OpenCV 3計算機視覺：Python語言實現（原書第2版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 在線閱讀 2026
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具體描述
OpenCV 3是一種先進的計算機視覺庫，可以用於各種圖像和視頻處理操作，通過OpenCV 3 能很容易地實現一些有前景且功能先進的應用（比如：人臉識彆或目標跟蹤等）。理解與計算機視覺相關的算法、模型以及OpenCV 3 API背後的基本概念，有助於開發現實世界中的各種應用程序（比如：安全和監視領域的工具）。
本書將從圖像處理的基本操作齣發，帶你開啓先進計算機視覺概念的探索之旅。計算機視覺是一個快速發展的學科，在現實生活中，它的應用增長得非常快，因此寫作本書的目的是為瞭幫助計算機視覺領域的新手和想要瞭解全新的OpenCV 3.0.0的計算機視覺專傢。
本書的主要內容
第1章介紹如何在不同平颱下安裝基於Python的OpenCV，並給齣一些常見問題的解決方法。
第2章介紹瞭OpenCV的I/O功能，並討論與項目相關的概念，以及如何針對該項目進行麵嚮對象設計。
第3章介紹一些圖像變換方法，例如在圖像中檢測膚色、銳化圖像、標記主體輪廓，以及使用綫段檢測器檢測人行橫道等。
第4章介紹如何利用深度攝像頭的數據來識彆前景和背景區域，這樣就可以限製針對前景或背景的效果。
第5章介紹一些OpenCV的人臉檢測功能和相關的數據文件，這些文件定義瞭跟蹤目標的特定類型。
第6章介紹如何用OpenCV來檢測圖像特徵，並利用這些特徵來匹配和搜索圖像。
第7章介紹目標檢測和目標識彆的概念，這是計算機視覺中最常見的問題之一。
第8章對目標跟蹤進行深入探討，目標跟蹤是對攝像機中的圖像或視頻中移動的物體進行定位的過程。
第9章介紹基於OpenCV的人工神經網絡，並介紹其在現實生活中的應用。
閱讀前的準備工作
本書第1章會指導讀者安裝所有必要軟件，你隻需準備一颱較新的計算機。另外，強烈推薦為計算機安裝攝像頭，但這並不是必備的。
本書的讀者對象
本書針對具有一定Python工作經驗的程序員以及想要利用OpenCV庫研究計算機視覺課題的讀者。本書不要求讀者具有計算機視覺或OpenCV經驗，但要具有編程經驗。
本書體例
本書有很多用來區分不同信息的文本格式，下麵給齣一些這類格式的樣例，並解釋它們的含義。
代碼塊的格式如下：
為瞭提醒讀者注意代碼塊中的特殊部分，會將相關行或相關項設置為粗體：
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注意：警告或重要注釋以這樣的形式齣現。
提示：提示和技巧以這樣的形式齣現。
下載示例代碼
讀者可登錄華章網站（www.hzbook.com）本書頁麵，下載本書示例代碼。
作者簡介
Joe Minichino 是Hoolux Medical從事計算機視覺的工程師，他利用業餘時間開發瞭NoSQL數據庫LokiJS。他也是重金屬歌手/作麯傢。他是一個充滿激情的程序員，對編程語言和技術非常好奇，並一直在使用它們。在Hoolux，Joe領導瞭針對醫療行業的Android計算機視覺廣告平颱的開發。
他齣生在意大利瓦雷澤市的Lombardy，並在那裏長大，在米蘭Universitá Statale受過哲學教育，最近11年Joe在愛爾蘭的Cork度過，在這裏他成為Cork技術研究所的一名計算機科學研究生。
我非常感謝我的閤作夥伴Rowena，她總是鼓勵我，也感謝兩個小女兒給我靈感。非常感謝這本書的閤作者和編輯，尤其是Joe Howse、Adrian Roesbrock、Brandon Castellano、OpenCV社區，以及Packt齣版社中那些為本書付齣勞動的人。
Joseph Howse 生活在加拿大。在鼕天，他留著鬍子，而他的四隻貓留著厚皮毛。他喜歡每天給貓梳毛。有時貓還會抓他的鬍子。
自2012年以來，他一直在為Packt齣版社寫作，他的著作包括《OpenCV for Secret Agents》《OpenCV Blueprints》《Android Application Programming with OpenCV 3》《OpenCV Computer Vision with Python》以及《Python Game Programming by Example》。
當他不寫書或打理萌寵時，他會提供谘詢和培訓，並通過他的公司（Nummist Media公司（http://nummist.com））進行軟件開發服務。
劉波 博士，重慶工商大學計算機科學與信息工程學院教師，主要從事機器學習理論、計算機視覺和最優化技術研究，同時對Hadoop和Spark平颱上的大數據分析感興趣，也對Linux編程和Oracle數據庫感興趣。
苗貝貝 碩士，北京工商大學計算機與信息工程學院研究生，主要從事機器學習理論、時間序列動力學特徵分析及應用的研究，對基於Python的計算機視覺分析有濃厚的興趣。
史斌 2015年本科畢業於電子科技大學計算機學院，目前就職於成都知數科技有限公司，主要從事數據爬取、數據處理、平颱運維等工作，熟悉Python、Linux shell，同時熱愛計算機視覺編程，熟悉Python下的OpenCV編程。
目錄資訊
前言
作者簡介
審校者簡介
譯者簡介
第1章 安裝OpenCV 1
1.1 選擇和使用閤適的安裝工具 2
1.1.1 在Windows上安裝 2
1.1.2 在OS X係統中安裝 6
1.1.3 在Ubuntu及其衍生版本中安裝 11
1.1.4 在其他類Unix係統中安裝 12
1.2 安裝Contrib模塊 13
1.3 運行示例 13
1.4 查找文檔、幫助及更新 14
1.5 總結 15
第2章 處理文件、攝像頭和圖形用戶界麵 16
2.1 基本I/O腳本 16
2.1.1 讀/寫圖像文件 16
2.1.2 圖像與原始字節之間的轉換 19
2.1.3 使用numpy.array訪問圖像數據 20
2.1.4 視頻文件的讀/寫 22
2.1.5 捕獲攝像頭的幀 23
2.1.6 在窗口顯示圖像 24
2.1.7 在窗口顯示攝像頭幀 25
2.2 Cameo項目（人臉跟蹤和圖像處理） 26
2.3 Cameo—麵嚮對象的設計 27
2.3.1 使用managers. CaptureManager提取視頻流 27
2.3.2 使用managers.WindowManager抽象窗口和鍵盤 32
2.3.3 cameo.Cameo的強大實現 33
2.4 總結 34
第3章 使用OpenCV 3處理圖像 36
3.1 不同色彩空間的轉換 36
3.2 傅裏葉變換 37
3.2.1 高通濾波器 37
3.2.2 低通濾波器 39
3.3 創建模塊 39
3.4 邊緣檢測 40
3.5 用定製內核做捲積 41
3.6 修改應用 43
3.7 Canny邊緣檢測 44
3.8 輪廓檢測 45
3.9 邊界框、最小矩形區域和最小閉圓的輪廓 46
3.10 凸輪廓與Douglas-Peucker算法 48
3.11 直綫和圓檢測 50
3.11.1 直綫檢測 50
3.11.2 圓檢測 51
3.12 檢測其他形狀 52
3.13 總結 52
第4章 深度估計與分割 53
4.1 創建模塊 53
4.2 捕獲深度攝像頭的幀 54
4.3 從視差圖得到掩模 56
4.4 對復製操作執行掩模 57
4.5 使用普通攝像頭進行深度估計 59
4.6 使用分水嶺和GrabCut算法進行物體分割 63
4.6.1 用GrabCut進行前景檢測的例子 64
4.6.2 使用分水嶺算法進行圖像分割 66
4.7 總結 69
第5章 人臉檢測和識彆 70
5.1 Haar級聯的概念 70
5.2 獲取Haar級聯數據 71
5.3 使用OpenCV進行人臉檢測 72
5.3.1 靜態圖像中的人臉檢測 72
5.3.2 視頻中的人臉檢測 74
5.3.3 人臉識彆 76
5.4 總結 82
第6章 圖像檢索以及基於圖像描述符的搜索 83
6.1 特徵檢測算法 83
6.1.1 特徵定義 84
6.1.2 使用DoG和SIFT進行特徵提取與描述 86
6.1.3 使用快速Hessian算法和SURF來提取和檢測特徵 89
6.1.4 基於ORB的特徵檢測和特徵匹配 91
6.1.5 ORB特徵匹配 93
6.1.6 K-最近鄰匹配 95
6.1.7 FLANN匹配 96
6.1.8 FLANN的單應性匹配 99
6.1.9 基於文身取證的應用程序示例 102
6.2 總結 105
第7章 目標檢測與識彆 106
7.1 目標檢測與識彆技術 106
7.1.1 HOG描述符 107
7.1.2 檢測人 112
7.1.3 創建和訓練目標檢測器 113
7.2 汽車檢測 116
7.2.1 代碼的功能 118
7.2.2 SVM和滑動窗口 122
7.3 總結 134
第8章 目標跟蹤 135
8.1 檢測移動的目標 135
8.2 背景分割器：KNN、MOG2和GMG 138
8.2.1 均值漂移和CAMShift 142
8.2.2 彩色直方圖 144
8.2.3 返迴代碼 146
8.3 CAMShift 147
8.4 卡爾曼濾波器 149
8.4.1 預測和更新 149
8.4.2 範例 150
8.4.3 一個基於行人跟蹤的例子 153
8.4.4 Pedestrian類 154
8.4.5 主程序 157
8.5 總結 159
第9章 基於OpenCV的神經網絡簡介 160
9.1 人工神經網絡 160
9.2 人工神經網絡的結構 161
9.2.1 網絡層級示例 162
9.2.2 學習算法 163
9.3 OpenCV中的ANN 164
9.3.1 基於ANN的動物分類 166
9.3.2 訓練周期 169
9.4 用人工神經網絡進行手寫數字識彆 170
9.4.1 MNIST—手寫數字數據庫 170
9.4.2 定製訓練數據 170
9.4.3 初始參數 171
9.4.4 迭代次數 171
9.4.5 其他參數 171
9.4.6 迷你庫 172
9.4.7 主文件 175
9.5 可能的改進和潛在的應用 180
9.5.1 改進 180
9.5.2 應用 181
9.6 總結 181
· · · · · · (收起)
讀後感
3.6节中的对cameo.py的修改中，突然出现了filters.BGRPortraCurveFilter()让人措手不及。。。前面并没有写这个函数，后面也没有，查看原书英文版发现原书就是这样，坑啊，然后找来第一版，终于把坑补上了，废话不说，贴代码： 先把utils.py改为： import cv2,numpy,scipy.int...
評分3.6节中的对cameo.py的修改中，突然出现了filters.BGRPortraCurveFilter()让人措手不及。。。前面并没有写这个函数，后面也没有，查看原书英文版发现原书就是这样，坑啊，然后找来第一版，终于把坑补上了，废话不说，贴代码： 先把utils.py改为： import cv2,numpy,scipy.int...
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用戶評價
從一個純粹的書籍內容角度來說，這本書的組織結構非常閤理。它從最基礎的圖像操作講起，逐步深入到更復雜的圖像分析和理解。每一個章節的內容都圍繞著一個核心主題展開，邏輯清晰，過渡自然。作者在講解過程中，會適當地引入相關的理論知識，但不會過於冗長，而是點到為止，確保讀者能夠理解核心概念，而不至於被理論所淹沒。 我特彆喜歡書中關於圖像特徵提取和描述的部分。SIFT、SURF、ORB等算法的講解，都非常到位。作者不僅解釋瞭這些算法的工作原理，還分析瞭它們各自的優缺點，以及在不同場景下的適用性。通過書中的示例代碼，我可以直觀地看到這些算法是如何從圖像中提取齣有意義的信息的，這對於我理解圖像識彆和物體匹配等高級應用至關重要。
评分我最欣賞這本書的一點是，它始終貫穿著“實戰”的思想。作者並非僅僅羅列OpenCV的API，而是通過一係列精心設計的案例，將這些API串聯起來，解決實際的計算機視覺問題。例如，在講解圖像修復時，書中不僅介紹瞭修復算法的原理，還提供瞭如何使用這些算法去除圖像噪聲、修復損壞區域的代碼。這些案例都具有很高的參考價值，可以直接應用於我自己的項目中。 此外，書中對不同算法的性能分析和對比也非常到位。作者會針對同一類任務，介紹幾種不同的算法，並分析它們在精度、速度、魯棒性等方麵的優劣。這對於我來說，非常有幫助，因為我不再是盲目地選擇算法，而是能夠根據實際需求，做齣更明智的決策。通過這本書，我感覺自己對OpenCV的理解不再停留在錶麵，而是真正進入瞭“實戰”的層麵。
评分對於我這種習慣於邊學邊練的學習者來說，一本好的技術書籍，代碼示例的質量至關重要。這本《OpenCV 3計算機視覺：Python語言實現（原書第2版）》在這方麵無疑是令人滿意的。書中提供的代碼不僅清晰、規範，而且可以直接在常見的Python環境中運行，無需進行復雜的配置。我尤其欣賞作者在代碼注釋方麵的用心，每一個關鍵步驟、每一個參數的含義都得到瞭詳細的解釋，這使得我在閱讀代碼時，能夠快速理解其邏輯，並在此基礎上進行修改和擴展。 而且，書中不僅僅提供瞭基礎的圖像處理操作，還包含瞭更復雜的應用場景，比如圖像修復、風格遷移等。我嘗試瞭書中關於圖像修復的示例，通過簡單的幾行代碼，就可以將一張有瑕疵的圖片變得完好如初，這種效果讓我感到非常驚艷。這讓我深刻體會到，OpenCV並非隻是一個工具庫，而是一個能夠幫助我實現創意、解決實際問題的強大平颱。這本書就像是一位經驗豐富的導師，它不僅指明瞭前進的方嚮，還為我提供瞭可靠的工具和方法。
评分在我看來，一本能夠真正激發讀者學習興趣的書籍，其內容的重要性不亞於其錶麵的裝幀。這本書在內容上的紮實程度，絕對是令人稱道的。作者並沒有止步於OpenCV的基礎功能，而是深入探討瞭諸如相機標定、立體視覺、圖像融閤等更高級的主題。我一直對三維視覺方麵的內容非常感興趣，但很多資料都過於理論化，難以入手。這本書中的相機標定章節，通過詳細的步驟和直觀的示例，讓我明白瞭如何通過標定來校正相機的畸變，以及如何獲取圖像的內參和外參。 更令我欣喜的是，書中還涉及到瞭一些機器學習算法在計算機視覺中的應用，比如 SVM 和 K-Means 在圖像分割和聚類中的運用。這讓我意識到，OpenCV並非一個孤立的技術棧，而是可以與其他先進的算法和技術相結閤，産生更強大的威力。通過這本書，我感覺自己打開瞭一個全新的學習維度，看到瞭計算機視覺更廣闊的可能性。
评分對於我這樣一個對圖像處理充滿熱情，但又缺乏係統性學習機會的讀者來說，這本《OpenCV 3計算機視覺：Python語言實現（原書第2版）》無疑是一份寶貴的財富。它並非一本死闆的參考手冊，而更像是一位循循善誘的導師，一步步地引導我走進計算機視覺的奇妙世界。我喜歡書中那種“先看懂，再動手”的學習模式。作者在講解每一個算法時，都會先用清晰易懂的語言闡述其原理，再輔以精心設計的代碼示例，讓我能夠既理解“是什麼”，也知道“怎麼做”。 尤其是關於圖像紋理分析和邊緣檢測的部分，我一直覺得這些內容比較抽象。但是，這本書通過對Sobel算子、Canny算子等算法的深入剖析，並結閤實際的圖像處理效果展示，讓我對這些技術有瞭更直觀的認識。我嘗試著將書中的代碼應用到自己的照片上，對不同參數進行調整，觀察邊緣檢測和紋理分析的效果，這個過程不僅有趣，也讓我收獲頗豐。
评分說實話，學習編程技術，尤其是像OpenCV這樣涉及底層算法的庫，最怕的就是照貓畫虎，隻知其然而不知其所以然。這本書在這方麵做得非常齣色。它不僅教會瞭我如何使用OpenCV的函數，更重要的是，它讓我理解瞭這些函數背後所蘊含的計算機視覺原理。例如，在講解SIFT和SURF特徵點提取時，作者並沒有僅僅給齣代碼，而是詳細闡述瞭它們如何從圖像中找到關鍵點，如何描述這些關鍵點的局部特徵，以及這些特徵點在圖像匹配和物體識彆中的重要作用。這種深度解析，讓我感覺自己不再隻是一個調包俠，而是真正理解瞭CV的“內功心法”。 更讓我驚喜的是，書中還涉及瞭目標跟蹤、三維重建等一些進階內容。我一直對實時目標跟蹤非常感興趣，嘗試過一些零散的資料，但始終不得要領。這本書中對各種跟蹤算法的介紹，從KCF到CSRT，都進行瞭詳實的對比和分析，並且給齣瞭可以直接運行的Python代碼。我按照書中的步驟，成功實現瞭一個簡單的視頻目標跟蹤程序，那種成就感是難以言喻的。這讓我對未來進一步深入學習計算機視覺，甚至將其應用到自己的項目中充滿瞭信心。
评分作為一名在計算機視覺領域摸索瞭近兩年的愛好者，我一直對OpenCV這個強大的庫充滿好奇，尤其是它在Python中的應用。市麵上關於OpenCV的書籍不少，但真正能夠深入淺齣、兼顧理論與實踐的卻不多。當我拿到這本《OpenCV 3計算機視覺：Python語言實現（原書第2版）》時，內心是既期待又有些許擔憂的。期待的是能夠通過這本書係統地學習OpenCV，實現那些我一直以來構思的圖像處理和計算機視覺項目；擔憂的是，對於我這樣非科班齣身，但又對技術有著執著追求的讀者來說，能否跟得上書中的節奏，是否會遇到過多的理論門檻而望而卻步。 然而，在我翻開第一頁的那一刻，我的擔憂便被一種踏實感所取代。作者並非僅僅羅列API，而是以一種清晰的邏輯，從計算機視覺的基礎概念入手，循序漸進地引導讀者進入OpenCV的世界。無論是圖像的讀取、顯示、像素操作，還是更復雜的特徵提取、對象識彆，每一個章節都像是為我量身打造的指引。書中的代碼示例豐富且具有代錶性，並非那種“hello world”式的簡單展示，而是直接指嚮瞭實際應用中的常見問題和解決方案。我特彆喜歡書中對每一個算法原理的解釋，它們並非冗長晦澀的數學推導，而是用通俗易懂的語言，配閤形象的比喻，讓我能夠迅速抓住核心思想。這一點對於我這樣對數學公式有些“恐懼癥”的讀者來說，簡直是福音。
评分坦白說，在拿到這本書之前，我曾擔心它會過於晦澀難懂，尤其是涉及到一些底層的圖像處理算法時。但這本書的錶現完全超齣瞭我的預期。作者用非常清晰、邏輯性強的語言，將復雜的計算機視覺概念和OpenCV的實現方法有機地結閤在一起。我喜歡它循序漸進的教學方式，從最基礎的圖像操作，如讀取、顯示、像素操作，到更高級的特徵提取、對象檢測、圖像分割，每一步都講解得非常透徹。 更重要的是，書中提供的代碼示例都非常貼近實際應用，並且都有詳盡的注釋，這讓我這個初學者能夠輕鬆地理解代碼的每一行含義，並在此基礎上進行修改和實驗。我印象特彆深刻的是，在講解邊緣檢測時，書中不僅介紹瞭Sobel、Laplacian等算子，還詳細闡述瞭Canny邊緣檢測算法的四個步驟，並通過具體的代碼演示瞭如何一步步實現。這讓我對邊緣檢測有瞭更深入的理解，也學會瞭如何根據實際需求調整參數以獲得最佳效果。
评分在我看來，一本好的技術書籍，不僅僅是知識的傳遞，更是一種學習方法的啓迪。這本書給我最大的感受就是，它教會瞭我如何“學以緻用”。作者在講解每一個算法或者技術時，都會結閤具體的應用場景，例如在講解人臉檢測時，就直接給齣瞭如何利用Haar級聯分類器和LBP特徵進行人臉識彆的完整代碼。這讓我明白，學習技術不是為瞭記憶那些枯燥的算法名詞，而是為瞭能夠運用這些技術去解決實際問題。 此外，書中對參數的講解也非常細緻。很多時候，我們學習一個算法，往往隻知道它的基本原理，但不知道如何調整參數纔能獲得最佳效果。這本書中，作者會針對每一個重要的參數進行詳細的解釋，並給齣一些調參的建議，這對於我們這些初學者來說，無疑是寶貴的經驗。我嘗試著去調整書中某些算法的參數，觀察輸齣結果的變化，這個過程讓我對算法的理解更加深刻。
评分作為一名在業餘時間學習計算機視覺的愛好者，我深知理論知識與實際操作之間存在的鴻溝。這本《OpenCV 3計算機視覺：Python語言實現（原書第2版）》恰好彌閤瞭這一差距。我尤其欣賞作者在解釋復雜概念時的耐心和細緻。例如，在講解相機標定這一相對復雜的課題時，作者並沒有直接給齣枯燥的數學公式，而是從相機成像模型、畸變原理齣發，逐步引入標定過程，並給齣清晰的Python代碼實現。 我嘗試按照書中的步驟，利用自己拍攝的棋盤格圖片進行相機標定，並成功獲得瞭相機的內參矩陣和畸變係數。這個過程不僅讓我對相機成像有瞭更深刻的理解，也讓我對OpenCV的強大功能有瞭更直觀的認識。書中對人臉識彆、目標跟蹤等熱門應用的技術講解，也讓我看到瞭將所學知識應用到實際項目中的希望。
评分很實用
评分代碼寫得爛且不規範，基礎概念不解釋也不給擴展鏈接，基於Python2.x的實現；翻譯馬馬虎虎，而且竟然不翻譯代碼注釋！！！ 看與不看都無所謂，不過本書涉及到的傳統圖像處理算法都挺有意思，整體的結構還算閤理吧。
评分這個是不是有點粗略。。。
评分入門書籍，比較簡單
评分很全麵，深入淺齣。 適閤有一定編程基礎的童鞋
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