OpenCV 4 专案实务(第二版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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　　OpenCV是现今最好的开放原始码电脑视觉库，开发人员能够建立完整专案，处理影像处理、动态侦测与影像切割等问题。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。

　　从安装OpenCV与基本影像处理开始，接着介绍使用者介面并深入影像处理的进阶概念，读者会学到复杂的电脑视觉演算法，探索机器学习与人脸侦测。接着带领各位建立光流影像分析(optical flow video analysis)与复杂情境的背景相减，在最后一章还会学到文字切割与辨识，以及认识新加入与改善后的机器学习模组基础。

　　读完本书，读者会熟悉OpenCV基础，如矩阵运算、泸镜与色阶直方图，也能够熟悉常用的电脑视觉技巧，能够从无到有建立OpenCV专案。

　　本书内容涵盖
　　‧在系统上安装OpenCV 4
　　‧建立编译C++应用程式与管理相依性所需要的CMake命令稿
　　‧了解基本的影像矩阵格式与泸镜
　　‧探索切割与特征萃取技巧
　　‧移除静态场景的背景，找出影片监控影像中移动的物体
　　‧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
　　‧熟悉影像分类重要的深度学习工具

《数字图像处理与机器视觉：从基础理论到前沿应用》 本书导览： 在信息爆炸的时代，图像和视频已成为我们获取和理解世界信息的主要载体。从智能安防到自动驾驶，从医疗影像分析到工业自动化检测，数字图像处理和机器视觉技术已渗透到现代社会的方方面面。然而，要真正驾驭这些强大的工具，需要的不仅仅是对库函数调用的熟练掌握，更深层次地需要对底层原理、算法实现以及实际系统集成有深刻的理解。《数字图像处理与机器视觉：从基础理论到前沿应用》正是为填补这一知识鸿沟而精心撰写。 本书并非侧重于某一特定软件版本的操作手册，而是致力于构建一个坚实、跨越版本的理论与实践框架。它将引导读者穿越从基础的像素操作到复杂的深度学习视觉模型的完整知识链条，确保读者建立起一套能够应对未来技术迭代的通用知识体系。 --- 第一部分：图像处理的数学基石与基础构建 本部分是深入理解所有高级视觉算法的基石。我们首先聚焦于数字图像的本质——离散信号的表示、采集与量化。 第一章：数字图像的数学基础与表示 本章深入探讨了图像的数学定义，包括连续图像到离散图像的采样和量化过程中的误差分析。详细阐述了灰度级、颜色空间（如RGB、HSV、Lab）之间的转换原理及其在不同应用场景下的适用性。重点讲解了傅里叶变换在图像处理中的核心作用，包括二维离散傅里叶变换（DFT）的计算方法、频谱分析以及如何利用频域知识进行滤波设计，为后续的图像增强和去噪奠定理论基础。 第二章：图像增强：提升视觉信息质量 图像增强的目的是改善人眼对图像的感知效果，或为后续的自动化分析提供高质量的输入。我们不会局限于简单的线性增强，而是系统地介绍非线性增强技术。详细分析了直方图均衡化（HE）和自适应直方图均衡化（AHE/CLAHE）的数学模型及其对对比度拉伸的效果。此外，本书详细剖析了空间域滤波器的设计——包括高斯平滑、均值滤波、中值滤波在去除不同类型噪声（如高斯噪声、椒盐噪声）时的性能差异和优缺点。 第三章：图像复原：对抗退化过程 图像复原涉及对图像退化过程进行建模和逆向处理。本章的核心在于理解退化模型（点扩散函数，PSF）和噪声模型的建立。我们将详细推导并实现维纳滤波（Wiener Filter）的理论，并探讨其在噪声和模糊抑制之间的权衡。同时，对盲复原问题进行了介绍，讨论了基于约束的复原方法，例如Tikhonov正则化在解决逆问题病态性中的关键作用。 --- 第二部分：形态学、分割与特征提取的经典范式 在图像质量得到保证后，机器视觉的核心任务便转向了对图像内容的结构化理解和特征的精确提取。 第四章：形态学处理：基于形状的分析 形态学操作是处理二值图像和灰度图像形状特征的强大工具。本章详细讲解了结构元素（Structuring Element）的概念及其对操作结果的影响。系统阐述了腐蚀、膨胀、开运算和闭运算的数学定义及其在去噪、填充孔洞和连接断点中的应用。更进一步，本书讲解了更复杂的形态学操作，如击中与未中（Hit-or-Miss Transform）在特定形状识别中的应用，以及灰度形态学在边缘检测和平滑中的独特优势。 第五章：图像分割：界定目标与背景 图像分割是机器视觉中难度最高、也最关键的一步。本章首先介绍了基于阈值的分割方法，深入分析了Otsu’s法和最大熵阈值法的原理。随后，重点探讨了基于区域的分割技术，包括区域生长法和分水岭算法的数学基础与实现细节，特别是如何应对分水岭算法中的过度分割问题。此外，对边缘检测算法（如Sobel, Canny, LoG）的响应特性和参数敏感性进行了详尽的对比分析。 第六章：特征工程与描述符：构建视觉信息的“字典” 在深度学习兴起之前，手工特征描述符是机器视觉的支柱。本章聚焦于如何从分割出的目标中提取稳定、可区分的描述符。详细讲解了局部特征点检测与描述子，包括尺度空间理论（如SIFT和SURF的核心思想和数学推导）。同时，本书也涵盖了传统形状描述符，如傅里叶描述符、Hu矩的应用，以及如何使用这些描述符进行图像匹配和目标识别的流程。 --- 第三部分：从传统到现代：深度学习在视觉中的集成 本部分将视角转向当前主流的技术范式，但强调其与传统处理流程的关联性，以及在实际部署中的系统考量。 第七章：基础神经网络与卷积网络架构 本章不将深度学习视为黑箱，而是从构建块开始。详细解释了前馈网络（FNN）的反向传播算法、激活函数（ReLU, Sigmoid）的选择。随后，核心转向卷积神经网络（CNN）。深入剖析了卷积层、池化层、全连接层的数学操作，并系统梳理了经典CNN架构（如LeNet, VGG, ResNet）的设计哲学及其在视觉任务中的演变。 第八章：高级视觉任务：检测与分割的深度模型 本章聚焦于将深度学习应用于核心视觉任务。对于目标检测，详细对比了基于区域（如R-CNN系列）和单阶段（如YOLO, SSD）方法的内在逻辑、速度与精度的权衡。对于语义分割，讲解了全卷积网络（FCN）和U-Net架构中编码器-解码器结构的设计理念，以及如何有效融合多尺度特征。 第九章：系统集成、部署与性能优化 理论知识最终需要转化为可靠的工程实现。本章探讨了如何将计算密集型的视觉算法（无论是传统方法还是深度学习模型）部署到实际硬件平台。内容包括模型量化、模型剪枝以减小计算负担。此外，本书强调了数据预处理和后处理在实际系统中对结果鲁棒性的决定性影响，并讨论了视觉系统在光照变化、视角漂移等真实世界挑战下的鲁棒性设计原则。 --- 本书的独特价值： 本书的编写宗旨在于“理解比使用更重要”。我们不提供特定软件的“食谱”，而是深入挖掘每一种算法背后的数学原理和工程考量。读者将学会如何根据具体的应用场景——无论是需要极高精度（如医疗影像）还是追求极高实时性（如嵌入式系统）——来选择、修改和优化合适的处理流程。它为所有希望成为真正“机器视觉工程师”而非仅仅是“API调用者”的人士，提供了必备的深度和广度。

前言
Chapter 1 OpenCV 入门
Chapter 2 OpenCV 基础介绍
Chapter 3 图形使用者介面与基本泸镜
Chapter 4 深入色阶直方图与泸镜
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 为文字辨识开发分割演算法
Chapter 11 用 Tesseract 辨识文字
Chapter 12 深度学习与 OpenCV
索引

 

评分☆☆☆☆☆

說實話，我一開始對《OpenCV 4 專案實務(第二版)》的期待值並不高，畢竟市面上同類型的書籍實在太多了，很容易陷入「理論多於實踐」或是「範例過於簡單」的窠臼。然而，這本書完全顛覆了我的認知。作者在結構編排上花了很大的心思，每一個章節都是圍繞著一個具體的專案展開，從需求分析、演算法選擇，到程式碼實現與優化，都做到了環環相扣。我特別欣賞書中對於「影像辨識與追蹤」專案的處理方式，它不僅僅展示了如何使用現有的模型，更深入地探討了如何針對特定目標進行客製化訓練，以及如何在資源有限的環境下優化模型的運行效率。書中的程式碼範例也都經過精心設計，清晰易懂，並且具有很高的可移植性，可以直接應用到自己的專案中。此外，作者對於 OpenCV 4 的新功能，例如 CUDA 加速、DNN 模組的運用等，都有非常詳盡的介紹和實踐指導，這對於想要充分發揮 OpenCV 性能的開發者來說，無疑是一份寶貴的參考資料。總而言之，這本書是一本難得的、兼具理論深度與實務操作性的佳作。

评分☆☆☆☆☆

這本《OpenCV 4 專案實務(第二版)》可說是近期我讀過最實用的一本電腦視覺書籍。我尤其欣賞其「專案導向」的寫作風格，它打破了傳統程式語言書籍的枯燥乏味，將 OpenCV 的各種功能融入到實際的應用場景中。舉例來說，書中關於「影像風格轉換」的專案，不僅展示了如何運用深度學習模型進行風格遷移，更重要的是，它會引導讀者思考如何將這些模型部署到實際的應用中，這對於有志於開發商業級應用的開發者來說，無疑是極其寶貴的知識。我注意到作者在處理複雜問題時，總能提供多種解決方案，並詳細比較它們的優劣，這讓我能夠根據實際需求做出最佳的技術選擇。書中對於 OpenCV 4 的最新特性也有深入的探討，讓讀者能夠及時掌握最新的技術動態。整體而言，這本書的內容嚴謹且更新及時，對於想要在電腦視覺領域有所作為的開發者，無論是新手還是資深人士，都能從中獲得豐富的收穫。

评分☆☆☆☆☆

最近剛入手這本《OpenCV 4 專案實務(第二版)》，身為一個長期關注電腦視覺領域的開發者，老實說，市面上關於 OpenCV 的書籍並不少，但真正能兼顧理論深度與實務操作的卻不多。這本書最讓我印象深刻的是它不只停留在 API 的介紹，而是以「專案」為導向，讓你從實際應用中去理解 OpenCV 的強大之處。例如，書中提到的影像辨識專案，不僅僅是教你如何呼叫辨識函式，更會引導你思考如何前處理影像、如何選擇合適的模型，甚至如何優化效能。這種循序漸進、由淺入深的方式，對於剛接觸電腦視覺的初學者來說，能少走很多彎路；對於有經驗的開發者，也能從中獲得新的啟發與實用的技巧。我特別喜歡書中針對不同場景提出的解決方案，像是物體追蹤、影像分割等，這些都是在真實專案中經常會遇到的挑戰，而作者提供的範例程式碼也都相當完整，可以直接拿來參考甚至修改套用，這對於節省開發時間非常有幫助。整體來說，這本書的編排邏輯清晰，內容紮實，絕對是想在 OpenCV 領域深耕的讀者不可錯過的佳作。

评分☆☆☆☆☆

我是一名影像處理的初學者，一直在尋找一本能讓我快速上手並且理解 OpenCV 精髓的書籍。《OpenCV 4 專案實務(第二版)》完全超乎我的預期。它不像是教科書那樣理論說教，而是以非常貼近實務的方式，帶領我一步步走入 OpenCV 的世界。書中許多專案的設計，例如人臉偵測、手勢辨識，都是非常經典且具有代表性的應用，透過這些專案，我得以在動手實作的過程中，學習到各種 OpenCV 的函式與演算法。最重要的是，書中的講解非常生動易懂，即便有些數學原理，作者也能用比較淺顯易懂的方式說明，讓我這個數學底子沒那麼好的讀者也能跟得上。而且，我非常喜歡書中提供的豐富範例程式碼，它們結構清晰，註解完整，讓我可以輕易地理解每一段程式碼的作用，並且可以修改、實驗，進一步加深我的理解。對於想要將 OpenCV 應用於實際專案的讀者來說，這本書絕對是一本值得推薦的入門與進階指南。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，拿到《OpenCV 4 專案實務(第二版)》的時候，我抱持著半信半疑的態度，畢竟「專案實務」聽起來很吸引人，但實際內容能否達到預期，總是個未知數。然而，翻閱幾頁之後，我的疑慮就煙消雲散了。這本書真的有把我當成一個需要解決實際問題的開發者來對待。它不會枯燥地羅列一堆指令，而是像一個經驗豐富的導師，引導你一步步拆解問題、分析需求，然後運用 OpenCV 來實現。我對其中關於「攝影機標定與畸變校正」的章節特別有感觸，這在很多需要精確測量的應用中至關重要，而書中不僅解釋了原理，還提供了詳盡的程式碼範例，讓我可以實際操作，理解其中的數學概念是如何轉化為實際功能的。更棒的是，作者似乎很了解開發者在實際專案中可能會遇到的陷阱，書中也穿插了一些「眉角」的提示，例如在處理大量影像資料時的記憶體優化建議，或是不同演算法在面對不同條件下的優缺點分析，這些都是從實戰經驗中提煉出來的寶貴資訊。這本書的內容深度與廣度都相當令人讚賞，絕對值得投入時間仔細研讀。