OpenCV範例解析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

• OpenCV
• 圖像處理
• 計算機視覺
• Python
• C++
• 圖像分析
• 算法
• 開源
• 機器學習
• 實戰

　　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。

　　從瞭解影像處理基礎概念開始，很快的進入建立光流影像分析(optical flow video analysis)與復雜情境下的文字辨識，透過常見的電腦視覺技術，從無到有建立自己的OpenCV專案。

　　讀完本書，讀者將會熟悉OpenCV的基礎，包含矩陣運算、過濾器與色階直方圖，以及分段、機器學習、復雜影片分析與文字辨識等進階的概念。

　　本書適閤對電腦視覺與影像處理有基本瞭解的軟體開發人員，想要使用OpenCV開發有趣的電腦視覺應用程式，本書就是為你所寫，當然必須要先對C++有所瞭解。

　　本書內容涵蓋
　　‧在係統上安裝OpenCV 3
　　‧建立編譯C++應用程式與管理相依性所需要的CMake命令稿
　　‧認識電腦視覺工作流程，瞭解基本的影像矩陣格式與過濾器
　　‧瞭解分段與特徵萃取技巧
　　‧移除靜態場景的背景，找齣影片監控中移動的物體
　　‧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

好的，以下是一本名為《圖像處理基礎與應用實踐》的圖書簡介，該書內容完全不涉及OpenCV的特定範例解析： --- 圖像處理基礎與應用實踐 深入理解數字圖像的本質與核心算法 概述 在當今的技術浪潮中，數字圖像無處不在，從智能手機的攝影功能到自動駕駛的視覺導航，再到醫療影像的精準診斷，圖像處理已成為現代信息技術領域不可或缺的核心技術。然而，要真正駕馭這些應用，必須建立在對圖像本質、底層數學原理以及基礎算法的深刻理解之上。《圖像處理基礎與應用實踐》正是為填補這一知識空白而作的權威指南。 本書摒棄對特定軟件庫（如OpenCV）功能調用的刻意強調，轉而聚焦於算法的數學推導、概念的清晰闡述以及核心處理流程的構建。我們旨在讓讀者不僅知道“如何做”，更要理解“為什麼這樣做”，從而具備獨立分析、設計和實現高效圖像處理係統的能力。 全書內容圍繞數字圖像的獲取、錶示、增強、恢復、分割、特徵提取和幾何變換等基礎模塊展開，結閤紮實的理論基礎和大量的實際案例分析，確保讀者能夠從根本上掌握圖像處理的精髓。 --- 第一部分：數字圖像的數學基礎與錶示 本部分為後續高級處理打下堅實的地基。我們詳細探討瞭圖像的物理本質與數字化的過程。 1.1 光學與人眼感知模型： 介紹人眼對光綫的響應特性（如韋伯-費希爾定律），這對於理解為什麼某些增強算法有效至關重要。我們探討瞭色彩的物理基礎——電磁波譜，並深入講解瞭人眼如何感知顔色（三色視覺理論）。 1.2 圖像的數字錶示： 深入剖析數字圖像的采樣（空間分辨率）和量化（灰度級或色彩深度）。詳細討論瞭不同位深圖像的存儲結構，包括位平麵分解的概念。 1.3 顔色空間理論： 區彆於僅羅列RGB、CMYK等空間，本書側重於理解不同顔色空間的數學變換關係及其物理意義。重點解析瞭CIE XYZ標準觀察者模型、Lab顔色空間（感知均勻性）以及HSV/HSL（與人類直覺操作的關聯），並提供瞭從一種空間到另一種空間的精確數學推導過程。 1.4 圖像的數學形態： 從信號處理的角度，將圖像視為二維信號。引入捲積積分的嚴格定義，這是後續所有濾波操作的數學基石。討論瞭圖像的傅裏葉變換在頻域分析中的作用，及其在周期性噪聲去除中的理論優勢。 --- 第二部分：圖像的質量提升與基礎變換 本部分著重於如何改善圖像的可視性，以及實現圖像的基本幾何重構。 2.1 圖像增強：空域處理 點處理操作的嚴謹分析： 詳細推導瞭伽馬校正（冪律變換）的原理，並分析其對圖像對比度的非綫性影響。 直方圖的統計學意義： 不僅僅是繪製直方圖，而是深入探討其概率密度函數（PDF）的特性。詳細講解直方圖均衡化（HE）的數學公式推導，並分析其局限性。隨後，引入更精細的限製對比度自適應直方圖均衡化 (CLAHE) 的核心思想，側重於局部區域的統計分析方法。 2.2 圖像增強：頻域處理 傅裏葉變換的實際應用： 教授如何計算和可視化二維離散傅裏葉變換（DFT）。重點講解低通濾波（平滑噪聲）和高通濾波（銳化邊緣）的原理。 濾波器設計： 詳細推導理想濾波器（如理想低通濾波器）的缺點，進而係統介紹巴特沃斯（Butterworth）濾波器和切比雪夫（Chebyshev）濾波器的截止頻率和階數對濾波效果的影響，強調其在時域的捲積核形狀。 2.3 幾何變換與圖像配準基礎 坐標係的轉換： 詳細講解仿射變換（包括平移、縮放、鏇轉、剪切）的齊次坐標錶示法和$3 imes 3$變換矩陣的構建。 重采樣技術： 討論圖像縮放和鏇轉後像素值的獲取問題。對比最近鄰插值、雙綫性插值和雙三次插值的數學模型，分析它們在計算復雜度、平滑度和僞影抑製方麵的權衡。 --- 第三部分：圖像恢復與噪聲建模 圖像恢復是處理退化過程的逆嚮工程。本部分將恢復問題提升到數學優化的高度。 3.1 噪聲的統計建模： 詳細分析常見噪聲類型（高斯白噪聲、椒鹽噪聲、泊鬆噪聲）的概率分布函數（PDF）和功率譜密度（PSD），這是選擇正確恢復算法的前提。 3.2 圖像退化模型： 建立標準的綫性、時不變（LTI）退化模型：$g(x,y) = h(x,y) f(x,y) + n(x,y)$，並分析點擴散函數（PSF）$h(x,y)$的物理意義。 3.3 逆濾波與約束： 討論維納濾波（Wiener Filter） 的推導過程，重點在於其最小均方誤差（MMSE）的優化目標，以及對噪聲和PSF功率譜的依賴性。介紹約束最小二乘法在解決逆問題不適定性方麵的作用。 3.4 基於小波的去噪： 引入小波變換（Wavelet Transform）作為時頻分析工具，解釋其如何實現稀疏錶示。係統講解小波閾值去噪（硬閾值與軟閾值）的原理，及其在保留圖像邊緣細節方麵的優勢。 --- 第四部分：圖像分割與特徵的提取 有效的分割是後續高級分析（如識彆和測量）的前提。 4.1 閾值分割的理論深化： 全局閾值： 詳細推導大津法（Otsu's Method） 的數學原理，即最大化類間方差的目標函數。 局部與自適應閾值： 討論如何構建局部統計窗口，並基於窗口內的灰度均值或方差來動態確定閾值，以應對光照不均的場景。 4.2 基於區域的分割技術： 深入解析區域生長法的啓動點選擇策略和閤並判據的數學構建。對比區域分裂與閤並算法的效率與準確性。 4.3 邊緣檢測的嚴謹實現： 梯度方法： 詳細推導Sobel、Prewitt算子的離散捲積核，並分析它們對噪聲的敏感性。 最優邊緣檢測： 詳細講解Canny邊緣檢測算法的五個核心步驟（平滑、梯度計算、非極大值抑製、雙閾值處理、邊緣連接），強調其理論上對信噪比和定位精度的平衡。 4.4 形態學處理： 聚焦於集閤論在圖像處理中的應用。詳細定義膨脹、腐蝕、開運算和閉運算的數學公式，並分析其在消除小噪聲點（開運算）或連接斷裂區域（閉運算）中的精確作用。討論結構元素（Structuring Element）的選擇對結果的影響。 --- 讀者對象 本書適閤計算機科學、電子工程、生物醫學工程、地理信息係統（GIS）等領域的本科高年級學生、研究生，以及希望深入理解圖像處理底層原理的工程師和研究人員。讀者需要具備一定的綫性代數、微積分和概率論基礎。 通過本書的學習，讀者將能夠擺脫對現有工具箱的依賴，建立起一套堅實的、可遷移的圖像處理知識體係。

前言
Chapter 1 OpenCV 簡介
Chapter 2 OpenCV 基礎介紹
Chapter 3 圖形使用介麵與基本過濾器
Chapter 4 深入色階直方圖與過濾器
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 為文字辨識開發分段演算法
Chapter 11 用 Tesseract 辨識文字
索引

 

评分☆☆☆☆☆

說實話，一開始看到《OpenCV範例解析》這本書名，我其實有點猶豫。因為我過去接觸過一些OpenCV的資源，很多時候都覺得「好難」，光是理解那些數學公式和演算法就已經頭痛瞭。但這本書的「範例解析」這幾個字，又讓我覺得是不是有比較不一樣的切入點。我一直相信，很多複雜的技術，其實都可以透過實際的範例來慢慢理解。所以，我還是決定給它一個機會。 拿到書後，我第一時間翻瞭翻，感覺比我預期的要親切不少。書中的範例看起來都很貼近實際操作，而且重點是「解析」這兩個字，讓我覺得作者應該會很仔細地解釋每個步驟背後的原理，而不是丟下一堆程式碼就讓讀者自己去猜。我希望透過這本書，我能真正學會如何運用OpenCV來解決一些我感興趣的問題。例如，我一直想嘗試用OpenCV來做一些DIY的專案，像是自動偵測傢裡有沒有人經過，或是辨識不同種類的植物。我期待這本書能提供我足夠的指導和靈感，讓我能夠把這些想法變成現實。

评分☆☆☆☆☆

這本《OpenCV範例解析》，我拿到手之後，第一時間就被它清晰的排版和圖文並茂的風格吸引住瞭。雖然我不是那種能一眼看穿複雜演算法的頂尖高手，但對於想要將OpenCV應用在生活中的各種小專案，例如自動化一些影像處理任務，或是嘗試做點簡單的影像辨識和分析，我一直有這個想法。然而，坊間很多OpenCV的書，不是太過學術化，就是太過簡略，往往無法提供足夠的實作細節。這本書的「範例解析」這幾個字，正是我一直在尋找的。 我尤其期待書中對於每個範例的「解析」部分。我希望它不隻會告訴我「怎麼做」，更能解釋「為什麼要這麼做」。像是為什麼在進行某個影像處理時，需要用到特定的參數？這個參數的調整會對結果產生什麼樣的影響？這些細節上的釐清，對於我這種需要從零開始學習的人來說，實在是太重要瞭。我希望透過這些範例的剖析，能夠建立起對OpenCV更紮實的理解，而不隻是停留在「知道有這個功能」的層麵。而且，我還蠻好奇書中會不會涵蓋一些比較貼近颱灣生活情境的應用，像是自動辨識路上的交通標誌，或是幫傢裡的寵物進行自動拍照辨識之類的。

评分☆☆☆☆☆

最近真的對電腦視覺產生瞭濃厚的興趣，特別是OpenCV這個強大的函式庫。但是，身為一個還在摸索階段的初學者，我常常覺得市麵上很多教學資源都太過學術化，不然就是講得很跳躍，讓人難以跟上。直到我看到《OpenCV範例解析》這本書，它的書名立刻就抓住瞭我的目光。我一直覺得，學習任何技術，最有效的方法之一就是透過實際的範例來操作和理解，而「範例解析」這幾個字，就意味著它會帶領我一步一步地拆解和理解這些範例。 我特別期待這本書在「解析」部分能有多深入。我希望它不隻會提供程式碼，更能解釋程式碼的每一行在做什麼，為什麼要這樣寫，以及這個範例背後所運用的OpenCV函式和演算法是什麼。例如，當書中提到邊緣檢測時，我希望它能詳細解釋Canny演算法的原理，而不是隻丟齣一個程式碼。我希望透過這樣的細膩解析，我能從「看著範例抄」進階到「理解範例、並能自行修改和應用」。我還蠻好奇書中會不會有一些比較進階的應用範例，例如物件追蹤、圖像分割，或是簡單的機器學習模型整閤，這些都是我非常嚮往去嘗試的領域。

评分☆☆☆☆☆

哇，收到這本《OpenCV範例解析》真的是讓我太驚喜瞭！身為一個長久以來對電腦視覺充滿好奇，但又常常被那些冷冰冰的官方文件搞得一頭霧水的「半吊子」玩傢，這本書簡直就像是我的及時雨。書名裡的「範例解析」幾個字，就足以讓我眼睛為之一亮。過去我常常遇到的情況是，找到瞭一個想實現的功能，翻瞭半天OpenCV的API，看得腦袋打結，卻還是不知道該從何處著手。更別說那些寫得像天書一樣的原始碼範例，光是理解每一個參數的意義，就已經耗費大量心力。 這本書的齣現，恰恰解決瞭我最大的痛點。我還沒來得及深入細讀，光是翻閱目錄和前言，就感受到作者的用心。他並沒有把OpenCV的每一個函數都钜細靡遺地列齣來（畢竟那樣可能會厚到變成磚頭），而是精選瞭許多在實際應用中最常見、最核心的範例。從基礎的圖像讀取、顯示，到更進階的邊緣檢測、特徵點提取，甚至到物體追蹤和人臉辨識，這些都是我一直很想實際操作看看的領域。而且，我特別欣賞的是，書中對於每一個範例的講解，似乎都循序漸進，並且「有溫度」，不像有些技術書籍那樣乾巴巴的。我期待它能帶我一步步拆解每個範例背後的邏輯，理解為什麼要這樣寫，而不是單純地複製貼上程式碼。

评分☆☆☆☆☆

收到這本《OpenCV範例解析》，真的讓我覺得非常興奮，因為它完全擊中瞭我的學習痛點！我一直對OpenCV這套函式庫非常感興趣，希望能透過它來實現一些有趣的影像處理和小專案，但過去的經驗讓我常常卡在「不知道怎麼開始」的窘境。很多教學資源不是太過理論化，就是範例過於複雜，讓人望之卻步。而這本書的「範例解析」這個書名，簡直就是為我量身打造的！ 我非常期待書中能有豐富且實用的範例，更重要的是，我希望作者能將「解析」做得非常細膩。我希望它能像是一位耐心的老師，一步一步地帶領我理解每個範例背後的原理、程式碼的邏輯，以及為何要選擇特定的參數和演算法。我希望能學到不隻是「如何寫齣這個範例」，更能學到「為什麼要這樣寫」，進而培養自己解決問題的能力。我特別好奇書中會不會涵蓋一些像是影像濾波、特徵點偵測、乃至於簡單的物件辨識等範例，因為這些都是我一直想實際操作和深入瞭解的。我希望這本書能讓我真正理解OpenCV的強大之處，並能將所學應用到我自己的創作和學習中。