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出版者:O'Reilly Media

作者:Jan Erik Solem

出品人:

页数:256

译者:

出版时间:2012-6-22

价格:USD 39.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781449316549

丛书系列:

图书标签:

• Python
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• 计算机视觉

《Python编程与视觉计算：深入探索图像处理与计算机视觉的奥秘》 本书是一本面向Python开发者的深入教程，旨在引领读者走进计算机视觉（Computer Vision）的迷人世界。我们将从最基础的图像概念入手，逐步揭示计算机如何“看”懂世界，并能从中提取有价值的信息。本书内容覆盖了计算机视觉领域的核心理论与实践技术，并全部以Python语言为载体进行讲解和实现，力求让读者在掌握理论的同时，也能快速上手实践。 本书结构与内容概览： 第一部分：基础篇——图像处理的基石 第一章：图像的数字表示与基本操作 我们将从最本质的层面理解图像：像素、颜色空间（RGB、灰度、HSV等）及其在数字世界中的表示。 掌握使用Python库（如NumPy和PIL/Pillow）加载、保存、显示图像，以及进行像素级别的访问和修改。 学习图像的基本几何变换，如缩放、平移、旋转、裁剪等，理解这些操作背后的数学原理。 介绍图像的二值化及其在分割中的初步应用。 第二章：图像增强与滤波 深入探讨点运算，包括亮度、对比度调整，以及直方图均衡化，如何改善图像的视觉质量。 学习线性滤波，包括卷积操作的核心概念，以及常见的滤波器（如均值滤波、高斯滤波）如何用于平滑图像，去除噪声。 探索非线性滤波，如中值滤波，在处理椒盐噪声方面的优势。 介绍边缘检测的经典算法，如Sobel、Prewitt、Roberts算子，理解它们如何捕捉图像中的亮度变化。 第三章：图像的形态学处理 理解形态学操作（腐蚀、膨胀）的基本原理，以及它们如何用于改变图像的形状和结构。 学习开运算和闭运算，及其在去除噪声、连接断开部分等方面的应用。 掌握梯度、顶帽、黑帽等形态学变换，如何提取图像中的特定结构信息。 介绍分水岭算法在图像分割中的初步应用。 第二部分：核心篇——计算机视觉的关键技术 第四章：特征提取与描述 深入讲解SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）、ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）等经典的局部特征提取算法。理解它们如何提取对尺度、旋转、光照变化鲁棒的特征点。 学习Harris角点检测等角点检测方法。 介绍图像描述子的概念，以及如何为提取的特征点生成描述向量。 探讨特征匹配技术，以及如何找到不同图像中相同的特征点。 第五章：图像分割 回顾并深化二值化和阈值分割的应用。 介绍区域生长算法，如何根据像素相似性构建图像中的区域。 学习图割（Graph Cut）算法在图像分割中的强大能力。 探索基于深度学习的分割方法（如U-Net、Mask R-CNN）的原理与应用（此部分将侧重于概念介绍与现有库的使用，而非从零实现）。 第六章：相机模型与几何变换 理解相机成像模型，包括内参和外参，以及它们如何将三维世界映射到二维图像平面。 学习透视投影与仿射变换的概念，以及它们在图像校正和变换中的应用。 深入讲解对极几何（Epipolar Geometry）的概念，以及如何通过基线矩阵（Fundamental Matrix）和本质矩阵（Essential Matrix）建立立体视觉中的点对应关系。 介绍相机标定（Camera Calibration）的原理与方法。 第三部分：进阶篇——应用与实践 第七章：立体视觉与三维重建 基于前一章的相机模型知识，学习如何从两幅或多幅图像中估计深度信息。 讲解视差计算（Disparity Estimation）的核心算法，如块匹配（Block Matching）和斑点匹配（SGM）。 介绍点云（Point Cloud）的概念，以及如何生成稠密的三维点云。 探讨多视图立体（Multi-View Stereo）的基本流程。 第八章：目标检测与跟踪 介绍传统的目标检测方法，如滑动窗口结合HOG特征与SVM分类器。 深入讲解基于深度学习的目标检测框架，如R-CNN系列（Fast R-CNN, Faster R-CNN）、YOLO（You Only Look Once）、SSD（Single Shot MultiBox Detector）的基本原理与使用（重点在于如何利用预训练模型和进行微调）。 学习目标跟踪的基本算法，如卡尔曼滤波（Kalman Filter）与粒子滤波（Particle Filter）在目标跟踪中的应用。 介绍更现代的跟踪算法，如DCF（Discriminative Correlation Filters）和Siamese网络跟踪。 第九章：人脸识别与图像识别 学习如何提取人脸的关键特征点。 介绍基于PCA（主成分分析）和LDA（线性判别分析）的人脸识别方法。 探讨基于深度学习的人脸识别技术，如FaceNet、DeepFace等（原理介绍与库的使用）。 将学习到的特征提取和分类技术应用于更广泛的图像识别任务。 第十章：实践项目与案例分析 本章将整合前面学到的知识，通过一系列实际项目来巩固和深化理解。 例如： 智能交通监控： 实现车辆检测与计数，车牌识别。 图像搜索与检索： 构建一个基于图像特征的相似图像搜索系统。 增强现实（AR）初步： 基于特征匹配进行图像对齐，实现简单的AR叠加。 物体计数与识别： 训练模型实现特定场景下的物体计数。 每个项目都将提供详细的步骤、代码实现以及遇到的问题与解决方案。 学习本书，你将收获： 扎实的计算机视觉理论基础。 熟练运用Python进行图像处理和计算机视觉任务的能力。 掌握多种经典与现代的算法实现。 通过丰富的项目实践，将理论知识转化为实际应用。 为进一步深入学习深度学习在计算机视觉中的应用打下坚实基础。 本书适合对计算机视觉充满好奇的开发者、研究人员、学生，以及任何希望利用Python的力量来理解和处理图像的专业人士。让我们一起踏上这段精彩的视觉计算探索之旅！

评分☆☆☆☆☆

原本我以为是讲解原理的，没想到是个api手册，十分倒胃口。实际上，市面上很多计算机图书，看似高大上，最终一看，仅仅是个api手册罢了。 这本书也很薄，薄到几乎没法讲清楚任何东西。 。。。

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

这本《Programming Computer Vision with Python》真是让我大开眼界！我一直对计算机视觉领域充满好奇，但总觉得它离我遥不可及，就像是那些高深的数学公式和复杂的算法堆砌起来的象牙塔。然而，这本书完全颠覆了我的这种刻板印象。作者巧妙地将那些看似抽象的概念，通过Python这个相对容易上手的编程语言，变得生动有趣。最令我印象深刻的是，书中不仅仅是罗列代码，而是深入浅出地解释了每一个步骤背后的原理。比如，在讲解特征提取时，作者并没有直接给出SIFT或SURF的实现，而是先用通俗易懂的比喻解释了什么是“特征”，以及为什么需要提取特征，然后再引出具体的算法，并给出Python代码实现，让我能一边看代码一边理解算法的逻辑。此外，书中还穿插了许多实际的应用案例，从简单的图像增强到复杂的物体识别，每一个案例都让我感到豁然开朗，仿佛在一步步构建自己的“视觉大脑”。我特别喜欢其中关于图像分割的部分，作者用一种非常直观的方式解释了如何区分前景和背景，并给出了一个完整的代码示例，让我尝试着去实现了它，那种成就感是无与伦比的。对于想要入门计算机视觉，又对编程有一定基础的读者来说，这本书绝对是一本不可多得的宝藏。它不仅教授了技术，更点燃了我继续探索计算机视觉更广阔世界的激情。

评分☆☆☆☆☆

《Programming Computer Vision with Python》这本书，简直就是为我量身定做的！我一直对如何让机器“看懂”世界充满好奇，但苦于缺乏系统性的指导。这本书，就像一位耐心细致的向导，带领我一步步踏入了计算机视觉的奇妙世界。作者的讲解方式非常接地气，他善于将复杂的概念用通俗易懂的语言解释清楚，让我这个非科班出身的人也能轻松理解。我尤其喜欢书中对于图像处理基础的介绍，比如滤波、边缘检测等，作者不仅给出了Python代码实现，还详细解释了算法的数学原理，以及它们在实际应用中的意义。当我看到书中的一个案例——利用Python实现一个简单的二维码扫描器时，我简直惊呆了！原来那些我们习以为常的图像识别功能，背后竟然有如此巧妙的算法设计。这本书的优点在于，它不仅仅是理论的堆砌，而是将理论与实践紧密结合，让你在学习过程中就能动手实践，获得成就感。我尝试着跟着书中的代码，自己动手实现了一些小项目，感觉自己仿佛拥有了“慧眼”，能够用代码去操纵和理解图像。对于所有对计算机视觉感兴趣，并希望通过编程来探索这个领域的朋友们，我强烈推荐这本书。它绝对是开启你计算机视觉之旅的最佳起点。

评分☆☆☆☆☆

《Programming Computer Vision with Python》这本书，对我来说，是一次意外的惊喜。我一直认为计算机视觉是一个非常高深莫测的学科，充斥着复杂的数学公式和晦涩难懂的算法。但这本书的作者，用一种极其巧妙且友好的方式，将这个领域展现在我面前。我尤其欣赏他对于概念的阐释方式，他总能用非常形象的比喻来解释抽象的原理，让我一下子就能抓住核心。例如，在讲解图像的纹理分析时，他没有直接跳到傅里叶变换或者小波变换，而是先从我们日常生活中对物体“质感”的感知入手，然后逐步引申到如何用算法来量化这种“质感”，这种循序渐进的方式让我更容易理解。书中的代码示例也十分精彩，不仅提供了清晰易懂的Python实现，还包含了大量的注释，能够帮助我一步步地理解代码的逻辑。我特别喜欢书中关于光学流计算的部分，作者通过一个简单的视频分析案例，展示了如何追踪图像中物体的运动轨迹，这让我对计算机视觉在视频分析领域的应用有了更深刻的认识。总的来说，这本书是一本非常优秀的入门读物，它不仅能够帮助我掌握计算机视觉的基本技术，更能激发我对这个领域的兴趣，让我愿意继续深入学习和探索。

评分☆☆☆☆☆

我最近接触到了一本名为《Programming Computer Vision with Python》的书，说实话，在翻开它之前，我并没有抱太大的期待。计算机视觉在我看来，一直是那种需要深厚数学功底和多年经验才能驾驭的领域。然而，这本书的出现，就像一道曙光，照亮了我前进的道路。作者的写作风格非常独特，他不像很多技术书籍那样枯燥乏味，而是充满了一种探索和发现的乐趣。他将复杂的计算机视觉概念，例如卷积神经网络、图像滤波、边缘检测等，用一种非常贴近实际应用的方式呈现出来。我尤其欣赏的是书中对于“为什么”的解释。很多时候，我们只是死记硬背算法的实现，却不明白其背后的逻辑。《Programming Computer Vision with Python》这本书就很好地解决了这个问题，它会详细解释每一个算法的设计初衷，以及它能够解决哪些实际问题。例如，在讲解相机标定的时候，作者并没有直接给出标定矩阵的求解方法，而是先解释了为什么需要进行相机标定，以及标定不准会带来哪些误差，然后再引出不同的标定方法，并给出具体的Python实现。这本书不仅适合初学者，也对有一定经验的开发者有很大的启发。它提供了一种全新的视角，让我们能够以编程的方式去理解和应用计算机视觉技术，这比单纯的学习理论要有趣和高效得多。

评分☆☆☆☆☆

说实话，当我第一次拿起《Programming Computer Vision with Python》这本书时，我的第一反应是“又一本讲CV的书”。我接触过不少相关的书籍，很多都让人昏昏欲睡，要么就是堆砌大量公式，要么就是代码示例少得可怜，或者根本不讲原理。然而，这本书完全打破了我的预期。作者的写作风格就像一个经验丰富的导师，他不会直接给你答案，而是引导你去思考，去发现。我印象最深刻的是关于图像匹配的部分，作者并没有上来就介绍各种复杂的匹配算法，而是先从一个非常基础的问题——“如何在两张图片中找到相同的物体”——入手，然后逐步分析解决这个问题的难点，再引出各种经典的匹配算法，比如ORB等，并给出Python实现。这种“由表及里”的讲解方式，让我对算法的理解不再是停留在表面，而是真正触及到了其内在的逻辑。此外，书中还包含了许多关于实战的技巧，比如如何处理图像噪声，如何优化算法性能等等，这些都是在学校里很难学到的宝贵经验。这本书让我觉得，计算机视觉并非遥不可及，而是可以通过编程变得触手可及。它不仅仅是一本书，更像是一份通往计算机视觉世界的邀请函。

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toolkit

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浅显易懂的写法

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有代码 ,有示例, 还开源 不管咋样 不错啦...

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不适合计算机视觉初学者

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