OpenCV 3 学习手册 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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使用C++与OpenCV程式库实作电脑视觉

　　透过这本书，你将进入迅速发展的电脑视觉领域。本书是由OpenCV开放原始码程式库创始人Adrian Kaehler与Gary Bradski所着，为开发者、学术研究者、机器人专家与业余爱好者提供详尽的介绍。你将学习建构可让电脑“看见东西”，并根据资料来进行决策的应用程式。

　　OpenCV具备500种以上横跨诸多视觉领域的函式，受到许多商业应用程式採用，应用领域包括安全、医药影像学、图案与脸部辨识、机器人与工厂产品检验。这本书可为你扎下坚实的电脑视觉与OpenCV基础，让你有能力建构简单且精密的视觉应用程式。每章的实作练习将会协助你运用所学。

　　本书内容涵盖整个以现代C++写成的程式库，包含可供电脑视觉使用的机器学习工具。

　　■ 学习OpenCV资料型态、阵列型态与阵列运算
　　■ 使用HighGUI捕捉与储存静态与影片影像
　　■ 变换影像，将影像伸展、收缩、变形、再映射与修复它
　　■ 了解图案辨识，包括脸部侦测
　　■ 透过视野追踪物体与活动
　　■ 用立体视觉重构3D影像
　　■ 探讨OpenCV中基本与进阶的机器学习技术

　　Dr. Adrian Kaehler 是位企业家与Silicon Valley Deep Learning Group创办人。他的工作涵盖机器学习、统计建模、电脑视觉与机器人领域。他在Stanford University AI Lab担任要职，也曾经是DARPA大赛中获奖的Stanley赛车团队一员。

　　Dr. Gary Bradski 是Arraiy.ai的CTO，曾经在许多新创公司任职，也曾在Stanford University AI Lab的Computer Science部门担任谘询教授。他是OpenCV程式的创造者，也是广为人知的演说者与开放原始码社群的贡献者。

好的，这是一本名为《现代计算机视觉与深度学习实践指南》的图书简介，内容详尽，聚焦于计算机视觉领域的前沿技术与实际应用，但不涉及《OpenCV 3 学习手册》中的具体知识点。 --- 现代计算机视觉与深度学习实践指南 绪论：视觉智能时代的浪潮与基石 我们正处于一个由数据驱动的智能时代，计算机视觉技术作为连接物理世界与数字世界的桥梁，其重要性日益凸显。从自动驾驶的实时环境感知，到医疗影像的精准辅助诊断，再到工业生产线的质量检测，视觉智能已渗透到现代社会的方方面面。 本书并非对某一特定库或框架的全面操作手册，而是着眼于构建现代计算机视觉系统所需的核心理论、先进算法以及高效的工程实践方法。它旨在为读者提供一个扎实的理论框架，帮助理解视觉信息如何被机器有效地“看见”、理解和推理，并最终转化为智能决策。 本书的读者群体设定为具备一定编程基础（如 Python 语言基础），并对机器学习、线性代数和概率论有初步了解的工程师、研究人员或高级学生。我们假定读者需要从原理层面深入理解，并能快速掌握前沿技术的落地应用。 第一篇：视觉信息的底层表达与几何基础 在深度学习大行其道之前，计算机视觉的成功依赖于对图像本质特性的精确建模。本篇着重回顾和深入探讨这些被深度学习模型隐式学习或显式建模的底层原理。 第一章：图像采集、传感器物理与辐射度量学 本章深入探讨数字图像的物理形成过程。我们将解析光线如何与物体表面发生交互（反射、透射、散射），以及这些物理过程如何被光学系统（镜头、传感器）转换为离散的数字信号。 相机模型与标定： 详细分析针孔模型（Pinhole Model）的局限性与扩展，深入讨论径向和切向畸变参数的精确估计与校正方法。我们将探讨如何通过高精度标定板和优化算法，实现亚像素级的相机参数辨识。 辐射度与色彩空间： 区分亮度（Luminance）和辐射度（Radiance）。详细解析 CIE XYZ、sRGB、Adobe RGB 等色彩空间的数学定义、转换关系及其在跨平台色彩一致性中的应用。对比理解感知均匀性和几何准确性在不同应用场景下的权衡。 立体视觉的几何基础： 重新审视埃皮极几何（Epipolar Geometry）。推导本质矩阵（Essential Matrix）和基础矩阵（Fundamental Matrix）的数学关系，并讲解如何利用 RANSAC 等鲁棒估计方法从噪声数据中提取可靠的运动和平移信息。 第二章：传统特征描述符的深度解析与应用场景 尽管深度学习主导了特征提取，但对经典特征的理解对于处理受限环境（如低算力设备、极低光照条件）或作为特定任务的补充至关重要。 尺度不变性与多尺度空间： 探讨 SIFT、SURF 等特征的构建思想，重点分析它们如何通过构建尺度空间（如高斯差分 DoG）实现对图像尺度的鲁棒性。分析这些算法的计算复杂度与实时性瓶颈。 局部描述符的构建与区分： 比较梯度方向直方图（HOG）在行人检测中的应用，分析其对局部纹理和形状的敏感性。讨论局部二值模式（LBP）在纹理分析中的优势与局限。 特征匹配与几何验证： 深入探讨基于描述符的匹配策略（如 K-NN、Ratio Test）。阐述 RANSAC、MSAC 等迭代式拟合算法在剔除误匹配点对中的核心作用，并分析其收敛速度与鲁棒性。 第二篇：深度学习时代的视觉表征学习 本篇转向现代视觉处理的核心——深度卷积神经网络（CNN）及其变体，重点关注其结构设计、训练策略以及如何高效地从海量数据中学习到有意义的视觉表征。 第三章：卷积网络架构的演进与设计哲学 本章系统梳理主流 CNN 架构的发展脉络，揭示不同设计决策背后的动机。 深度与宽度： 对比 AlexNet、VGG 的早期设计哲学与 ResNet 引入的残差连接（Residual Connection）如何有效缓解梯度消失问题，使得网络深度得以突破。 高效性与轻量化： 深入分析 Inception 模块（多尺度融合）和 MobileNet 系列（深度可分离卷积）在计算效率上的优化策略。讨论如何通过调整超参数（如宽度乘子、分辨率因子）在精度与延迟之间进行权衡。 注意力机制的引入： 解析通道注意力（如 Squeeze-and-Excitation Networks）和空间注意力（如 CBAM）如何引导网络聚焦于信息量最大的区域和特征通道，提升模型的判别能力。 第四章：模型训练的精细化调优与泛化能力提升 训练一个高性能的深度模型远不止于选择一个网络结构。本章聚焦于训练流程中的关键技术，确保模型不仅在训练集上表现优异，更能在真实世界数据上保持鲁棒性。 优化器与学习率调度： 细致比较 SGD、Momentum、AdamW 等优化器在不同任务上的收敛特性。详细介绍学习率衰减策略（如 Cosine Annealing、Warmup）对训练稳定性的影响。 正则化与数据增强策略： 深入探讨 Dropout 的概率模型解释。重点分析高级数据增强技术（如 Mixup、CutMix）如何通过生成合成样本，有效平滑决策边界，提升模型的泛化性能。 迁移学习与预训练的艺术： 阐述特征提取层与分类头部的权重差异化微调策略。讨论如何根据目标数据集与源数据集的相似度，选择合适的预训练模型（如 ImageNet、COCO）并进行高效的微调。 第三篇：前沿视觉任务与端到端解决方案 本篇将理论知识应用于具体的、具有挑战性的视觉任务，探讨当前领域内SOTA（State-of-the-Art）方法的实现机制。 第五章：高精度目标检测的范式转变 目标检测作为计算机视觉的核心任务之一，经历了从两阶段（Two-Stage）到一阶段（One-Stage）再到Anchor-Free模型的演变。 两阶段框架的精度保障： 以 Faster R-CNN 为例，深入剖析区域提议网络（RPN）的作用、ROI Pooling/Align 的计算方式及其对后续分类和回归精度的影响。 一阶段框架的速度优势： 分析 YOLO 系列和 SSD 框架如何通过单次网络前向传播实现速度的飞跃。重点讨论 Focal Loss 在解决类别不平衡问题上的核心贡献。 Anchor-Free 与 Transformer 结构： 介绍 CenterNet、FCOS 等无需预设锚框的检测器如何简化流程。简要引入 DETR 及其后续工作，探讨 Transformer 架构在全局上下文建模上的潜力。 第六章：语义理解与实例分割的像素级挑战 从识别“有什么”到理解“在哪里”以及“属于哪个实例”，分割任务要求模型具备精细的空间定位能力。 语义分割中的空洞卷积与膨胀： 解释空洞卷积（Dilated Convolution）如何扩大感受野而无需牺牲分辨率。分析 U-Net 结构中跳跃连接（Skip Connections）在保留高频细节信息中的关键作用。 实例分割的协同机制： 深入探讨 Mask R-CNN 如何在目标检测的基础上，通过 Mask Head 模块实现对每个独立实例的像素级掩码生成。分析其与全景分割（Panoptic Segmentation）的边界关系。 高效推理的网络设计： 探讨 DeepLabv3+ 等模型中空间金字塔池化模块（ASPP）的设计思想，及其如何有效处理多尺度目标的分割问题。 结语：迈向通用视觉智能的未来 本书的终极目标是培养读者构建和评估复杂视觉系统的能力，而非仅仅停留在调用 API 层面。理解每一层网络结构、每一个损失函数背后的几何或概率含义，是实现跨领域迁移和创新应用的前提。视觉智能的未来在于更强的泛化性、更高的效率以及对不确定性的有效建模。本书为读者提供了深入这些前沿领域所需的坚实知识基础和实践路线图。 ---

前言
第1章 简介
第2章 OpenCV 简介
第3章 了解 OpenCV 资料型态
第4章 影像与大型阵列型态
第5章 阵列操作
第6章 绘图与标註
第7章 OpenCV 的函子
第8章 影像、影片与资料档案
第9章 跨平台与原生视窗
第10章 过泸器与折积
第11章 一般影像变换
第12章 影像分析
第13章 直方图与模板
第14章 轮廓
第15章 背景移除
第16章 关键点与描述符
第17章 追踪
第18章 相机模型与校准
第19章 投影与三维视觉
第20章 OpenCV 机器学习基本知识
第21章 StatModel：OpenCV 的学习标准模型
第22章 物体侦测
第23章 OpenCV 的未来
附录 A 平面切割
附录 B opencv_contrib
附录 C 校准图案
参考文献
索引
 

评分☆☆☆☆☆

這次看到《OpenCV 3 學習手冊》這本書，簡直是讓我眼睛一亮！身處台灣，我們這邊的科技發展氛圍是很濃厚的，很多年輕人都在學習程式設計和各種新興技術，而電腦視覺絕對是其中一個熱門領域。我一直對影像處理和電腦視覺充滿興趣，但有時候會覺得一些技術文檔寫得太過於學術，對於想快速上手並實際應用的人來說，門檻有點高。我非常期待這本書能夠提供一個更平易近人的學習路徑，尤其是在 OpenCV 3 這個版本上。我特別想知道，書中是如何講解一些核心概念，例如圖像的幾何變換、濾波器的原理，以及如何利用 OpenCV 來進行物件追蹤和影像分割。我腦海中已經有很多想做的專案，比如開發一個能辨識台灣特有植物的App，或是製作一個有趣的 AR 濾鏡。我相信，這本書的豐富範例和詳細解說，絕對能為我的這些想法提供強大的技術支持。我已經迫不及待想透過這本書，更深入地了解 OpenCV 3 的強大功能，並將其應用在實際的開發項目中。

评分☆☆☆☆☆

《OpenCV 3 學習手冊》這本書的出版，對於台灣想深入了解電腦視覺的開發者來說，絕對是一大利多！我一直以來都在關注影像處理的發展，也嘗試過用不同的工具庫來進行學習。但坦白說，有時候對於一些複雜的演算法，總覺得欠缺系統性的理解，也希望能有更貼近實際應用的範例。OpenCV 3 這個版本，我認為是一個非常關鍵的節點，它在效能和功能上都有不少提升。我非常期待這本書能在這個基礎上，提供深入淺出的講解，讓讀者能夠真正理解背後的原理，而不只是停留在 API 的調用。我尤其對書中關於機器學習在影像識別中的應用感興趣，例如如何利用 OpenCV 提供的工具來訓練和部署自己的模型。我腦中一直有個想法，想開發一個能在台灣的夜市裡，幫助攤商辨識商品和統計數量的系統，這就需要強大的影像識別能力。我相信，這本《OpenCV 3 學習手冊》會是實現這個想法的絕佳入門書籍，我非常期待能透過它，將我的想法轉化為現實。

评分☆☆☆☆☆

喔，這本《OpenCV 3 學習手冊》，光看名字就覺得很有份量！身為一個在台灣這塊土地上，對影像處理和電腦視覺充滿好奇心的學習者，我一直都在尋找一本既能打下扎實基礎，又能引導我實際動手做的工具書。這本書，坦白說，我還沒來得及深入翻閱，但光是從它紮實的書名就可以想像到它的價值。我尤其期待它能在 Open CV 3 這個版本上，帶來哪些新的詮釋和應用。畢竟，OpenCV 的更新迭代速度很快，能夠跟上最新的技術，對於我們這些想走在前端的開發者來說，至關重要。我還聽說，這本書的編排很用心，從最基礎的圖像處理原理，到進階的機器學習應用，都有涵蓋。這對我這種非本科系出身，但卻熱愛學習新技術的人來說，簡直是福音。我腦海中已經開始構思，要怎麼利用書中的知識，來開發一些有趣的小專案，像是人臉辨識、物體追蹤，甚至是一些更具挑戰性的影像分析任務。總之，還沒翻開，但已經充滿了期待，相信這本《OpenCV 3 學習手冊》會是我接下來一段時間的良師益友。

评分☆☆☆☆☆

我對《OpenCV 3 學習手冊》這本書的期待，就像是在茫茫大海中找到了一座燈塔。身為一個剛接觸電腦視覺領域的台灣學生，我一直努力想找到一本能夠幫助我建立穩固基礎的教材。網路上雖然有很多資源，但它們往往零散，而且很多都停留在較舊的版本。OpenCV 3 對我來說，是一個非常吸引人的主題，因為它代表著一個相對成熟且廣泛應用的版本，同時也蘊含著不少新的功能和優化。我希望這本書能夠像一位經驗豐富的導遊，帶領我認識 OpenCV 的每一個角落，從最基礎的圖像載入、顯示、色彩空間轉換，到更複雜的邊緣檢測、特徵提取、物件辨識等等。尤其是我對於機器學習在電腦視覺中的應用非常感興趣，像是卷積神經網路 (CNN) 的基礎架構和如何在 OpenCV 中實現，這都是我非常期待能在書中找到解答的。我相信，一本好的學習手冊，不僅要有豐富的理論知識，更要有清晰的程式碼範例，能夠讓讀者實際動手操作，並且理解每個步驟的原理。我已經迫不及待想打開這本書，開始我的 OpenCV 3 學習之旅了！

评分☆☆☆☆☆

這本《OpenCV 3 學習手冊》的出現，簡直是台灣影像處理愛好者的福音！最近我一直在關注電腦視覺領域的最新發展，也嘗試過一些零散的線上資源，但總是覺得少了一本能夠系統性地帶領我入門的書籍。我的專業背景並非資工，但對這些技術的熱情卻是實實在在的。我非常期待這本書能在 Open CV 3 這個版本上，提供詳盡的解釋和實際操作的範例。你知道的，理論知識固然重要，但能夠親手寫程式、調參數、看到結果，才是最能加深理解的方式。我尤其好奇書中對於一些複雜演算法的講解，會不會有更淺顯易懂的說明，並且搭配足夠的程式碼範例，讓像我這樣的初學者也能夠一步步跟上。想像一下，如果能學會用 OpenCV 來做一些有實際用途的東西，例如輔助攝影的後期處理，或是創作出一些互動式的藝術裝置，那該有多酷！這本書的厚度看起來就很紮實，我預計會花不少時間好好地鑽研它，從基本的圖像操作，到更進階的機器學習模型應用，希望都能在這本書裡找到清晰的指引，讓我能夠踏上電腦視覺的精彩旅程。