王者歸來：OpenCV3使用Java開發手冊(增訂版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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Opencv 不但有趣而且是免費的視覺相關開發軟體，它能夠加速您學習影像處理、光學辨識、以及機器學習強大的預測能力，可激發您的想像力，以創造無限可能性。

本書特色：

　　◎增訂版新增：深度學習、Opencv 與Web 整閤再進化。
　　◎內容涵蓋機器學習、光學辨識、影像處理
　　◎具320多個範例，含2.x(2.4.13)、3.x(3.1、3.4.1)版
　　◎包含目前最夯最熱門的人工智慧：機器學習、光學辨識及影像處理。
　　◎全世界博碩士多以opencv做為論文的開發工具。
　　◎許多工作皆需要光學辨識技能，如Robot、自動辨識。
　　◎此書是全世界OpenCV書中以Java展示最多的範例，約320個
 

計算機視覺與圖像處理前沿實踐：基於C++與Python的高效開發指南 本書聚焦於計算機視覺和圖像處理領域的核心技術與前沿應用，旨在為讀者提供一套係統、深入且高度實戰化的開發教程。全書內容緊密圍繞當前工業界和學術界最主流的開發語言——C++與Python，以及它們在處理復雜視覺任務中的應用展開。我們力求通過詳實的理論闡述、精妙的代碼示例和詳盡的案例分析，幫助讀者構建堅實的理論基礎，並快速掌握將算法轉化為高效軟件産品的能力。 第一部分：視覺處理基礎與環境構建 (奠定基石) 本部分是理解後續高級主題的必要準備。我們將從最基礎的數字圖像錶示、顔色空間轉換入手，逐步深入到圖像采集、存儲和預處理的各個環節。 1.1 現代計算機視覺開發環境搭建： 詳細介紹在主流操作係統（Windows, Linux, macOS）下，配置C++（使用CMake/Visual Studio）和Python（使用Anaconda/虛擬環境）開發環境的完整流程。重點講解如何高效集成關鍵庫，如NumPy、SciPy、Pillow等，為後續的矩陣運算和圖像操作打下基礎。 1.2 圖像的數學本質與數據結構： 深入探討圖像如何被量化和數字化。內容涵蓋像素、分辨率、位深等概念，並詳盡分析在不同編程環境中（如C++中的`cv::Mat`結構、Python中的NumPy數組）實現高效圖像數據存儲和訪問的技巧。重點剖析內存布局對性能的影響。 1.3 核心預處理技術精講： 圖像預處理是優化後續算法性能的關鍵步驟。本書詳述瞭綫性濾波（均值、高斯平滑）、非綫性濾波（中值、雙邊濾波）在降噪中的應用，以及形態學操作（腐蝕、膨脹、開閉運算）在噪聲抑製和特徵提取中的精細化控製。我們不僅提供算法原理，更側重於參數選擇對結果的影響分析。 第二部分：經典特徵提取與幾何變換 (構建感知能力) 本部分是傳統計算機視覺的精髓所在，講解機器如何“看懂”圖像中的基本結構和關係。 2.1 圖像梯度與邊緣檢測： 全麵覆蓋Sobel、Scharr算子，並詳細闡述Canny邊緣檢測算法的各個階段（高斯平滑、梯度計算、非極大值抑製、雙閾值處理和滯後連接）。通過對比分析，指導讀者在不同場景下選擇最佳的邊緣檢測策略。 2.2 局部特徵描述符的深度探索： 深入講解Harris角點檢測器、Shi-Tomasi角點檢測，並詳細拆解SIFT（尺度不變特徵變換）、SURF（加速魯棒特徵）的構建流程，包括尺度空間構建、關鍵點定位、描述符生成等。同時，探討瞭FREAK和ORB等更快速的二進製描述符的應用優勢。 2.3 圖像幾何變換與標定： 闡述仿射變換（平移、鏇轉、縮放）和透視變換的矩陣數學基礎。重點講解如何使用RANSAC算法從噪聲數據中魯棒地估計單應性矩陣（Homography），並在實際應用中實現圖像拼接或矯正。此外，係統介紹相機標定的原理（內參、外參）及實現方法。 第三部分：圖像分割與目標識彆 (從像素到語義) 本部分聚焦於如何將圖像分解成有意義的區域，並識彆齣其中的物體。 3.1 閾值分割的高級應用： 不僅限於簡單的全局閾值，本書重點講解大津法（Otsu's Method）和自適應閾值（Adaptive Thresholding）在光照不均場景下的應用，以及如何結閤連通域分析進行初步的物體分離。 3.2 經典區域生長與圖割分割： 深入講解基於能量最小化的活動輪廓模型（Active Contours/Snakes）的工作原理。同時，詳細介紹Graph Cut（圖割）算法在前景背景分離中的精確應用，包括如何構建能量函數以平衡數據項和平滑項。 3.3 傳統目標檢測框架： 介紹基於特徵的傳統目標檢測流程，如HOG（方嚮梯度直方圖）結閤SVM（支持嚮量機）在行人檢測中的經典應用。分析這種方法的局限性，並為後續的深度學習方法做鋪墊。 第四部分：多視圖幾何與三維重建基礎 (拓展至空間) 本部分涉及如何從二維圖像中恢復三維信息，是機器人感知和增強現實技術的核心。 4.1 立體視覺與視差計算： 全麵介紹雙目視覺係統的原理，包括本質矩陣和基本矩陣的概念。詳細闡述BM（塊匹配）算法和SGBM（半全局塊匹配）算法的實現細節和性能對比，指導讀者進行高精度視差圖的生成。 4.2 三維重建的流程： 講解從校準圖像對到稀疏三維點雲生成的完整管綫。內容包括三角測量（Triangulation）的數學過程，以及如何使用Bundle Adjustment（捆綁調整）對重建結果進行全局優化，提高精度。 4.3 運動結構恢復（SfM）簡介： 簡要介紹SfM的基本思想，即在沒有相機標定信息的情況下，通過連續圖像序列自動估計相機位姿和稀疏場景結構的方法，為讀者理解更復雜的SLAM係統打下基礎。 第五部分：性能優化與跨平颱部署 (工程化實踐) 本書的最後部分緻力於提升代碼的實際可用性和運行效率，這在實時係統中至關重要。 5.1 C++代碼的性能調優策略： 講解如何使用OpenMP或TBB進行並行化處理，以充分利用多核CPU資源。重點分析在處理大規模圖像數據時，嚮量化操作（如SIMD指令集）的原理及在C++中的應用技巧。 5.2 Python的高效計算技巧： 深入探討NumPy和SciPy的底層優化，如避免Python的循環，使用廣播機製進行高效的矩陣運算。講解如何利用Numba或Cython將關鍵的Python代碼段加速至接近原生C++的速度。 5.3 模型部署與集成： 介紹將處理流程封裝成可調用的庫或服務的最佳實踐。討論使用ONNX等中間格式進行模型跨平颱部署的基本概念，幫助讀者將視覺算法無縫集成到更大的軟件係統中。 本書麵嚮對象： 具備一定C++或Python編程基礎，希望深入學習計算機視覺和圖像處理技術，並追求算法高效實現的工程師、研究人員及高年級學生。通過本書的學習，讀者將能夠獨立構建和優化復雜的視覺處理應用。

作者簡介

呂傑利

　　業餘電腦玩傢，曾任製造業MIS職務，對於電腦藝術有強烈興趣及熱衷開放軟體。

前言

01 Java 概述、安裝及簡易教學
1-1 Java 概述
1-2 Java 安裝     
1-3 Eclipse 安裝
1-4 GUI 設計工具WindowBuilder plugin
1-5 在Eclipse 開發第一個Java 程式
1-6 在Eclipse 開發第一個Java 視窗程式- 顯示影像
1-7 在Eclipse 開發視窗程式-slider 控製元件
1-8 在Eclipse 開發視窗程式- 按鈕控製元件
1-9 好用的Eclipse 快捷鍵

02 OpenCV 概述、安裝及設定
2-1 OpenCV 概述
2-2 關於OpenCV 3.0 及3.1
2-3 使用Java 開發OpenCV 的缺點
2-4 OpenCV 的下載及安裝
2-5 在Eclipse 設定OpenCV 開發環境
2-6 整閤Java 之Eclipse 與OpenCV
2-7 開發第一個OpenCV 程式
2-8 建立矩陣

03 OpenCV 基礎數學計算
3-1 綫性代數方麵相關計算
3-2 統計方麵相關計算
3-3 其他數學方麵相關計算

04 影像基本輸齣輸入處理
4-1 影像基本操作
4-2 WebCAM 基本操作
4-3 影片檔案讀入及撥放
4-4 IPCAM 操作

05 影像基本處理
5-1 明暗度處理
5-2 灰階處理
5-3 影像相反處理
5-4 模糊處理
5-5 臨界值處理
5-6 銳利化處理
5-7 閤併處理
5-8 縮放處理
5-9 鏇轉處理
5-10 扭麯處理
5-11 對比處理
5-12 綜閤處理
5-13 顔色空間
5-14 堆疊處理
5-15 馬賽剋處理
5-16 外框處理
5-17 ROI 應用

06 使用核矩陣進行影像處理
6-1 Mean filter
6-2 Prewitt filter
6-3 Laplacian filter
6-4 Sobel filter
6-5 Frei Chenn filter
6-6 Scharr filter
6-7 Robinson filter
6-8 Kirsch filter
6-9 浮雕處理
6-10 客製化filter
6-11 SqrBox filter

07 繪圖
7-1 基礎幾何及文字繪圖
7-2 直方圖統計
7-3 填充處理
7-4 綜閤應用
7-5 符號
7-6 立體浮雕

08 進階影像處理
8-1 形態學變換
8-2 Canny 邊緣檢測
8-3 綜閤應用
8-4 分水嶺
8-5 其他
8-6 圓形變換

09 強大相片類處理
9-1 影像修復
9-2 減色
9-3 Denoising
9-4 HDR
9-5 Seamless Cloning 係列
9-6 Non-Photorealistic Rendering 係列
9-7 其它

10 檢測
10-1 綫檢測
10-2 圓檢測
10-3 輪廓
10-4 模闆找尋
10-5 凸包
10-6 凸包缺陷
10-7 顔色檢測
10-8 綜閤應用手指檢測
10-9 Moments
10-10 切綫
10-11 案例實作

11 特徵點檢測
11-1 Shi-Tomasi 角點檢測
11-2 Harris-Stephens 邊緣檢測
11-3 FeatureDetector
11-4 棋盤格找尋
11-5 矯正鏡頭畸形

12 運動追蹤motion tracking
12-1 簡單的運動追蹤
12-2 HOG 行人檢測
12-3 光流8.7.3 實驗程式
12-4 MOG 及KNN 行人檢測
12-5 MeanShift 及CamShift
12-6 Kalman Filter
12-7 其他
13 Machine Learning 機器學習
13-1 Haar+Adaboost
13-2 建立ML 資料庫
13-3 分類
13-4 聚類

9.1 Jumping Pong
9.1.1 功能構思
9.1.2 設計原理
9.1.3 參考程式
9.2 打地鼠遊戲機
9.2.1 功能構思
9.2.2 設計原理
9.2.3 參考程式

Chapter 10 控製類彆開發
10.1 藍牙控製智慧車
10.1.1 功能構思
10.1.2 設計原理
10.1.3 參考程式
10.2 可抓取機械手臂
10.2.1 功能構思
10.2.2 設計原理
10.2.3 參考程式

Chapter 11 互動類彆開發
11.1 虛擬爵士鼓
11.1.1 功能構思
11.1.2 設計原理
11.1.3 參考程式
11.2 觸控按鍵互動設計
11.2.1 功能構思
11.2.2 設計原理
11.2.3 參考程式

Chapter 12 物聯網開發
12.1 植物生長幫手
12.1.1 功能構思
12.1.2 設計原理
12.1.3 參考程式
12.2 環境資訊擷取係統
12.2.1 功能構思
12.2.2 設計原理
12.2.3 參考程式
12.3 傢居燈光控製係統
12.3.1 功能構思
12.3.2 設計原理
12.3.3 參考程式

Chapter 13 智慧農業設計與開發
13.1 簡介
13.2 係統邏輯結構圖
13.3 開發闆選型
13.3.1 開發闆簡介
13.3.2 參考程式
13.4 感知層的設計
13.4.1 流程圖
13.4.2 Arduino 的GET、POST 程式
13.5 平颱層的設計
14 其它功能與整閤效果
14-1 傅立葉轉換
14-2 視差
14-3 虛擬鋼琴
14-4 Subdiv2D
15 發行Java 應用程式
16 Opencv 與Web 整閤
範例16-1-1 網頁版Hello Opencv
範例16-1-2 利用opencv 顯示影像
範例16-1-3 在Web 上模糊處理
範例16-1-4 jsp 應用模糊處理

附錄A Opencv Mat 資料結構列錶
附錄B Opencv 色彩空間轉換資料格式列錶
附錄C Iris 鳶尾花數據集
附錄D Opencv for Java 2.4.X 與3.1 差異
附錄E Opencv 相關網址
附錄F 如何使用本書範例及相關圖片  
附錄G 深度學習
附錄H Opencv 與Web 整閤再進化
附錄I 其他
 

增訂版序

　　就在筆者初作齣版經過一年後，不隻資訊界，各行各業最紅的話題就是人工智慧，也觸發各産官學界興起AI 運動，而當今AI 最重要領域：機器學習及深度學習等相關技術、軟體發行百傢爭鳴，絡繹不絕，對岸甚至製定人工智能標準化白皮書，python 納入小學課綱等。

　　曆史上類神經網路三起三落，加上大數據， Geoffrey Hinton 教授努力及AlphaGo戰勝人類等諸多因素，湊閤天時地利人和時機，造就現今「人工智慧」的文藝復興運動。

　　筆者記得20 多年前web 興起都沒有現在這麼熱絡，真是令人熱血、興奮不已的時代。2017 年是AI 元年，雖然目前大部分技術僅至於弱AI 程度，但筆者相信不久眾多弱AI 協同及演算法增進，量子電腦突破，令人驚艷的強AI 一定離你我不遠瞭，爾後相信會聽到、看到更多AI 改善人類生活。

评分☆☆☆☆☆

哇，拿到這本《王者歸來：OpenCV3 使用 Java 開發手冊(增訂版)》，我真的是太興奮瞭！身為一個對電腦視覺和影像處理一直充滿好奇心的軟體工程師，在颱灣這裡，能找到一本這麼紮實、這麼有份量的 OpenCV Java 教科書，簡直是尋寶一樣的感覺。我之前為瞭弄懂一些影像辨識的演算法，常常東翻西找，網路上的資源雖然多，但零散且品質參差不齊，有時候光是釐清一個概念就耗費不少時間。這本書的齣現，就像是黑夜中的明燈，我迫不及待地想翻開它，看看書裡麵是如何钜細靡遺地講解 OpenCV 的核心概念、各種功能模組，以及最重要的，如何運用 Java 這個我最熟悉的程式語言，將這些強大的功能實踐齣來。我特別期待它在「增訂版」的部分，不知道加入瞭哪些最新的技術、演算法或是應用案例，畢竟電腦視覺這領域的進展一日韆裏，一本能跟上時代的書，價值真的難以估量。光是書名就充滿瞭霸氣，讓我感覺學會瞭這本書，彷彿就能瞬間晉升為 OpenCV 的「王者」，處理各種影像視覺的挑戰都能遊刃有餘。我已經準備好我的鍵盤和咖啡，準備好好鑽研一番瞭！

评分☆☆☆☆☆

終於入手瞭《王者歸來：OpenCV3 使用 Java 開發手冊(增訂版)》！這本書的重量和厚度，就已經讓我覺得物超所值。我是在找尋能夠係統性學習 OpenCV Java 的資料時，朋友大力推薦瞭這本。他說這本書的作者非常用心，把很多原本複雜的演算法，都用清晰易懂的方式講解，而且提供瞭大量的實作範例，可以讓我們邊學邊做，快速掌握技術。我對這本書的「增訂版」特別感興趣，因為我聽說 OpenCV 3 相較於前幾個版本，在效能和功能上都有不少的提升，特別是在物件偵測、特徵點提取等領域。我希望這本書能夠詳細介紹這些新功能，並且提供如何運用 Java 來高效地呼叫這些 API 的方法。我個人比較注重實際應用，所以我也很期待書中能夠涵蓋一些實際的專案案例，例如人臉辨識、影像穩定、AR/VR 相關的應用等，讓我可以將學到的知識應用到自己的專案中。光是看到書本的目錄，就覺得內容非常豐富，涵蓋瞭從基礎到進階的各種主題，讓我充滿瞭學習的動力！

评分☆☆☆☆☆

我對這本《王者歸來：OpenCV3 使用 Java 開發手冊(增訂版)》真的是充滿期待！我一直認為，在電腦視覺這個領域，OpenCV 是不可或缺的工具，而 Java 又是目前業界非常流行的程式語言，這兩者的結閤，絕對是能讓開發者事半功倍的組閤。我過去也嘗試過閱讀一些 OpenCV 的文件，但總覺得對於初學者來說，門檻有點高，很多概念解釋得不夠直觀。這本書的標題「王者歸來」讓我感覺，它就像是為我們這些想要精通 OpenCV 的開發者準備的「武功秘籍」。我特別關注「增訂版」的部分，想知道作者在 OpenCV 3 的基礎上，又加入瞭哪些新的內容。例如，我對最新的機器學習演算法在 OpenCV 中的應用很感興趣，像是深度學習模型的載入和推理，如果書中能有詳細的講解和 Java 的實作範例，那真的是太棒瞭。我希望這本書不僅僅是理論的介紹，更能提供豐富的程式碼，讓我可以動手實踐，驗證書中的內容，並且學會如何解決實際開發中遇到的問題。

评分☆☆☆☆☆

這本《王者歸來：OpenCV3 使用 Java 開發手冊(增訂版)》真的讓我耳目一新！我是在一個偶然的機會下，看到社群上有人推薦這本書，他說這本書講解得非常透徹，而且是用 Java 這個大傢都很熟悉的語言來做實例，這對我來說簡直是福音。我過去也曾嘗試過使用 Python 來接觸 OpenCV，但總覺得有些概念比較抽象，加上 Python 的語法有時候寫起來有點像在「跳舞」，我還是比較習慣 Java 那種嚴謹、結構化的程式風格。所以，當我看到這本書的標題時，內心真的是澎湃不已。我特別好奇書中對於「增訂版」的內容是如何加強的，畢竟 OpenCV 這個函式庫本身就非常龐大，要涵蓋所有內容幾乎是不可能的任務。我希望它能針對一些進階的議題，例如深度學習在 OpenCV 中的整閤、即時影像處理的最佳化技巧，或者是在嵌入式設備上的部署應用等，提供更深入的探討和實際的程式碼範例。我已經迫不及待想看看書中的圖錶和程式碼，是不是像傳聞中一樣，能夠把複雜的概念化繁為簡，讓我這個非科班齣身的影像處理愛好者，也能夠輕鬆入門，並逐步晉升為「王者」等級的開發者！

评分☆☆☆☆☆

拿到《王者歸來：OpenCV3 使用 Java 開發手冊(增訂版)》這本書，我真的覺得非常開心！在颱灣這裡，要找到一本專門針對 OpenCV 3 並且是使用 Java 開發的書籍，其實並不容易。我過去嘗試過用其他語言學習 OpenCV，但總覺得在程式碼的結構和除錯上，還是習慣 Java 的開發方式。這本書的標題「王者歸來」給我一種強烈的感覺，就是它會是我們學習 OpenCV Java 的終極指南。我特別期待「增訂版」的部分，希望能夠涵蓋 OpenCV 3 中最新的功能和最佳實踐。例如，對於影像特徵提取、物件追蹤、攝影機標定等核心技術，我希望書中能有非常詳盡的說明，並且透過 Java 的程式碼範例，讓我們能夠清楚地理解每一個步驟的運作原理。我也對書中可能包含的進階主題，例如影像分割、3D 重建，甚至是利用 GPU 加速的技巧，感到非常好奇。我相信，透過這本書，我能夠將 OpenCV 的強大功能，完美地整閤到我的 Java 專案中，並且真正地成為一個 OpenCV 的「王者」！