OpenCV和Visual Studio图像识别应用开发 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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望熙荣，望熙贵著 著

图书标签:

• OpenCV
• 图像识别
• Visual Studio
• 开发
• 计算机视觉
• 图像处理
• C++
• 应用开发
• 算法
• 编程

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115465054

商品编码：16869166708

出版时间：2017-10-01

作  者:望熙荣,望熙贵 著 著作 定  价:59 出 版 社:人民邮电出版社 出版日期:2017年10月01日 页  数:291 装  帧:平装 ISBN:9787115465054 ●暂无

内容简介

暂无

《OpenCV与Visual Studio图像识别应用开发》 内容概述 本书深入浅出地讲解了如何利用强大的OpenCV库和流行的Visual Studio集成开发环境，从零开始构建功能丰富的图像识别应用程序。本书旨在为读者提供一套系统性的学习路径，涵盖从基础的图像处理技术到复杂的机器学习模型应用，最终能够独立开发出满足实际需求的图像识别解决方案。 目标读者 对计算机视觉和图像识别技术感兴趣的初学者。 希望将OpenCV和Visual Studio应用于实际项目开发的程序员。 需要提升在图像处理、特征提取、目标检测、图像分割等领域技能的学生和研究人员。 寻求将传统图像分析方法与现代机器学习技术相结合的开发者。 本书特色 理论与实践并重： 深入剖析每个技术点的原理，并提供详实的Visual Studio下的代码实现，确保读者既能理解“为什么”，也能学会“怎么做”。 循序渐进的教学方法： 从OpenCV基础知识和Visual Studio开发环境的搭建入手，逐步引导读者掌握更高级的图像处理和识别算法。 丰富的案例驱动： 结合多个实际应用场景，如人脸识别、物体检测、图像分类、手势识别等，通过具体案例演示技术细节和开发流程。 OpenCV核心模块全覆盖： 详细介绍OpenCV在图像读写、颜色空间转换、几何变换、滤波器、特征检测、目标跟踪、机器学习等方面的核心功能。 Visual Studio开发技巧： 讲解如何在Visual Studio中高效地集成OpenCV库，进行项目配置、代码调试、性能优化等，提升开发效率。 面向对象的设计理念： 强调通过面向对象的编程思想来组织代码，使程序结构清晰，易于维护和扩展。 详细内容介绍 第一部分：OpenCV与Visual Studio基础 1. 绪论：图像识别的魅力与发展 图像识别的定义、应用领域与发展历程。 计算机视觉的核心概念：图像、像素、颜色空间等。 OpenCV库简介：历史、特点、优势及与其他库的比较。 Visual Studio集成开发环境简介：优势、界面与基本操作。 2. 开发环境搭建与第一个图像识别程序 在Windows系统下安装Visual Studio。 下载与配置OpenCV库（以CMake和VS为例）。 创建第一个Visual Studio C++项目，并成功链接OpenCV。 实现一个简单的图像加载、显示与保存程序。 学习OpenCV中的核心数据结构：`Mat`对象。 3. OpenCV图像处理基础 图像的读写与显示： `imread`, `imwrite`, `imshow`, `waitKey`函数详解。 颜色空间转换： RGB, HSV, Grayscale等颜色空间的原理及其在OpenCV中的实现（`cvtColor`）。 图像的几何变换： 缩放（Resize）：`resize`函数，理解插值算法。 旋转（Rotation）：`getRotationMatrix2D`, `warpAffine`。 平移（Translation）：`warpAffine`。 仿射变换（Affine Transformation）：`getAffineTransform`, `warpAffine`。 透视变换（Perspective Transformation）：`getPerspectiveTransform`, `warpPerspective`。 图像的算术与逻辑运算： 图像叠加、图像混合（`add`, `subtract`, `multiply`, `divide`, `addWeighted`）。 通道分离与合并： `split`, `merge`。 4. 图像滤波与增强 平滑滤波（去噪）： 均值滤波（Averaging Filter）：`blur`。 高斯滤波（Gaussian Filter）：`GaussianBlur`，理解高斯核。 中值滤波（Median Filter）：`medianBlur`，适用于椒盐噪声。 双边滤波（Bilateral Filter）：`bilateralFilter`，保留边缘细节。 锐化滤波器： 拉普拉斯算子、Sobel算子等。 形态学操作： 腐蚀（Erosion）：`erode`。 膨胀（Dilation）：`dilate`。 开运算（Opening）：先腐蚀后膨胀，去除小的亮点。 闭运算（Closing）：先膨胀后腐蚀，填补小的空洞。 礼帽（Top Hat）与黑帽（Black Hat）：用于提取细节。 第二部分：OpenCV高级图像处理与特征提取 5. 边缘检测与轮廓查找 梯度算子： Sobel算子 (`Sobel`), Scharr算子。 Canny边缘检测算法： 详细解析多阶段边缘检测过程。 轮廓查找： `findContours`函数，理解轮廓的表示方式。 轮廓处理： `drawContours`, 轮廓近似 (`approxPolyDP`), 轮廓面积 (`contourArea`), 轮廓边界矩 (`boundingRect`, `minAreaRect`), 轮廓周长 (`arcLength`)。 6. 图像特征检测与描述 特征点的概念： 何为特征点，以及其鲁棒性。 Harris角点检测： 原理与`cornerHarris`函数。 SIFT (Scale-Invariant Feature Transform)： 算法原理，尺度空间，关键点检测，主方向分配，SIFT描述子。 SURF (Speeded Up Robust Features)： SIFT的加速版本。 ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF)： 免费且高效的特征检测与描述算法。 特征匹配： 暴力匹配（Brute-Force Matcher）：`BFMatcher`。 FLANN（Fast Library for Approximate Nearest Neighbors）匹配：`FlannBasedMatcher`。 比率测试（Ratio Test）用于区分好的匹配点。 7. 目标检测入门 滑动窗口（Sliding Window）与分类器： 传统的目标检测思路。 Haar级联分类器： Haar特征的原理。 Adaboost算法简介。 使用OpenCV训练和加载Haar级联分类器（`CascadeClassifier`）。 实现人脸检测、眼睛检测等示例。 HOG (Histogram of Oriented Gradients) + SVM： HOG特征的提取原理。 SVM（Support Vector Machine）分类器简介。 使用OpenCV实现行人检测示例。 第三部分：机器学习与深度学习在图像识别中的应用 8. OpenCV中的机器学习模块 SVM (Support Vector Machine)： SVM的基本原理：间隔最大化。 核函数（Kernel Trick）：线性、多项式、RBF核。 使用OpenCV实现简单的图像分类器（例如：猫狗分类）。 训练数据准备，特征提取，模型训练与预测。 K近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）： KNN算法原理。 使用OpenCV实现KNN分类器。 决策树（Decision Trees）与随机森林（Random Forests）： 决策树的基本思想。 随机森林的集成学习思想。 使用OpenCV实现。 PCA (Principal Component Analysis) 主成分分析： 降维技术，用于特征提取和数据压缩。 9. 深度学习基础与OpenCV DNN模块 深度学习概述： 神经网络、卷积神经网络（CNN）的基本概念。 预训练模型简介： AlexNet, VGG, ResNet, MobileNet等。 OpenCV DNN模块： 加载预训练模型：`cv::dnn::readNetFromCaffe`, `cv::dnn::readNetFromTensorflow`, `cv::dnn::readNetFromDarknet`, `cv::dnn::readNetFromONNX`。 进行前向传播（Forward Pass）进行推理。 图像预处理：尺寸调整、归一化、均值减法等。 解析输出结果：类别概率、边界框等。 基于预训练模型的图像分类： 使用MobileNet等模型进行物体识别。 基于预训练模型的对象检测： 使用SSD, YOLO等模型进行目标检测。 第四部分：实战项目开发 10. 人脸识别应用开发 人脸检测： 使用Haar级联或更先进的DNN模型。 人脸特征点检测： 识别人脸的关键点（眼睛、鼻子、嘴巴）。 人脸识别算法： Eigenfaces（PCA）方法。 Fisherfaces（LDA）方法。 LBPH（Local Binary Patterns Histograms）方法。 人脸数据库构建与匹配。 实现一个简单的实时人脸识别系统。 11. 图像内容搜索与相似图像查找 全局图像特征提取： 颜色直方图。 纹理特征（LBP, Haralick纹理）。 局部特征匹配： 使用SIFT/SURF/ORB进行特征匹配。 图像检索算法： 基于向量距离（欧氏距离、余弦相似度）的查找。 构建一个简单的图像内容搜索系统。 12. 更高级的主题与未来展望 图像分割： 语义分割（Semantic Segmentation）。 实例分割（Instance Segmentation）。 简单的图像分割示例（例如：阈值分割、GrabCut）。 物体跟踪： Correlation Filter, Deep SORT等。 姿态估计。 OCR（光学字符识别）简介。 GPU加速在OpenCV中的应用。 其他现代深度学习框架（PyTorch, TensorFlow）与OpenCV的集成。 图像识别技术的发展趋势与挑战。 总结 本书力求为读者提供一个全面、深入且实用的学习平台，通过理论讲解、代码实践和项目驱动，帮助读者掌握OpenCV和Visual Studio进行图像识别应用开发的核心技能。无论您是初涉此领域的新手，还是希望深入钻研的开发者，本书都将是您宝贵的参考资料。通过本书的学习，您将能够自信地构建出各种富有创意的图像识别解决方案，为您的项目注入强大的视觉智能。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计着实吸引人，淡蓝色的背景上，是清晰的OpenCV和Visual Studio的Logo，旁边搭配着一幅动态感十足的图像处理示意图。这让我第一时间就感受到了这本书的专业性和前沿性。作为一名对计算机视觉领域充满好奇的开发者，我一直在寻找一本能够系统性地引导我入门并实操的教材。市面上关于OpenCV的资料不少，但大多侧重于算法的原理讲解，对于如何在Visual Studio这个强大而熟悉的开发环境中实现这些算法，却常常语焉不详。而这本书的书名直接点明了核心，它承诺了理论与实践的结合，这正是我所急需的。我尤其期待书中能深入浅出地讲解如何从零开始搭建开发环境，如何编写第一个图像识别程序，以及如何逐步优化和扩展功能。我想了解它是否会涉及人脸识别、物体检测、图像分割等经典应用，并且希望它能提供清晰的代码示例和详细的步骤解析，让我能够切实地将学到的知识转化为实际能力。本书的出版，无疑为像我这样的开发者提供了一个宝贵的学习资源，它填补了理论学习与工程实践之间的鸿沟，让我对未来的图像识别应用开发充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对人工智能和计算机视觉充满热情的学生，一直梦想着能够独立开发一些有趣的图像识别小项目。然而，在学习OpenCV的过程中，我经常会遇到各种各样的问题，尤其是当需要将其集成到Visual Studio环境中时，更是让我感到束手无策。很多教程仅仅停留在理论层面，对于如何在实际项目中应用OpenCV，如何写出高效、可维护的代码，则知之甚少。这本书的书名，恰好击中了我的痛点。“OpenCV和Visual Studio图像识别应用开发”，这完美地结合了我需要学习的两大核心要素。我非常渴望了解书中是否会从最基础的环境搭建开始，一步步引导读者完成OpenCV的安装和配置，并且能够深入讲解如何在Visual Studio中创建项目、添加依赖、编写代码，并最终实现图像识别的功能。我特别期待书中能提供一些经典的图像识别应用案例，例如人脸检测、二维码识别、或者基于深度学习的物体识别等，并且能够对代码进行详细的剖析，让我理解其中的原理和实现思路。这本书的出现，为我提供了一个清晰的学习路径，让我不再迷茫，我坚信它将成为我图像识别学习道路上不可或缺的良师益友。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在职的软件工程师，我一直关注着人工智能和计算机视觉领域的发展，并希望能将这些技术应用到实际工作中。OpenCV作为图像处理和计算机视觉领域的佼佼者，其强大的功能和丰富的算法库一直让我心生向往。然而，在实际的项目开发中，如何将OpenCV有效地整合到Visual Studio这个我们常用的开发平台，并构建出性能优异、功能完善的图像识别应用，一直是困扰我的一个难题。这本书的书名——“OpenCV和Visual Studio图像识别应用开发”，直接点出了它的核心价值，它预示着将提供一套系统性的解决方案，帮助开发者解决从环境搭建到具体应用开发的各个环节。我尤其看重书中是否会涉及高级的图像处理技术，例如图像去噪、特征提取、模式识别等，以及如何利用Visual Studio的调试和性能优化工具来提升应用的效率。同时，我也希望书中能够提供一些实际的企业级应用案例，让我能够借鉴和学习，从而在我的工作中更好地应用这些技术。这本书的出版，对于我来说，无疑是一笔宝贵的财富，它将为我打开通往更广阔技术领域的大门，让我能够更自信地驾驭图像识别技术。

评分☆☆☆☆☆

我对图像处理和机器学习一直有着浓厚的兴趣，也曾尝试过自学OpenCV，但总感觉在实际开发过程中缺乏系统的指导。尤其是在Windows平台上，如何有效地利用Visual Studio来构建和调试复杂的图像识别程序，对我来说一直是一个挑战。这本书的书名——“OpenCV和Visual Studio图像识别应用开发”，如同一盏明灯，直接指引了我期望学习的方向。我非常好奇书中是否会包含对OpenCV核心模块的详细介绍，例如图像的读取、显示、变换、滤波等基础操作，以及如何将这些操作封装成能够复用的函数或类。更令我期待的是，书中是否会深入讲解如何将OpenCV与Visual Studio的开发流程无缝结合，包括如何设置项目属性、管理依赖库、进行代码调试，以及如何利用Visual Studio的强大功能来提升开发效率。我希望书中能够提供一些具有实际意义的图像识别应用案例，例如智能安防、图像检索、或者基于深度学习的图像分类等，并且能够对这些案例的实现细节进行深入剖析，让我能够真正理解并掌握将OpenCV技术应用于实际开发的方法。这本书的出现，为我提供了一个坚实的学习框架，让我对未来的图像识别应用开发充满了信心和期待。

评分☆☆☆☆☆

这本书的到来，简直是及时雨！我一直觉得OpenCV这个库非常强大，但说实话，光看它的官方文档或者网上的零散教程，总感觉有点不知所措，尤其是在Windows平台上，配合Visual Studio来开发，很多配置和细节问题会让人头疼不已。这本书的书名，就像是一盏明灯，直接照亮了我前进的方向。它明确了主题——“OpenCV和Visual Studio图像识别应用开发”，这意味着它不仅仅会教我OpenCV的各种API怎么用，更重要的是，会教我如何在一个成熟的IDE环境下，将这些API整合起来，开发出真正可用的应用程序。我非常想知道书中对于如何在一个全新的Visual Studio项目中集成OpenCV库的步骤描述得有多详细，是否会涵盖编译、链接、环境变量设置等关键环节。同时，我也对书中实际的应用案例部分充满兴趣。究竟是哪些类型的图像识别应用会被收录？例如，是简单的边缘检测、特征点匹配，还是更复杂的机器学习模型在图像识别中的应用？我希望它能提供不同难度和方向的案例，让我能够循序渐进地掌握这项技术。这本书的出现，让我看到了将理论知识转化为实际开发能力的希望，对于提升我的编程技能和项目实战能力，我充满了信心。