世界排名第一的视觉资料库：OpenCV开发一本搞定 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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OpenCV是英特尔推出的开放原始码视觉函数库，自推出后已俨然成为业界的箇中翘楚。许多人脸辨识，监视系统、车牌辨视等人工智慧的应用程式都是用OpenCV完成的，一般使用者想要参与这类专案的机会不多。本书将OpenCV在业界最常见的范例放入书中，并且有完整及详尽Step-by-step的教学，你可以按照书中教学，一步步完成包括数字影像加密学习系统、手写数字辨识系统、骰子作画学习系统、泸镜效果学习系统、数字浮水印学习系统和影像检索系统。读完本书之后，相信你也可以成为一个视觉处理的高手。

　　书附内容
　　佳魁官网提供下载
 

好的，这是为您撰写的图书简介，该书聚焦于高性能计算机视觉与深度学习的实战应用，着重于构建工业级解决方案和前沿研究的落地。 --- 图书名称：《计算机视觉与深度学习：从理论前沿到工业化落地》 简介： 在数字时代的浪潮中，视觉智能已成为驱动技术革新的核心引擎。从自动驾驶的精准导航到智能制造的缺陷检测，再到医疗影像的辅助诊断，计算机视觉（CV）与深度学习（DL）的融合正在重塑我们的世界。然而，将实验室中的先进算法转化为可靠、高效、可部署的工业级系统，需要跨越理论与工程实践之间的鸿沟。 本书旨在成为连接这两者的桥梁，它不是对基础概念的简单罗列，而是专注于面向复杂应用场景的系统构建、性能优化与前沿技术整合的实战指南。我们深入剖析如何驾驭现代CV/DL框架，构建具备鲁棒性、高实时性和可扩展性的视觉解决方案。 本书的深度与广度涵盖以下核心模块： --- 第一部分：现代计算机视觉基础与性能优化 本部分将深入探讨支撑高性能视觉系统的底层原理和优化技术，确保您理解“为什么”某些方法有效，并掌握“如何”将其优化至极限。 1. 视觉系统的工程化挑战与架构设计： 我们将超越传统的特征提取（如SIFT、HOG），转向现代基于深度学习的表征学习。重点讨论如何为特定任务（如边缘计算、云端大规模处理）选择合适的网络架构和数据流管道。内容包括：内存管理、并行计算策略（CPU/GPU/NPU异构计算协同）以及异构平台上的模型部署优化。 2. 图像处理的加速技术与硬件协同： 详细介绍OpenCL/Vulkan在图像预处理和后处理中的应用，特别是针对高分辨率和高帧率数据的实时滤波、色彩空间转换和几何校正。我们将探讨如何利用SIMD指令集和GPU的并行计算单元，实现传统图像处理算法的百倍加速，为后续的深度学习推理阶段提供高效的数据准备。 3. 数据集的构建、管理与合成策略： 工业级视觉系统的瓶颈往往在于数据。本书将详细阐述如何设计高效的数据采集协议、进行大规模标注（包括3D点云和时序数据），以及利用神经渲染（Neural Rendering）和生成对抗网络（GANs）进行数据增强与合成，以解决真实世界数据稀疏性或隐私敏感性的问题。 --- 第二部分：前沿深度学习模型与鲁棒性构建 本部分聚焦于最新、最具影响力的深度学习模型，并着重于如何提升这些模型的可靠性与抗干扰能力。 4. 高效能目标检测与实例分割的深度解析： 全面覆盖单阶段（YOLOv系列深度优化）、双阶段（Faster R-CNN的变体）以及Transformer-based检测器（如DETR及其改进版）。重点不在于复述结构，而在于模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization）以及稀疏化技术在保持高精度的同时，实现对嵌入式设备的适配。 5. 场景理解与语义分割的精细化： 探讨在复杂场景下（如恶劣天气、光照剧变）实现精确语义和实例分割的方法。我们将深入研究Dilated Convolutions、Spatial Pyramid Pooling（SPP）的高级应用，以及如何结合图神经网络（GNN）来建模场景中的对象关系，增强全局一致性。 6. 3D视觉与时空序列建模： 重点介绍如何从单目或立体图像中重建精确的三维信息（SLAM/SfM的优化），以及如何利用3D卷积网络（3D CNNs）和循环网络（RNN/LSTM/Transformer）处理视频数据，实现行为识别、动作预测和运动估计。 --- 第三部分：模型部署、生产验证与工业落地 这是本书区别于理论教程的关键部分，它指导读者如何将验证成功的模型投入实际生产环境，并确保其长期稳定运行。 7. 模型推理引擎的选型与优化： 详细对比并实战TensorRT、OpenVINO、ONNX Runtime等主流推理框架。针对不同硬件后端（NVIDIA GPU, Intel CPU/VPU, ARM芯片），演示如何进行算子融合（Operator Fusion）、内核优化和动态批处理（Dynamic Batching），以榨干硬件性能。 8. 模型的可靠性、安全性和可解释性（XAI）： 在关键任务系统中，模型必须可信赖。本章介绍对抗性攻击的防御机制（如对抗性训练），以及如何应用Grad-CAM、SHAP等方法，为模型的决策提供清晰的解释。同时，探讨模型漂移（Model Drift）的检测与在线再训练策略。 9. 边缘计算与端侧部署的完整流程： 覆盖从模型压缩到最终部署到树莓派、Jetson系列或定制ASIC的完整CI/CD流程。实践跨平台模型的转换、格式化，以及如何在资源受限环境下设计高效的功耗管理策略，确保视觉系统在实际工作负载下的稳定性和低延迟表现。 --- 目标读者： 本书面向具备一定编程基础（Python/C++）和深度学习基础（如熟悉PyTorch或TensorFlow）的工程师、研究人员和高级学生。特别适合那些需要将视觉算法从原型阶段推进到大规模、高性能、可维护的工业产品开发阶段的专业人士。阅读本书，您将获得构建下一代智能视觉系统的核心竞争力。

作者简介

李立宗

　　2008年获南开大学硕士学位，CSDN博客专家，天津职业技术师范大学资讯技术工程学院副教授。参与多本图书的编写工作，在数位影像处理领域公开发表多篇论文、拥有一项发明专利、多项软体着作权。

前言

第1章 影像处理系统 
1.1 系统介绍
1.2 系统原理
1.3 程式设计实现

第2章 医学影像处理演算法学习系统
2.1 系统介绍
2.2 系统原理
2.3 程式设计实现

第3章 影像边缘检测学习系统
3.1 系统介绍
3.2 系统原理
3.3 程式设计实现

第4章 数字影像加密学习系统
4.1 系统介绍
4.2 系统原理
4.3 系统结构与流程
4.4 程式设计实现

第5章手写数字识别学习系统
5.1 系统介绍
5.2 系统原理
5.3 系统结构与流程
5.4 程式设计实现

第6章 骰子作画学习系统
6.1 系统介绍
6.2 系统原理
6.3 系统结构与流程
6.4 程式设计实现

第7章泸镜效果学习系统
7.1 系统介绍
7.2 系统结构
7.3 系统实现

第8章盲数字浮水印学习系统
8.1 系统介绍
8.2 系统原理
8.3 系统结构与流程
8.4 程式设计实现

第9章影像检索系统
9.1 系统介绍
9.2 系统原理
9.3 系统结构与流程
9.4 程式设计实现
9.5 执行效果

第10章 非盲数字浮水印学习系统
10.1 系统介绍
10.2 系统原理
10.3 系统结构与流程
10.4 程式设计实现

前言

　　电脑视觉技术是在影像处理技术上发展起来的一种学科，在很多领域发挥着十分重要的作用。随着硬体装置的不断升级及价格的不断下降，电脑视觉技术越来越成熟。OpenCV是英特尔（Intel）公司发起的开放原始码应用平台，借助该工具能够开发高效的电脑视觉应用专案。

　　内容

　　本书的系统主要包含常用函数介绍类别系统和应用类别系统两种。

　　常用函数介绍类别系统

　　这种系统以介绍函数的使用为主，包含影像处理系统（第1章）、医学影像处理系统（第2章）、影像边缘检测学习系统（第3章）。这些系统主要介绍了常用OpenCV函数的使用方法，并对这些函数进行不同形式的参数唿叫。

　　应用类别系统

　　这种系统尝试解决一些实际问题，包含数字影像加密学习系统（第4章）、手写数字识别学习系统（第5章）、骰子作画学习系统（第6章）、泸镜效果学习系统（第7章）、数字浮水印学习系统（第8章、第10章）和影像检索系统（第9章）。这种系统中，尝试用最简单的方法实现一个学习系统，让读者能够了解该类别系统的主要演算法、解决问题的基本想法，同时能够更深入地了解如何更进一步地使用OpenCV处理实际问题。

　　目的

　　从一接触OpenCV开始，我就感受到它的强大魅力，并深深地被吸引。我也希望更多的人能够了解它、更进一步地使用它，本书的主要目的如下：

　　为OpenCV的学习提供一份更好的学习资料。
　　让影像处理零基础的入门者能够快速入门。
　　让学习者透过本书的学习，能够快速地建置以OpenCV为基础的视觉化互动系统。
　　透过实际的实例教学，让读者能够快速掌握影像处理的相关理论基础和演算法。
　　能够快速地建置以Qt为基础的视觉处理系统。

　　读者范围

　　本书提供的教学系统能够让读者快速掌握电脑视觉的相关知识，尽快掌握影像处理的相关演算法和系统建置，让影像处理的零基础入门开发者能够尽快成为一名从业人员。本书提供的学习系统均含有详细的註释，读者能够在具有一定C++开发基础、影像处理零基础的情况下完全自主地进行自学。

　　在校学生

　　本书所介绍的系统能够方便学生自学电脑视觉相关系统的开发，也能够方便学生进行课程设计、毕业设计的学习。

　　教师

　　本书能够作为电脑视觉相关课程的搭配教材使用，或相关课程的教学参考书。

　　入门者

　　对于希望进入电脑视觉领域的从业人员，本书提供的实例教学能够让他们快速掌握影像处理的相关理论基础、演算法、设计想法等内容。

　　专业人员

　　对电脑视觉处理领域的专业人员，本书大量的实例程式能够让他们快速上手相关专案，为他们提供确实有效的帮助。

　　同好

　　对电脑视觉处理有兴趣的同好，能够根据本书提供的系统完成相关专案的开发工作。由于本书隐藏了很多内部细节，因此能够让同好更进一步地实现系统。

　　特点

　　本书不需要按照顺序从第1章开始阅读，读者可以选择自己有兴趣的内容，各章的内容相对独立。本书中的全部系统均以目前的最新版本OpenCV 3.0介绍。

　　用Qt建置视觉化系统

　　目前，针对OpenCV的学习教学大部分侷限在函数的使用上。本书将OpenCV的函数进行了整合，使用Qt建置了多种不同形式的影像处理系统来介绍函数的使用、影像处理常用演算法、系统如何建置等。书中介绍的系统分成基础系统和实用性系统。基础系统主要介绍OpenCV常用函数的实际使用，列出了函数在唿叫不同参数时的实现效果。实用性系统尝试解决一些常见的问题，例如手写数字识别、影像检索、影像加密、数字浮水印、影像隐藏、泸镜效果等。

　　黑盒

　　本书在进行影像处理的过程中，把OpenCV函数作为一个黑盒来使用，尽可能使用通俗容易的语言来描述影像处理演算法要实现什么功能、需要使用什么参数，而尽量避免堆砌复杂的公式来描述实现细节资讯，尽可能地隐藏了其内部实现细节。同时，为了更进一步地了解函数的功能，本书中使用了大量的实际范例对函数的实际处理效果进行了展示。

　　简化问题处理

　　在处理问题时，本书尽可能地将问题进行了简化处理。例如在进行数字识别时，採用了最近邻演算法。所使用的特征影像函数库中，针对每一个数字仅储存有一个特征影像。在数字识别时，将待识别的数字影像与影像函数库中的影像进行特征比对，将与其特征最接近的特征影像作为识别结果。这样，相当大地简化了问题的处理。透过这一系统的学习，既掌握了处理问题的基本想法和方法，又掌握了OpenCV的使用。

　　问题处理尽量独立

　　在数字影像处理过程中，处理过程的各个处理步骤、流程之间常常存在着较强的相关性，还有一些处理过程之间存在着较大的相似性。因此，在实际处理过程中，常常需要建置多个自订函数，也就存在着较多的函数唿叫。本书在实现的过程中，为了方便问题的了解，更多关注OpenCV的使用，尽量将一个处理作为一个独立的单元来实现，避免了由过于复杂的函数唿叫带来的学习干扰。

　　章节之间相互独立

　　在本书中，以数字影像处理系统的方式介绍了十几个不同的系统。各个系统之间是独立的，读者可以从任何一章开始阅读学习。为了节省篇幅，有部分函数的介绍没有在各个不同的章节之间进行重复介绍，但相关基础知识均有简单介绍，并列出了实际介绍所在的章节。

　　最后，我要感谢家人的支援。在完成本书期间，我经常独自一人闷在书房里而忽略你们的感受，也逃避很多责任。我要感谢你们一直以来对我的了解、支援、付出，你们是我不断前行的动力，我爱你们！

　　联络方式

　　由于本人水准有限，虽然本书经过了多次验证，但是一定仍存在一些问题，希望读者朋友在使用本书时，能够海涵。在出版后，我会针对读者朋友提供的回馈资讯进行整理、归纳，列出统一的勘误表。本书中所介绍的全部系统目前均已经能够在Windows 10系统下正常稳定地执行，需要书中系统的读者请与我联系，以取得书中的教学案例系统。我也在准备本书所介绍系统的搭配视讯教学，完成后会透过多种通道发佈，欢迎大家关注。也非常欢迎大家跟我交流关于OpenCV的各种问题。

　　我的联系方式如下：
　　电子邮件：lilizong@gmail.com 

评分☆☆☆☆☆

哇，收到这本《世界排名第一的视觉资料库：OpenCV开发一本搞定》的时候，我真的超~~~惊喜！拿到手沉甸甸的，感觉内容肯定超扎实。我本身是做一些影像处理相关的研发工作，虽然不是专攻OpenCV，但它的名字我早就听过，也知道在计算机视觉领域，它几乎是无人不知的明星。 这本书的封面设计就很有科技感，而且“一本搞定”这个宣传语，对于像我这样时间宝贵、想快速入门或者深入了解某个技术的人来说，简直是量身定做！我最期待的是它能不能把OpenCV那么庞大复杂的函数库，用一种循序渐进、易于理解的方式呈现出来。毕竟，很多人一开始接触OpenCV都会被它的API数量和算法多样性给吓到，然后就觉得无从下手。 这本书会不会有大量的代码示例？我觉得这是关键。光讲理论容易枯燥，只有配合实际操作，才能真正把知识内化。而且，我特别希望看到一些实际应用的案例，比如人脸识别、目标跟踪、图像分割等等，因为这些都是我在工作中会遇到的挑战。如果这本书能提供一些可以直接套用或者稍作修改就能使用的代码模板，那简直就是雪中送炭了！ 总的来说，这本书给了我很大的信心，我觉得它很有可能成为我未来OpenCV学习和开发过程中的一本“圣经”。毕竟，能被称为“世界排名第一的视觉资料库”，OpenCV本身就代表了高度和广度。如果这本书能够充分挖掘出它的潜力，并以一种台湾读者能够接受的语言和风格来阐述，那绝对是值得推荐的！我迫不及待想翻开它，好好钻研一番了！

评分☆☆☆☆☆

收到这本《世界排名第一的视觉资料库：OpenCV开发一本搞定》，我真是眼睛一亮。作为一名在设计领域工作、对图像处理抱有浓厚兴趣的从业者，我一直觉得OpenCV是打开计算机视觉大门的金钥匙，但入门门槛确实不低。市场上关于OpenCV的书籍也很多，但往往要么太偏学术，要么太零散，很难找到一本既全面又能兼顾实操的书。 这本书的标题非常吸引人，“一本搞定”四个字，听起来就充满了自信和力量。我最看重的是它能否将OpenCV的核心概念、常用算法以及实际应用场景有机地结合起来。比如，我一直对图像滤波、特征提取、物体检测这些基础但至关重要的技术很感兴趣，但总觉得学起来有点断断续续。希望这本书能够系统地梳理这些内容，并配以清晰易懂的图示和代码，让我能够融会贯通。 另外，我特别关注这本书的“开发”部分。很多时候，我们学习技术是为了解决实际问题，而不是为了纯粹的学术研究。所以，我希望这本书能够提供丰富的实战案例，涵盖一些我工作中可能用到的场景，例如图像增强、内容分析、甚至一些简单的AR应用。如果能够有“从零开始”的教程，一步步引导读者完成一个完整项目，那就太棒了。 我非常期待这本书能用一种非常“接地气”的台湾语境来讲解，避免过多生涩的术语，或者在解释专业名词时能有贴切的比喻。毕竟，学习的最终目的是为了应用，而清晰易懂的沟通是应用的前提。如果这本书能够让我觉得，OpenCV这个强大的工具，变得触手可及，那它就是一本无可替代的好书。

评分☆☆☆☆☆

我是一位刚毕业的软件工程硕士，主攻方向是机器学习和计算机视觉，最近正愁着怎么样能更深入地掌握OpenCV这门“内功”。《世界排名第一的视觉资料库：OpenCV开发一本搞定》这本书名一出来，我就觉得这是我一直在找的。 我平时看一些OpenCV的教程，总觉得跳跃性太强，很多基础概念比如图像表示、颜色空间转换、基本的图像操作，在一些进阶的书籍里就一带而过，导致我经常需要回头去翻阅更基础的资料，效率不高。我非常期待这本书能从最基础的部分讲起，比如OpenCV的安装配置，然后逐步深入到各种算法原理和API详解。 更重要的是，我希望这本书能提供一些“干货”，能够真正帮助我提高开发效率。比如，对于一些复杂的图像处理任务，它能否提供一些高效的实现方法和优化技巧？如果能介绍一些OpenCV结合其他库（如NumPy, SciPy, 甚至是TensorFlow/PyTorch）的开发模式，那就更符合我目前的研究和开发需求了。 我个人比较喜欢有大量代码示例的书，并且希望这些代码都是经过精心设计、易于理解和扩展的。如果书中的代码还能覆盖到一些实际应用场景，比如医学影像分析、自动驾驶感知模块、工业检测等，那对于我们学生来说，可以提供很多灵感和实践方向。 这本书的“一本搞定”给我一种强烈的信号：它想要成为一个全面的OpenCV开发指南。我希望它能够涵盖从基础到进阶，从理论到实践，真正让读者能够通过这本书，独立完成各种OpenCV相关的开发任务。

评分☆☆☆☆☆

看到《世界排名第一的视觉资料库：OpenCV开发一本搞定》这本书，我第一反应就是“终于来了！”。作为一名在影像技术公司工作的工程师，OpenCV在我们日常工作中扮演着非常重要的角色。虽然我们每天都在用，但总觉得对它只是“知其然，不知其所以然”。这本书的标题，让我看到了一个系统性学习和深入理解OpenCV的机会。 我特别看重这本书能否提供对OpenCV底层原理的深入剖析。比如，对于一些核心的图像处理算法，如SIFT、SURF、ORB特征提取，或者是各种经典的图像分割算法，我希望能在这本书里看到更详细的数学原理讲解，以及它们在OpenCV中的具体实现。这有助于我们更好地理解算法的优劣，并在实际项目中做出更合理的选择。 其次，我非常关注这本书在“开发”方面的实用性。我们工作中遇到的问题常常是复杂多样的，需要我们将OpenCV与其他技术结合起来。这本书能否提供关于如何将OpenCV与其他主流开发框架（如Python的Flask/Django，或者C++的Qt）集成的指导？以及在多线程、GPU加速等方面的内容，这些都是影响开发效率的关键因素。 我希望这本书能够包含一些“性能优化”方面的建议。在处理大规模图像数据时，算法的效率至关重要。如果书中能提供一些关于如何优化OpenCV代码，提高处理速度的技巧，那将是我们研发团队的福音。 最后，这本书的“一本搞定”让我充满了期待。它能否提供一个全面的OpenCV知识体系，覆盖从基础的图像操作到复杂的3D视觉、深度学习模型集成等方方面面？我希望它能成为我们团队在OpenCV领域的一个“权威参考”，遇到问题时，能够快速找到答案，并且获得更深入的见解。

评分☆☆☆☆☆

收到《世界排名第一的视觉资料库：OpenCV开发一本搞定》这本书，我真的有点激动！作为一个在大学教计算机视觉的老师，我一直在寻找一本能够真正帮助学生打好OpenCV基础，并且能快速上手实际应用的教材。市面上很多OpenCV的书，要不就是过于偏重理论，枯燥乏味，要不就是代码示例陈旧，难以维护。 这本书的标题“一本搞定”，听起来就很有野心，但如果它真的能做到，那对我们教学工作来说，绝对是一大福音。我非常期待它能用一种非常清晰、逻辑性强的方式，将OpenCV的“前世今生”以及核心功能做一个系统性的梳理。比如，它能不能从OpenCV的架构设计讲起，然后逐一剖析其在图像处理、特征检测、目标识别、机器学习集成等方面的强大能力。 我特别关注的是它如何处理“开发”这个环节。在教学中，学生最容易遇到的困难就是将理论知识转化为实际的代码。我希望这本书能提供大量高质量、可运行的代码示例，并且这些代码能够体现最新的OpenCV版本特性。如果书中能够包含一些案例研究，分析如何利用OpenCV解决一些实际的计算机视觉问题，并分享相关的开发思路和最佳实践，那将极大地提升教学效果。 另外，作为一位老师，我希望这本书能够具有一定的“引导性”，能够启发学生独立思考和进一步探索。它不应该只是简单地罗列API，而是能够引导读者理解每个算法背后的原理，以及在不同场景下的适用性。如果这本书能够成为一本能够贯穿学生本科到研究生阶段学习的参考书，那它的价值就无可估量了。 总的来说，这本书的出现，让我看到了将OpenCV这门“硬功夫”变得更加“软”和易学的可能性。我迫不及待想翻开它，看看它是否真的能成为我教学的得力助手。