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[美] 布拉德斯基（Bradski，G.），[美] 克 著

图书标签:

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• 深度学习
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• 算法

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302209935

商品编码：1026373895

出版时间：2009-10-01

基本信息

商品名称： 五年级英语(上RP最新修订)/黄冈小状元达标卷	出版社： 龙门书局	出版时间：2013-05-01
作者：夏小琴//罗爱萍//张文涛|主编:万志勇	开本：8开	印刷时间： 2013-08-01
定价： 10.8	页数：36	印次： 14
ISBN号：9787508829371	商品类型：图书	版次： 2

一本深入探索计算机视觉奥秘的实践指南 本书并非一本技术手册，而是希望成为你踏入迷人计算机视觉世界的一位忠实向导。我们旨在为你揭示视觉智能的内在运作机制，而非仅仅罗列晦涩的代码片段。通过清晰易懂的语言和精心设计的案例，我们将带你穿越图像处理的各个层级，直至构建出能够“看懂”并“理解”我们所处世界的智能系统。 从基础到进阶，构建扎实的理论根基与卓越的实践能力 我们的旅程始于对图像本质的理解。我们将深入探讨数字图像是如何被表示的，像素与颜色空间的奥秘，以及这些基础概念如何为后续更复杂的视觉任务奠定基石。你将学习到如何有效地加载、显示和操作图像，掌握基本的图像滤波技术，例如高斯模糊、均值滤波和拉普拉斯算子，理解它们如何用于降噪、边缘检测以及图像增强。 随后，我们将逐步引入更具挑战性的概念。边缘检测作为计算机视觉中的一个经典问题，我们将深入剖析Canny边缘检测算法，理解其背后的数学原理以及如何在实际应用中优化参数。形态学操作，如腐蚀、膨胀、开运算和闭运算，将为你展现如何处理图像中的形状和结构，这在目标识别、形状分析等领域至关重要。 直方图是理解图像全局亮度分布的有力工具，我们将学习如何计算、分析和应用直方图均衡化来改善图像对比度，使暗淡的图像焕发新生。色彩空间转换，从RGB到HSV、Lab等，将揭示如何更有效地分离颜色信息，这在颜色识别、图像分割等方面有着广泛的应用。 探索图像变换与特征提取的强大力量 图像的几何变换，如仿射变换、透视变换，将教会你如何校正图像变形，实现图像的旋转、缩放、平移，甚至模拟不同视角下的观察效果。这些技术在图像配准、立体视觉和三维重建中扮演着核心角色。 特征提取是计算机视觉的核心任务之一，它旨在从图像中提取出具有代表性的信息，以便后续的识别和分析。我们将详细讲解尺度不变特征变换（SIFT）和加速鲁棒特征（SURF）等经典特征检测算法，理解它们如何在不同尺度、旋转和光照条件下保持不变性。你将学习到如何利用这些特征进行图像匹配、目标识别和全景图像拼接。 除了经典的特征提取方法，我们还会探讨更现代的特征描述子，如ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF），理解其高效性和在实时应用中的优势。 深入理解目标检测与图像分割的技术精髓 一旦我们能够有效地提取图像特征，下一步便是识别图像中的特定目标。本书将系统地介绍目标检测的经典算法，如级联分类器（Haar特征+Adaboost）和HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征结合SVM（Support Vector Machine）。你将理解这些方法如何通过构建特征模型来区分不同类别的物体。 随着深度学习的兴起，我们将重点关注基于卷积神经网络（CNN）的目标检测模型，例如Faster R-CNN、YOLO（You Only Look Once）和SSD（Single Shot MultiBox Detector）。你将深入理解这些模型的架构、工作原理以及如何利用预训练模型进行迁移学习，快速实现高效的目标检测。 图像分割是将图像划分为不同区域或对象的过程，它比目标检测更进一步，旨在精确地勾画出目标的边界。我们将介绍传统的图像分割方法，如阈值分割、区域生长和图割。随后，我们将重点讲解基于深度学习的图像分割技术，包括全卷积网络（FCN）、U-Net和Mask R-CNN，理解它们如何在像素级别进行分类，实现语义分割和实例分割。 开启三维视觉与深度估计的探索之旅 三维视觉是计算机视觉领域的一大挑战，它旨在从二维图像中恢复出场景的三维信息。我们将从立体视觉的基础理论讲起，理解视差的概念以及如何通过双目相机进行深度估计。你将学习到如何进行相机标定，以精确地确定相机之间的相对位姿。 我们还将探讨单目深度估计的方法，了解如何利用单一图像推断场景的深度信息，这在增强现实和机器人导航中有着重要的应用。光流法将教会你如何估计视频序列中像素的运动，这在运动分析、视频跟踪和帧预测中至关重要。 实时应用与前沿技术：拥抱计算机视觉的未来 本书将不仅仅局限于理论的讲解，更注重将这些技术应用于实际场景。你将学习如何利用OpenCV库强大的功能来构建各种实用的计算机视觉应用，例如人脸识别、手势识别、物体跟踪、图像检索以及场景理解。 此外，我们还将触及一些前沿的计算机视觉技术，例如生成对抗网络（GANs）在图像生成和风格迁移方面的应用，以及Transformer在计算机视觉领域的最新进展。这些内容将为你打开一扇通往未来计算机视觉研究的大门，激发你对更广阔领域的探索兴趣。 学习路径与必备技能 本书假定你具备一定的编程基础，熟悉Python语言，并且对数学（尤其是线性代数、微积分和概率统计）有基本的了解。我们鼓励读者在学习过程中动手实践，通过大量的代码示例来加深理解。我们将提供清晰的代码实现，帮助你快速上手，并在此基础上进行创新和扩展。 谁适合阅读本书？ 计算机科学、软件工程、人工智能及相关专业的学生： 本书将为你提供扎实的理论基础和丰富的实践经验，为你的学术研究和职业发展打下坚实基础。 希望将计算机视觉技术应用于实际项目的开发者： 无论你是想为你的应用添加智能视觉功能，还是想开发独立的视觉产品，本书都将为你提供所需的工具和知识。 对人工智能和机器学习充满好奇的爱好者： 如果你对机器如何“看”和“理解”世界感到着迷，本书将为你揭开其中的奥秘，并带你亲身体验构建智能视觉系统的乐趣。 希望深入理解现代计算机视觉技术的科研人员： 本书的全面性和深度将为你提供一个坚实的起点，并为你进一步探索更高级的研究方向提供灵感。 总结 本书旨在为你提供一个全面、深入且富有实践性的计算机视觉学习体验。我们相信，通过本书的学习，你将不仅能够掌握大量的计算机视觉算法和技术，更重要的是，你将能够培养出解决复杂视觉问题的能力，并为人工智能驱动的未来做出贡献。这是一次充满挑战但同样充满回报的探索之旅，我们期待与你一同开启这段精彩的旅程。

评分☆☆☆☆☆

这本书终于到手了！拿到《学习OpenCV（中文版）》的那一刻，心里真是挺激动的。作为一个长期关注计算机视觉领域，却一直苦于没有系统学习过OpenCV的朋友来说，这本书简直就像是期盼已久的灯塔。我一直觉得，OpenCV这个名字在业界是响当当的，但具体能做什么，怎么做，我总是停留在一些零散的了解层面。这次，我终于下定决心，要好好地、系统地把它学透。封面设计简洁大方，拿在手里很有分量，这让我对它的内容充满了期待。我希望这本书能够从最基础的概念讲起，一步步带领我进入OpenCV的世界，无论是图像的读取、处理，还是更复杂的特征提取、对象识别，都能有清晰的讲解和丰富的实例。我听说OpenCV的功能非常强大，涉及的领域也非常广泛，从工业检测到安防监控，再到增强现实，几乎无所不能。所以，我希望这本书能够全面地覆盖这些应用场景，让我能够对OpenCV的能力有一个整体的认识，并能够学到一些实用的技巧，以便在日后的工作和学习中能够真正地运用起来。我对手册式的、枯燥的讲解方式一直不太感冒，更喜欢那种能够结合实际项目，让你在动手实践中学习的方式。我希望这本书能够做到这一点，通过大量的代码示例，以及对代码的细致分析，让我能够真正理解每一个函数的用法和背后的原理。当然，如果书中还能有一些关于性能优化和算法选择的建议，那就更完美了。总之，这本书在我心中承载了太多希望，我迫不及待地想翻开它，开启我的OpenCV学习之旅。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，对于图像处理和计算机视觉领域，我都抱着浓厚的兴趣。在众多的库和框架中，OpenCV无疑是最为耀眼的一个。拿到《学习OpenCV（中文版）》这本书，我感觉就像是获得了一把解锁这个强大工具的钥匙。我个人比较注重学习的系统性和深度，希望能够通过这本书，建立起对OpenCV完整且扎实的理解。我期待这本书能够从最基础的像素操作、图像几何变换入手，详细讲解每一个概念的原理和在OpenCV中的实现方式。接着，我希望它能够深入到图像的滤波、特征提取、目标检测等核心技术，并且能够提供一些经典算法的介绍和分析，比如SIFT、SURF、HOG等等。我尤其关注书籍的实践性，希望书中能够提供丰富的代码示例，并且这些示例都能够具有一定的代表性，能够覆盖OpenCV的各个主要模块。我对那些仅仅停留在理论介绍的书籍不感兴趣，我希望能够通过动手实践，将书本上的知识内化为自己的能力。此外，如果书中能够包含一些关于OpenCV在实际项目中的应用案例，例如图像修复、全景拼接、视频分析等方面，那将大大提升我学习的积极性。我希望通过这本书，能够让我不仅了解OpenCV的“是什么”，更能明白“怎么用”，并且能够达到“用好”的程度。这本书对我而言，是一次全面深入学习OpenCV的绝佳机会，我对其内容充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

我一直对计算机视觉领域充满了好奇，尤其是在看到各种炫酷的AI应用之后，更是坚定了学习相关技术的决心。《学习OpenCV（中文版）》这本书，就像是一道指引我进入这个精彩世界的“邀请函”。我对于学习新技术的态度是比较务实的，希望能学到有用的、能解决实际问题的知识。我希望这本书能够打破我之前对OpenCV“高不可攀”的印象，用一种更加亲民、更加易于理解的方式来呈现。我最期待的是，它能够从最基本、最直观的图像操作开始，比如如何读取、显示一张图片，如何进行基本的图像变换，以及如何对图像的颜色和亮度进行调整。然后，我希望它能逐步引导我学习更高级的概念，比如特征提取、图像分割、物体识别等。我特别喜欢那种结合理论与实践的书籍，如果这本书能够包含大量的代码示例，并且这些示例都能够很好地运行，那就太棒了。我希望通过这些代码，我能够亲手操作，真正地感受OpenCV的强大之处。另外，对于那些在实际应用中经常遇到的问题，比如如何提高算法的效率，如何选择合适的算法来解决特定的问题，如果书中能够提供一些指导和建议，那将对我非常有帮助。我希望这本书能够让我感受到学习OpenCV的乐趣，而不是把它当作一项枯燥的任务。这本书在我心中，代表着我对未来技术探索的初步尝试，我希望它能成为我学习道路上的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

当我看到《学习OpenCV（中文版）》这本书的时候，内心就涌起一股强烈的学习冲动。作为一名在IT行业摸爬滚打多年的开发者，我深知掌握一门核心技术的关键性，而计算机视觉无疑是当前最热门、最具潜力的技术方向之一。OpenCV作为这个领域的标杆，一直是我心目中想要深入研究的对象。我希望这本书能够为我提供一个清晰的学习路径，从零基础到精通，逐步引导我掌握OpenCV的各项能力。我非常看重书籍内容的“干货”程度，希望它能够深入讲解OpenCV的各种算法和技术，而不仅仅是停留在表面。例如，在图像处理部分，我希望能够学习到各种滤波器的原理和应用，以及如何进行图像增强和修复。在特征检测与匹配方面，我希望能够深入理解各种特征描述子的优缺点，并学会如何利用它们进行图像匹配和物体识别。此外，我对OpenCV在视频处理方面的能力也非常感兴趣，希望能够学习到如何进行视频的读取、帧提取、运动分析以及目标跟踪等。我更希望的是，这本书能够提供一些实际的应用场景和案例，让我能够学以致用，并将所学的技术应用到我的工作中。我期待这本书能够成为我深入学习OpenCV的“宝典”，让我在这个充满挑战的领域取得突破。

评分☆☆☆☆☆

这本书的到来，着实让我眼前一亮。作为一名刚刚踏入计算机视觉领域的学生，我对OpenCV的了解还停留在“知道有这么个东西”的阶段，虽然知道它在行业内地位举足轻重，但具体如何入手，却总是感到无从下手。《学习OpenCV（中文版）》这本书，从名字上看就非常契合我的需求。我特别看重书籍的逻辑性和系统性，希望它能够循序渐进地引导我，而不是罗列一大堆函数和概念。比如，我希望它能从最基本的图像表示和处理开始，比如像素的读写、颜色的空间转换，然后逐步深入到更复杂的图像操作，例如滤波、边缘检测、几何变换等等。更重要的是，我期待书中能够提供一些贴合实际应用的案例，例如人脸检测、目标跟踪等，这样我才能更好地理解OpenCV的实际作用，并将所学知识与应用场景联系起来。我听说OpenCV的API非常丰富，如果书中能够对核心的API进行深入浅出的讲解，并提供相应的代码示例，那将极大地提高我的学习效率。我不太喜欢那种只介绍概念而不提供实践指导的书籍，所以，如果这本书能够包含大量的代码片段，并且对代码的每一个细节都进行详细的解释，我一定会非常满意。此外，对于一些进阶的内容，比如机器学习算法在OpenCV中的应用，我也非常感兴趣，希望能有所涉猎。这本书在我看来，不仅仅是一本技术手册，更应该是一份引导我进入计算机视觉殿堂的地图，我希望它能让我少走弯路，快速掌握OpenCV的核心技能。

评分☆☆☆☆☆

opencv神器之一，机器视觉必备

评分☆☆☆☆☆

好评！是正版！给公司买的

评分☆☆☆☆☆

发货速度比较快，性价比比较高，值得拥有！

评分☆☆☆☆☆

真本书真是初学者必备 很好

评分☆☆☆☆☆

没有想象中的好，中间有几页浸了水的感觉，

评分☆☆☆☆☆

书有点旧，估计是放久了，不过影响不大～

评分☆☆☆☆☆

挺好的，以前重来不去评价的，不知道浪费了多少积分，自从知道评论之后京豆可以抵现金了，才知道评论的重要性，京豆的价值，后来我就把这段话复制了，走到哪里，复制到哪里，既能赚京东，还非常省事，特别是不用认真的评论了，又健康快乐又能么么哒，哈哈哈

评分☆☆☆☆☆

帮同学买的，价格适中，到货很快。

评分☆☆☆☆☆

opencv神器之一，机器视觉必备