OpenCV+VTK+Visual Studio影像辨識處理(第二版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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　　一本搞定二維影像處理及三維影像顯影的影像處理實務書
　　OpenCV的二維影像辨識處理技術×VTK的三維影像顯影技術×使用最新Microsoft Visual Studio 2017開發工具

　　◎全方位的OpenCV 2、OpenCV 3技術介紹
　　◎步驟式教學Microsoft Visual Studio 2017開發工具操作方式
　　◎由OpenCV的二維影像處理延伸到VTK的三維影像顯影
　　◎幫助初學者踏入影像處理的門檻，並且做到廣泛應用開發

　　OpenCV是當今最知名、也是最被廣泛採用的影像處理程式庫。本書課程可使讀者能夠透過熟悉的Windows環境及Microsoft Visual Studio 2017開發工具來學習OpenCV。

　　本書內容分為3篇，共25章。在第Ⅰ篇「OpenCV介紹」中，從最基本的讀取圖檔開始介紹，逐章講解影像處理的知識與方法，讀者無須具備任何影像處理的基礎就可投入其中。除瞭逐一說明各個影像處理函式之外，也提示瞭如何在OpenCV的官方網站上找到相關資訊。

　　在第Ⅱ篇「實務應用」中，結閤各種案例，分彆對靜態的圖檔及動態的影片，做相關的處理及應用，並佐以「程式說明」、「執行結果」，來進一步學習OpenCV的實務概念。

　　不僅如此，考慮到三維顯影處理將是未來的趨勢，也是工業應用的重點。在第Ⅲ篇「三維顯影」中，本書將透過VTK的介紹，說明如何利用VTK做三維顯影，使讀者具備基本知識後，能夠自行深入瞭解VTK，以實現更廣泛的應用。

深度學習在計算機視覺中的前沿應用與實踐指南 本書是一部麵嚮計算機視覺領域專業人士、研究人員以及高級開發者的深度技術專著，它係統性地梳理和闡述瞭當前深度學習在圖像和視頻處理領域中的核心理論、關鍵算法及其在工程實踐中的最新進展。全書聚焦於那些超越基礎圖像處理範疇，涉及復雜場景理解和高級任務的深度模型構建與優化。 第一部分：深度學習基礎理論與模型架構的革新 本部分將對構建現代計算機視覺係統的基石——深度捲積神經網絡（CNN）的最新發展進行深入剖析。我們將不再著墨於經典的LeNet或AlexNet，而是將重點放在Transformer架構在視覺領域的融閤與演進，特彆是Vision Transformer (ViT) 及其後續變體（如Swin Transformer）如何重塑瞭特徵提取的範式。書中將詳細解析自注意力機製（Self-Attention Mechanism）的數學原理，並探討其與傳統捲積操作在捕獲全局和局部信息方麵的優劣對比。 內容涵蓋： 深度網絡拓撲結構的高級優化： 講解如DenseNet、Inception係列最新版本的模塊設計哲學，以及如何通過神經結構搜索（NAS）技術自動發現更高效的網絡結構。特彆關注輕量化網絡（如MobileNet V3, EfficientNet）的設計思想，討論如何在保持高精度的同時，大幅降低模型計算復雜度，以適應邊緣計算設備的需求。 損失函數的創新與應用： 超越交叉熵和均方誤差，本書深入探討瞭針對特定任務的定製化損失函數，例如在目標檢測中使用的Focal Loss、GIoU/DIoU Loss，以及在生成對抗網絡（GANs）和風格遷移中使用的感知損失（Perceptual Loss）和特徵匹配損失。詳細分析這些損失函數如何有效解決數據不平衡、邊界框迴歸睏難等實際工程問題。 模型泛化能力的提升策略： 重點討論數據增強的深度策略，如CutMix、Mixup等，以及如何通過正則化技術（如Dropout的變體、Batch Normalization的替代方案如LayerNorm、GroupNorm）來增強模型的魯棒性。此外，還會涉及知識蒸餾（Knowledge Distillation）的先進技術，用於將復雜教師模型的知識遷移到小型學生模型中。 第二部分：前沿視覺任務的端到端解決方案 本部分完全聚焦於當前計算機視覺領域最富挑戰性和實用價值的幾大核心任務，並提供瞭基於最新SOTA（State-of-the-Art）模型的完整實現流程，強調從數據準備到模型部署的完整工程鏈條。 1. 高級目標檢測與實例分割： 基於Anchor-Free的檢測器： 深入研究如CenterNet、FCOS等不依賴預設錨框（Anchor）的檢測框架，分析其如何簡化流程並提高小目標檢測的精度。 實時性與多尺度處理： 詳細闡述YOLO係列（如YOLOv7, YOLOv8）的最新架構改進，特彆是其在特徵融閤網絡（Neck）中的創新，以及如何利用金字塔結構（FPN/PAN）有效處理不同尺寸目標的檢測。 實例分割的精細化： 探討如Mask R-CNN的改進版本（如Cascade Mask R-CNN）以及更快的實例分割方法，關注Mask Head的設計及其與分類、迴歸任務的協同優化。 2. 語義理解與場景重建： 深度場景分割的挑戰： 分析全景分割（Panoptic Segmentation）的定義與實現，以及如何通過統一的框架同時解決stuff和thing類彆的分割任務。討論如何利用上下文信息提升邊界的準確性。 單目深度估計的深度建模： 介紹基於學習的單目深度估計網絡（如Monodepth2）的核心機製，特彆是自監督或弱監督學習在深度圖估計中的應用，以及如何利用幾何約束來優化深度圖的預測一緻性。 3. 生成模型與數據閤成： 擴散模型（Diffusion Models）的爆發： 本書將詳盡介紹擴散模型（如DDPM, Stable Diffusion的核心機製）如何超越GANs在圖像生成質量上占據主導地位。深入解析正嚮擴散過程、反嚮去噪過程的數學推導，以及條件生成（Conditional Generation）的實現技巧。 特定領域的數據閤成： 探討如何利用生成模型閤成高度逼真且符閤特定物理約束的訓練數據，這對於解決稀疏數據問題（如罕見故障檢測、特定視角下的機器人導航數據）至關重要。 第三部分：模型部署、加速與可解釋性 本部分著眼於將實驗室模型轉化為實際生産係統的關鍵步驟，涵蓋性能優化和工程可靠性。 模型量化與剪枝： 詳述從浮點運算到低精度（INT8, INT4）量化的全過程，包括訓練中感知量化（QAT）和訓練後量化（PTQ）的優劣對比。探討結構化和非結構化剪枝技術，以及如何評估剪枝後對模型精度的影響。 推理引擎的優化： 介紹主流的深度學習推理框架（如TensorRT, OpenVINO）的工作原理，重點講解如何利用這些工具對訓練好的模型圖進行圖優化（Graph Optimization）、層融閤（Layer Fusion）以及內核自動調整，以最大化GPU/NPU的吞吐量。 可解釋性人工智能（XAI）在視覺中的應用： 分析LIME、SHAP、Grad-CAM等工具在診斷模型決策過程中的局限性與優勢。重點討論如何使用這些技術來驗證模型是否基於正確的視覺特徵（而非背景噪聲）做齣判斷，增強係統的可信度。 本書內容嚴謹、技術前沿，旨在為讀者提供一套完整的、超越基礎工具集使用的、麵嚮前沿研究與大規模工程部署的深度學習計算機視覺解決方案。讀者在閱讀本書時，應具備紮實的綫性代數、概率論基礎，並熟悉Python編程環境下的基礎機器學習框架操作。

作者簡介

望熙榮

　　◎任教：颱中中興大學環境工程係副教授
　　◎授課內容：電腦程式語言、大數據分析、R程式在環境工程的應用

望熙貴

　　◎經曆：摩托羅拉半導體事業群中壢廠 資訊經理、日月光中壢廠 資訊處長、全懋精密 資訊副處長

【Part I OpenCV介紹】
Chapter 01 係統安裝與專案準備
Chapter 02 Core模組
Chapter 03 HighGUI模組
Chapter 04 ImgProc模組
Chapter 05 Calib3d模組
Chapter 06 Feature2d模組
Chapter 07 Video模組
Chapter 08 Objdetect模組
Chapter 09 ML模組
Chapter 10 Contrib模組

【Part II 實務應用】
Chapter 11 圖像藏密
Chapter 12 圖像擷取
Chapter 13 鍵盤應用
Chapter 14 圖像分割
Chapter 15 圖像翻轉
Chapter 16 滑鼠座標偵測
Chapter 17 QR Code偵測
Chapter 18 與OpenGL整閤
Chapter 19 OpenGL與攝影機
Chapter 20 用輪廓找車牌

【Part III 三維顯影】
Chapter 21 VTK安裝
Chapter 22 重建OpenCV
Chapter 23 Viz模組範例
Chapter 24 VTK介紹
Chapter 25 檔案存取

【Part IV 附錄】
Appendix A 軟體安裝說明及設定

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光看到《OpenCV+VTK+Visual Studio影像辨識處理(第二版)》這個書名，就讓我眼睛一亮！我一直對影像處理和電腦視覺領域非常著迷，尤其是在工業界，這方麵的應用越來越廣泛，從自動化檢測到醫療影像分析，都離不開這些核心技術。過去幾年，我接觸過不少影像處理的書籍，但總覺得在實作上有些力不從心，很多理論讀起來似乎懂，但一到實際操作就卡關。OpenCV我用瞭蠻久瞭，它功能強大、社區支持好，是處理影像的首選工具。VTK雖然我接觸不多，但知道它在3D可視化和科學計算方麵是數一數二的，把3D重建、渲染這些復雜的東西串起來，對我來說一直是個挑戰。而Visual Studio，作為Windows平颱上的開發環境，強大且功能齊全，用它來整閤OpenCV和VTK，效率肯定能大幅提升。 我尤其期待第二版能帶來更多實際案例的深入講解。第一版我隻粗略看過，印象中基礎概念講得不錯，但對於如何將OpenCV和VTK結閤起來解決實際問題，還有一些期待。比方說，在3D重建方麵，如何利用OpenCV進行特徵匹配、多視圖幾何校正，然後導入VTK進行網格重建和可視化，這中間的流程和細節，往往是新手最容易碰壁的地方。我希望第二版能夠提供更清晰的步驟，甚至是一些實用的代碼模闆，讓我能夠快速上手，解決我在項目中遇到的3D重建難題。另外，結閤Visual Studio進行調試和性能優化，也是我非常關注的，畢竟在影像處理這種計算密集型的任務中，效率至關重要。

评分☆☆☆☆☆

老實說，我一直覺得影像辨識的領域，除瞭基礎的圖像處理和機器學習模型，最吸引我的就是那些能夠將虛擬與現實相結閤的技術，像是3D重建、增強現實等等。OpenCV無疑是處理2D影像的利器，但要真正實現立體的世界，VTK就像是通往那個世界的鑰匙。我接觸過一些VTK的例子，它的渲染效果和數據處理能力確實令人驚嘆，但要自己從零開始搭建一個應用，特彆是要跟OpenCV的數據流進行無縫對接，對我來說還是一個不小的挑戰。 這本書的書名《OpenCV+VTK+Visual Studio影像辨識處理(第二版)》讓我看到瞭希望，它直接點明瞭我要整閤的關鍵技術。我特彆好奇的是，在第二版中，作者會如何講解如何利用Visual Studio這樣一個成熟的IDE來管理和調試OpenCV和VTK的混閤項目。很多時候，在混閤使用不同的庫時，環境配置和調試會成為最大的障礙，如果這本書能夠提供一些這方麵的技巧和經驗，那就太實用瞭。我期待它能不僅僅停留在理論層麵，而是能提供一些經過驗證的、可執行的範例代碼，讓我能夠快速理解如何將OpenCV的影像分析結果“送入”VTK進行3D可視化，從而做齣更具衝擊力的影像辨識應用。

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話說我這幾年在做一些影像辨識相關的研究，一開始是單純用Python和OpenCV，但後來發現，隨著研究的深入，需要處理的數據越來越龐大，並且對3D數據的可視化需求也越來越高。那時我纔注意到VTK這個強大的工具，但怎麼把OpenCV的2D影像處理能力和VTK的3D渲染能力完美結閤，一直是我頭疼的問題。再加上我本身更習慣在Windows環境下使用Visual Studio開發，所以《OpenCV+VTK+Visual Studio影像辨識處理(第二版)》這本書對我來說簡直是雪中送炭。 我特彆期待第二版能針對一些進階的影像辨識主題，例如深度學習在影像辨識中的應用，以及如何利用VTK來可視化深度學習模型的輸齣結果。我之前嘗試過一些關於深度學習的教程，但通常都是停留在2D圖像的分類或檢測，對於3D影像的處理，例如醫學影像的分割和三維重建，以及如何在VTK中以交互式的方式呈現這些結果，感覺還有很大的進步空間。如果這本書能提供這方麵的實戰指導，並且用Visual Studio來整閤這些工具鏈，那絕對能大大提升我的研究效率和成果的展示能力。

评分☆☆☆☆☆

一直以來，我都對影像處理和計算機視覺的跨領域應用非常感興趣，尤其是在一些工程領域的應用，比如機器人視覺、工業檢測等等。OpenCV已經是我開發過程中不可或缺的工具，它的強大功能和豐富的算法讓我能夠輕鬆應對各種2D影像處理任務。然而，當涉及到需要將2D影像數據轉化為3D模型，或者進行復雜的3D場景重建和分析時，我就感到力不從心瞭。 VTK這個名字雖然經常聽到，但始終感覺它是一個比較高端的工具，我一直沒有機會深入學習。我深信，如果能夠掌握VTK，並且將其與我熟悉的OpenCV以及Visual Studio開發環境結閤起來，我將能夠極大地拓展我的技術能力邊界。所以，我非常期待《OpenCV+VTK+Visual Studio影像辨識處理(第二版)》這本書能夠提供一個係統性的學習路徑，詳細講解如何將OpenCV強大的2D影像處理能力與VTK在3D建模、渲染和可視化方麵的優勢結閤起來，並且能夠利用Visual Studio這一高效的開發平颱來實現。

评分☆☆☆☆☆

這本《OpenCV+VTK+Visual Studio影像辨識處理(第二版)》的書名，一聽就讓我聯想到我目前正在進行的一個項目，需要處理大量的醫學影像數據，並進行三維重建和可視化。我之前嘗試過單獨使用OpenCV進行一些2D的影像預處理，例如去噪、增強等，效果還不錯。但當涉及到將這些2D切片影像重建成立體的模型，並能在計算機上進行靈活的鏇轉、縮放、剖切等操作時，我完全不知道從何下手。 VTK這個名字我聽過，知道它在3D圖形學和科學可視化領域非常強大，但具體的應用方法和如何與OpenCV結閤，對我來說是個未知的領域。而Visual Studio，作為我一直以來習慣使用的開發工具，如果能將OpenCV和VTK整閤在其中，那無疑能大大簡化我的開發流程。我非常期待這本書能詳細講解如何利用OpenCV提取影像特徵，然後通過VTK構建三維模型，並提供一些實用的代碼示例，讓我能夠快速將書中的知識應用到我的項目中。特彆希望能看到一些關於醫學影像處理的案例，例如CT、MRI數據的三維重建和可視化。