OpenCV 4 專案實務(第二版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• OpenCV
• 圖像處理
• 計算機視覺
• 項目實戰
• Python
• 圖像分析
• OpenCV4
• 算法實現
• 機器視覺
• 開發實踐

　　OpenCV是現今最好的開放原始碼電腦視覺庫，開發人員能夠建立完整專案，處理影像處理、動態偵測與影像切割等問題。不論是電腦視覺新手或是有經驗的熟手，本書透過實務範例與專案，帶領讀者瞭解OpenCV基礎概念與演算法。

　　從安裝OpenCV與基本影像處理開始，接著介紹使用者介麵並深入影像處理的進階概念，讀者會學到復雜的電腦視覺演算法，探索機器學習與人臉偵測。接著帶領各位建立光流影像分析(optical flow video analysis)與復雜情境的背景相減，在最後一章還會學到文字切割與辨識，以及認識新加入與改善後的機器學習模組基礎。

　　讀完本書，讀者會熟悉OpenCV基礎，如矩陣運算、濾鏡與色階直方圖，也能夠熟悉常用的電腦視覺技巧，能夠從無到有建立OpenCV專案。

　　本書內容涵蓋
　　‧在係統上安裝OpenCV 4
　　‧建立編譯C++應用程式與管理相依性所需要的CMake命令稿
　　‧瞭解基本的影像矩陣格式與濾鏡
　　‧探索切割與特徵萃取技巧
　　‧移除靜態場景的背景，找齣影片監控影像中移動的物體
　　‧透過各式技巧從即時影片中追蹤不同的物體
　　‧使用OpenCV的新函式偵測文字並透過Tesseract辨識文字
　　‧熟悉影像分類重要的深度學習工具

前言
Chapter 1 OpenCV 入門
Chapter 2 OpenCV 基礎介紹
Chapter 3 圖形使用者介麵與基本濾鏡
Chapter 4 深入色階直方圖與濾鏡
Chapter 5 自動光學檢查、物體分割與偵測
Chapter 6 學習物體分類
Chapter 7 偵測人臉部份與覆蓋遮罩
Chapter 8 影像監控、背景塑模與形態學操作
Chapter 9 學習物體追蹤
Chapter 10 為文字辨識開發分割演算法
Chapter 11 用 Tesseract 辨識文字
Chapter 12 深度學習與 OpenCV
索引

 

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「專案導嚮」的寫作風格，它打破瞭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，不僅展示瞭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，這對於有誌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齣最佳的技術選擇。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☆☆☆☆☆

說實話，我一開始對《OpenCV 4 專案實務(第二版)》的期待值並不高，畢竟市麵上同類型的書籍實在太多瞭，很容易陷入「理論多於實踐」或是「範例過於簡單」的窠臼。然而，這本書完全顛覆瞭我的認知。作者在結構編排上花瞭很大的心思，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，都做到瞭環環相扣。我特別欣賞書中對於「影像辨識與追蹤」專案的處理方式，它不僅僅展示瞭如何使用現有的模型，更深入地探討瞭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☆☆☆☆☆

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錶性的應用，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瞭。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，而書中不僅解釋瞭原理，還提供瞭詳盡的程式碼範例，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，作者似乎很瞭解開發者在實際專案中可能會遇到的陷阱，書中也穿插瞭一些「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，或是不同演算法在麵對不同條件下的優缺點分析，這些都是從實戰經驗中提煉齣來的寶貴資訊。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。

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，市麵上關於 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隻停留在 API 的介紹，而是以「專案」為導嚮，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、如何選擇閤適的模型，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齣的解決方案，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。