OpenCV范例解析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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　　不论是电脑视觉新手或是有经验的熟手，本书透过实务范例与专案，带领读者了解OpenCV基础概念与演算法。

　　从了解影像处理基础概念开始，很快的进入建立光流影像分析(optical flow video analysis)与复杂情境下的文字辨识，透过常见的电脑视觉技术，从无到有建立自己的OpenCV专案。

　　读完本书，读者将会熟悉OpenCV的基础，包含矩阵运算、过泸器与色阶直方图，以及分段、机器学习、复杂影片分析与文字辨识等进阶的概念。

　　本书适合对电脑视觉与影像处理有基本了解的软体开发人员，想要使用OpenCV开发有趣的电脑视觉应用程式，本书就是为你所写，当然必须要先对C++有所了解。

　　本书内容涵盖
　　‧在系统上安装OpenCV 3
　　‧建立编译C++应用程式与管理相依性所需要的CMake命令稿
　　‧认识电脑视觉工作流程，了解基本的影像矩阵格式与过泸器
　　‧了解分段与特征萃取技巧
　　‧移除静态场景的背景，找出影片监控中移动的物体
　　‧透过各式技巧从即时影片中追踪不同的物体
　　‧使用OpenCV的新函式侦测文字并透过Tesseract辨识文字

好的，以下是一本名为《图像处理基础与应用实践》的图书简介，该书内容完全不涉及OpenCV的特定范例解析： --- 图像处理基础与应用实践 深入理解数字图像的本质与核心算法 概述 在当今的技术浪潮中，数字图像无处不在，从智能手机的摄影功能到自动驾驶的视觉导航，再到医疗影像的精准诊断，图像处理已成为现代信息技术领域不可或缺的核心技术。然而，要真正驾驭这些应用，必须建立在对图像本质、底层数学原理以及基础算法的深刻理解之上。《图像处理基础与应用实践》正是为填补这一知识空白而作的权威指南。 本书摒弃对特定软件库（如OpenCV）功能调用的刻意强调，转而聚焦于算法的数学推导、概念的清晰阐述以及核心处理流程的构建。我们旨在让读者不仅知道“如何做”，更要理解“为什么这样做”，从而具备独立分析、设计和实现高效图像处理系统的能力。 全书内容围绕数字图像的获取、表示、增强、恢复、分割、特征提取和几何变换等基础模块展开，结合扎实的理论基础和大量的实际案例分析，确保读者能够从根本上掌握图像处理的精髓。 --- 第一部分：数字图像的数学基础与表示 本部分为后续高级处理打下坚实的地基。我们详细探讨了图像的物理本质与数字化的过程。 1.1 光学与人眼感知模型： 介绍人眼对光线的响应特性（如韦伯-费希尔定律），这对于理解为什么某些增强算法有效至关重要。我们探讨了色彩的物理基础——电磁波谱，并深入讲解了人眼如何感知颜色（三色视觉理论）。 1.2 图像的数字表示： 深入剖析数字图像的采样（空间分辨率）和量化（灰度级或色彩深度）。详细讨论了不同位深图像的存储结构，包括位平面分解的概念。 1.3 颜色空间理论： 区别于仅罗列RGB、CMYK等空间，本书侧重于理解不同颜色空间的数学变换关系及其物理意义。重点解析了CIE XYZ标准观察者模型、Lab颜色空间（感知均匀性）以及HSV/HSL（与人类直觉操作的关联），并提供了从一种空间到另一种空间的精确数学推导过程。 1.4 图像的数学形态： 从信号处理的角度，将图像视为二维信号。引入卷积积分的严格定义，这是后续所有滤波操作的数学基石。讨论了图像的傅里叶变换在频域分析中的作用，及其在周期性噪声去除中的理论优势。 --- 第二部分：图像的质量提升与基础变换 本部分着重于如何改善图像的可视性，以及实现图像的基本几何重构。 2.1 图像增强：空域处理 点处理操作的严谨分析： 详细推导了伽马校正（幂律变换）的原理，并分析其对图像对比度的非线性影响。 直方图的统计学意义： 不仅仅是绘制直方图，而是深入探讨其概率密度函数（PDF）的特性。详细讲解直方图均衡化（HE）的数学公式推导，并分析其局限性。随后，引入更精细的限制对比度自适应直方图均衡化 (CLAHE) 的核心思想，侧重于局部区域的统计分析方法。 2.2 图像增强：频域处理 傅里叶变换的实际应用： 教授如何计算和可视化二维离散傅里叶变换（DFT）。重点讲解低通滤波（平滑噪声）和高通滤波（锐化边缘）的原理。 滤波器设计： 详细推导理想滤波器（如理想低通滤波器）的缺点，进而系统介绍巴特沃斯（Butterworth）滤波器和切比雪夫（Chebyshev）滤波器的截止频率和阶数对滤波效果的影响，强调其在时域的卷积核形状。 2.3 几何变换与图像配准基础 坐标系的转换： 详细讲解仿射变换（包括平移、缩放、旋转、剪切）的齐次坐标表示法和$3 imes 3$变换矩阵的构建。 重采样技术： 讨论图像缩放和旋转后像素值的获取问题。对比最近邻插值、双线性插值和双三次插值的数学模型，分析它们在计算复杂度、平滑度和伪影抑制方面的权衡。 --- 第三部分：图像恢复与噪声建模 图像恢复是处理退化过程的逆向工程。本部分将恢复问题提升到数学优化的高度。 3.1 噪声的统计建模： 详细分析常见噪声类型（高斯白噪声、椒盐噪声、泊松噪声）的概率分布函数（PDF）和功率谱密度（PSD），这是选择正确恢复算法的前提。 3.2 图像退化模型： 建立标准的线性、时不变（LTI）退化模型：$g(x,y) = h(x,y) f(x,y) + n(x,y)$，并分析点扩散函数（PSF）$h(x,y)$的物理意义。 3.3 逆滤波与约束： 讨论维纳滤波（Wiener Filter） 的推导过程，重点在于其最小均方误差（MMSE）的优化目标，以及对噪声和PSF功率谱的依赖性。介绍约束最小二乘法在解决逆问题不适定性方面的作用。 3.4 基于小波的去噪： 引入小波变换（Wavelet Transform）作为时频分析工具，解释其如何实现稀疏表示。系统讲解小波阈值去噪（硬阈值与软阈值）的原理，及其在保留图像边缘细节方面的优势。 --- 第四部分：图像分割与特征的提取 有效的分割是后续高级分析（如识别和测量）的前提。 4.1 阈值分割的理论深化： 全局阈值： 详细推导大津法（Otsu's Method） 的数学原理，即最大化类间方差的目标函数。 局部与自适应阈值： 讨论如何构建局部统计窗口，并基于窗口内的灰度均值或方差来动态确定阈值，以应对光照不均的场景。 4.2 基于区域的分割技术： 深入解析区域生长法的启动点选择策略和合并判据的数学构建。对比区域分裂与合并算法的效率与准确性。 4.3 边缘检测的严谨实现： 梯度方法： 详细推导Sobel、Prewitt算子的离散卷积核，并分析它们对噪声的敏感性。 最优边缘检测： 详细讲解Canny边缘检测算法的五个核心步骤（平滑、梯度计算、非极大值抑制、双阈值处理、边缘连接），强调其理论上对信噪比和定位精度的平衡。 4.4 形态学处理： 聚焦于集合论在图像处理中的应用。详细定义膨胀、腐蚀、开运算和闭运算的数学公式，并分析其在消除小噪声点（开运算）或连接断裂区域（闭运算）中的精确作用。讨论结构元素（Structuring Element）的选择对结果的影响。 --- 读者对象 本书适合计算机科学、电子工程、生物医学工程、地理信息系统（GIS）等领域的本科高年级学生、研究生，以及希望深入理解图像处理底层原理的工程师和研究人员。读者需要具备一定的线性代数、微积分和概率论基础。 通过本书的学习，读者将能够摆脱对现有工具箱的依赖，建立起一套坚实的、可迁移的图像处理知识体系。

前言
Chapter 1 OpenCV 简介
Chapter 2 OpenCV 基础介绍
Chapter 3 图形使用介面与基本过泸器
Chapter 4 深入色阶直方图与过泸器
Chapter 5 自动光学检查、物体分割与侦测
Chapter 6 学习物体分类
Chapter 7 侦测人脸部份与覆盖遮罩
Chapter 8 影像监控、背景塑模与形态学操作
Chapter 9 学习物体追踪
Chapter 10 为文字辨识开发分段演算法
Chapter 11 用 Tesseract 辨识文字
索引

 

评分☆☆☆☆☆

最近真的對電腦視覺產生了濃厚的興趣，特別是OpenCV這個強大的函式庫。但是，身為一個還在摸索階段的初學者，我常常覺得市面上很多教學資源都太過學術化，不然就是講得很跳躍，讓人難以跟上。直到我看到《OpenCV範例解析》這本書，它的書名立刻就抓住了我的目光。我一直覺得，學習任何技術，最有效的方法之一就是透過實際的範例來操作和理解，而「範例解析」這幾個字，就意味著它會帶領我一步一步地拆解和理解這些範例。 我特別期待這本書在「解析」部分能有多深入。我希望它不只會提供程式碼，更能解釋程式碼的每一行在做什麼，為什麼要這樣寫，以及這個範例背後所運用的OpenCV函式和演算法是什麼。例如，當書中提到邊緣檢測時，我希望它能詳細解釋Canny演算法的原理，而不是只丟出一個程式碼。我希望透過這樣的細膩解析，我能從「看著範例抄」進階到「理解範例、並能自行修改和應用」。我還蠻好奇書中會不會有一些比較進階的應用範例，例如物件追蹤、圖像分割，或是簡單的機器學習模型整合，這些都是我非常嚮往去嘗試的領域。

评分☆☆☆☆☆

哇，收到這本《OpenCV範例解析》真的是讓我太驚喜了！身為一個長久以來對電腦視覺充滿好奇，但又常常被那些冷冰冰的官方文件搞得一頭霧水的「半吊子」玩家，這本書簡直就像是我的及時雨。書名裡的「範例解析」幾個字，就足以讓我眼睛為之一亮。過去我常常遇到的情況是，找到了一個想實現的功能，翻了半天OpenCV的API，看得腦袋打結，卻還是不知道該從何處著手。更別說那些寫得像天書一樣的原始碼範例，光是理解每一個參數的意義，就已經耗費大量心力。 這本書的出現，恰恰解決了我最大的痛點。我還沒來得及深入細讀，光是翻閱目錄和前言，就感受到作者的用心。他並沒有把OpenCV的每一個函數都鉅細靡遺地列出來（畢竟那樣可能會厚到變成磚頭），而是精選了許多在實際應用中最常見、最核心的範例。從基礎的圖像讀取、顯示，到更進階的邊緣檢測、特徵點提取，甚至到物體追蹤和人臉辨識，這些都是我一直很想實際操作看看的領域。而且，我特別欣賞的是，書中對於每一個範例的講解，似乎都循序漸進，並且「有溫度」，不像有些技術書籍那樣乾巴巴的。我期待它能帶我一步步拆解每個範例背後的邏輯，理解為什麼要這樣寫，而不是單純地複製貼上程式碼。

评分☆☆☆☆☆

這本《OpenCV範例解析》，我拿到手之後，第一時間就被它清晰的排版和圖文並茂的風格吸引住了。雖然我不是那種能一眼看穿複雜演算法的頂尖高手，但對於想要將OpenCV應用在生活中的各種小專案，例如自動化一些影像處理任務，或是嘗試做點簡單的影像辨識和分析，我一直有這個想法。然而，坊間很多OpenCV的書，不是太過學術化，就是太過簡略，往往無法提供足夠的實作細節。這本書的「範例解析」這幾個字，正是我一直在尋找的。 我尤其期待書中對於每個範例的「解析」部分。我希望它不只會告訴我「怎麼做」，更能解釋「為什麼要這麼做」。像是為什麼在進行某個影像處理時，需要用到特定的參數？這個參數的調整會對結果產生什麼樣的影響？這些細節上的釐清，對於我這種需要從零開始學習的人來說，實在是太重要了。我希望透過這些範例的剖析，能夠建立起對OpenCV更扎實的理解，而不只是停留在「知道有這個功能」的層面。而且，我還蠻好奇書中會不會涵蓋一些比較貼近台灣生活情境的應用，像是自動辨識路上的交通標誌，或是幫家裡的寵物進行自動拍照辨識之類的。

评分☆☆☆☆☆

收到這本《OpenCV範例解析》，真的讓我覺得非常興奮，因為它完全擊中了我的學習痛點！我一直對OpenCV這套函式庫非常感興趣，希望能透過它來實現一些有趣的影像處理和小專案，但過去的經驗讓我常常卡在「不知道怎麼開始」的窘境。很多教學資源不是太過理論化，就是範例過於複雜，讓人望之卻步。而這本書的「範例解析」這個書名，簡直就是為我量身打造的！ 我非常期待書中能有豐富且實用的範例，更重要的是，我希望作者能將「解析」做得非常細膩。我希望它能像是一位耐心的老師，一步一步地帶領我理解每個範例背後的原理、程式碼的邏輯，以及為何要選擇特定的參數和演算法。我希望能學到不只是「如何寫出這個範例」，更能學到「為什麼要這樣寫」，進而培養自己解決問題的能力。我特別好奇書中會不會涵蓋一些像是影像濾波、特徵點偵測、乃至於簡單的物件辨識等範例，因為這些都是我一直想實際操作和深入了解的。我希望這本書能讓我真正理解OpenCV的強大之處，並能將所學應用到我自己的創作和學習中。

评分☆☆☆☆☆

說實話，一開始看到《OpenCV範例解析》這本書名，我其實有點猶豫。因為我過去接觸過一些OpenCV的資源，很多時候都覺得「好難」，光是理解那些數學公式和演算法就已經頭痛了。但這本書的「範例解析」這幾個字，又讓我覺得是不是有比較不一樣的切入點。我一直相信，很多複雜的技術，其實都可以透過實際的範例來慢慢理解。所以，我還是決定給它一個機會。 拿到書後，我第一時間翻了翻，感覺比我預期的要親切不少。書中的範例看起來都很貼近實際操作，而且重點是「解析」這兩個字，讓我覺得作者應該會很仔細地解釋每個步驟背後的原理，而不是丟下一堆程式碼就讓讀者自己去猜。我希望透過這本書，我能真正學會如何運用OpenCV來解決一些我感興趣的問題。例如，我一直想嘗試用OpenCV來做一些DIY的專案，像是自動偵測家裡有沒有人經過，或是辨識不同種類的植物。我期待這本書能提供我足夠的指導和靈感，讓我能夠把這些想法變成現實。