精通OpenCV 3 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

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• 圖像處理
• 計算機視覺
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• C++
• 圖像分析
• 特徵提取
• 目標檢測
• 圖像識彆
• 機器學習

大數據分析是許多傳統産業的主要驅動力，例如：金融、醫療和能源等等。視覺資料分析（Visual data analysis）和電腦視覺（Computer Vision）則是這場資料革命的一部分。近年來，它們的發展漸趨成熟，在自主導航、遊戲和製造業等領域，創造瞭許多新穎又令人振奮的應用程式。

　　本書將帶領讀者建立強大且獨特的電腦視覺應用程式。每一章將從一個專案展開，並深入OpenCV的某個重要麵嚮，例如：人臉辨識、圖像目標追蹤、3D重建框架和機器學習等等。讀者將學會如何使用深度類神經網路，並將AI加進應用程式之中。

　　本書的專案將幫助讀者學習建立各種可運作的prototype，並熟悉各種OpenCV 3的新功能。

　　你能夠從本書學習到：
　　・執行基本的影像處理操作，並將圖像卡通化
　　・原生地建置OpenCV專案，並為樹莓派進行交叉編譯，建立強大的微尺度偵測器
　　・使用OpenCV 3新的運動恢復結構功能，從靜止的相機圖像中重建3D幾何
　　・建立圖形識彆演算法，並預測圖像是否包含汽車車牌
　　・使用POSIT進行6自由度頭部姿態估計
　　・使用深度捲積類神經網路建立人臉辨識演算法

 

好的，以下是根據您的要求，為一本名為《精通OpenCV 3》的圖書撰寫的，不包含該書內容的詳細圖書簡介，字數大約在1500字左右。 --- 《像素的深度哲學：計算機視覺前沿探索》 本書不僅僅是一本技術手冊，更是一次對“看見”本質的深刻思考與實踐的旅程。 在信息爆炸的時代，視覺信息的處理能力已成為衡量智能係統的核心標尺。從自動駕駛的精確導航，到醫療影像的微觀診斷，再到藝術創作的智能輔助，背後驅動這一切的，是計算機視覺（Computer Vision, CV）這一交叉學科的蓬勃發展。 《像素的深度哲學：計算機視覺前沿探索》旨在引導讀者超越基礎庫函數的錶麵調用，深入理解現代計算機視覺體係的底層邏輯、核心算法的數學根基，以及麵嚮前沿應用的係統性工程實踐。本書麵嚮有誌於成為資深視覺工程師、算法科學傢或相關領域研究人員的讀者，著重剖析那些決定係統性能與魯棒性的關鍵技術細節與設計哲學。 --- 第一部分：視覺感知的基礎重構與數學基石 本部分著眼於從零開始構建穩固的理論框架，探討視覺信息的數字化錶示及其在不同物理尺度下的數學建模。我們不會停留在簡單的圖像加載與顯示，而是深入剖析如何將真實世界的光學現象、傳感器特性與離散的數字矩陣進行精確對齊。 第一章：數字圖像的物理起源與信息論視角 光的采集與傳感器響應模型： 詳細解析CCD/CMOS傳感器的噪聲模型、量子效率（QE）與動態範圍的物理限製。如何利用高動態範圍（HDR）成像技術彌閤光照差異帶來的信息損失。 色彩空間與感知保真度： 對比分析RGB、XYZ、Lab等色彩空間的數學轉換機製，重點探討人眼視覺係統（HVS）的非綫性特性如何影響色彩空間的構建，並介紹如何設計特定任務（如工業檢測）所需的色彩度量標準。 圖像的稀疏錶示與信息熵： 引入信息論的概念，探討圖像信息冗餘度的量化，為後續的壓縮、去噪和特徵提取奠定理論基礎。介紹小波變換（Wavelet Transform）在多分辨率分析中的核心地位及其與傅裏葉變換的互補性。 第二章：幾何光學與多視圖重建的嚴謹推導 本章聚焦於精確重建三維世界的幾何基礎，這是機器人視覺和增強現實（AR）技術不可或缺的支柱。 相機模型與內參標定： 深入推導針孔模型（Pinhole Model）及其畸變校正模型（徑嚮與切嚮畸變）。講解基於平麵圖案和三維結構點的自標定（Self-Calibration）方法，並評估不同標定方法的精度邊界。 對極幾何與本質矩陣/基礎矩陣： 詳細闡述在兩視圖情況下，如何通過對極約束（Epipolar Constraint）來確定相機相對位姿。推導本質矩陣（Essential Matrix）和基礎矩陣（Fundamental Matrix）的代數幾何意義，以及如何通過RANSAC等魯棒性方法從噪聲數據中準確估計這些矩陣。 光束法平差（Bundle Adjustment, BA）： 將多視圖幾何優化提升到全局最優層麵。詳細講解BA的非綫性最小二乘優化過程，包括殘差的計算、雅可比矩陣的構建，以及如何利用高斯-牛頓或Levenberg-Marquardt算法進行高效迭代求解。 --- 第二部分：從像素到語義——現代特徵提取與深度學習的融閤 本部分將理論基礎與現代計算範式相結閤，重點關注如何從原始像素中高效、魯棒地提取高級語義信息，特彆是深度學習範式在傳統CV任務中的應用與革新。 第三章：傳統特徵的魯棒性解析與信息壓縮 在深度學習成為主流之前，手工設計的特徵依然是許多嵌入式係統和特定場景下的首選。本章關注這些經典的、具有數學優雅性的特徵提取器。 尺度空間理論與不變性設計： 深入分析SIFT（尺度不變特徵變換）和SURF（加速魯棒特徵）背後的高斯差分（DoG）和Hessian矩陣理論。探討如何通過設計具有特定尺度不變性和鏇轉不變性的局部描述符來抵抗光照和視角變化。 局部描述子的進階： 對比LBP（局部二值模式）在紋理分析中的優勢與局限，以及HOG（方嚮梯度直方圖）在目標檢測早期階段的應用原理。討論這些方法的計算復雜度和實時性瓶頸。 圖像配準的迭代優化： 探討基於互信息（Mutual Information）的非剛性圖像配準方法，特彆是在醫學影像融閤中的應用，這需要引入更復雜的形變場建模。 第四章：捲積神經網絡（CNN）的結構動力學與泛化能力 本章聚焦於現代CV的“引擎”——CNN，但不是簡單介紹ResNet或VGG的結構，而是探究其成功的內在機製。 反嚮傳播的數值穩定性： 詳述梯度消失/爆炸問題的代數來源，重點分析殘差連接（Residual Connection）、批歸一化（Batch Normalization, BN）如何從數學上穩定梯度流，並確保深層網絡的可訓練性。 感受野的有效性分析： 探討如何通過空洞捲積（Dilated Convolution）或空間金字塔池化（ASPP）來控製感受野的尺寸，以適應不同尺度目標信息的捕獲需求，並分析其對計算效率的影響。 注意力機製的數學建模： 深入解析Squeeze-and-Excitation (SE) 模塊或Transformer結構中自注意力（Self-Attention）機製如何量化特徵通道間的依賴關係，以及這如何改進特徵錶示的“內容敏感度”。 第五章：麵嚮特定任務的深度架構：分割、檢測與三維重構 本章將理論應用於工業界最迫切的需求，探討解決特定CV難題的最新架構設計。 實時目標檢測的權衡藝術： 對比基於兩階段（如Faster R-CNN）和單階段（如YOLO係列、SSD）檢測器的內在差異。分析Anchor機製的設計對召迴率的影響，以及如何通過Neck結構（如FPN）整閤多尺度特徵。 語義與實例分割的拓撲挑戰： 深入研究Mask R-CNN中Mask Head的設計哲學，以及用於全景分割的先進網絡如何解決實例重疊問題。重點分析Pixel-to-Pixel預測的損失函數（如Dice Loss）在處理類彆不平衡時的優勢。 自監督與無監督學習的邊界： 探討如何設計Pretext Tasks（如Rotation Prediction、Contrastive Learning）來學習高質量的視覺錶示，尤其是在標注數據稀缺的領域（如遙感、天文圖像分析）。 --- 第三部分：工程實踐的優化與係統部署 知識的價值在於應用。本部分將視角從算法理論轉嚮工程實現，討論如何將實驗室原型轉化為高效率、高可靠性的生産係統。 第六章：高性能計算與異構平颱優化 視覺計算的瓶頸往往在於I/O和內存帶寬。本章關注如何利用硬件加速和底層優化提升推理速度。 內存訪問模式與緩存友好性： 分析捲積操作的內存訪問模式，探討如何通過數據布局（如NHWC到NCHW的轉換）優化L1/L2緩存命中率，從而減少內存延遲。 模型量化與剪枝的精度損失分析： 深入研究從FP32到INT8/INT4的量化過程中的數學誤差傳播。探討後訓練量化（Post-Training Quantization）和量化感知訓練（Quantization-Aware Training, QAT）的理論基礎及其對模型精度的影響邊界。 異構計算框架的編程模型： 對比CUDA/OpenCL與特定硬件（如FPGA、NPU）編程模型的差異，講解如何設計自定義的內核函數（Kernel）以最大化並行計算吞吐量。 第七章：時間序列視覺與係統魯棒性設計 視覺係統在動態環境中必須保持一緻性和低延遲。本章處理時間維度上的信息整閤與錯誤處理。 濾波理論在視覺跟蹤中的應用： 從卡爾曼濾波（Kalman Filter）到擴展卡爾曼濾波（EKF）和粒子濾波（Particle Filter）的數學演進，分析它們在綫性/非綫性係統中的適用性，以及如何優化協方差矩陣的初始估計。 多傳感器數據融閤的貝葉斯框架： 探討如何利用概率圖模型（如馬爾可夫隨機場）整閤來自不同傳感器（如激光雷達、IMU、相機）的信息，以剋服單一傳感器的局限性。 係統故障診斷與安全機製： 針對自動駕駛等高風險應用，討論如何設計“看門狗”機製來檢測模型輸齣的不確定性，並設計安全迴退策略（Fail-Safe Strategy）。 --- 《像素的深度哲學：計算機視覺前沿探索》 旨在填補理論深度與工程實踐之間的鴻溝。它不是對現有流行框架的簡單介紹，而是對驅動這些框架的核心數學原理、優化策略以及未來發展方嚮的全麵、係統且嚴謹的梳理。掌握本書內容，讀者將具備構建下一代高性能、高可靠性視覺係統的核心競爭力。 ---

作者簡介

Daniel Lélis Baggio

　　他在聖保羅的InCor（Instituto do Coração–Heart Institute）進行血管內超音波影像分割。從那時候起，他專注於GPGPU 的應用，並將分割演算法（segmentation algorithm）移植到NVIDIA 的CUDA 上。他也參與一個名為ehci 的計畫（http://code.google.com/p/ ehci/），緻力於「自然使用者介麵組」的「6 自由度頭部追蹤」（6degrees of freedom head tracking ）。現在他在巴西空軍工作。

Shervin Emami

　　OpenCV 提供瞭Shervin 一傢人溫飽，為瞭迴饋OpenCV，他開始定期在論壇上提供建議，並在自己的網站發布免費的OpenCV 教學（http://www.shervinemami.info/ openCV.html）。2011 年，他聯絡其他免費OpenCV 網站的站長來撰寫這本書。他也開始在NVIDIA 進行「行動裝置上的電腦視覺最佳化」，與官方OpenCV 開發者密切閤作，開發Android 上的OpenCV 最佳化版本。2012 年，他還加入瞭Khronos OpenVL 委員會，為行動裝置上的「電腦視覺硬體加速」建立標準，並成為OpenCV 未來的基礎。

David Millán Escrivá

　　David 擁有超過10 年的IT 工作經驗，在電腦視覺、電腦圖學和模式辨識領域有豐富的經驗，從事過許多不同的專案和新創公司，並應用他在「電腦視覺」、「光學字元辨識」和「擴增實境」的知識。他是DamilesBlog 的作者 （http://blog.damiles.com），發錶瞭許多關於「OpenCV」、「一般電腦視覺」和「光學字元辨識演算法」的研究和教學。David 也審校瞭Lee Phillips 所寫的《gnuPlot Cookbook》一書（由Packt 齣版）。

Khvedchenia Ievgen

　　是來自烏剋蘭的電腦視覺專傢。他的職業生涯始於為「哈曼國際工業公司」研發一種以攝影機為基礎的「駕駛輔助係統」。隨後，他開始在ESG 擔任電腦視覺顧問。如今，他是一名專注於「擴增實境應用程式」的獨立開發者。Ievgen 是「電腦視覺演講部落格的作者（http://computervisi-talks.com），他在部落格上發錶有關「電腦視覺」和「擴增實境」的研究和教學。

Jason Saragih

　　Saragih 博士在電腦視覺領域做齣瞭許多貢獻，特彆是在「可變形模型的註冊和建模」的領域。他是DeMoLib 和FaceTracker 的作者，而這兩個科學界廣泛使用的「非營利開源函式庫」都使用瞭通用的電腦視覺函式庫，包括OpenCV。

Roy Shilkrot

　　Roy 在新創公司和企業擁有超過7 年的軟體工程師經驗。在加入麻省理工學院Media Laboratory 擔任研究助理之前， 他曾在電信解決方案提供商Comverse 的Innovation Laboratory 擔任技術策略師。他還涉足諮詢業，也曾在微軟Redmond 研究院實習。

前言
第1章 在樹莓派上建立卡通化器和膚色轉換器
第2章 使用OpenCV探索運動恢復結構
第3章 使用支援嚮量機和神經網路進行車牌辨識
第4章 非剛性人臉追蹤
第5章 使用AAM和POSIT進行3D頭部姿勢估算
第6章 使用Eigenface或Fisherface進行人臉辨識   

评分☆☆☆☆☆

拜讀「精通OpenCV 3」這本大作，我個人最期待的就是它能不能為我揭開程式設計的神秘麵紗，特別是在電腦視覺這個領域。我過去嘗試過自己摸索，但 OpenCV 的函式龐雜，要從零開始學習，真的像是大海撈針。我希望這本書能提供一個清晰的學習路徑，從最基本的環境建置開始，循序漸進地引導讀者進入 OpenCV 的世界。我尤其看重內容的實操性，理論講述固然重要，但如果能搭配大量的程式碼範例，並且詳細解釋每一行程式碼的用意，那絕對是學習的最佳方式。我希望「精通OpenCV 3」能夠做到這一點，讓我可以邊讀邊練，實際動手做齣一些有趣的影像處理效果。想像一下，能夠自己寫程式來辨識圖片中的物體，或是讓照片動起來，這該是多麼令人興奮的事情！我相信這本書會提供這樣的機會，讓我能夠將理論知識轉化為實際的應用能力。

评分☆☆☆☆☆

「精通OpenCV 3」這個書名，光聽就讓我有種想要一探究竟的衝動！我一直認為，學習程式語言，尤其是像 OpenCV 這種功能強大的函式庫，最重要的是要能夠實際應用，解決問題。所以我非常希望這本書能提供豐富的實例，並且用清晰易懂的方式來解釋。我預期書中會涵蓋許多有趣的應用，像是利用 OpenCV 實現簡單的影像編輯功能，或者更進一步，開發一些有趣的電腦視覺小專案，例如基於影像的遊戲，或是簡單的AR應用。我非常看重書中的程式碼品質，希望它不僅能夠運行，而且結構清晰，易於理解和修改。如果書中還能提供一些調試技巧，或是介紹一些常見的應用場景下的效能優化方法，那就更完美瞭。總之，我期待這本書能夠成為我手中的一把利劍，讓我能夠在電腦視覺領域遊刃有餘。

评分☆☆☆☆☆

對於「精通OpenCV 3」這本書，我內心充滿瞭好奇與期待。身為一個熱衷於影像處理和電腦視覺領域的學習者，我深知 OpenCV 這個強大的函式庫的重要性。我希望這本書能像一本武功秘笈，將 OpenCV 的諸多奧秘一一揭示。我猜想，它會從基礎的影像操作，像是讀取、顯示、裁剪、鏇轉等開始，然後逐步深入到更複雜的影像變換，像是透視變換、仿射變換，以及各種濾波器，像是高斯濾波、中值濾波等，來實現影像的平滑化或銳化。我特別希望它能講解如何在 OpenCV 中進行顏色空間的轉換，例如從 RGB 轉換到 HSV，這對於物件顏色的辨識非常重要。此外，我也很期待書中能介紹如何利用 OpenCV 進行影像的分割，以及如何檢測影像中的特定形狀，像是圓形、直線等。這些基礎卻又關鍵的知識，是構築更複雜電腦視覺應用的基石。

评分☆☆☆☆☆

一直以來，我都在尋找一本能夠讓我真正「精通」OpenCV 的中文書籍，而不是停留在 API 的錶麵操作。當我看到「精通OpenCV 3」這本書名時，我腦海中立刻浮現齣許多我渴望學習的技術。我預期這本書會深入探討 OpenCV 的核心演算法，例如 SIFT、SURF、ORB 等特徵提取與匹配技術，以及 Hough 變換、Canny 邊緣檢測等影像處理的基礎。更重要的是，我希望它能講解這些演算法背後的原理，而不是僅僅提供一個調用函式的說明。深入理解演算法的原理，纔能在麵對複雜問題時，靈活運用 OpenCV 的工具，甚至根據實際需求進行優化。我也期待書中能涵蓋一些進階主題，例如機器學習在電腦視覺中的應用，像是 SVM、K-Means 等分類與聚類演算法，以及更現代的深度學習框架與 OpenCV 的整閤。如果這本書能提供這些內容，那絕對是我提升技術水平的一大利器。

评分☆☆☆☆☆

「精通OpenCV 3」這本書，光看書名就讓人熱血沸騰！我平常就對電腦視覺和影像處理這個領域很有興趣，無奈市麵上相關的中文書籍不多，不然就是內容太過零散，很難係統性地學習。這次看到「精通OpenCV 3」，實在是太讓人期待瞭！OpenCV 是開源電腦視覺函式庫的翹楚，版本更新速度也很快，能夠齣一本專注於 OpenCV 3 的書，對我這種想深入研究的讀者來說，絕對是福音。我猜測這本書的內容應該會涵蓋 OpenCV 的基礎架構、影像讀取與寫入、顏色空間轉換、濾波器應用、特徵點檢測與描述、物件追蹤、甚至到一些進階的主題，像是立體視覺或機器學習在電腦視覺的應用。對於初學者來說，能夠有這樣一本有係統性的入門，絕對是事半功倍；對於已經有 OpenCV 基礎的開發者，我相信也能在這本書中找到進一步深入鑽研的方嚮。我特別好奇它會不會介紹一些實際的應用案例，像是人臉辨識、車牌辨識，或是影像穩定之類的，這樣不僅能學到技術，還能看到實際應用的威力，真的非常吸引人！