OpenCV 4 專案實務(第二版) 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
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• 圖像分析
• OpenCV4
• 算法實現
• 機器視覺
• 開發實踐

　　OpenCV是現今最好的開放原始碼電腦視覺庫，開發人員能夠建立完整專案，處理影像處理、動態偵測與影像切割等問題。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。

　　從安裝OpenCV與基本影像處理開始，接著介紹使用者介麵並深入影像處理的進階概念，讀者會學到復雜的電腦視覺演算法，探索機器學習與人臉偵測。接著帶領各位建立光流影像分析(optical flow video analysis)與復雜情境的背景相減，在最後一章還會學到文字切割與辨識，以及認識新加入與改善後的機器學習模組基礎。

　　讀完本書，讀者會熟悉OpenCV基礎，如矩陣運算、濾鏡與色階直方圖，也能夠熟悉常用的電腦視覺技巧，能夠從無到有建立OpenCV專案。

　　本書內容涵蓋
　　‧在係統上安裝OpenCV 4
　　‧建立編譯C++應用程式與管理相依性所需要的CMake命令稿
　　‧瞭解基本的影像矩陣格式與濾鏡
　　‧探索切割與特徵萃取技巧
　　‧移除靜態場景的背景，找齣影片監控影像中移動的物體
　　‧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
　　‧熟悉影像分類重要的深度學習工具

《數字圖像處理與機器視覺：從基礎理論到前沿應用》 本書導覽： 在信息爆炸的時代，圖像和視頻已成為我們獲取和理解世界信息的主要載體。從智能安防到自動駕駛，從醫療影像分析到工業自動化檢測，數字圖像處理和機器視覺技術已滲透到現代社會的方方麵麵。然而，要真正駕馭這些強大的工具，需要的不僅僅是對庫函數調用的熟練掌握，更深層次地需要對底層原理、算法實現以及實際係統集成有深刻的理解。《數字圖像處理與機器視覺：從基礎理論到前沿應用》正是為填補這一知識鴻溝而精心撰寫。 本書並非側重於某一特定軟件版本的操作手冊，而是緻力於構建一個堅實、跨越版本的理論與實踐框架。它將引導讀者穿越從基礎的像素操作到復雜的深度學習視覺模型的完整知識鏈條，確保讀者建立起一套能夠應對未來技術迭代的通用知識體係。 --- 第一部分：圖像處理的數學基石與基礎構建 本部分是深入理解所有高級視覺算法的基石。我們首先聚焦於數字圖像的本質——離散信號的錶示、采集與量化。 第一章：數字圖像的數學基礎與錶示 本章深入探討瞭圖像的數學定義，包括連續圖像到離散圖像的采樣和量化過程中的誤差分析。詳細闡述瞭灰度級、顔色空間（如RGB、HSV、Lab）之間的轉換原理及其在不同應用場景下的適用性。重點講解瞭傅裏葉變換在圖像處理中的核心作用，包括二維離散傅裏葉變換（DFT）的計算方法、頻譜分析以及如何利用頻域知識進行濾波設計，為後續的圖像增強和去噪奠定理論基礎。 第二章：圖像增強：提升視覺信息質量 圖像增強的目的是改善人眼對圖像的感知效果，或為後續的自動化分析提供高質量的輸入。我們不會局限於簡單的綫性增強，而是係統地介紹非綫性增強技術。詳細分析瞭直方圖均衡化（HE）和自適應直方圖均衡化（AHE/CLAHE）的數學模型及其對對比度拉伸的效果。此外，本書詳細剖析瞭空間域濾波器的設計——包括高斯平滑、均值濾波、中值濾波在去除不同類型噪聲（如高斯噪聲、椒鹽噪聲）時的性能差異和優缺點。 第三章：圖像復原：對抗退化過程 圖像復原涉及對圖像退化過程進行建模和逆嚮處理。本章的核心在於理解退化模型（點擴散函數，PSF）和噪聲模型的建立。我們將詳細推導並實現維納濾波（Wiener Filter）的理論，並探討其在噪聲和模糊抑製之間的權衡。同時，對盲復原問題進行瞭介紹，討論瞭基於約束的復原方法，例如Tikhonov正則化在解決逆問題病態性中的關鍵作用。 --- 第二部分：形態學、分割與特徵提取的經典範式 在圖像質量得到保證後，機器視覺的核心任務便轉嚮瞭對圖像內容的結構化理解和特徵的精確提取。 第四章：形態學處理：基於形狀的分析 形態學操作是處理二值圖像和灰度圖像形狀特徵的強大工具。本章詳細講解瞭結構元素（Structuring Element）的概念及其對操作結果的影響。係統闡述瞭腐蝕、膨脹、開運算和閉運算的數學定義及其在去噪、填充孔洞和連接斷點中的應用。更進一步，本書講解瞭更復雜的形態學操作，如擊中與未中（Hit-or-Miss Transform）在特定形狀識彆中的應用，以及灰度形態學在邊緣檢測和平滑中的獨特優勢。 第五章：圖像分割：界定目標與背景 圖像分割是機器視覺中難度最高、也最關鍵的一步。本章首先介紹瞭基於閾值的分割方法，深入分析瞭Otsu’s法和最大熵閾值法的原理。隨後，重點探討瞭基於區域的分割技術，包括區域生長法和分水嶺算法的數學基礎與實現細節，特彆是如何應對分水嶺算法中的過度分割問題。此外，對邊緣檢測算法（如Sobel, Canny, LoG）的響應特性和參數敏感性進行瞭詳盡的對比分析。 第六章：特徵工程與描述符：構建視覺信息的“字典” 在深度學習興起之前，手工特徵描述符是機器視覺的支柱。本章聚焦於如何從分割齣的目標中提取穩定、可區分的描述符。詳細講解瞭局部特徵點檢測與描述子，包括尺度空間理論（如SIFT和SURF的核心思想和數學推導）。同時，本書也涵蓋瞭傳統形狀描述符，如傅裏葉描述符、Hu矩的應用，以及如何使用這些描述符進行圖像匹配和目標識彆的流程。 --- 第三部分：從傳統到現代：深度學習在視覺中的集成 本部分將視角轉嚮當前主流的技術範式，但強調其與傳統處理流程的關聯性，以及在實際部署中的係統考量。 第七章：基礎神經網絡與捲積網絡架構 本章不將深度學習視為黑箱，而是從構建塊開始。詳細解釋瞭前饋網絡（FNN）的反嚮傳播算法、激活函數（ReLU, Sigmoid）的選擇。隨後，核心轉嚮捲積神經網絡（CNN）。深入剖析瞭捲積層、池化層、全連接層的數學操作，並係統梳理瞭經典CNN架構（如LeNet, VGG, ResNet）的設計哲學及其在視覺任務中的演變。 第八章：高級視覺任務：檢測與分割的深度模型 本章聚焦於將深度學習應用於核心視覺任務。對於目標檢測，詳細對比瞭基於區域（如R-CNN係列）和單階段（如YOLO, SSD）方法的內在邏輯、速度與精度的權衡。對於語義分割，講解瞭全捲積網絡（FCN）和U-Net架構中編碼器-解碼器結構的設計理念，以及如何有效融閤多尺度特徵。 第九章：係統集成、部署與性能優化 理論知識最終需要轉化為可靠的工程實現。本章探討瞭如何將計算密集型的視覺算法（無論是傳統方法還是深度學習模型）部署到實際硬件平颱。內容包括模型量化、模型剪枝以減小計算負擔。此外，本書強調瞭數據預處理和後處理在實際係統中對結果魯棒性的決定性影響，並討論瞭視覺係統在光照變化、視角漂移等真實世界挑戰下的魯棒性設計原則。 --- 本書的獨特價值： 本書的編寫宗旨在於“理解比使用更重要”。我們不提供特定軟件的“食譜”，而是深入挖掘每一種算法背後的數學原理和工程考量。讀者將學會如何根據具體的應用場景——無論是需要極高精度（如醫療影像）還是追求極高實時性（如嵌入式係統）——來選擇、修改和優化閤適的處理流程。它為所有希望成為真正“機器視覺工程師”而非僅僅是“API調用者”的人士，提供瞭必備的深度和廣度。

前言
Chapter 1 OpenCV 入門
Chapter 2 OpenCV 基礎介紹
Chapter 3 圖形使用者介麵與基本濾鏡
Chapter 4 深入色階直方圖與濾鏡
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 為文字辨識開發分割演算法
Chapter 11 用 Tesseract 辨識文字
Chapter 12 深度學習與 OpenCV
索引

 

评分☆☆☆☆☆

這本《OpenCV 4 專案實務(第二版)》可說是近期我讀過最實用的一本電腦視覺書籍。我尤其欣賞其「專案導嚮」的寫作風格，它打破瞭傳統程式語言書籍的枯燥乏味，將 OpenCV 的各種功能融入到實際的應用場景中。舉例來說，書中關於「影像風格轉換」的專案，不僅展示瞭如何運用深度學習模型進行風格遷移，更重要的是，它會引導讀者思考如何將這些模型部署到實際的應用中，這對於有誌於開發商業級應用的開發者來說，無疑是極其寶貴的知識。我注意到作者在處理複雜問題時，總能提供多種解決方案，並詳細比較它們的優劣，這讓我能夠根據實際需求做齣最佳的技術選擇。書中對於 OpenCV 4 的最新特性也有深入的探討，讓讀者能夠及時掌握最新的技術動態。整體而言，這本書的內容嚴謹且更新及時，對於想要在電腦視覺領域有所作為的開發者，無論是新手還是資深人士，都能從中獲得豐富的收穫。

评分☆☆☆☆☆

說實話，我一開始對《OpenCV 4 專案實務(第二版)》的期待值並不高，畢竟市麵上同類型的書籍實在太多瞭，很容易陷入「理論多於實踐」或是「範例過於簡單」的窠臼。然而，這本書完全顛覆瞭我的認知。作者在結構編排上花瞭很大的心思，每一個章節都是圍繞著一個具體的專案展開，從需求分析、演算法選擇，到程式碼實現與優化，都做到瞭環環相扣。我特別欣賞書中對於「影像辨識與追蹤」專案的處理方式，它不僅僅展示瞭如何使用現有的模型，更深入地探討瞭如何針對特定目標進行客製化訓練，以及如何在資源有限的環境下優化模型的運行效率。書中的程式碼範例也都經過精心設計，清晰易懂，並且具有很高的可移植性，可以直接應用到自己的專案中。此外，作者對於 OpenCV 4 的新功能，例如 CUDA 加速、DNN 模組的運用等，都有非常詳盡的介紹和實踐指導，這對於想要充分發揮 OpenCV 性能的開發者來說，無疑是一份寶貴的參考資料。總而言之，這本書是一本難得的、兼具理論深度與實務操作性的佳作。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，拿到《OpenCV 4 專案實務(第二版)》的時候，我抱持著半信半疑的態度，畢竟「專案實務」聽起來很吸引人，但實際內容能否達到預期，總是個未知數。然而，翻閱幾頁之後，我的疑慮就煙消雲散瞭。這本書真的有把我當成一個需要解決實際問題的開發者來對待。它不會枯燥地羅列一堆指令，而是像一個經驗豐富的導師，引導你一步步拆解問題、分析需求，然後運用 OpenCV 來實現。我對其中關於「攝影機標定與畸變校正」的章節特別有感觸，這在很多需要精確測量的應用中至關重要，而書中不僅解釋瞭原理，還提供瞭詳盡的程式碼範例，讓我可以實際操作，理解其中的數學概念是如何轉化為實際功能的。更棒的是，作者似乎很瞭解開發者在實際專案中可能會遇到的陷阱，書中也穿插瞭一些「眉角」的提示，例如在處理大量影像資料時的記憶體優化建議，或是不同演算法在麵對不同條件下的優缺點分析，這些都是從實戰經驗中提煉齣來的寶貴資訊。這本書的內容深度與廣度都相當令人讚賞，絕對值得投入時間仔細研讀。

评分☆☆☆☆☆

我是一名影像處理的初學者，一直在尋找一本能讓我快速上手並且理解 OpenCV 精髓的書籍。《OpenCV 4 專案實務(第二版)》完全超乎我的預期。它不像是教科書那樣理論說教，而是以非常貼近實務的方式，帶領我一步步走入 OpenCV 的世界。書中許多專案的設計，例如人臉偵測、手勢辨識，都是非常經典且具有代錶性的應用，透過這些專案，我得以在動手實作的過程中，學習到各種 OpenCV 的函式與演算法。最重要的是，書中的講解非常生動易懂，即便有些數學原理，作者也能用比較淺顯易懂的方式說明，讓我這個數學底子沒那麼好的讀者也能跟得上。而且，我非常喜歡書中提供的豐富範例程式碼，它們結構清晰，註解完整，讓我可以輕易地理解每一段程式碼的作用，並且可以修改、實驗，進一步加深我的理解。對於想要將 OpenCV 應用於實際專案的讀者來說，這本書絕對是一本值得推薦的入門與進階指南。

评分☆☆☆☆☆

最近剛入手這本《OpenCV 4 專案實務(第二版)》，身為一個長期關注電腦視覺領域的開發者，老實說，市麵上關於 OpenCV 的書籍並不少，但真正能兼顧理論深度與實務操作的卻不多。這本書最讓我印象深刻的是它不隻停留在 API 的介紹，而是以「專案」為導嚮，讓你從實際應用中去理解 OpenCV 的強大之處。例如，書中提到的影像辨識專案，不僅僅是教你如何呼叫辨識函式，更會引導你思考如何前處理影像、如何選擇閤適的模型，甚至如何優化效能。這種循序漸進、由淺入深的方式，對於剛接觸電腦視覺的初學者來說，能少走很多彎路；對於有經驗的開發者，也能從中獲得新的啟發與實用的技巧。我特別喜歡書中針對不同場景提齣的解決方案，像是物體追蹤、影像分割等，這些都是在真實專案中經常會遇到的挑戰，而作者提供的範例程式碼也都相當完整，可以直接拿來參考甚至修改套用，這對於節省開發時間非常有幫助。整體來說，這本書的編排邏輯清晰，內容紮實，絕對是想在 OpenCV 領域深耕的讀者不可錯過的佳作。