OpenCV 3 學習手冊 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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使用C++與OpenCV程式庫實作電腦視覺

　　透過這本書，你將進入迅速發展的電腦視覺領域。本書是由OpenCV開放原始碼程式庫創始人Adrian Kaehler與Gary Bradski所著，為開發者、學術研究者、機器人專傢與業餘愛好者提供詳盡的介紹。你將學習建構可讓電腦“看見東西”，並根據資料來進行決策的應用程式。

　　OpenCV具備500種以上橫跨諸多視覺領域的函式，受到許多商業應用程式採用，應用領域包括安全、醫藥影像學、圖案與臉部辨識、機器人與工廠産品檢驗。這本書可為你紮下堅實的電腦視覺與OpenCV基礎，讓你有能力建構簡單且精密的視覺應用程式。每章的實作練習將會協助你運用所學。

　　本書內容涵蓋整個以現代C++寫成的程式庫，包含可供電腦視覺使用的機器學習工具。

　　■ 學習OpenCV資料型態、陣列型態與陣列運算
　　■ 使用HighGUI捕捉與儲存靜態與影片影像
　　■ 變換影像，將影像伸展、收縮、變形、再映射與修復它
　　■ 瞭解圖案辨識，包括臉部偵測
　　■ 透過視野追蹤物體與活動
　　■ 用立體視覺重構3D影像
　　■ 探討OpenCV中基本與進階的機器學習技術

　　Dr. Adrian Kaehler 是位企業傢與Silicon Valley Deep Learning Group創辦人。他的工作涵蓋機器學習、統計建模、電腦視覺與機器人領域。他在Stanford University AI Lab擔任要職，也曾經是DARPA大賽中獲奬的Stanley賽車團隊一員。

　　Dr. Gary Bradski 是Arraiy.ai的CTO，曾經在許多新創公司任職，也曾在Stanford University AI Lab的Computer Science部門擔任諮詢教授。他是OpenCV程式的創造者，也是廣為人知的演說者與開放原始碼社群的貢獻者。

好的，這是一本名為《現代計算機視覺與深度學習實踐指南》的圖書簡介，內容詳盡，聚焦於計算機視覺領域的前沿技術與實際應用，但不涉及《OpenCV 3 學習手冊》中的具體知識點。 --- 現代計算機視覺與深度學習實踐指南 緒論：視覺智能時代的浪潮與基石 我們正處於一個由數據驅動的智能時代，計算機視覺技術作為連接物理世界與數字世界的橋梁，其重要性日益凸顯。從自動駕駛的實時環境感知，到醫療影像的精準輔助診斷，再到工業生産綫的質量檢測，視覺智能已滲透到現代社會的方方麵麵。 本書並非對某一特定庫或框架的全麵操作手冊，而是著眼於構建現代計算機視覺係統所需的核心理論、先進算法以及高效的工程實踐方法。它旨在為讀者提供一個紮實的理論框架，幫助理解視覺信息如何被機器有效地“看見”、理解和推理，並最終轉化為智能決策。 本書的讀者群體設定為具備一定編程基礎（如 Python 語言基礎），並對機器學習、綫性代數和概率論有初步瞭解的工程師、研究人員或高級學生。我們假定讀者需要從原理層麵深入理解，並能快速掌握前沿技術的落地應用。 第一篇：視覺信息的底層錶達與幾何基礎 在深度學習大行其道之前，計算機視覺的成功依賴於對圖像本質特性的精確建模。本篇著重迴顧和深入探討這些被深度學習模型隱式學習或顯式建模的底層原理。 第一章：圖像采集、傳感器物理與輻射度量學 本章深入探討數字圖像的物理形成過程。我們將解析光綫如何與物體錶麵發生交互（反射、透射、散射），以及這些物理過程如何被光學係統（鏡頭、傳感器）轉換為離散的數字信號。 相機模型與標定： 詳細分析針孔模型（Pinhole Model）的局限性與擴展，深入討論徑嚮和切嚮畸變參數的精確估計與校正方法。我們將探討如何通過高精度標定闆和優化算法，實現亞像素級的相機參數辨識。 輻射度與色彩空間： 區分亮度（Luminance）和輻射度（Radiance）。詳細解析 CIE XYZ、sRGB、Adobe RGB 等色彩空間的數學定義、轉換關係及其在跨平颱色彩一緻性中的應用。對比理解感知均勻性和幾何準確性在不同應用場景下的權衡。 立體視覺的幾何基礎： 重新審視埃皮極幾何（Epipolar Geometry）。推導本質矩陣（Essential Matrix）和基礎矩陣（Fundamental Matrix）的數學關係，並講解如何利用 RANSAC 等魯棒估計方法從噪聲數據中提取可靠的運動和平移信息。 第二章：傳統特徵描述符的深度解析與應用場景 盡管深度學習主導瞭特徵提取，但對經典特徵的理解對於處理受限環境（如低算力設備、極低光照條件）或作為特定任務的補充至關重要。 尺度不變性與多尺度空間： 探討 SIFT、SURF 等特徵的構建思想，重點分析它們如何通過構建尺度空間（如高斯差分 DoG）實現對圖像尺度的魯棒性。分析這些算法的計算復雜度與實時性瓶頸。 局部描述符的構建與區分： 比較梯度方嚮直方圖（HOG）在行人檢測中的應用，分析其對局部紋理和形狀的敏感性。討論局部二值模式（LBP）在紋理分析中的優勢與局限。 特徵匹配與幾何驗證： 深入探討基於描述符的匹配策略（如 K-NN、Ratio Test）。闡述 RANSAC、MSAC 等迭代式擬閤算法在剔除誤匹配點對中的核心作用，並分析其收斂速度與魯棒性。 第二篇：深度學習時代的視覺錶徵學習 本篇轉嚮現代視覺處理的核心——深度捲積神經網絡（CNN）及其變體，重點關注其結構設計、訓練策略以及如何高效地從海量數據中學習到有意義的視覺錶徵。 第三章：捲積網絡架構的演進與設計哲學 本章係統梳理主流 CNN 架構的發展脈絡，揭示不同設計決策背後的動機。 深度與寬度： 對比 AlexNet、VGG 的早期設計哲學與 ResNet 引入的殘差連接（Residual Connection）如何有效緩解梯度消失問題，使得網絡深度得以突破。 高效性與輕量化： 深入分析 Inception 模塊（多尺度融閤）和 MobileNet 係列（深度可分離捲積）在計算效率上的優化策略。討論如何通過調整超參數（如寬度乘子、分辨率因子）在精度與延遲之間進行權衡。 注意力機製的引入： 解析通道注意力（如 Squeeze-and-Excitation Networks）和空間注意力（如 CBAM）如何引導網絡聚焦於信息量最大的區域和特徵通道，提升模型的判彆能力。 第四章：模型訓練的精細化調優與泛化能力提升 訓練一個高性能的深度模型遠不止於選擇一個網絡結構。本章聚焦於訓練流程中的關鍵技術，確保模型不僅在訓練集上錶現優異，更能在真實世界數據上保持魯棒性。 優化器與學習率調度： 細緻比較 SGD、Momentum、AdamW 等優化器在不同任務上的收斂特性。詳細介紹學習率衰減策略（如 Cosine Annealing、Warmup）對訓練穩定性的影響。 正則化與數據增強策略： 深入探討 Dropout 的概率模型解釋。重點分析高級數據增強技術（如 Mixup、CutMix）如何通過生成閤成樣本，有效平滑決策邊界，提升模型的泛化性能。 遷移學習與預訓練的藝術： 闡述特徵提取層與分類頭部的權重差異化微調策略。討論如何根據目標數據集與源數據集的相似度，選擇閤適的預訓練模型（如 ImageNet、COCO）並進行高效的微調。 第三篇：前沿視覺任務與端到端解決方案 本篇將理論知識應用於具體的、具有挑戰性的視覺任務，探討當前領域內SOTA（State-of-the-Art）方法的實現機製。 第五章：高精度目標檢測的範式轉變 目標檢測作為計算機視覺的核心任務之一，經曆瞭從兩階段（Two-Stage）到一階段（One-Stage）再到Anchor-Free模型的演變。 兩階段框架的精度保障： 以 Faster R-CNN 為例，深入剖析區域提議網絡（RPN）的作用、ROI Pooling/Align 的計算方式及其對後續分類和迴歸精度的影響。 一階段框架的速度優勢： 分析 YOLO 係列和 SSD 框架如何通過單次網絡前嚮傳播實現速度的飛躍。重點討論 Focal Loss 在解決類彆不平衡問題上的核心貢獻。 Anchor-Free 與 Transformer 結構： 介紹 CenterNet、FCOS 等無需預設錨框的檢測器如何簡化流程。簡要引入 DETR 及其後續工作，探討 Transformer 架構在全局上下文建模上的潛力。 第六章：語義理解與實例分割的像素級挑戰 從識彆“有什麼”到理解“在哪裏”以及“屬於哪個實例”，分割任務要求模型具備精細的空間定位能力。 語義分割中的空洞捲積與膨脹： 解釋空洞捲積（Dilated Convolution）如何擴大感受野而無需犧牲分辨率。分析 U-Net 結構中跳躍連接（Skip Connections）在保留高頻細節信息中的關鍵作用。 實例分割的協同機製： 深入探討 Mask R-CNN 如何在目標檢測的基礎上，通過 Mask Head 模塊實現對每個獨立實例的像素級掩碼生成。分析其與全景分割（Panoptic Segmentation）的邊界關係。 高效推理的網絡設計： 探討 DeepLabv3+ 等模型中空間金字塔池化模塊（ASPP）的設計思想，及其如何有效處理多尺度目標的分割問題。 結語：邁嚮通用視覺智能的未來 本書的終極目標是培養讀者構建和評估復雜視覺係統的能力，而非僅僅停留在調用 API 層麵。理解每一層網絡結構、每一個損失函數背後的幾何或概率含義，是實現跨領域遷移和創新應用的前提。視覺智能的未來在於更強的泛化性、更高的效率以及對不確定性的有效建模。本書為讀者提供瞭深入這些前沿領域所需的堅實知識基礎和實踐路綫圖。 ---

前言
第1章 簡介
第2章 OpenCV 簡介
第3章 瞭解 OpenCV 資料型態
第4章 影像與大型陣列型態
第5章 陣列操作
第6章 繪圖與標註
第7章 OpenCV 的函子
第8章 影像、影片與資料檔案
第9章 跨平颱與原生視窗
第10章 過濾器與摺積
第11章 一般影像變換
第12章 影像分析
第13章 直方圖與模闆
第14章 輪廓
第15章 背景移除
第16章 關鍵點與描述符
第17章 追蹤
第18章 相機模型與校準
第19章 投影與三維視覺
第20章 OpenCV 機器學習基本知識
第21章 StatModel：OpenCV 的學習標準模型
第22章 物體偵測
第23章 OpenCV 的未來
附錄 A 平麵切割
附錄 B opencv_contrib
附錄 C 校準圖案
參考文獻
索引
 

评分☆☆☆☆☆

這次看到《OpenCV 3 學習手冊》這本書，簡直是讓我眼睛一亮！身處颱灣，我們這邊的科技發展氛圍是很濃厚的，很多年輕人都在學習程式設計和各種新興技術，而電腦視覺絕對是其中一個熱門領域。我一直對影像處理和電腦視覺充滿興趣，但有時候會覺得一些技術文檔寫得太過於學術，對於想快速上手並實際應用的人來說，門檻有點高。我非常期待這本書能夠提供一個更平易近人的學習路徑，尤其是在 OpenCV 3 這個版本上。我特別想知道，書中是如何講解一些核心概念，例如圖像的幾何變換、濾波器的原理，以及如何利用 OpenCV 來進行物件追蹤和影像分割。我腦海中已經有很多想做的專案，比如開發一個能辨識颱灣特有植物的App，或是製作一個有趣的 AR 濾鏡。我相信，這本書的豐富範例和詳細解說，絕對能為我的這些想法提供強大的技術支持。我已經迫不及待想透過這本書，更深入地瞭解 OpenCV 3 的強大功能，並將其應用在實際的開發項目中。

评分☆☆☆☆☆

《OpenCV 3 學習手冊》這本書的齣版，對於颱灣想深入瞭解電腦視覺的開發者來說，絕對是一大利多！我一直以來都在關注影像處理的發展，也嘗試過用不同的工具庫來進行學習。但坦白說，有時候對於一些複雜的演算法，總覺得欠缺係統性的理解，也希望能有更貼近實際應用的範例。OpenCV 3 這個版本，我認為是一個非常關鍵的節點，它在效能和功能上都有不少提升。我非常期待這本書能在這個基礎上，提供深入淺齣的講解，讓讀者能夠真正理解背後的原理，而不隻是停留在 API 的調用。我尤其對書中關於機器學習在影像識別中的應用感興趣，例如如何利用 OpenCV 提供的工具來訓練和部署自己的模型。我腦中一直有個想法，想開發一個能在颱灣的夜市裡，幫助攤商辨識商品和統計數量的係統，這就需要強大的影像識別能力。我相信，這本《OpenCV 3 學習手冊》會是實現這個想法的絕佳入門書籍，我非常期待能透過它，將我的想法轉化為現實。

评分☆☆☆☆☆

喔，這本《OpenCV 3 學習手冊》，光看名字就覺得很有份量！身為一個在颱灣這塊土地上，對影像處理和電腦視覺充滿好奇心的學習者，我一直都在尋找一本既能打下紮實基礎，又能引導我實際動手做的工具書。這本書，坦白說，我還沒來得及深入翻閱，但光是從它紮實的書名就可以想像到它的價值。我尤其期待它能在 Open CV 3 這個版本上，帶來哪些新的詮釋和應用。畢竟，OpenCV 的更新迭代速度很快，能夠跟上最新的技術，對於我們這些想走在前端的開發者來說，至關重要。我還聽說，這本書的編排很用心，從最基礎的圖像處理原理，到進階的機器學習應用，都有涵蓋。這對我這種非本科係齣身，但卻熱愛學習新技術的人來說，簡直是福音。我腦海中已經開始構思，要怎麼利用書中的知識，來開發一些有趣的小專案，像是人臉辨識、物體追蹤，甚至是一些更具挑戰性的影像分析任務。總之，還沒翻開，但已經充滿瞭期待，相信這本《OpenCV 3 學習手冊》會是我接下來一段時間的良師益友。

评分☆☆☆☆☆

這本《OpenCV 3 學習手冊》的齣現，簡直是颱灣影像處理愛好者的福音！最近我一直在關注電腦視覺領域的最新發展，也嘗試過一些零散的線上資源，但總是覺得少瞭一本能夠係統性地帶領我入門的書籍。我的專業背景並非資工，但對這些技術的熱情卻是實實在在的。我非常期待這本書能在 Open CV 3 這個版本上，提供詳盡的解釋和實際操作的範例。你知道的，理論知識固然重要，但能夠親手寫程式、調參數、看到結果，纔是最能加深理解的方式。我尤其好奇書中對於一些複雜演算法的講解，會不會有更淺顯易懂的說明，並且搭配足夠的程式碼範例，讓像我這樣的初學者也能夠一步步跟上。想像一下，如果能學會用 OpenCV 來做一些有實際用途的東西，例如輔助攝影的後期處理，或是創作齣一些互動式的藝術裝置，那該有多酷！這本書的厚度看起來就很紮實，我預計會花不少時間好好地鑽研它，從基本的圖像操作，到更進階的機器學習模型應用，希望都能在這本書裡找到清晰的指引，讓我能夠踏上電腦視覺的精彩旅程。

评分☆☆☆☆☆

我對《OpenCV 3 學習手冊》這本書的期待，就像是在茫茫大海中找到瞭一座燈塔。身為一個剛接觸電腦視覺領域的颱灣學生，我一直努力想找到一本能夠幫助我建立穩固基礎的教材。網路上雖然有很多資源，但它們往往零散，而且很多都停留在較舊的版本。OpenCV 3 對我來說，是一個非常吸引人的主題，因為它代錶著一個相對成熟且廣泛應用的版本，同時也蘊含著不少新的功能和優化。我希望這本書能夠像一位經驗豐富的導遊，帶領我認識 OpenCV 的每一個角落，從最基礎的圖像載入、顯示、色彩空間轉換，到更複雜的邊緣檢測、特徵提取、物件辨識等等。尤其是我對於機器學習在電腦視覺中的應用非常感興趣，像是捲積神經網路 (CNN) 的基礎架構和如何在 OpenCV 中實現，這都是我非常期待能在書中找到解答的。我相信，一本好的學習手冊，不僅要有豐富的理論知識，更要有清晰的程式碼範例，能夠讓讀者實際動手操作，並且理解每個步驟的原理。我已經迫不及待想打開這本書，開始我的 OpenCV 3 學習之旅瞭！