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读后感
刚刚完整的读完《OpenCV2计算机视觉编程手册》，认真阅读了每一行代码，虽然中间有些间断，但读完后真心感觉不错。 可能是自己学过一些图像处理的知识，对于理论部分的理解不很陌生，更加侧重于阅读如何应用OpenCV函数和如何构建类。 在学习这本书的过程当中，作者没有拘泥在...
OpenCV在视觉界可谓是无人不知，无人不晓了。关于OpenCV的参考资料不计其数，书籍也有很多（看这里http://opencv.org/books.html）。 OpenCV本身作为工具包，学习起来不应该有太大的难度，有难度的是去开发OpenCV。那么如何学习OpenCV呢？我想应该从本质出发，把视觉里面的基...
用电子书读了第一章之后感觉还不错，就入手了这本书。用了十个晚上左右的时间把整本书仔细的读了一遍，在读这本书之前本来还想着把书上的代码全敲一遍，结果发现后面的内容整体讲的都不太好。 首先作者试图从实现的角度出发并附带原理的解释来写作，可是不仅OpenCV的函数很多细...
OpenCV在视觉界可谓是无人不知，无人不晓了。关于OpenCV的参考资料不计其数，书籍也有很多（看这里http://opencv.org/books.html）。 OpenCV本身作为工具包，学习起来不应该有太大的难度，有难度的是去开发OpenCV。那么如何学习OpenCV呢？我想应该从本质出发，把视觉里面的基...
用实例学习OpenCV的难得的好书，比单纯枯燥的理论讲解更能深入人心和促进学习。而且OpenCV2已经问世一段时间，之前的基本教程都略显陈旧，本书的出现正能够解开发者的燃眉之急。感谢为这本书付出过辛勤劳动的人们
用户评价
这本书的封面设计实在太抓人眼球了，那种深邃的蓝黑背景上浮现出抽象的图像处理流程图，让我这个计算机视觉的初学者一眼就觉得它充满了专业气息和实战潜力。我是在寻找一本能真正带我上手实践的“菜谱”时发现它的，毕竟理论看得太多了，脑子里一堆公式和概念，但真要自己动手写点东西出来就抓瞎了。我希望这本书能像一本可靠的烹饪指南一样，把复杂的算法拆解成简单易懂的步骤，明确地告诉我“你需要什么原料（库和函数），然后按什么顺序操作（代码块），最后就能得到成品（想要的效果）”。那种将理论与代码紧密结合，用清晰的项目实例来串联知识点的结构，对我来说是最高效的学习方式。我特别看重它在实际应用中的覆盖面，比如目标检测、图像分割这些前沿又实用的功能，是不是真的提供了可以直接复制粘贴并运行的样板代码。如果它能做到这一点，那它就不仅仅是一本参考书，更是一个值得信赖的实战伙伴。从目前的初步翻阅来看，这种“食谱式”的编排思路似乎很有希望满足我的期待，我期待着深入体验它带来的那种“边做边学”的满足感。
我是一名正在进行毕业设计的研究生，我的项目对实时性要求极高。因此，我对这本书中关于性能优化和底层效率提升的部分抱有极大的期望。我深知OpenCV库的功能强大，但同时也知道，如果不注意实现细节，很容易写出效率低下的“卡顿”代码。我非常期待书中是否有专门的章节讨论如何利用多线程、GPU加速（CUDA/OpenCL的集成应用），或者如何选择最合适的图像滤波算法来平衡速度和精度。如果它能详细剖析不同算法的时间复杂度，并提供在嵌入式设备或资源受限环境下进行部署的实战建议，那对我来说简直是如获至宝。我不太关心那些花哨的、不实用的效果展示，我更看重的是那些能直接转化为程序运行速度的硬核知识。只有真正理解了“为什么快”和“如何更快”，才能在工程实践中站稳脚跟。希望这本书能成为我通往高效计算机视觉代码的桥梁。
说实话，我更关注的是它在处理特定难题时的“独门秘笈”。市面上关于OpenCV基础的书籍多如牛 মস্তি，大多都在讲解基本的操作，比如如何读取图像、如何进行色彩空间转换，这些我都已经滚瓜烂熟了。但我真正想知道的是，当遇到那些棘手的、边缘化的应用场景时，这本书会给出怎样的解决方案？比如，在低光照环境下如何稳定地跟踪一个快速移动的小物体，或者在复杂纹理背景中如何精确地识别出轮廓。我需要的是那种能让我豁然开朗的“技巧”和“窍门”，而不是教科书式的定义复述。我希望作者是站在一个多年实战经验丰富的工程师的角度，毫不保留地分享那些在无数次调试中摸索出来的优化技巧和潜在的陷阱规避方法。如果这本书能提供大量针对特定场景的优化模板，并且能清晰地解释为什么选择A方法而不是B方法，那它的价值就远超一般的入门指南了。我希望能从中汲取到那种“过来人”的智慧，让我的代码跑得更快、结果更可靠。
我购买这本书的另一个主要动机是希望它能覆盖到OpenCV生态系统中最新和最令人兴奋的进展。计算机视觉领域发展速度极快，如果一本参考书停留在几年前的技术栈上，那它的实用价值会大打折扣。我特别关注它对深度学习框架（如PyTorch或TensorFlow）与传统OpenCV流程的结合处理。例如，如何有效地利用预训练的深度学习模型进行特征提取后，再结合OpenCV进行后处理或几何计算。如果它能提供一些关于现代计算机视觉范式——比如使用DNN模块加载和推理网络——的详尽案例，并且能将这些新旧技术无缝地融合起来，那无疑会极大提升我的工作效率。我需要的不是对历史的追溯，而是对未来趋势的把握，希望这本书能让我站在当前技术的最前沿，而不是跟在后面吃灰。
从软件工程的角度来看，一本好的技术书籍应该具备优秀的结构逻辑和易于维护的代码风格。我是一个非常注重代码规范的人，如果书中的示例代码混乱不堪，充满了临时变量和不清晰的注释，那即使内容再好，我也难以接受。我希望这本书的组织结构是层层递进、模块清晰的，每一个“Cookbook”条目都应该是一个独立、可测试的单元。更进一步说，我希望它能强调如何在实际的软件项目中集成这些视觉模块，比如如何设计接口、如何处理异常输入、如何进行模块间的解耦。我不是想写一个独立的脚本，而是想构建一个健壮的视觉系统。所以，我期待的不仅是算法的实现，更是工程实践的指导。如果它能教会我如何写出“生产级”的视觉代码，而不是只能在本地运行的小Demo，那么这本书的投资就非常值得了。
很好的入门书
opencv2.x版专用
花了几天时间看完这本书，太及时了，然后再看看官网文档基本可以了
opencv2.x版专用
几乎是唯一一本OpenCV2的参考书。后面章节的专业性比较强，阅读难度适中。贴出的代码很有价值，但是这个排版看上去很像盗版书啊……
