王者归来：OpenCV3使用Java开发手册(增订版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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Opencv 不但有趣而且是免费的视觉相关开发软体，它能够加速您学习影像处理、光学辨识、以及机器学习强大的预测能力，可激发您的想像力，以创造无限可能性。

本书特色：

　　◎增订版新增：深度学习、Opencv 与Web 整合再进化。
　　◎内容涵盖机器学习、光学辨识、影像处理
　　◎具320多个范例，含2.x(2.4.13)、3.x(3.1、3.4.1)版
　　◎包含目前最夯最热门的人工智慧：机器学习、光学辨识及影像处理。
　　◎全世界博硕士多以opencv做为论文的开发工具。
　　◎许多工作皆需要光学辨识技能，如Robot、自动辨识。
　　◎此书是全世界OpenCV书中以Java展示最多的范例，约320个
 

计算机视觉与图像处理前沿实践：基于C++与Python的高效开发指南 本书聚焦于计算机视觉和图像处理领域的核心技术与前沿应用，旨在为读者提供一套系统、深入且高度实战化的开发教程。全书内容紧密围绕当前工业界和学术界最主流的开发语言——C++与Python，以及它们在处理复杂视觉任务中的应用展开。我们力求通过详实的理论阐述、精妙的代码示例和详尽的案例分析，帮助读者构建坚实的理论基础，并快速掌握将算法转化为高效软件产品的能力。 第一部分：视觉处理基础与环境构建 (奠定基石) 本部分是理解后续高级主题的必要准备。我们将从最基础的数字图像表示、颜色空间转换入手，逐步深入到图像采集、存储和预处理的各个环节。 1.1 现代计算机视觉开发环境搭建： 详细介绍在主流操作系统（Windows, Linux, macOS）下，配置C++（使用CMake/Visual Studio）和Python（使用Anaconda/虚拟环境）开发环境的完整流程。重点讲解如何高效集成关键库，如NumPy、SciPy、Pillow等，为后续的矩阵运算和图像操作打下基础。 1.2 图像的数学本质与数据结构： 深入探讨图像如何被量化和数字化。内容涵盖像素、分辨率、位深等概念，并详尽分析在不同编程环境中（如C++中的`cv::Mat`结构、Python中的NumPy数组）实现高效图像数据存储和访问的技巧。重点剖析内存布局对性能的影响。 1.3 核心预处理技术精讲： 图像预处理是优化后续算法性能的关键步骤。本书详述了线性滤波（均值、高斯平滑）、非线性滤波（中值、双边滤波）在降噪中的应用，以及形态学操作（腐蚀、膨胀、开闭运算）在噪声抑制和特征提取中的精细化控制。我们不仅提供算法原理，更侧重于参数选择对结果的影响分析。 第二部分：经典特征提取与几何变换 (构建感知能力) 本部分是传统计算机视觉的精髓所在，讲解机器如何“看懂”图像中的基本结构和关系。 2.1 图像梯度与边缘检测： 全面覆盖Sobel、Scharr算子，并详细阐述Canny边缘检测算法的各个阶段（高斯平滑、梯度计算、非极大值抑制、双阈值处理和滞后连接）。通过对比分析，指导读者在不同场景下选择最佳的边缘检测策略。 2.2 局部特征描述符的深度探索： 深入讲解Harris角点检测器、Shi-Tomasi角点检测，并详细拆解SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速鲁棒特征）的构建流程，包括尺度空间构建、关键点定位、描述符生成等。同时，探讨了FREAK和ORB等更快速的二进制描述符的应用优势。 2.3 图像几何变换与标定： 阐述仿射变换（平移、旋转、缩放）和透视变换的矩阵数学基础。重点讲解如何使用RANSAC算法从噪声数据中鲁棒地估计单应性矩阵（Homography），并在实际应用中实现图像拼接或矫正。此外，系统介绍相机标定的原理（内参、外参）及实现方法。 第三部分：图像分割与目标识别 (从像素到语义) 本部分聚焦于如何将图像分解成有意义的区域，并识别出其中的物体。 3.1 阈值分割的高级应用： 不仅限于简单的全局阈值，本书重点讲解大津法（Otsu's Method）和自适应阈值（Adaptive Thresholding）在光照不均场景下的应用，以及如何结合连通域分析进行初步的物体分离。 3.2 经典区域生长与图割分割： 深入讲解基于能量最小化的活动轮廓模型（Active Contours/Snakes）的工作原理。同时，详细介绍Graph Cut（图割）算法在前景背景分离中的精确应用，包括如何构建能量函数以平衡数据项和平滑项。 3.3 传统目标检测框架： 介绍基于特征的传统目标检测流程，如HOG（方向梯度直方图）结合SVM（支持向量机）在行人检测中的经典应用。分析这种方法的局限性，并为后续的深度学习方法做铺垫。 第四部分：多视图几何与三维重建基础 (拓展至空间) 本部分涉及如何从二维图像中恢复三维信息，是机器人感知和增强现实技术的核心。 4.1 立体视觉与视差计算： 全面介绍双目视觉系统的原理，包括本质矩阵和基本矩阵的概念。详细阐述BM（块匹配）算法和SGBM（半全局块匹配）算法的实现细节和性能对比，指导读者进行高精度视差图的生成。 4.2 三维重建的流程： 讲解从校准图像对到稀疏三维点云生成的完整管线。内容包括三角测量（Triangulation）的数学过程，以及如何使用Bundle Adjustment（捆绑调整）对重建结果进行全局优化，提高精度。 4.3 运动结构恢复（SfM）简介： 简要介绍SfM的基本思想，即在没有相机标定信息的情况下，通过连续图像序列自动估计相机位姿和稀疏场景结构的方法，为读者理解更复杂的SLAM系统打下基础。 第五部分：性能优化与跨平台部署 (工程化实践) 本书的最后部分致力于提升代码的实际可用性和运行效率，这在实时系统中至关重要。 5.1 C++代码的性能调优策略： 讲解如何使用OpenMP或TBB进行并行化处理，以充分利用多核CPU资源。重点分析在处理大规模图像数据时，向量化操作（如SIMD指令集）的原理及在C++中的应用技巧。 5.2 Python的高效计算技巧： 深入探讨NumPy和SciPy的底层优化，如避免Python的循环，使用广播机制进行高效的矩阵运算。讲解如何利用Numba或Cython将关键的Python代码段加速至接近原生C++的速度。 5.3 模型部署与集成： 介绍将处理流程封装成可调用的库或服务的最佳实践。讨论使用ONNX等中间格式进行模型跨平台部署的基本概念，帮助读者将视觉算法无缝集成到更大的软件系统中。 本书面向对象： 具备一定C++或Python编程基础，希望深入学习计算机视觉和图像处理技术，并追求算法高效实现的工程师、研究人员及高年级学生。通过本书的学习，读者将能够独立构建和优化复杂的视觉处理应用。

作者简介

吕杰利

　　业余电脑玩家，曾任制造业MIS职务，对于电脑艺术有强烈兴趣及热衷开放软体。

前言

01 Java 概述、安装及简易教学
1-1 Java 概述
1-2 Java 安装     
1-3 Eclipse 安装
1-4 GUI 设计工具WindowBuilder plugin
1-5 在Eclipse 开发第一个Java 程式
1-6 在Eclipse 开发第一个Java 视窗程式- 显示影像
1-7 在Eclipse 开发视窗程式-slider 控制元件
1-8 在Eclipse 开发视窗程式- 按钮控制元件
1-9 好用的Eclipse 快捷键

02 OpenCV 概述、安装及设定
2-1 OpenCV 概述
2-2 关于OpenCV 3.0 及3.1
2-3 使用Java 开发OpenCV 的缺点
2-4 OpenCV 的下载及安装
2-5 在Eclipse 设定OpenCV 开发环境
2-6 整合Java 之Eclipse 与OpenCV
2-7 开发第一个OpenCV 程式
2-8 建立矩阵

03 OpenCV 基础数学计算
3-1 线性代数方面相关计算
3-2 统计方面相关计算
3-3 其他数学方面相关计算

04 影像基本输出输入处理
4-1 影像基本操作
4-2 WebCAM 基本操作
4-3 影片档案读入及拨放
4-4 IPCAM 操作

05 影像基本处理
5-1 明暗度处理
5-2 灰阶处理
5-3 影像相反处理
5-4 模煳处理
5-5 临界值处理
5-6 锐利化处理
5-7 合併处理
5-8 缩放处理
5-9 旋转处理
5-10 扭曲处理
5-11 对比处理
5-12 综合处理
5-13 颜色空间
5-14 堆叠处理
5-15 马赛克处理
5-16 外框处理
5-17 ROI 应用

06 使用核矩阵进行影像处理
6-1 Mean filter
6-2 Prewitt filter
6-3 Laplacian filter
6-4 Sobel filter
6-5 Frei Chenn filter
6-6 Scharr filter
6-7 Robinson filter
6-8 Kirsch filter
6-9 浮雕处理
6-10 客制化filter
6-11 SqrBox filter

07 绘图
7-1 基础几何及文字绘图
7-2 直方图统计
7-3 填充处理
7-4 综合应用
7-5 符号
7-6 立体浮雕

08 进阶影像处理
8-1 形态学变换
8-2 Canny 边缘检测
8-3 综合应用
8-4 分水岭
8-5 其他
8-6 圆形变换

09 强大相片类处理
9-1 影像修复
9-2 减色
9-3 Denoising
9-4 HDR
9-5 Seamless Cloning 系列
9-6 Non-Photorealistic Rendering 系列
9-7 其它

10 检测
10-1 线检测
10-2 圆检测
10-3 轮廓
10-4 模板找寻
10-5 凸包
10-6 凸包缺陷
10-7 颜色检测
10-8 综合应用手指检测
10-9 Moments
10-10 切线
10-11 案例实作

11 特征点检测
11-1 Shi-Tomasi 角点检测
11-2 Harris-Stephens 边缘检测
11-3 FeatureDetector
11-4 棋盘格找寻
11-5 矫正镜头畸形

12 运动追踪motion tracking
12-1 简单的运动追踪
12-2 HOG 行人检测
12-3 光流8.7.3 实验程式
12-4 MOG 及KNN 行人检测
12-5 MeanShift 及CamShift
12-6 Kalman Filter
12-7 其他
13 Machine Learning 机器学习
13-1 Haar+Adaboost
13-2 建立ML 资料库
13-3 分类
13-4 聚类

9.1 Jumping Pong
9.1.1 功能构思
9.1.2 设计原理
9.1.3 参考程式
9.2 打地鼠游戏机
9.2.1 功能构思
9.2.2 设计原理
9.2.3 参考程式

Chapter 10 控制类别开发
10.1 蓝牙控制智慧车
10.1.1 功能构思
10.1.2 设计原理
10.1.3 参考程式
10.2 可抓取机械手臂
10.2.1 功能构思
10.2.2 设计原理
10.2.3 参考程式

Chapter 11 互动类别开发
11.1 虚拟爵士鼓
11.1.1 功能构思
11.1.2 设计原理
11.1.3 参考程式
11.2 触控按键互动设计
11.2.1 功能构思
11.2.2 设计原理
11.2.3 参考程式

Chapter 12 物联网开发
12.1 植物生长帮手
12.1.1 功能构思
12.1.2 设计原理
12.1.3 参考程式
12.2 环境资讯撷取系统
12.2.1 功能构思
12.2.2 设计原理
12.2.3 参考程式
12.3 家居灯光控制系统
12.3.1 功能构思
12.3.2 设计原理
12.3.3 参考程式

Chapter 13 智慧农业设计与开发
13.1 简介
13.2 系统逻辑结构图
13.3 开发板选型
13.3.1 开发板简介
13.3.2 参考程式
13.4 感知层的设计
13.4.1 流程图
13.4.2 Arduino 的GET、POST 程式
13.5 平台层的设计
14 其它功能与整合效果
14-1 傅立叶转换
14-2 视差
14-3 虚拟钢琴
14-4 Subdiv2D
15 发行Java 应用程式
16 Opencv 与Web 整合
范例16-1-1 网页版Hello Opencv
范例16-1-2 利用opencv 显示影像
范例16-1-3 在Web 上模煳处理
范例16-1-4 jsp 应用模煳处理

附录A Opencv Mat 资料结构列表
附录B Opencv 色彩空间转换资料格式列表
附录C Iris 鸢尾花数据集
附录D Opencv for Java 2.4.X 与3.1 差异
附录E Opencv 相关网址
附录F 如何使用本书范例及相关图片  
附录G 深度学习
附录H Opencv 与Web 整合再进化
附录I 其他
 

增订版序

　　就在笔者初作出版经过一年后，不只资讯界，各行各业最红的话题就是人工智慧，也触发各产官学界兴起AI 运动，而当今AI 最重要领域：机器学习及深度学习等相关技术、软体发行百家争鸣，络绎不绝，对岸甚至制定人工智能标准化白皮书，python 纳入小学课纲等。

　　历史上类神经网路三起三落，加上大数据， Geoffrey Hinton 教授努力及AlphaGo战胜人类等诸多因素，凑合天时地利人和时机，造就现今「人工智慧」的文艺复兴运动。

　　笔者记得20 多年前web 兴起都没有现在这么热络，真是令人热血、兴奋不已的时代。2017 年是AI 元年，虽然目前大部分技术仅至于弱AI 程度，但笔者相信不久众多弱AI 协同及演算法增进，量子电脑突破，令人惊艳的强AI 一定离你我不远了，尔后相信会听到、看到更多AI 改善人类生活。

评分☆☆☆☆☆

我對這本《王者歸來：OpenCV3 使用 Java 開發手冊(增訂版)》真的是充滿期待！我一直認為，在電腦視覺這個領域，OpenCV 是不可或缺的工具，而 Java 又是目前業界非常流行的程式語言，這兩者的結合，絕對是能讓開發者事半功倍的組合。我過去也嘗試過閱讀一些 OpenCV 的文件，但總覺得對於初學者來說，門檻有點高，很多概念解釋得不夠直觀。這本書的標題「王者歸來」讓我感覺，它就像是為我們這些想要精通 OpenCV 的開發者準備的「武功秘籍」。我特別關注「增訂版」的部分，想知道作者在 OpenCV 3 的基礎上，又加入了哪些新的內容。例如，我對最新的機器學習演算法在 OpenCV 中的應用很感興趣，像是深度學習模型的載入和推理，如果書中能有詳細的講解和 Java 的實作範例，那真的是太棒了。我希望這本書不僅僅是理論的介紹，更能提供豐富的程式碼，讓我可以動手實踐，驗證書中的內容，並且學會如何解決實際開發中遇到的問題。

评分☆☆☆☆☆

終於入手了《王者歸來：OpenCV3 使用 Java 開發手冊(增訂版)》！這本書的重量和厚度，就已經讓我覺得物超所值。我是在找尋能夠系統性學習 OpenCV Java 的資料時，朋友大力推薦了這本。他說這本書的作者非常用心，把很多原本複雜的演算法，都用清晰易懂的方式講解，而且提供了大量的實作範例，可以讓我們邊學邊做，快速掌握技術。我對這本書的「增訂版」特別感興趣，因為我聽說 OpenCV 3 相較於前幾個版本，在效能和功能上都有不少的提升，特別是在物件偵測、特徵點提取等領域。我希望這本書能夠詳細介紹這些新功能，並且提供如何運用 Java 來高效地呼叫這些 API 的方法。我個人比較注重實際應用，所以我也很期待書中能夠涵蓋一些實際的專案案例，例如人臉辨識、影像穩定、AR/VR 相關的應用等，讓我可以將學到的知識應用到自己的專案中。光是看到書本的目錄，就覺得內容非常豐富，涵蓋了從基礎到進階的各種主題，讓我充滿了學習的動力！

评分☆☆☆☆☆

哇，拿到這本《王者歸來：OpenCV3 使用 Java 開發手冊(增訂版)》，我真的是太興奮了！身為一個對電腦視覺和影像處理一直充滿好奇心的軟體工程師，在台灣這裡，能找到一本這麼紮實、這麼有份量的 OpenCV Java 教科書，簡直是尋寶一樣的感覺。我之前為了弄懂一些影像辨識的演算法，常常東翻西找，網路上的資源雖然多，但零散且品質參差不齊，有時候光是釐清一個概念就耗費不少時間。這本書的出現，就像是黑夜中的明燈，我迫不及待地想翻開它，看看書裡面是如何鉅細靡遺地講解 OpenCV 的核心概念、各種功能模組，以及最重要的，如何運用 Java 這個我最熟悉的程式語言，將這些強大的功能實踐出來。我特別期待它在「增訂版」的部分，不知道加入了哪些最新的技術、演算法或是應用案例，畢竟電腦視覺這領域的進展一日千里，一本能跟上時代的書，價值真的難以估量。光是書名就充滿了霸氣，讓我感覺學會了這本書，彷彿就能瞬間晉升為 OpenCV 的「王者」，處理各種影像視覺的挑戰都能遊刃有餘。我已經準備好我的鍵盤和咖啡，準備好好鑽研一番了！

评分☆☆☆☆☆

拿到《王者歸來：OpenCV3 使用 Java 開發手冊(增訂版)》這本書，我真的覺得非常開心！在台灣這裡，要找到一本專門針對 OpenCV 3 並且是使用 Java 開發的書籍，其實並不容易。我過去嘗試過用其他語言學習 OpenCV，但總覺得在程式碼的結構和除錯上，還是習慣 Java 的開發方式。這本書的標題「王者歸來」給我一種強烈的感覺，就是它會是我們學習 OpenCV Java 的終極指南。我特別期待「增訂版」的部分，希望能夠涵蓋 OpenCV 3 中最新的功能和最佳實踐。例如，對於影像特徵提取、物件追蹤、攝影機標定等核心技術，我希望書中能有非常詳盡的說明，並且透過 Java 的程式碼範例，讓我們能夠清楚地理解每一個步驟的運作原理。我也對書中可能包含的進階主題，例如影像分割、3D 重建，甚至是利用 GPU 加速的技巧，感到非常好奇。我相信，透過這本書，我能夠將 OpenCV 的強大功能，完美地整合到我的 Java 專案中，並且真正地成為一個 OpenCV 的「王者」！

评分☆☆☆☆☆

這本《王者歸來：OpenCV3 使用 Java 開發手冊(增訂版)》真的讓我耳目一新！我是在一個偶然的機會下，看到社群上有人推薦這本書，他說這本書講解得非常透徹，而且是用 Java 這個大家都很熟悉的語言來做實例，這對我來說簡直是福音。我過去也曾嘗試過使用 Python 來接觸 OpenCV，但總覺得有些概念比較抽象，加上 Python 的語法有時候寫起來有點像在「跳舞」，我還是比較習慣 Java 那種嚴謹、結構化的程式風格。所以，當我看到這本書的標題時，內心真的是澎湃不已。我特別好奇書中對於「增訂版」的內容是如何加強的，畢竟 OpenCV 這個函式庫本身就非常龐大，要涵蓋所有內容幾乎是不可能的任務。我希望它能針對一些進階的議題，例如深度學習在 OpenCV 中的整合、即時影像處理的最佳化技巧，或者是在嵌入式設備上的部署應用等，提供更深入的探討和實際的程式碼範例。我已經迫不及待想看看書中的圖表和程式碼，是不是像傳聞中一樣，能夠把複雜的概念化繁為簡，讓我這個非科班出身的影像處理愛好者，也能夠輕鬆入門，並逐步晉升為「王者」等級的開發者！