OpenCV计算机视觉编程攻略 第3版 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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罗伯特·拉戈尼尔（Robert Laganière） 著，相银初 译

图书标签:

• OpenCV
• 计算机视觉
• 图像处理
• 编程
• Python
• C++
• 算法
• 图像分析
• 机器视觉
• 实战

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115480934

版次：1

商品编码：12359876

包装：平装

丛书名： 图灵程序设计丛书

开本：16开

出版时间：2018-05-01

用纸：胶版纸

页数：308

正文语种：中文

编辑推荐

作为人工智能的“眼睛”，计算机视觉技术一直备受关注，辅助驾驶、视频监控等相关应用也越来越多。流行的开源程序库OpenCV无疑是开发智能计算机视觉程序的****。它包含500多个用于图像和视频分析的优化算法，2013年升级的OpenCV 3版本在易用性上也有了极大提升。
本书系统介绍OpenCV 3，带领读者由浅入深地了解如何开发计算机视觉程序。作者从构建可以读取并显示图像的简单应用开始，解释和探讨了图形和图像识别的具体方法，对机器学习和目标识别等当前流行的主题也有介绍。

本书主要内容包括：
OpenCV库基本结构
通过操作像素处理图像
用直方图分析图像
将图像分割成同质区域，并提取有意义的物体
使用图像滤波技术提高图像品质
利用图像几何学，建立同一场景不同视角的对应关系
根据图像的不同视角标定相机
使用机器学习技术检测图像中的行人和物体
根据多个图像重构三维场景

内容简介

本书结合C++和OpenCV全面讲解计算机视觉编程，不仅涵盖计算机视觉和图像处理的基础知识，而且通过完整示例讲解OpenCV的重要类和函数。主要内容包括OpenCV库的安装和部署、图像增强、像素操作、图形分析等各种技术，并且详细介绍了如何处理来自文件或摄像机的视频，以及如何检测和跟踪移动对象。
第3版针对OpenCV新版本进行了修改，调整了很多函数和算法说明，还增加了立体图像深度检测、运动目标跟踪、人脸识别、人脸定位、行人检测等内容，适合计算机视觉新手、专业软件开发人员、学生，以及所有想要了解图像处理和计算机视觉技术的人员学习参考。

作者简介

Robert Laganière，加拿大渥太华大学电气工程与计算机科学学院教授，并在VIVA实验室执教。曾获得基于内容的视频分析、视觉监控、驾驶辅助、目标识别与跟踪等领域的多项专利。Visual Cortek公司创始人，Cognivue、iWatchlife、Tempo Analytics等多家初创公司的科学家。

目录

第 1章 图像编程入门 1
1．1　简介　1
1．2　安装OpenCV库　1
1．2．1　准备工作　1
1．2．2　如何实现　2
1．2．3　实现原理　4
1．2．4　扩展阅读　5
1．2．5　参阅　6
1．3　装载、显示和存储图像　6
1．3．1　准备工作　6
1．3．2　如何实现　6
1．3．3　实现原理　8
1．3．4　扩展阅读　9
1．3．5　参阅　11
1．4　深入了解cv：：Mat　11
1．4．1　如何实现　11
1．4．2　实现原理　13
1．4．3　扩展阅读　16
1．4．4　参阅　17
1．5　定义感兴趣区域　17
1．5．1　准备工作　17
1．5．2　如何实现　17
1．5．3　实现原理　18
1．5．4　扩展阅读　18
1．5．5　参阅　19
第　2 章 操作像素　20
2．1　简介　20
2．2　访问像素值　21
2．2．1　准备工作　21
2．2．2　如何实现　21
2．2．3　实现原理　23
2．2．4　扩展阅读　24
2．2．5　参阅　24
2．3　用指针扫描图像　24
2．3．1　准备工作　25
2．3．2　如何实现　25
2．3．3　实现原理　26
2．3．4　扩展阅读　27
2．3．5　参阅　31
2．4　用迭代器扫描图像　31
2．4．1　准备工作　31
2．4．2　如何实现　31
2．4．3　实现原理　32
2．4．4　扩展阅读　33
2．4．5　参阅　33
2．5　编写高效的图像扫描循环　33
2．5．1　如何实现　34
2．5．2　实现原理　34
2．5．3　扩展阅读　36
2．5．4　参阅　36
2．6　扫描图像并访问相邻像素　36
2．6．1　准备工作　36
2．6．2　如何实现　36
2．6．3　实现原理　38
2．6．4　扩展阅读　38
2．6．5　参阅　39
2．7　实现简单的图像运算　39
2．7．1　准备工作　39
2．7．2　如何实现　40
2．7．3　实现原理　40
2．7．4　扩展阅读　41
2．8　图像重映射　42
2．8．1　如何实现　42
2．8．2　实现原理　43
2．8．3　参阅　44
第3　章 处理图像的颜色　45
3．1　简介　45
3．2　用策略设计模式比较颜色　45
3．2．1　如何实现　46
3．2．2　实现原理　47
3．2．3　扩展阅读　50
3．2．4　参阅　53
3．3　用GrabCut 算法分割图像　53
3．3．1　如何实现　54
3．3．2　实现原理　56
3．3．3　参阅　56
3．4　转换颜色表示法　56
3．4．1　如何实现　57
3．4．2　实现原理　58
3．4．3　参阅　59
3．5　用色调、饱和度和亮度表示颜色　59
3．5．1　如何实现　59
3．5．2　实现原理　61
3．5．3　拓展阅读　64
3．5．4　参阅　66
第4　章 用直方图统计像素　67
4．1　简介　67
4．2　计算图像直方图　67
4．2．1　准备工作　68
4．2．2　如何实现　68
4．2．3　实现原理　72
4．2．4　扩展阅读　72
4．2．5　参阅　74
4．3　利用查找表修改图像外观　74
4．3．1　如何实现　74
4．3．2　实现原理　75
4．3．3　扩展阅读　76
4．3．4　参阅　78
4．4　直方图均衡化　78
4．4．1　如何实现　78
4．4．2　实现原理　79
4．5　反向投影直方图检测特定图像内容　79
4．5．1　如何实现　80
4．5．2　实现原理　81
4．5．3　扩展阅读　82
4．5．4　参阅　84
4．6　用均值平移算法查找目标　85
4．6．1　如何实现　85
4．6．2　实现原理　87
4．6．3　参阅　88
4．7　比较直方图搜索相似图像　88
4．7．1　如何实现　88
4．7．2　实现原理　90
4．7．3　参阅　90
4．8　用积分图像统计像素　91
4．8．1　如何实现　91
4．8．2　实现原理　92
4．8．3　扩展阅读　93
4．8．4　参阅　99
第5　章 用形态学运算变换图像　100
5．1　简介　100
5．2　用形态学滤波器腐蚀和膨胀图像　100
5．2．1　准备工作　101
5．2．2　如何实现　101
5．2．3　实现原理　102
5．2．4　扩展阅读　103
5．2．5　参阅　104
5．3　用形态学滤波器开启和闭合图像　104
5．3．1　如何实现　104
5．3．2　实现原理　105
5．3．3　参阅　106
5．4　在灰度图像中应用形态学运算　106
5．4．1　如何实现　106
5．4．2　实现原理　107
5．4．3　参阅　108
5．5　用分水岭算法实现图像分割　108
5．5．1　如何实现　109
5．5．2　实现原理　111
5．5．3　扩展阅读　112
5．5．4　参阅　114
5．6　用MSER 算法提取特征区域　114
5．6．1　如何实现　114
5．6．2　实现原理　116
5．6．3　参阅　118
第6　章 图像滤波　119
6．1　简介　119
6．2　低通滤波器　120
6．2．1　如何实现　120
6．2．2　实现原理　121
6．2．3　参阅　123
6．3　用滤波器进行缩减像素采样　124
6．3．1　如何实现　124
6．3．2　实现原理　125
6．3．3　扩展阅读　126
6．3．4　参阅　127
6．4　中值滤波器　128
6．4．1　如何实现　128
6．4．2　实现原理　129
6．5　用定向滤波器检测边缘　129
6．5．1　如何实现　130
6．5．2　实现原理　132
6．5．3　扩展阅读　135
6．5．4　参阅　136
6．6　计算拉普拉斯算子　136
6．6．1　如何实现　137
6．6．2　实现原理　138
6．6．3　扩展阅读　141
6．6．4　参阅　142
第7　章 提取直线、轮廓和区域　143
7．1　简介　143
7．2　用Canny 算子检测图像轮廓　143
7．2．1　如何实现　143
7．2．2　实现原理　145
7．2．3　参阅　146
7．3　用霍夫变换检测直线　146
7．3．1　准备工作　146
7．3．2　如何实现　147
7．3．3　实现原理　151
7．3．4　扩展阅读　153
7．3．5　参阅　155
7．4　点集的直线拟合　155
7．4．1　如何实现　155
7．4．2　实现原理　157
7．4．3　扩展阅读　158
7．5　提取连续区域　158
7．5．1　如何实现　159
7．5．2　实现原理　160
7．5．3　扩展阅读　161
7．6　计算区域的形状描述子　161
7．6．1　如何实现　162
7．6．2　实现原理　163
7．6．3　扩展阅读　164
第8　章 检测兴趣点　166
8．1　简介　166
8．2　检测图像中的角点　166
8．2．1　如何实现　167
8．2．2　实现原理　171
8．2．3　扩展阅读　172
8．2．4　参阅　174
8．3　快速检测特征　174
8．3．1　如何实现　174
8．3．2　实现原理　175
8．3．3　扩展阅读　176
8．3．4　参阅　178
8．4　尺度不变特征的检测　178
8．4．1　如何实现　179
8．4．2　实现原理　180
8．4．3　扩展阅读　181
8．4．4　参阅　183
8．5　多尺度FAST 特征的检测　183
8．5．1　如何实现　183
8．5．2　实现原理　184
8．5．3　扩展阅读　185
8．5．4　参阅　186
第9　章 描述和匹配兴趣点　187
9．1　简介　187
9．2　局部模板匹配　187
9．2．1　如何实现　188
9．2．2　实现原理　190
9．2．3　扩展阅读　191
9．2．4　参阅　192
9．3　描述并匹配局部强度值模式　192
9．3．1　如何实现　193
9．3．2　实现原理　195
9．3．3　扩展阅读　196
9．3．4　参阅　199
9．4　用二值描述子匹配关键点　199
9．4．1　如何实现　199
9．4．2　实现原理　200
9．4．3　扩展阅读　201
9．4．4　参阅　202
第　10 章 估算图像之间的投影关系　203
10．1　简介　203
10．2　计算图像对的基础矩阵　205
10．2．1　准备工作　205
10．2．2　如何实现　206
10．2．3　实现原理　208
10．2．4　参阅　209
10．3　用RANSAC（随机抽样一致性）算法匹配图像　209
10．3．1　如何实现　209
10．3．2　实现原理　212
10．3．3　扩展阅读　213
10．4　计算两幅图像之间的单应矩阵　214
10．4．1　准备工作　214
10．4．2　如何实现　215
10．4．3　实现原理　217
10．4．4　扩展阅读　218
10．4．5　参阅　219
10．5　检测图像中的平面目标　219
10．5．1　如何实现　219
10．5．2　实现原理　221
10．5．3　参阅　224
第　11 章 三维重建　225
11．1　简介　225
11．2　相机标定　226
11．2．1　如何实现　227
11．2．2　实现原理　230
11．2．3　扩展阅读　232
11．2．4　参阅　233
11．3　相机姿态还原　233
11．3．1　如何实现　233
11．3．2　实现原理　235
11．3．3　扩展阅读　236
11．3．4　参阅　238
11．4　用标定相机实现三维重建　238
11．4．1　如何实现　238
11．4．2　实现原理　241
11．4．3　扩展阅读　243
11．4．4　参阅　244
11．5　计算立体图像的深度　244
11．5．1　准备工作　244
11．5．2　如何实现　245
11．5．3　实现原理　247
11．5．4　参阅　247
第　12 章 处理视频序列　248
12．1　简介　248
12．2　读取视频序列　248
12．2．1　如何实现　248
12．2．2　实现原理　250
12．2．3　扩展阅读　251
12．2．4　参阅　251
12．3　处理视频帧　251
12．3．1　如何实现　251
12．3．2　实现原理　252
12．3．3　扩展阅读　256
12．3．4　参阅　258
12．4　写入视频帧　258
12．4．1　如何实现　259
12．4．2　实现原理　259
12．4．3　扩展阅读　262
12．4．4　参阅　263
12．5　提取视频中的前景物体　263
12．5．1　如何实现　264
12．5．2　实现原理　266
12．5．3　扩展阅读　266
12．5．4　参阅　268
第　13 章 跟踪运动目标　269
13．1　简介　269
13．2　跟踪视频中的特征点　269
13．2．1　如何实现　269
13．2．2　实现原理　274
13．2．3　参阅　274
13．3　估算光流　275
13．3．1　准备工作　275
13．3．2　如何实现　276
13．3．3　实现原理　278
13．3．4　参阅　279
13．4　跟踪视频中的物体　279
13．4．1　如何实现　279
13．4．2　实现原理　282
13．4．3　参阅　284
第　14 章 实用案例　285
14．1　简介　285
14．2　人脸识别　286
14．2．1　如何实现　286
14．2．2　实现原理　288
14．2．3　参阅　290
14．3　人脸定位　291
14．3．1　准备工作　291
14．3．2　如何实现　292
14．3．3　实现原理　295
14．3．4　扩展阅读　297
14．3．5　参阅　298
14．4　行人检测　298
14．4．1　准备工作　298
14．4．2　如何实现　299
14．4．3　实现原理　302
14．4．4　扩展阅读　304
14．4．5　参阅　308

图像处理与计算机视觉的魅力之旅：从原理到实战 你是否曾惊叹于机器能够“看见”并理解我们眼中的世界？是否好奇那些神奇的图像识别、目标跟踪、甚至自动驾驶技术背后是如何实现的？本书将带你踏上一段深入图像处理与计算机视觉领域的奇妙旅程，让你不仅仅是旁观者，更能亲手创造属于自己的智能视觉应用。 我们相信，学习一项技术，理解其精髓至关重要。因此，本书将从最基础的概念入手，循序渐进地为你揭示图像处理与计算机视觉的底层逻辑。你将了解到，我们所见的丰富色彩，在计算机眼中是如何被转化为一组组冰冷却又蕴含无限信息的数据。我们将探讨图像的本质——像素，理解灰度图像、二值图像、彩色图像的构成方式，以及它们在不同应用场景下的意义。 深入理解图像处理的基础：像素的奥秘与空间的转换 本书将从图像的基本构成单位——像素——开始，详细阐述不同色彩空间（如RGB、HSV、YUV）的原理和转换方法。你将明白，为什么有时候使用HSV色彩空间进行颜色分割会比RGB更有效。我们将深入探讨图像的几何变换，包括平移、旋转、缩放、仿射变换和透视变换。这些看似简单的操作，却是构建更复杂图像处理算法的基石。想象一下，你可以轻松地对照片进行校正，消除倾斜，或者在虚拟现实场景中模拟物体的运动，这都离不开对这些几何变换的深刻理解。 滤镜的魔力：增强图像细节，锐化、模糊与去噪的艺术 你是否对各种照片编辑软件中的滤镜效果感到好奇？本书将为你揭示这些滤镜背后的数学原理。我们将详细讲解卷积操作，这是许多图像处理算法的核心。通过不同的卷积核，你可以实现图像的锐化，让模糊的细节变得清晰；也可以实现图像的模糊，为画面增添艺术感，或是用于目标检测前的预处理。 噪声是图像处理中不可避免的问题，它会严重影响后续算法的性能。本书将介绍多种经典的去噪算法，如均值滤波、高斯滤波、中值滤波等。你将学习如何根据噪声的类型和图像的特点选择最合适的去噪方法，从而有效去除图像中的“颗粒感”，还原图像的真实细节。 边缘检测：勾勒出物体的轮廓，开启智能识别的第一步 边缘是图像中亮度或颜色发生剧烈变化的地方，它们往往代表着物体的轮廓和重要特征。本书将详细介绍多种边缘检测算法，如Sobel算子、Prewitt算子、Canny边缘检测器等。你将理解这些算法的工作原理，学会如何通过设置合适的阈值来提取出清晰、准确的边缘信息。边缘检测是许多高级计算机视觉任务的基础，例如物体识别、图像分割和特征提取。 特征提取与匹配：让机器“记住”并“认出”物体 为了让机器能够识别和区分不同的物体，我们需要从图像中提取出具有代表性的特征。本书将带你走进特征提取的精彩世界，介绍SIFT、SURF、ORB等经典的局部特征描述子。你将了解这些算法如何提取出在尺度、旋转和光照变化下都保持鲁棒性的关键点和描述符。 更进一步，我们将探讨如何利用这些提取出的特征来匹配不同的图像，从而实现物体识别、图像检索甚至是全景图像的拼接。你将学习到各种匹配策略，并理解它们在不同场景下的优劣。 色彩空间分析与图像分割：理解图像的内在结构 色彩是图像传达信息的重要载体。本书将深入剖析不同的色彩空间，并教你如何利用它们来分析图像的颜色分布。例如，在医学影像分析中，特定的颜色可能代表着病变区域；在工业生产中，产品表面的颜色可以用来检测缺陷。 图像分割是将图像划分为若干个具有相似特征的区域的过程，它能帮助我们隔离出感兴趣的目标。我们将介绍基于阈值分割、区域生长法、分水岭算法等多种经典的图像分割技术。你将学会如何根据图像的特点和应用需求，选择合适的分割方法，将图像分解成更易于分析的组成部分。 形态学操作：塑造图像的形状，去除噪声与突出细节 形态学操作是一组基于图像形状的数学运算，它们可以用来处理图像中的连通区域，去除小的噪点，或者连接断裂的线条。本书将详细讲解腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等基本形态学操作。你将学会如何利用这些操作来平滑物体边界，填充物体内部的小孔，或者断开物体之间的连接。这些技术在文本识别、对象分析等领域有着广泛的应用。 纹理分析：揭示图像的“皮肤”纹理，理解材质与表面特征 除了颜色和形状，纹理也是构成图像信息的重要方面。本书将带你探索纹理分析的世界，了解如何量化和描述图像的纹理特征。你将学习到一些经典的纹理描述算子，如灰度共生矩阵（GLCM）和局部二值模式（LBP）。这些技术在材质识别、遥感图像分析、医学影像诊断等方面都发挥着重要的作用。 透视变换与校正：还原真实的视角，从倾斜到平整 在拍摄建筑物或平面物体时，由于拍摄角度的问题，我们常常会遇到透视畸变，导致物体看起来倾斜或变形。本书将详细讲解透视变换的原理，并教你如何通过计算图像的四个对应点来校正透视畸变，将倾斜的图像恢复到正视角。这项技术在文档扫描、照片修复、虚拟现实等领域有着不可替代的作用。 视频分析基础：捕捉时间的流动，理解动态的世界 图像处理并不仅仅局限于静态图像，对视频的分析更是计算机视觉领域的核心内容。本书将为你打下坚实的视频分析基础，包括视频的读取、写入，帧提取，以及视频流的基本处理方法。你将了解视频是如何由一系列连续的图像帧构成的，并掌握对视频进行基本操作的技能。 运动检测与光流：追踪物体的轨迹，理解动态变化 运动是视频的关键要素。本书将介绍几种基本的运动检测方法，帮助你识别出视频中移动的物体。你将学习如何通过帧差法等技术来检测出画面中发生变化的部分。 更进一步，我们将深入探讨光流的概念。光流描述了图像中像素在时间序列上的运动轨迹。你将学习到Lucas-Kanade光流算法等经典方法，并理解如何利用光流信息来分析物体的运动方向和速度。光流技术在目标跟踪、场景理解、运动估计等方面有着广泛的应用。 目标跟踪：让机器“盯紧”物体，不让它消失在视线中 一旦我们能够检测到物体，下一步就是如何让机器在视频序列中持续地“盯紧”这个物体，即使它发生形变、被遮挡或者移动。本书将介绍几种经典的目标跟踪算法，如Meanshift算法、卡尔曼滤波器以及一些基于特征的目标跟踪方法。你将理解这些算法的工作原理，并学会如何选择和实现适合不同场景的目标跟踪器。 形变与模板匹配：识别相似的图案，即使它们大小不同，位置不同 模板匹配是一种简单而有效的图像匹配技术，它可以在图像中搜索一个与给定模板图像最相似的区域。本书将详细讲解模板匹配的原理，包括不同匹配方法的选择（如平方差和、归一化平方差和、归一化相关系数等）。你将学会如何利用模板匹配来检测图像中的特定对象，例如在工业质检中寻找特定形状的零件。 计算机视觉的初步探索：从二维到三维的飞跃 本书将为你打开计算机视觉的神秘大门，带你窥探机器如何“看懂”三维世界。我们将从二维图像出发，介绍一些基本的立体视觉概念，让你理解如何从两张不同视角的图像中恢复出场景的三维信息。你将接触到对极几何、深度估计等基本概念的介绍，为后续更复杂的立体视觉和三维重建打下基础。 结语：开启你的视觉智能创造之路 通过对本书内容的学习，你将不仅掌握图像处理和计算机视觉的丰富理论知识，更能动手实践，用代码实现各种神奇的功能。本书的设计理念是理论与实践并重，提供清晰易懂的讲解和可运行的代码示例，帮助你快速上手。我们相信，你将在这段学习旅程中，深刻体会到计算机视觉的魅力，并拥有创造属于自己智能视觉应用的能力。无论是作为一名学生，还是作为一名有志于投身人工智能领域的开发者，本书都将是您不可多得的宝贵资源。现在，就让我们一起开启这场激动人心的视觉智能探索之旅吧！

评分☆☆☆☆☆

最近我一直在思考如何将现有的软件产品增加一些图像处理和分析的功能，以便提升用户体验和产品竞争力。在众多技术选型中，OpenCV无疑是一个非常值得考虑的强大库。而《OpenCV计算机视觉编程攻略 第3版》这本书，正好提供了我所需要的指导。虽然我还没有完全深入研读，但从前言和目录来看，这本书涵盖了从图像的采集、处理到分析的整个流程。我特别注意到书中关于图像增强、特征检测、物体识别等模块的介绍，这些技术正是我想在产品中实现的关键功能。我希望书中能够提供清晰的思路和实用的代码，帮助我快速地理解这些算法的原理，并且能够直接应用到我的开发中。另外，我也对书中关于机器学习在计算机视觉中应用的部分感到好奇，这是否意味着我们可以利用书中介绍的技术，构建更智能化的图像分析系统？这本书的出现，为我解决技术难题提供了一条清晰的路径，让我看到了将先进的计算机视觉技术融入产品的可行性。

评分☆☆☆☆☆

我最近刚开始接触计算机视觉这个领域，一直想找一本能够真正带我入门，并且能系统学习的书籍。在对比了市面上的一些同类书籍后，我最终选择了《OpenCV计算机视觉编程攻略 第3版》。这本书的出版年份是第三版，这本身就说明了它的生命力和不断更新的特点，对于一个日新月异的技术领域来说，这一点至关重要。在我初步浏览时，我发现书中不仅讲解了理论知识，还提供了大量实用的代码示例，这对于我这样的实践型学习者来说是极大的福音。我尤其对书中关于图像滤波、形态学操作以及颜色空间转换等内容很感兴趣，这些都是进行图像预处理的必备技能，而书中对这些内容的讲解，似乎非常详尽，从原理到实现都有覆盖。另外，我还注意到书中提到了物体检测、图像分割等更高级的主题，这让我看到了未来学习的方向和可能性。这本书的排版也相当不错，文字清晰，图表美观，阅读起来不会感到疲惫。总的来说，这本书的整体气质就是严谨、实用、面向开发，是我心目中理想的学习伴侣。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在校的计算机专业学生，目前正在进行一个关于图像识别的小项目。在寻找相关技术资料的过程中，我偶然发现了《OpenCV计算机视觉编程攻略 第3版》。这本书的书名就直接点明了其核心内容——基于OpenCV的计算机视觉编程。我一直认为，学习一项技术，尤其是编程技术，最好的方式就是通过实际项目来驱动。这本书的出现，似乎恰好满足了我对实操性学习的需求。我仔细查看了目录，其中关于OpenCV基本操作、图像读写、像素处理、以及各种变换函数的介绍，让我对如何利用OpenCV进行图像的底层操作有了初步的了解。更让我感到兴奋的是，书中还涉及了诸如SIFT、SURF等经典特征提取算法的应用，以及如何利用这些算法进行图像匹配和目标识别。这些都是我在课堂上接触过但尚未深入掌握的技术。这本书的呈现方式，据我初步观察，更侧重于“如何做”，而非仅仅是“是什么”，这对于我完成项目非常有帮助。我已经迫不及待想要动手去实践书中的案例，将理论知识转化为实际的解决方案。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计给我一种沉稳且专业的视觉感受，深邃的蓝色背景搭配着清晰的书名和作者信息，让人一眼就能感受到这是一本专注于技术类书籍的力作。在翻阅这本书的过程中，我首先被其精心编排的目录所吸引，它详尽地列出了书中涵盖的各个主题，从基础概念到高级应用，逻辑清晰，循序渐进，这对于初学者来说无疑是一份极具价值的导航图。我特别关注到其中关于图像处理基础算法的部分，例如边缘检测、特征提取等，这些都是计算机视觉领域的基石。书中对这些算法的讲解，虽然我尚未深入研读具体代码，但从文字描述和图示的初步印象来看，理论阐述得既透彻又易于理解，没有过度堆砌晦涩难懂的术语，而是通过类比和实例，将抽象的概念形象化。我还注意到书中提到了关于深度学习在计算机视觉中应用的章节，这让我对书本内容的先进性充满期待，毕竟深度学习无疑是当前计算机视觉领域最热门也是最重要的分支之一。整体而言，这本书的结构和内容规划，给我的第一印象是严谨、系统且紧跟技术前沿，让我迫不及待地想要深入其中，探索计算机视觉的奥秘。

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作为一名有多年编程经验的开发者，我在职业生涯中一直在关注计算机视觉技术的发展。近几年，深度学习的崛起更是让计算机视觉的应用领域得到了爆炸式的增长。《OpenCV计算机视觉编程攻略 第3版》这本书，以其“攻略”二字，就足够吸引我。我希望通过这本书，能够快速地将OpenCV这个强大的计算机视觉库掌握，并将其应用于我的实际项目中。在翻阅过程中，我注意到书中对OpenCV的API进行了系统性的梳理，并且提供了大量的代码示例，这对于我这样有经验的开发者来说，可以极大地节省学习成本，快速上手。我尤其关注书中关于人脸识别、目标跟踪以及图像检索等方面的章节，这些都是目前非常热门且具有实际应用价值的技术。我期待书中能提供关于这些技术背后原理的深入讲解，以及在实际应用中可能遇到的挑战和解决方案。这本书的厚度和内容丰富度，预示着它将是一本可以长期参考的工具书，帮助我在计算机视觉领域不断探索和前进。

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