能夠真正地從「知道」變成「做到」。

评分☆☆☆☆☆

收到這本書的時候，我第一個想法就是：「這下有得忙了！」OpenCV本身的功能就已經夠強大了，再加上搭配Microsoft Visual Studio這樣一個專業級的開發環境，感覺就像是給了我一把超級瑞士刀，可以去處理各種複雜的影像任務。書名裡「影像辨識處理」這幾個字，就足以讓很多對影像分析、電腦視覺有興趣的人心動不已。我特別好奇書中對於「深度學習」在影像辨識中的應用是如何講解的，畢竟現在深度學習真的是太夯了，如果這本書能把OpenCV和主流的深度學習框架（像是TensorFlow或PyTorch，雖然不確定書中是否會涵蓋，但抱著希望）結合起來，並且在Visual Studio環境下實現，那就太厲害了。我平常比較習慣在Windows上進行開發，所以Visual Studio對我來說是個非常熟悉的工具，能夠直接在裡面操作OpenCV，而不是需要額外的配置，這能省下不少時間。DVD的部分，我非常看重它的實操性，希望裡面能有各種不同難度的實例，從入門的圖片操作，到中階的影像濾鏡、特徵匹配，再到高階的物件偵測、場景理解等等。我希望書裡能教我如何有效地利用Visual Studio的調試工具來找出程式碼的問題，以及如何優化演算法的執行效率，讓我的影像處理應用能夠跑得更快、更穩定。

评分☆☆☆☆☆

對於我這種在影像處理領域摸索了有一段時間的讀者來說，一本能夠真正帶領我深入學習OpenCV並在Visual Studio這樣一個專業環境中實踐的書籍，是非常寶貴的。書名「OpenCV with Microsoft Visual Studio影像辨識處理(附DVD)」直接點出了它的核心價值：實用性與整合性。我一直認為，光有理論知識是不夠的，關鍵在於如何將這些知識轉化為能夠實際運行的程式碼。而Visual Studio作為微軟的開發利器，其強大的調試、編譯和項目管理功能，對於開發複雜的影像處理應用至關重要。我非常期待書中能夠深入講解OpenCV的各個模組，例如核心影像處理、特徵檢測、物件追蹤、攝影機標定、立體視覺等方面，並提供清晰的程式碼範例，讓讀者能夠一步步跟著學。DVD的附加價值更是讓我無法抗拒，它代表著更直觀、更具體的教學方式，相信裡面的實例演示會大大提升學習的效率，尤其是在初次接觸某個演算法或技術時。我特別關注書中是否有涵蓋如何針對不同的硬體平台進行優化，或者如何利用GPU加速來提升影像處理的速度，這些都是實際專案開發中會遇到的重要問題。此外，我希望書中能夠強調編寫高效、可維護的C++程式碼的技巧，畢竟在Visual Studio環境下，C++依然是許多效能敏感型應用的首選語言。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，我是在尋找一本能夠讓我將學到的影像處理知識，真正應用到實際開發中的工具書，而「OpenCV with Microsoft Visual Studio影像辨識處理(附DVD)」這個標題，瞬間就吸引了我的目光。在我看來，OpenCV是影像處理領域的黃金標準，而Microsoft Visual Studio則是Windows平台上開發的王者。兩者的結合，再加上一本能夠帶領讀者深入的書籍，無疑是一個強強聯手。我對書中關於進階影像處理技術的講解充滿期待，例如立體視覺的原理與應用，多視角影像的縫合，甚至是一些關於影像重建的技術。我希望書中能夠提供不同層次的程式碼範例，讓我在掌握基礎後，能夠進一步挑戰更複雜的專案。DVD的存在，絕對是一個巨大的加分項。我希望DVD裡面的內容，不僅僅是書本文字的補充，而是能夠有更細膩的程式碼演示，甚至是一些實際應用場景的模擬，這樣我才能更深刻地理解演算法的運行邏輯和程式碼的調用。我也很想知道，書中對於效能調優和記憶體管理方面是否有提及，畢竟在處理大量的影像資料時，這些都是影響應用程式穩定性和效率的關鍵因素。總之，我希望這本書能夠成為我學習OpenCV和Visual Studio過程中，一個可靠的指引，幫助我從理論走向實踐，從新手邁向專家。