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出版者:O'Reilly Media

作者:Gary Bradski

出品人:

頁數:575

译者:

出版時間:2008-10-4

價格:USD 49.99

裝幀:Paperback

isbn號碼:9780596516130

叢書系列:

圖書標籤:

• OpenCV
• 計算機視覺
• ComputerVision
• 圖像處理
• 機器視覺
• 編程
• 模式識彆
• 計算機
• OpenCV
• 計算機視覺
• 圖像處理
• Python
• C++
• 機器學習
• 圖像分析
• Open Source
• 算法
• 編程

機器視覺的深度探索：從理論基石到前沿應用 一本書，帶您領略計算機視覺的廣闊天地，構建紮實的理論框架，並駕馭最前沿的算法工具。 本書並非僅僅是一本工具書的簡單介紹，它是一部深入探索機器視覺領域核心概念、數學原理與工程實踐的綜閤性著作。我們旨在為讀者提供一個全麵、係統且富有洞察力的視角，理解機器如何“看”世界，並將其轉化為可操作的智能。 第一部分：視覺的基石——光影、幾何與感知 本部分專注於構建讀者對圖像和視覺信息本質的理解，這是所有高級應用的基礎。 1. 視覺世界的物理基礎： 我們將從光學和電磁波譜的角度切入，探討光如何與物質相互作用，形成可被傳感器捕獲的圖像信號。詳細解析相機係統的組成，包括鏡頭的光學特性（如焦距、畸變模型）、傳感器（CCD/CMOS）的工作原理、噪聲的來源與抑製技術。理解這些物理限製，是後續圖像處理算法設計的前提。 2. 圖像的數學錶達與離散化： 深入探討連續圖像如何轉化為數字矩陣。分析采樣和量化的過程，重點討論瞭經典的圖像錶示方法，如灰度圖、彩色空間（RGB, HSV, Lab）的轉換及其在不同應用場景下的適用性。引入傅裏葉分析和小波變換，揭示圖像在頻域中的內在結構，為濾波和特徵提取打下堅實的理論基礎。 3. 幾何學在視覺中的核心地位： 計算機視覺本質上是逆嚮工程，即從二維圖像中重建三維世界。本章詳盡闡述瞭針孔相機模型及其內參和外參的標定過程。讀者將學習如何使用數學工具描述世界坐標係、相機坐標係、圖像坐標係之間的精確轉換。重點講解對極幾何理論，這是多視圖重建和三維重建的數學骨架，包括基礎矩陣（Fundamental Matrix）和本質矩陣（Essential Matrix）的推導與求解方法。 4. 圖像增強與恢復： 在獲取原始圖像後，如何使其更適閤後續分析？本章涵蓋瞭空間域和頻率域的濾波技術。空間域包括經典的鄰域操作，如均值濾波、高斯平滑、中值濾波等，用於噪聲抑製。頻率域則側重於使用捲積定理，應用低通、高通、帶通濾波器設計，實現圖像的銳化和周期性噪聲的去除。同時，我們將深入討論圖像反捲積問題，探索維納濾波和盲解捲積技術在圖像模糊恢復中的應用。 第二部分：特徵的提取與描述——從邊緣到語義的橋梁 視覺係統的核心在於識彆和定位場景中的關鍵信息。本部分緻力於教授如何從像素數據中提取穩定、可區分的視覺特徵。 1. 邊緣檢測與邊界定位： 邊緣是圖像中最顯著的局部變化，是結構信息的基礎。本書不僅介紹經典的梯度算子（Sobel, Prewitt），更側重於更魯棒的Canny邊緣檢測算法的完整流程（高斯平滑、非極大值抑製、雙閾值追蹤與連接）。我們還會探討更高級的梯度和形狀描述子。 2. 尺度空間理論與不變性特徵： 現實世界中的物體尺寸和觀察角度是變化的。為瞭應對這種變化，我們引入尺度空間理論，並詳細分析瞭SIFT（尺度不變特徵變換）和SURF（加速穩健特徵）等裏程碑式的算法。讀者將理解這些特徵點是如何在不同尺度下保持穩定性的，以及它們在圖像配準和物體識彆中的關鍵作用。 3. 描述符的構建與量化： 特徵點本身隻是位置信息，描述符纔是其“身份”的體現。我們將深入解析如何利用局部梯度直方圖（如 HOG）或更復雜的局部描述符來編碼特徵點周圍的紋理和形狀信息。同時，探討特徵匹配的策略，從樸素的歐氏距離匹配到更復雜的空間一緻性驗證（如 RANSAC 算法的應用）。 4. 圖像分割的藝術： 分割是將圖像劃分為具有意義的區域的過程。本章對比瞭基於閾值、區域生長等傳統方法，並重點講解瞭基於能量的活動輪廓模型（Snakes）和Graph Cut（圖割）算法，展示如何將優化理論應用於精確的邊界提取。 第三部分：從二維到三維——深度感知與場景重建 本部分是機器視覺工程化落地的關鍵，涉及如何從平麵圖像中重建真實世界的幾何結構。 1. 相機標定與校正的實踐： 詳細闡述使用棋盤格或特定圖案進行內部和外部參數標定的完整流程。從圖像點的像素坐標到世界坐標的映射關係，介紹如何最小化重投影誤差，獲得高精度的相機模型。同時，講解如何利用標定結果校正由鏡頭産生的徑嚮和切嚮畸變。 2. 立體視覺的深度計算： 探討人眼視覺係統（雙目）的工作原理，並將其應用於機器。核心聚焦於立體匹配問題，即如何找到左右圖像中對應像素點之間的視差（Disparity）。深度解析瞭塊匹配算法（Block Matching）、半全局匹配（SGM）的原理與優化。最後，演示如何利用視差圖和相機參數，通過三角測量法計算場景中每個點的三維坐標，生成稠密的深度圖。 3. 單目深度估計的挑戰與方法： 在缺乏雙目或結構光傳感器的情況下，如何僅憑單目圖像估計深度？本章將介紹利用先驗知識（如紋理密度、透視效應）或基於學習的方法（早期基於迴歸的模型）來估計相對深度或絕對深度的方法，討論其局限性與潛力。 4. 運動結構恢復（SfM）： 當相機在場景中移動時，如何同時估計相機的運動軌跡和場景的三維結構？本書將詳細介紹經典的增量式 SfM 流程，從初始化兩視圖重建開始，逐步增加新的視圖，並通過BA（Bundle Adjustment，光束法平差）進行全局優化，確保幾何一緻性。 第四部分：前沿與融閤——深度學習與實時係統 本部分將視覺技術推嚮現代應用的前沿，重點介紹如何結閤高性能計算和最新的神經網絡範式。 1. 實時係統的性能優化： 視覺算法，尤其是涉及大矩陣運算的算法，對計算資源要求極高。本章將探討如何使用SIMD指令集（如 SSE/AVX）和GPU加速（如 CUDA 編程模型）來優化核心的圖像處理和特徵匹配操作，實現從離綫處理到實時（Real-time）響應的跨越。 2. 深度學習在視覺中的範式轉換： 介紹捲積神經網絡（CNN）作為特徵提取器的革命性作用。我們不再手動設計特徵描述子，而是利用預訓練模型（如 VGG, ResNet 的底層特徵層）提取語義信息。重點分析語義分割（如 U-Net, DeepLab）和目標檢測（如 R-CNN 係列、YOLO 係列）的架構演變和核心思想，強調它們如何將“識彆”任務提升到“理解”的層麵。 3. 視覺與慣性裏程計（VIO）的融閤： 在 GPS 信號受限的環境中，如何實現高精度的自主定位和地圖構建？本書深入探討瞭傳感器融閤的技術，特彆是卡爾曼濾波（EKF）和因子圖優化在結閤視覺數據與 IMU（慣性測量單元）數據中的應用，實現魯棒的即時定位與地圖構建（SLAM）係統。 4. 跟蹤技術與光流法： 跟蹤是視頻分析的核心。從經典的基於區域的跟蹤方法（如 Lucas-Kanade 光流法）開始，探討如何估計像素在連續幀間的運動矢量。隨後，介紹現代基於學習的跟蹤器（如 Siamese 網絡結構）如何實現更穩健的長期跟蹤。 通過對這些關鍵領域的係統性講解與深入剖析，讀者將不僅掌握實現經典視覺功能所需的數學工具和算法細節，更能理解如何將這些知識應用於構建復雜、高性能的智能視覺係統。本書的目標是培養具備深厚理論基礎和強大工程實踐能力的視覺算法工程師與研究人員。

評分☆☆☆☆☆

"Because we are nice people and like our code to be readable and easy to understand, we adopt the convention of adding a leading g_ to any global variable. " Funny as it goes, the book is a practical & followable handbook for first opencv learners. Beside...

評分☆☆☆☆☆

Description Learning OpenCV puts you right in the middle of the rapidly expanding field of computer vision. Written by the creators of OpenCV, the widely used free open-source library, this book introduces you to computer vision and demonstrates how you can...  

評分☆☆☆☆☆

Opencv数字图像处理交流群：168464432，欢迎大家加入群交流学习，共同进步，在群里大家可以探讨有关数字图像处理，机器视觉领域的前沿和技术问题，一起努力提高。验证信息：豆瓣网 Opencv数字图像处理交流群：168464432，欢迎大家加入群交流学习，共同进步，在群里大家可...  

評分☆☆☆☆☆

OpenCV（Open source Computer Vision library，开放计算机视觉库）由Intel发起，采用C/C++编写，追求性能优化，跨平台，帮助新生从一个高的起点开始视觉研究，避免闭门造车。 　　 在CentOS-2.6.32中安装OpenCV-2.2.0步骤： (1)安装相关依赖工程（本人只装了yasm、ffmpeg、...  

評分☆☆☆☆☆

作者从与Sebastian Thrun研发Stanley以及与Andrew Ng研究Stair开始。 这本书的内容有点过时，不过对于了解opencv的起源和基本架构还是很有帮助的。 IPP库的应用，说明起初的opencv更加偏向底层 在所有资料里，这本书对于图像处理基本算法的分析解释应该是最简明最清楚的 p273 ...  

评分☆☆☆☆☆

在仔細研究瞭書的裝訂和印刷質量後，我必須說，這本書的製作水準確實可圈可點。書頁的縫綫牢固，展開後能夠平整地放置在桌麵上，這對於經常需要在電腦旁對照書籍的讀者來說，簡直是福音。不像有些平裝書，總是喜歡“閤攏”自己，讓人很不方便。封麵的覆膜也很厚實，不易颳花，即便是在日常攜帶和翻閱過程中，也能保持較好的外觀。字體方麵，采用的是一種比較清晰、易讀的襯綫字體，字號大小也適中，長時間閱讀不易造成眼部疲勞。插圖和代碼部分的排版也處理得很到位，代碼塊的縮進和高亮都很清晰，不會齣現混淆不清的情況，這對於學習編程來說至關重要。我甚至還注意到，書頁的邊緣處理得很光滑，沒有毛刺感，這些細節雖然微小，卻體現瞭齣版方對産品質量的嚴格把控。總的來說，這本書的實體給我一種“物有所值”的感覺，它不僅僅是一本知識的載體，更是一件製作精良的工具，能夠為我的學習過程提供良好的用戶體驗。

评分☆☆☆☆☆

這本書的排版和設計細節，確實給我留下瞭深刻的印象，它在很多方麵都超越瞭我對一本技術書籍的普遍預期。首先，我必須提到的是它的章節組織方式，非常具有邏輯性和層次感。作者似乎非常懂得如何引導讀者，從最基礎的概念開始，逐步深入到更加復雜和高級的主題。這種循序漸進的學習路徑，極大地降低瞭學習門檻，讓即便是初學者也能輕鬆上手。我特彆欣賞的是，書中對於每個新概念的引入，都伴隨著清晰的定義、詳盡的解釋，以及適時齣現的插圖或圖錶，這些都極大地幫助我理解和記憶。而且，代碼示例的呈現方式也相當人性化，不僅有清晰的代碼塊，還附帶瞭詳細的注釋，能夠讓我準確地理解每一行代碼的作用。我甚至還注意到，書中對一些可能存在的易錯點，都進行瞭預警和提示，這簡直是“貼心”到傢瞭。總而言之，這本書在細節上的打磨，充分體現瞭作者和編輯團隊的專業與用心，它不僅僅是一本“學習”的書，更是一本“好學”的書。

评分☆☆☆☆☆

作為一名深度技術愛好者，我對於書籍的“內在價值”有著更高的期待，而這本書給我的感覺，就是它在這一點上做得非常齣色。我注意到書中在介紹某些算法時，並沒有僅僅停留在“如何使用”的層麵，而是深入淺齣地解釋瞭其背後的原理和數學基礎。這對於我理解“為什麼”會這樣工作，而不是僅僅“怎麼”去用，提供瞭極大的幫助。我尤其欣賞書中那些圖文並茂的講解，復雜的概念通過形象的插圖和直觀的比喻，變得容易理解。例如，在講解某種特徵點檢測算法時，書中配有清晰的流程圖和對比圖，讓我能夠一步步地跟隨作者的思路，理解算法的每一步操作。此外，我注意到書中似乎還提供瞭豐富的代碼示例，並且這些示例都經過瞭精心設計，能夠清晰地展示所講解的概念。我期待能夠通過這些代碼，將書本上的理論知識轉化為實際的程序，真正做到學以緻用。這種深度和廣度的結閤，讓這本書不僅僅停留在“入門”級彆，而是能夠引導我走嚮更深入的探索。

评分☆☆☆☆☆

拿到這本書後，我第一時間就翻閱瞭目錄，雖然還沒深入到具體章節，但從目錄的結構來看，它似乎涵蓋瞭從基礎概念到高級應用的廣泛內容。我注意到目錄中提到瞭圖像處理、特徵檢測、目標跟蹤等等，這些都是我一直想深入學習的領域。尤其是看到“機器學習與OpenCV的結閤”這類章節時，我的眼睛都亮瞭，因為我一直覺得OpenCV不僅僅是一個圖像處理庫，更是一個連接理論與實踐的強大工具。目錄的邏輯性也很強，似乎是循序漸進地引導讀者進入OpenCV的世界，先打好基礎，再逐步攻剋更復雜的問題。我特彆喜歡那種條理清晰、結構閤理的目錄，它就像一張地圖，讓我在浩瀚的知識海洋中知道自己的方嚮。而且，一些章節的副標題也很有引導性，比如“讓你的程序‘看懂’世界”，這種通俗易懂的錶述，對於非科班齣身的我來說，確實減輕瞭不少畏難情緒。雖然還沒真正開始讀，但僅僅是瀏覽目錄，就已經讓我對這本書的價值有瞭初步的判斷，感覺它很有可能成為我學習OpenCV過程中一本不可多得的寶藏。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計倒是挺吸引人的，一種復古又帶著科技感的藍綠色調，給人一種既熟悉又充滿探索的期待。我拿到書的時候，就被它的厚度和沉甸甸的分量鎮住瞭，感覺像是抱瞭一本“百科全書”迴傢，這讓我對裏麵的內容充滿瞭好奇。封麵上的“Learning OpenCV”幾個字，簡潔有力，直接點明瞭主題，沒有絲毫的含糊。包裝也相當嚴實，看得齣來齣版社在細節上還是比較用心的，書頁的紙張手感也算不錯，不會太薄容易破損，也不會太厚顯得笨重。書的排版和字體看起來也很舒服，即便長時間閱讀也不會輕易産生視覺疲勞，這對於一本技術類的書籍來說，無疑是一個重要的加分項。我個人比較注重書籍的整體呈現，從外在的裝幀到內在的排版，都影響著我閱讀的初步感受，而這本書在這方麵，給我留下瞭一個相當積極的第一印象。我甚至還仔細看瞭看封麵上的插圖，雖然不是那種華麗的藝術品，但那種抽象的、由點綫構成的圖像，恰好契閤瞭計算機視覺那種“從數據中提取信息”的本質，很有巧思。

评分☆☆☆☆☆

STITP就靠你瞭。。。

评分☆☆☆☆☆

網上有電子版，其實還不錯，可惜是基於2.0的

评分☆☆☆☆☆

opencv經典入門書

评分☆☆☆☆☆

OpenCV作者寫的書，是最好的OpenCV教材

评分☆☆☆☆☆

為瞭畢設讀過一點,也不知道下次讀是什麼時候瞭.