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出版者:Packt Publishing - ebooks Account

作者:Gloria Bueno Garcia

出品人:

页数:223

译者:

出版时间:2015-3-27

价格:USD 44.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781783287659

丛书系列:

图书标签:

• 科学
• OpenCV
• OpenCV
• 图像处理
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探索计算机视觉的广阔天地：一本关于现代图像处理与深度学习实践的指南 本书是一本全面深入的教程，致力于为读者提供扎实的计算机视觉理论基础，并辅以大量基于当前主流框架的实践案例。我们聚焦于如何利用现代工具和技术，解决从基础图像增强到复杂场景理解的各类问题。全书结构清晰，内容紧密结合前沿研究与工业应用，旨在培养读者独立分析和解决视觉任务的能力。 第一部分：视觉基础与传统方法的回顾与重构 本部分将打下坚实的理论基础，回顾计算机视觉领域的核心概念，并探索那些虽然经典但依然在特定场景下具有高效性的传统图像处理技术。 第一章：数字图像的本质与数学表示 本章首先界定了数字图像的物理意义和数学模型。我们将深入探讨图像的采样、量化过程，以及不同色彩空间（如RGB、HSV、Lab）的转换原理及其在图像分析中的应用侧重点。我们不会停留在表面的概念介绍，而是详细解析像素强度值的统计学意义，以及如何利用傅里叶变换等工具从频域角度理解图像结构和噪声特性。读者将学习如何用矩阵运算的视角来审视图像，为后续复杂的几何变换和滤波操作做好准备。 第二章：图像的增强与复原技术 图像质量的提升是所有视觉任务的先决条件。本章将系统介绍空域和频域的增强技术。在空域，我们将细致剖析直方图均衡化、对比度拉伸的数学模型，并引入非线性滤波（如中值滤波、高斯滤波）在去除不同类型噪声中的性能差异。频域方面，我们将详细讲解理想滤波器、巴特沃斯滤波器和高斯滤波器在频率响应上的区别，并探讨如何设计定制化的陷波滤波器来去除周期性噪声。此外，我们还将覆盖图像复原的基础，包括运动模糊的建模与逆滤波、维纳滤波的原理与实现，帮助读者理解退化过程及其反演的复杂性。 第三章：图像的几何变换与形态学处理 几何变换是实现图像配准和视角矫正的关键。本章将深入探讨仿射变换（Affine Transformation）和透视变换（Projective Transformation）的内在联系，重点讲解齐次坐标系的应用，并教授如何通过寻找对应点估计单应性矩阵（Homography Matrix）。形态学处理作为处理图像形状和结构信息的强大工具，也将被详尽阐述。我们将深入讲解膨胀、腐蚀、开运算和闭运算的像素级操作逻辑，并展示如何利用这些工具进行边缘检测、孔洞填充和结构分析。 第二部分：特征提取与场景理解的演进 本部分将视角转向如何从图像中提取有意义的信息，重点关注传统特征描述符的构建，以及如何利用这些描述符进行匹配与识别。 第四章：边缘、角点与局部描述符的构建 边缘和角点是图像信息量最密集的区域。本章首先会详细分析Sobel、Prewitt、LoG和DoG算子的数学原理，并讨论Canny边缘检测算法的设计哲学——最优化的信噪比与定位精度。随后，我们将转向角点检测，重点研究Harris角点检测器的工作机制及其对不同尺度变化的敏感性。在局部特征描述方面，本章将深入剖析SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速鲁棒特征）的构建流程，包括其尺度空间表示、方向分配和描述子生成，并分析其在光照、旋转和尺度变化下的鲁棒性来源。 第五章：基于传统方法的图像匹配与目标定位 在本章，我们将学会如何利用前几章提取的特征进行高鲁棒性的图像匹配。我们将讲解描述子匹配的策略，包括暴力匹配（Brute-Force）与基于树的快速匹配方法。重点在于如何利用RANSAC（随机抽样一致性）算法来鲁棒地估计几何变换参数，剔除错误的匹配对（Outliers）。我们将通过实例演示如何利用匹配结果实现图像拼接、三维场景重建的初步基础——基础矩阵和本质矩阵的求解与验证。 第三部分：深度学习在计算机视觉中的核心应用 本部分是本书的重点，我们将全面转向基于深度学习的现代计算机视觉范式。内容覆盖从网络架构设计到特定任务实现的完整流程。 第六章：卷积神经网络（CNN）的核心原理与架构解析 本章是深度学习视觉部分的基石。我们将从神经元的工作原理出发，详细推导卷积操作、池化操作的数学细节，并阐述激活函数（ReLU、Sigmoid、Tanh）的选择对梯度传播的影响。我们将系统性地剖析经典CNN架构的演进历程，包括LeNet、AlexNet、VGGNet的层级结构设计思想，以及ResNet如何通过残差连接解决了深层网络的退化问题。同时，也会探讨Inception模块在提升计算效率方面的创新思路。 第七章：现代网络架构与迁移学习实践 本章侧重于更先进的网络设计和高效的训练策略。我们将深入研究Inception系列（如GoogLeNet）和MobileNet系列在不同应用场景（精度优先与资源受限）下的权衡。迁移学习作为现代视觉任务的必备技能，将被详细讲解。我们将演示如何利用预训练模型（如ImageNet上训练的模型）进行特征提取、微调（Fine-tuning）和适应性训练，以快速解决特定领域问题。 第八章：图像分类、语义分割与目标检测的深度实现 本章将专注于三大核心视觉任务的深度学习实现。 图像分类： 涵盖Softmax层的作用、交叉熵损失函数的推导，以及如何使用TensorBoard等工具进行训练过程的可视化监控。 目标检测： 深入对比两大主流范式。对于两阶段检测器（如Faster R-CNN），我们将剖析RPN（区域候选网络）和ROI Pooling的工作机制；对于单阶段检测器（如YOLO系列和SSD），我们将讲解其如何将定位和分类融合在一个网络中，并分析其速度与精度的取舍。 语义分割： 重点讲解FCN（全卷积网络）的基本思想，以及U-Net架构如何在生物医学图像分割中取得成功，包括其跳跃连接（Skip Connection）的意义。 第九章：先进的生成模型与风格迁移 本章探索视觉信息生成的尖端技术。我们将详细介绍GAN（生成对抗网络）的对立博弈机制，包括判别器和生成器的损失函数设计。我们将剖析DCGAN、WGAN等变体，并展示它们在生成高保真图像上的能力。此外，我们将深入探讨神经风格迁移（Neural Style Transfer）的原理，解析内容损失（Content Loss）和风格损失（Style Loss）的计算方式，指导读者实现艺术风格的快速迁移。 第四部分：性能优化、部署与未来展望 第十章：模型优化、加速与边缘部署 训练出高性能的模型后，如何在实际环境中高效运行是关键。本章将聚焦于模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）等技术，以减小模型体积和推理延迟。我们将讨论ONNX等中间表示格式的应用，并指导读者如何利用特定硬件加速库（如TensorRT或OpenVINO）对模型进行推理优化，为将视觉系统部署到嵌入式设备或实时系统中做好准备。 通过对上述十个章节的学习，读者将不仅掌握计算机视觉从传统到现代的完整知识体系，更能获得一套强大的实战技能，能够独立驾驭复杂的图像处理和分析项目。

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这本书的封面设计本身就充满了吸引力，深蓝色的背景衬托着一抹亮眼的绿色，如同一个等待被探索的数字世界。书名“Learning Image Processing with OpenCV”醒目地展现在中央，简洁有力地传达了核心内容。我拿到它的时候，脑海中就已经勾勒出无数个使用OpenCV进行图像处理的场景：从简单的照片美化，到复杂的计算机视觉应用，再到对现实世界进行智能分析。这本书，我预感它将是我通往这些目标的重要桥梁。翻开第一页，纸张的触感就很不错，有一种厚实而细腻的感觉，让人忍不住想要一页页地翻阅下去。我迫不及待地想知道，它将如何引领我走进OpenCV这个强大的库，如何让我理解那些复杂的算法，并最终能够亲手实现它们。我相信，这本书不仅仅是关于技术的讲解，更可能是一种对创新思维的启迪，对解决实际问题的能力的一次全面提升。我对于书中可能包含的案例分析和代码示例充满了期待，希望它们能够深入浅出，让我能够真正理解每一个步骤的意义，而不仅仅是复制粘贴。这本书的出现，无疑为我学习图像处理打开了一扇新的大门，我渴望在这扇门后，发现一个更加广阔和精彩的世界。它的印刷质量也相当不错，文字清晰，插图（如果书中包含的话）也应该会色彩饱满，细节丰富，这对于阅读体验来说至关重要。我之前也接触过一些关于图像处理的书籍，但往往要么过于理论化，要么过于肤浅，很难找到一本能够兼顾深度和实践性的。这本书的出现，让我看到了希望，希望它能够真正地帮助我掌握这项技能，并将其运用到我的学习和工作中。我非常期待书中能够提供一些关于如何优化算法、提高处理效率的技巧，这些往往是实际应用中非常关键的部分。

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一直以来，我都对计算机视觉和图像处理充满热情，而OpenCV作为这个领域的佼佼者，更是我学习的重点。这本书的封面设计简洁而专业，书名“Learning Image Processing with OpenCV”直接点明了核心内容，让我对接下来的学习充满了期待。我希望这本书能够系统地讲解图像处理的基础理论，例如像素、颜色空间、图像的读取与显示等，并结合OpenCV的API进行演示。我特别关注书中关于图像变换的部分，比如缩放、旋转、平移以及仿射变换和透视变换，我希望能够通过书中详细的讲解和代码示例，掌握这些变换的原理以及它们在实际应用中的作用。我同样对图像滤波技术充满期待，比如高斯滤波、中值滤波、Sobel算子等，我希望能够了解这些滤波器的作用，它们是如何去除图像噪声，如何提取图像边缘的。我期望书中能够提供一些实用的案例，比如图像的降噪、图像的锐化、图像的二值化等，通过这些案例，我能够更直观地理解OpenCV在实际应用中的强大能力。这本书的出现，无疑为我提供了一个系统学习图像处理的优质资源，我非常期待能够通过它，提升我在计算机视觉领域的专业技能。

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在我看来，一本好的技术图书，不仅仅是知识的传递，更是一种思维方式的启迪。这本书的装帧风格，给人一种沉稳而专业的印象，这让我对其内容的严谨性抱有信心。我希望这本书能够带领我深入理解图像处理的核心概念，而不仅仅是停留在表面的操作。例如，我希望能深入了解图像滤波的原理，不仅仅是知道如何调用一个函数，而是理解不同滤波器的数学模型，以及它们在特定场景下的优缺点。我非常期待书中能够详细阐述边缘检测算法，比如Canny边缘检测算法，我希望能够理解其背后的多阶段处理流程，以及每个阶段的作用。我同样对特征提取算法抱有浓厚的兴趣，比如SIFT、SURF、ORB等，我希望能够了解它们是如何在图像中找到具有鲁棒性的关键点，以及这些关键点在图像匹配、物体识别等任务中的重要性。我希望书中能够提供清晰的代码示例，并且这些代码能够与最新的OpenCV版本兼容，这样我就能够直接上手实践，而不是被版本兼容问题困扰。这本书的出版，无疑为我提供了一个系统学习图像处理的契机，我希望它能够帮助我构建一个坚实的知识体系，为我未来的学习和研究打下坚实的基础。我期望书中能够有一些关于图像金字塔、图像金字塔的构建和应用，以及尺度不变特征的讨论，这些都是理解更高级计算机视觉算法的关键。

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对于任何想要深入了解计算机视觉领域的人来说，OpenCV都是一个不可或缺的工具。这本书的出现，恰好满足了我对系统学习OpenCV的需求。我希望这本书能够从基础的图像操作开始，一步一步地引导我掌握更高级的图像处理技术。我非常期待书中能够详细讲解图像的几何变换，包括平移、旋转、缩放、仿射变换和透视变换，并提供清晰的OpenCV实现。我希望能够理解这些变换的数学原理，以及它们在图像校正、图像拼接等方面的应用。我同样对图像的滤波技术抱有浓厚的兴趣，比如高斯滤波、中值滤波、Sobel算子等。我希望能够了解这些滤波器的作用，它们是如何去除图像噪声，如何提取图像边缘的。我期望书中能够提供丰富的代码示例，并且这些代码能够易于理解和修改，方便我进行二次开发和实验。我希望这本书能够帮助我理解如何利用OpenCV来完成一些基础的图像分析任务，比如图像的二值化、轮廓提取、连通区域分析等。这本书的出版，为我提供了一个绝佳的学习机会，我非常期待能够通过它，提升我在图像处理领域的实践能力。

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我对这本书的价值判断，很大程度上取决于它能否真正激发我对图像处理的兴趣，并赋予我解决实际问题的能力。我希望这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的导师，能够在我学习的过程中给予我启发和指导。例如，书中对于某些复杂算法的讲解，我希望能够找到一些生动的类比或者直观的解释，帮助我理解那些抽象的数学概念。我对于书中可能包含的“最佳实践”和“常见陷阱”的提示尤其感兴趣，这些经验性的总结往往是宝贵的财富，能够帮助我少走弯路。我也希望这本书能够引领我了解当前图像处理领域的最新发展动态，比如深度学习在图像识别、图像生成等方面的突破，并介绍OpenCV如何支持这些前沿技术的应用。我设想，读完这本书后，我能够自信地使用OpenCV完成一些个人项目，比如开发一个简单的图像风格迁移应用，或者一个能够识别特定物体的检测系统。这本书的扉页上，我看到了作者的简介，这让我对作者的专业背景和学术造诣有了一定的了解，这也增加了我对这本书质量的信心。我期待书中能够分享一些作者在图像处理领域的实际项目经验，这些经验往往比纯粹的理论讲解更有说服力。我希望这本书能够让我深刻地体会到“授人以鱼不如授人以渔”的道理，不仅仅是给我现成的答案，而是教我如何自己去寻找答案，如何独立地去解决问题。

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我一直对“看懂”图像这件事充满好奇，而这本书的书名——“Learning Image Processing with OpenCV”——正好触及了我的兴趣点。我希望这本书能够不仅仅是简单地罗列OpenCV的API，而是能够深入浅出地讲解图像处理背后的原理。我尤其期待书中能够详细阐述图像增强技术，比如对比度拉伸、直方图均衡化等，我希望能够理解它们是如何改善图像质量，以及在OpenCV中的具体实现。同时，我也对图像分割技术非常感兴趣，例如阈值分割、区域生长、边缘检测等。我希望能够了解这些技术是如何将图像划分为不同的区域或对象，以及它们在物体识别、图像分析等方面的应用。我非常看重书中对于算法原理的讲解深度，希望它能够帮助我理解为什么某个算法有效，而不是仅仅告诉我如何使用它。我期望书中能够提供一些实用的案例，通过这些案例，我能够更直观地理解图像处理技术的应用场景。我希望这本书能够引领我进入一个更加广阔的图像处理世界，让我能够用OpenCV解决实际问题。这本书的印刷质量和排版设计也让我觉得非常用心，每一个细节都体现了出版方的专业和认真，这让我对书中内容的质量有了更高的期待。

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从封面传达出的信息来看，这本书似乎定位明确，目标读者群体也非常清晰。我是一个对计算机视觉和人工智能充满好奇的初学者，我迫切地希望能够找到一本能够系统地带领我入门的教材。我希望这本书能够帮助我理解图像是如何被计算机“看到”和“理解”的。因此，我非常期待书中能够详细介绍图像的构成、像素的意义、色彩空间的选择以及不同颜色模型之间的转换。我希望它能够清晰地解释二值化、灰度化、阈值分割等基础图像处理技术，并提供相应的OpenCV实现。我特别关注书中关于图像变换的部分，比如平移、旋转、缩放、仿射变换和透视变换，我希望能够通过书中详细的讲解和代码示例，掌握这些变换的原理以及它们在实际应用中的作用，比如校正倾斜的图像、实现图像的对齐等。我希望这本书能够让我明白，为什么这些变换是计算机视觉的基础，它们是如何为后续的特征提取和模式识别奠定基础的。我也对书中可能涉及的图像滤波技术，如高斯滤波、中值滤波、Sobel算子等，充满期待。我希望能够了解这些滤波器的作用，它们是如何去除图像噪声，如何提取图像边缘的。这本书的出版，无疑为我这样的学习者提供了一个绝佳的学习资源，我非常期待能够通过它，打开通往数字图像世界的大门。

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这本书的章节安排，从我粗略翻阅的感受来看，似乎是循序渐进的，这对于我这样初学者来说至关重要。我希望它能从最基础的概念讲起，比如像素、颜色空间、图像的读取和写入，然后逐步深入到更复杂的图像变换、特征提取、对象检测等内容。我尤其对书中关于机器学习与OpenCV结合的部分抱有极高的期望，这部分往往是当前计算机视觉领域最热门也是最有挑战性的方向。我希望书中能够清晰地讲解一些经典的机器学习算法，例如支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）等，并结合OpenCV提供的接口，演示如何将它们应用于图像分类、识别等任务。同时，我也很期待书中能够提供一些实用的案例，比如人脸识别、物体跟踪、图像分割等，通过这些案例，我能够更直观地理解OpenCV在实际应用中的强大能力。我希望书中能够提供清晰的代码示例，并且这些代码能够易于理解和修改，方便我进行二次开发和实验。此外，这本书的排版风格也给我留下了深刻的印象，信息呈现得非常清晰，重点内容通过加粗或特殊的格式得以突出，这使得我在阅读过程中能够快速抓住关键信息，提高学习效率。我非常看重书中对于理论知识的讲解深度，希望它不仅仅是简单地罗列API，而是能够深入剖析算法的原理和背后的数学基础，这样才能让我知其然，更知其所以然。我希望书中能够为我提供一个扎实的图像处理理论基础，让我能够理解为什么某个算法有效，以及如何在不同的场景下选择最合适的算法。

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我一直对计算机视觉领域抱有浓厚的兴趣，而OpenCV作为这个领域的开源库，无疑是绕不开的学习对象。这本书的出现，让我看到了一个将理论与实践相结合的学习路径。我希望这本书能够从最基础的图像操作开始，逐步引导我进入更复杂的图像处理技术。我非常期待书中能够详细讲解图像的几何变换，例如旋转、缩放、平移等，以及它们在OpenCV中的实现。我希望能够理解这些变换的数学原理，以及它们在图像校正、图像拼接等方面的应用。同时，我也对图像的颜色空间转换和颜色增强技术非常感兴趣。我希望书中能够清晰地解释RGB、HSV、Lab等颜色空间，以及它们各自的特点和适用场景。我希望能够学习如何通过OpenCV实现图像的亮度、对比度、饱和度调整，以及如何进行颜色映射等操作。我期望书中能够提供丰富的代码示例，并且这些代码能够具有良好的可读性和可维护性，方便我理解和修改。我希望这本书能够帮助我理解如何利用OpenCV来完成一些基础的图像分析任务，比如图像的二值化、轮廓提取、连通区域分析等。这本书的出版，无疑为我提供了一个宝贵的学习资源，我非常期待能够通过它，提升我在图像处理领域的实践能力。

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在如今这个信息爆炸的时代，能够找到一本内容扎实、逻辑清晰、又能激发学习动力的图书实属不易。当我第一次看到“Learning Image Processing with OpenCV”这本书的时候，我就被它所吸引。我希望这本书能够带领我深入理解图像处理的核心概念，而不仅仅停留在表面的操作。例如，我希望能深入了解图像滤波的原理，不仅仅是知道如何调用一个函数，而是理解不同滤波器的数学模型，以及它们在特定场景下的优缺点。我非常期待书中能够详细讲解边缘检测算法，比如Canny边缘检测算法，我希望能够理解其背后的多阶段处理流程，以及每个阶段的作用。我同样对特征提取算法抱有浓厚的兴趣，比如SIFT、SURF、ORB等，我希望能够了解它们是如何在图像中找到具有鲁棒性的关键点，以及这些关键点在图像匹配、物体识别等任务中的重要性。我希望书中能够提供清晰的代码示例，并且这些代码能够与最新的OpenCV版本兼容，这样我就能够直接上手实践，而不是被版本兼容问题困扰。这本书的出现，为我提供了一个系统学习图像处理的契机，我希望它能够帮助我构建一个坚实的知识体系，为我未来的学习和研究打下坚实的基础。我期望书中能够有一些关于图像金字塔、图像金字塔的构建和应用，以及尺度不变特征的讨论，这些都是理解更高级计算机视觉算法的关键。

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