世界排名第一的視覺資料庫：OpenCV開發一本搞定 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

• OpenCV
• 計算機視覺
• 圖像處理
• Python
• C++
• 機器學習
• 深度學習
• 圖像識彆
• 開發實戰
• 算法

OpenCV是英特爾推齣的開放原始碼視覺函數庫，自推齣後已儼然成為業界的箇中翹楚。許多人臉辨識，監視係統、車牌辨視等人工智慧的應用程式都是用OpenCV完成的，一般使用者想要參與這類專案的機會不多。本書將OpenCV在業界最常見的範例放入書中，並且有完整及詳盡Step-by-step的教學，你可以按照書中教學，一步步完成包括數字影像加密學習係統、手寫數字辨識係統、骰子作畫學習係統、濾鏡效果學習係統、數字浮水印學習係統和影像檢索係統。讀完本書之後，相信你也可以成為一個視覺處理的高手。

　　書附內容
　　佳魁官網提供下載
 

好的，這是為您撰寫的圖書簡介，該書聚焦於高性能計算機視覺與深度學習的實戰應用，著重於構建工業級解決方案和前沿研究的落地。 --- 圖書名稱：《計算機視覺與深度學習：從理論前沿到工業化落地》 簡介： 在數字時代的浪潮中，視覺智能已成為驅動技術革新的核心引擎。從自動駕駛的精準導航到智能製造的缺陷檢測，再到醫療影像的輔助診斷，計算機視覺（CV）與深度學習（DL）的融閤正在重塑我們的世界。然而，將實驗室中的先進算法轉化為可靠、高效、可部署的工業級係統，需要跨越理論與工程實踐之間的鴻溝。 本書旨在成為連接這兩者的橋梁，它不是對基礎概念的簡單羅列，而是專注於麵嚮復雜應用場景的係統構建、性能優化與前沿技術整閤的實戰指南。我們深入剖析如何駕馭現代CV/DL框架，構建具備魯棒性、高實時性和可擴展性的視覺解決方案。 本書的深度與廣度涵蓋以下核心模塊： --- 第一部分：現代計算機視覺基礎與性能優化 本部分將深入探討支撐高性能視覺係統的底層原理和優化技術，確保您理解“為什麼”某些方法有效，並掌握“如何”將其優化至極限。 1. 視覺係統的工程化挑戰與架構設計： 我們將超越傳統的特徵提取（如SIFT、HOG），轉嚮現代基於深度學習的錶徵學習。重點討論如何為特定任務（如邊緣計算、雲端大規模處理）選擇閤適的網絡架構和數據流管道。內容包括：內存管理、並行計算策略（CPU/GPU/NPU異構計算協同）以及異構平颱上的模型部署優化。 2. 圖像處理的加速技術與硬件協同： 詳細介紹OpenCL/Vulkan在圖像預處理和後處理中的應用，特彆是針對高分辨率和高幀率數據的實時濾波、色彩空間轉換和幾何校正。我們將探討如何利用SIMD指令集和GPU的並行計算單元，實現傳統圖像處理算法的百倍加速，為後續的深度學習推理階段提供高效的數據準備。 3. 數據集的構建、管理與閤成策略： 工業級視覺係統的瓶頸往往在於數據。本書將詳細闡述如何設計高效的數據采集協議、進行大規模標注（包括3D點雲和時序數據），以及利用神經渲染（Neural Rendering）和生成對抗網絡（GANs）進行數據增強與閤成，以解決真實世界數據稀疏性或隱私敏感性的問題。 --- 第二部分：前沿深度學習模型與魯棒性構建 本部分聚焦於最新、最具影響力的深度學習模型，並著重於如何提升這些模型的可靠性與抗乾擾能力。 4. 高效能目標檢測與實例分割的深度解析： 全麵覆蓋單階段（YOLOv係列深度優化）、雙階段（Faster R-CNN的變體）以及Transformer-based檢測器（如DETR及其改進版）。重點不在於復述結構，而在於模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization）以及稀疏化技術在保持高精度的同時，實現對嵌入式設備的適配。 5. 場景理解與語義分割的精細化： 探討在復雜場景下（如惡劣天氣、光照劇變）實現精確語義和實例分割的方法。我們將深入研究Dilated Convolutions、Spatial Pyramid Pooling（SPP）的高級應用，以及如何結閤圖神經網絡（GNN）來建模場景中的對象關係，增強全局一緻性。 6. 3D視覺與時空序列建模： 重點介紹如何從單目或立體圖像中重建精確的三維信息（SLAM/SfM的優化），以及如何利用3D捲積網絡（3D CNNs）和循環網絡（RNN/LSTM/Transformer）處理視頻數據，實現行為識彆、動作預測和運動估計。 --- 第三部分：模型部署、生産驗證與工業落地 這是本書區彆於理論教程的關鍵部分，它指導讀者如何將驗證成功的模型投入實際生産環境，並確保其長期穩定運行。 7. 模型推理引擎的選型與優化： 詳細對比並實戰TensorRT、OpenVINO、ONNX Runtime等主流推理框架。針對不同硬件後端（NVIDIA GPU, Intel CPU/VPU, ARM芯片），演示如何進行算子融閤（Operator Fusion）、內核優化和動態批處理（Dynamic Batching），以榨乾硬件性能。 8. 模型的可靠性、安全性和可解釋性（XAI）： 在關鍵任務係統中，模型必須可信賴。本章介紹對抗性攻擊的防禦機製（如對抗性訓練），以及如何應用Grad-CAM、SHAP等方法，為模型的決策提供清晰的解釋。同時，探討模型漂移（Model Drift）的檢測與在綫再訓練策略。 9. 邊緣計算與端側部署的完整流程： 覆蓋從模型壓縮到最終部署到樹莓派、Jetson係列或定製ASIC的完整CI/CD流程。實踐跨平颱模型的轉換、格式化，以及如何在資源受限環境下設計高效的功耗管理策略，確保視覺係統在實際工作負載下的穩定性和低延遲錶現。 --- 目標讀者： 本書麵嚮具備一定編程基礎（Python/C++）和深度學習基礎（如熟悉PyTorch或TensorFlow）的工程師、研究人員和高級學生。特彆適閤那些需要將視覺算法從原型階段推進到大規模、高性能、可維護的工業産品開發階段的專業人士。閱讀本書，您將獲得構建下一代智能視覺係統的核心競爭力。

作者簡介

李立宗

　　2008年獲南開大學碩士學位，CSDN博客專傢，天津職業技術師範大學資訊技術工程學院副教授。參與多本圖書的編寫工作，在數位影像處理領域公開發錶多篇論文、擁有一項發明專利、多項軟體著作權。

前言

第1章 影像處理係統 
1.1 係統介紹
1.2 係統原理
1.3 程式設計實現

第2章 醫學影像處理演算法學習係統
2.1 係統介紹
2.2 係統原理
2.3 程式設計實現

第3章 影像邊緣檢測學習係統
3.1 係統介紹
3.2 係統原理
3.3 程式設計實現

第4章 數字影像加密學習係統
4.1 係統介紹
4.2 係統原理
4.3 係統結構與流程
4.4 程式設計實現

第5章手寫數字識彆學習係統
5.1 係統介紹
5.2 係統原理
5.3 係統結構與流程
5.4 程式設計實現

第6章 骰子作畫學習係統
6.1 係統介紹
6.2 係統原理
6.3 係統結構與流程
6.4 程式設計實現

第7章濾鏡效果學習係統
7.1 係統介紹
7.2 係統結構
7.3 係統實現

第8章盲數字浮水印學習係統
8.1 係統介紹
8.2 係統原理
8.3 係統結構與流程
8.4 程式設計實現

第9章影像檢索係統
9.1 係統介紹
9.2 係統原理
9.3 係統結構與流程
9.4 程式設計實現
9.5 執行效果

第10章 非盲數字浮水印學習係統
10.1 係統介紹
10.2 係統原理
10.3 係統結構與流程
10.4 程式設計實現

前言

　　電腦視覺技術是在影像處理技術上發展起來的一種學科，在很多領域發揮著十分重要的作用。隨著硬體裝置的不斷升級及價格的不斷下降，電腦視覺技術越來越成熟。OpenCV是英特爾（Intel）公司發起的開放原始碼應用平颱，藉助該工具能夠開發高效的電腦視覺應用專案。

　　內容

　　本書的係統主要包含常用函數介紹類彆係統和應用類彆係統兩種。

　　常用函數介紹類彆係統

　　這種係統以介紹函數的使用為主，包含影像處理係統（第1章）、醫學影像處理係統（第2章）、影像邊緣檢測學習係統（第3章）。這些係統主要介紹瞭常用OpenCV函數的使用方法，並對這些函數進行不同形式的參數呼叫。

　　應用類彆係統

　　這種係統嘗試解決一些實際問題，包含數字影像加密學習係統（第4章）、手寫數字識彆學習係統（第5章）、骰子作畫學習係統（第6章）、濾鏡效果學習係統（第7章）、數字浮水印學習係統（第8章、第10章）和影像檢索係統（第9章）。這種係統中，嘗試用最簡單的方法實現一個學習係統，讓讀者能夠瞭解該類彆係統的主要演算法、解決問題的基本想法，同時能夠更深入地瞭解如何更進一步地使用OpenCV處理實際問題。

　　目的

　　從一接觸OpenCV開始，我就感受到它的強大魅力，並深深地被吸引。我也希望更多的人能夠瞭解它、更進一步地使用它，本書的主要目的如下：

　　為OpenCV的學習提供一份更好的學習資料。
　　讓影像處理零基礎的入門者能夠快速入門。
　　讓學習者透過本書的學習，能夠快速地建置以OpenCV為基礎的視覺化互動係統。
　　透過實際的實例教學，讓讀者能夠快速掌握影像處理的相關理論基礎和演算法。
　　能夠快速地建置以Qt為基礎的視覺處理係統。

　　讀者範圍

　　本書提供的教學係統能夠讓讀者快速掌握電腦視覺的相關知識，盡快掌握影像處理的相關演算法和係統建置，讓影像處理的零基礎入門開發者能夠盡快成為一名從業人員。本書提供的學習係統均含有詳細的註釋，讀者能夠在具有一定C++開發基礎、影像處理零基礎的情況下完全自主地進行自學。

　　在校學生

　　本書所介紹的係統能夠方便學生自學電腦視覺相關係統的開發，也能夠方便學生進行課程設計、畢業設計的學習。

　　教師

　　本書能夠作為電腦視覺相關課程的搭配教材使用，或相關課程的教學參考書。

　　入門者

　　對於希望進入電腦視覺領域的從業人員，本書提供的實例教學能夠讓他們快速掌握影像處理的相關理論基礎、演算法、設計想法等內容。

　　專業人員

　　對電腦視覺處理領域的專業人員，本書大量的實例程式能夠讓他們快速上手相關專案，為他們提供確實有效的幫助。

　　同好

　　對電腦視覺處理有興趣的同好，能夠根據本書提供的係統完成相關專案的開發工作。由於本書隱藏瞭很多內部細節，因此能夠讓同好更進一步地實現係統。

　　特點

　　本書不需要按照順序從第1章開始閱讀，讀者可以選擇自己有興趣的內容，各章的內容相對獨立。本書中的全部係統均以目前的最新版本OpenCV 3.0介紹。

　　用Qt建置視覺化係統

　　目前，針對OpenCV的學習教學大部分侷限在函數的使用上。本書將OpenCV的函數進行瞭整閤，使用Qt建置瞭多種不同形式的影像處理係統來介紹函數的使用、影像處理常用演算法、係統如何建置等。書中介紹的係統分成基礎係統和實用性係統。基礎係統主要介紹OpenCV常用函數的實際使用，列齣瞭函數在呼叫不同參數時的實現效果。實用性係統嘗試解決一些常見的問題，例如手寫數字識彆、影像檢索、影像加密、數字浮水印、影像隱藏、濾鏡效果等。

　　黑盒

　　本書在進行影像處理的過程中，把OpenCV函數作為一個黑盒來使用，盡可能使用通俗容易的語言來描述影像處理演算法要實現什麼功能、需要使用什麼參數，而盡量避免堆砌復雜的公式來描述實現細節資訊，盡可能地隱藏瞭其內部實現細節。同時，為瞭更進一步地瞭解函數的功能，本書中使用瞭大量的實際範例對函數的實際處理效果進行瞭展示。

　　簡化問題處理

　　在處理問題時，本書盡可能地將問題進行瞭簡化處理。例如在進行數字識彆時，採用瞭最近鄰演算法。所使用的特徵影像函數庫中，針對每一個數字僅儲存有一個特徵影像。在數字識彆時，將待識彆的數字影像與影像函數庫中的影像進行特徵比對，將與其特徵最接近的特徵影像作為識彆結果。這樣，相當大地簡化瞭問題的處理。透過這一係統的學習，既掌握瞭處理問題的基本想法和方法，又掌握瞭OpenCV的使用。

　　問題處理盡量獨立

　　在數字影像處理過程中，處理過程的各個處理步驟、流程之間常常存在著較強的相關性，還有一些處理過程之間存在著較大的相似性。因此，在實際處理過程中，常常需要建置多個自訂函數，也就存在著較多的函數呼叫。本書在實現的過程中，為瞭方便問題的瞭解，更多關注OpenCV的使用，盡量將一個處理作為一個獨立的單元來實現，避免瞭由過於復雜的函數呼叫帶來的學習乾擾。

　　章節之間相互獨立

　　在本書中，以數字影像處理係統的方式介紹瞭十幾個不同的係統。各個係統之間是獨立的，讀者可以從任何一章開始閱讀學習。為瞭節省篇幅，有部分函數的介紹沒有在各個不同的章節之間進行重復介紹，但相關基礎知識均有簡單介紹，並列齣瞭實際介紹所在的章節。

　　最後，我要感謝傢人的支援。在完成本書期間，我經常獨自一人悶在書房裏而忽略你們的感受，也逃避很多責任。我要感謝你們一直以來對我的瞭解、支援、付齣，你們是我不斷前行的動力，我愛你們！

　　聯絡方式

　　由於本人水準有限，雖然本書經過瞭多次驗證，但是一定仍存在一些問題，希望讀者朋友在使用本書時，能夠海涵。在齣版後，我會針對讀者朋友提供的迴饋資訊進行整理、歸納，列齣統一的勘誤錶。本書中所介紹的全部係統目前均已經能夠在Windows 10係統下正常穩定地執行，需要書中係統的讀者請與我聯係，以取得書中的教學案例係統。我也在準備本書所介紹係統的搭配視訊教學，完成後會透過多種通道發佈，歡迎大傢關注。也非常歡迎大傢跟我交流關於OpenCV的各種問題。

　　我的聯係方式如下：
　　電子郵件：lilizong@gmail.com 

评分☆☆☆☆☆

收到《世界排名第一的視覺資料庫：OpenCV開發一本搞定》這本書，我真的有點激動！作為一個在大學教計算機視覺的老師，我一直在尋找一本能夠真正幫助學生打好OpenCV基礎，並且能快速上手實際應用的教材。市麵上很多OpenCV的書，要不就是過於偏重理論，枯燥乏味，要不就是代碼示例陳舊，難以維護。 這本書的標題“一本搞定”，聽起來就很有野心，但如果它真的能做到，那對我們教學工作來說，絕對是一大福音。我非常期待它能用一種非常清晰、邏輯性強的方式，將OpenCV的“前世今生”以及核心功能做一個係統性的梳理。比如，它能不能從OpenCV的架構設計講起，然後逐一剖析其在圖像處理、特徵檢測、目標識彆、機器學習集成等方麵的強大能力。 我特彆關注的是它如何處理“開發”這個環節。在教學中，學生最容易遇到的睏難就是將理論知識轉化為實際的代碼。我希望這本書能提供大量高質量、可運行的代碼示例，並且這些代碼能夠體現最新的OpenCV版本特性。如果書中能夠包含一些案例研究，分析如何利用OpenCV解決一些實際的計算機視覺問題，並分享相關的開發思路和最佳實踐，那將極大地提升教學效果。 另外，作為一位老師，我希望這本書能夠具有一定的“引導性”，能夠啓發學生獨立思考和進一步探索。它不應該隻是簡單地羅列API，而是能夠引導讀者理解每個算法背後的原理，以及在不同場景下的適用性。如果這本書能夠成為一本能夠貫穿學生本科到研究生階段學習的參考書，那它的價值就無可估量瞭。 總的來說，這本書的齣現，讓我看到瞭將OpenCV這門“硬功夫”變得更加“軟”和易學的可能性。我迫不及待想翻開它，看看它是否真的能成為我教學的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

我是一位剛畢業的軟件工程碩士，主攻方嚮是機器學習和計算機視覺，最近正愁著怎麼樣能更深入地掌握OpenCV這門“內功”。《世界排名第一的視覺資料庫：OpenCV開發一本搞定》這本書名一齣來，我就覺得這是我一直在找的。 我平時看一些OpenCV的教程，總覺得跳躍性太強，很多基礎概念比如圖像錶示、顔色空間轉換、基本的圖像操作，在一些進階的書籍裏就一帶而過，導緻我經常需要迴頭去翻閱更基礎的資料，效率不高。我非常期待這本書能從最基礎的部分講起，比如OpenCV的安裝配置，然後逐步深入到各種算法原理和API詳解。 更重要的是，我希望這本書能提供一些“乾貨”，能夠真正幫助我提高開發效率。比如，對於一些復雜的圖像處理任務，它能否提供一些高效的實現方法和優化技巧？如果能介紹一些OpenCV結閤其他庫（如NumPy, SciPy, 甚至是TensorFlow/PyTorch）的開發模式，那就更符閤我目前的研究和開發需求瞭。 我個人比較喜歡有大量代碼示例的書，並且希望這些代碼都是經過精心設計、易於理解和擴展的。如果書中的代碼還能覆蓋到一些實際應用場景，比如醫學影像分析、自動駕駛感知模塊、工業檢測等，那對於我們學生來說，可以提供很多靈感和實踐方嚮。 這本書的“一本搞定”給我一種強烈的信號：它想要成為一個全麵的OpenCV開發指南。我希望它能夠涵蓋從基礎到進階，從理論到實踐，真正讓讀者能夠通過這本書，獨立完成各種OpenCV相關的開發任務。

评分☆☆☆☆☆

看到《世界排名第一的視覺資料庫：OpenCV開發一本搞定》這本書，我第一反應就是“終於來瞭！”。作為一名在影像技術公司工作的工程師，OpenCV在我們日常工作中扮演著非常重要的角色。雖然我們每天都在用，但總覺得對它隻是“知其然，不知其所以然”。這本書的標題，讓我看到瞭一個係統性學習和深入理解OpenCV的機會。 我特彆看重這本書能否提供對OpenCV底層原理的深入剖析。比如，對於一些核心的圖像處理算法，如SIFT、SURF、ORB特徵提取，或者是各種經典的圖像分割算法，我希望能在這本書裏看到更詳細的數學原理講解，以及它們在OpenCV中的具體實現。這有助於我們更好地理解算法的優劣，並在實際項目中做齣更閤理的選擇。 其次，我非常關注這本書在“開發”方麵的實用性。我們工作中遇到的問題常常是復雜多樣的，需要我們將OpenCV與其他技術結閤起來。這本書能否提供關於如何將OpenCV與其他主流開發框架（如Python的Flask/Django，或者C++的Qt）集成的指導？以及在多綫程、GPU加速等方麵的內容，這些都是影響開發效率的關鍵因素。 我希望這本書能夠包含一些“性能優化”方麵的建議。在處理大規模圖像數據時，算法的效率至關重要。如果書中能提供一些關於如何優化OpenCV代碼，提高處理速度的技巧，那將是我們研發團隊的福音。 最後，這本書的“一本搞定”讓我充滿瞭期待。它能否提供一個全麵的OpenCV知識體係，覆蓋從基礎的圖像操作到復雜的3D視覺、深度學習模型集成等方方麵麵？我希望它能成為我們團隊在OpenCV領域的一個“權威參考”，遇到問題時，能夠快速找到答案，並且獲得更深入的見解。

评分☆☆☆☆☆

哇，收到這本《世界排名第一的視覺資料庫：OpenCV開發一本搞定》的時候，我真的超~~~驚喜！拿到手沉甸甸的，感覺內容肯定超紮實。我本身是做一些影像處理相關的研發工作，雖然不是專攻OpenCV，但它的名字我早就聽過，也知道在計算機視覺領域，它幾乎是無人不知的明星。 這本書的封麵設計就很有科技感，而且“一本搞定”這個宣傳語，對於像我這樣時間寶貴、想快速入門或者深入瞭解某個技術的人來說，簡直是量身定做！我最期待的是它能不能把OpenCV那麼龐大復雜的函數庫，用一種循序漸進、易於理解的方式呈現齣來。畢竟，很多人一開始接觸OpenCV都會被它的API數量和算法多樣性給嚇到，然後就覺得無從下手。 這本書會不會有大量的代碼示例？我覺得這是關鍵。光講理論容易枯燥，隻有配閤實際操作，纔能真正把知識內化。而且，我特彆希望看到一些實際應用的案例，比如人臉識彆、目標跟蹤、圖像分割等等，因為這些都是我在工作中會遇到的挑戰。如果這本書能提供一些可以直接套用或者稍作修改就能使用的代碼模闆，那簡直就是雪中送炭瞭！ 總的來說，這本書給瞭我很大的信心，我覺得它很有可能成為我未來OpenCV學習和開發過程中的一本“聖經”。畢竟，能被稱為“世界排名第一的視覺資料庫”，OpenCV本身就代錶瞭高度和廣度。如果這本書能夠充分挖掘齣它的潛力，並以一種颱灣讀者能夠接受的語言和風格來闡述，那絕對是值得推薦的！我迫不及待想翻開它，好好鑽研一番瞭！

评分☆☆☆☆☆

收到這本《世界排名第一的視覺資料庫：OpenCV開發一本搞定》，我真是眼睛一亮。作為一名在設計領域工作、對圖像處理抱有濃厚興趣的從業者，我一直覺得OpenCV是打開計算機視覺大門的金鑰匙，但入門門檻確實不低。市場上關於OpenCV的書籍也很多，但往往要麼太偏學術，要麼太零散，很難找到一本既全麵又能兼顧實操的書。 這本書的標題非常吸引人，“一本搞定”四個字，聽起來就充滿瞭自信和力量。我最看重的是它能否將OpenCV的核心概念、常用算法以及實際應用場景有機地結閤起來。比如，我一直對圖像濾波、特徵提取、物體檢測這些基礎但至關重要的技術很感興趣，但總覺得學起來有點斷斷續續。希望這本書能夠係統地梳理這些內容，並配以清晰易懂的圖示和代碼，讓我能夠融會貫通。 另外，我特彆關注這本書的“開發”部分。很多時候，我們學習技術是為瞭解決實際問題，而不是為瞭純粹的學術研究。所以，我希望這本書能夠提供豐富的實戰案例，涵蓋一些我工作中可能用到的場景，例如圖像增強、內容分析、甚至一些簡單的AR應用。如果能夠有“從零開始”的教程，一步步引導讀者完成一個完整項目，那就太棒瞭。 我非常期待這本書能用一種非常“接地氣”的颱灣語境來講解，避免過多生澀的術語，或者在解釋專業名詞時能有貼切的比喻。畢竟，學習的最終目的是為瞭應用，而清晰易懂的溝通是應用的前提。如果這本書能夠讓我覺得，OpenCV這個強大的工具，變得觸手可及，那它就是一本無可替代的好書。