计算机视觉是在图像处理的基础上发展起来的新兴学科。OpenCV是一个开源的计算机视觉库,是英特尔公司资助的两大图像处理利器之一。它为图像处理、模式识别、三维重建、物体跟踪、机器学习和线性代数提供了各种各样的算法。
本书由OpenCV发起人所写,站在一线开发人员的角度用通俗易懂的语言解释了OpenCV的缘起和计算机视觉基础结构,演示了如何用OpenCV和现有的自由代码为各种各样的机器进行编程,这些都有助于读者迅速入门并渐入佳境,兴趣盎然地深入探索计算机视觉领域。
本书可作为信息处理、计算机、机器人、人工智能、遥感图像处理、认知神经科学等有关专业的高年级学生或研究生的教学用书,也可供相关领域的研究工作者参考。
透过本书,您将置身于迅速发展的计算机视觉领域。本书由自由开源OpenCV的发起人所著,介绍了计算机视觉,并通过实例演示了如何快速生成这样的应用——能使计算机“看到”并根据由此获取的数据做出决策。
计算机视觉无处不在,安全系统、制造检验系统、医学图像分析、无人机等都可以见到它的踪影。它与Google Map和GoogleEarth紧密结合,它检查LCD屏幕上的像素,它确保衬衫上的每个针脚都能缝合。OpenCV提供了一个简易好用的计算机视觉框架和一个丰富的库,后者包含500多个可实时运行视觉代码的函数。
透过各章提供的练习,任何一个开发人员或爱好者都可以迅速掌握如何使用这个框架。本书特色主题如下:
透彻介绍OpenCV
从摄像机获取输入
图像的变换
图像的分割和形状的匹配
模式识别,包括人脸检测
二维和三维场景中的跟踪监测
根据立体视觉进行三维重构
机器学习算法
“让机器来看”是一个富有挑战但也很有意思的目标。不管是想构建简单的视觉应用,还是复杂的视觉应用,都离不开这本入门必备参考,拿起它,开始愉快的学习之旅吧!
Gary Rost Bradski博士是斯坦福大学人工智能实验室计算机科学系的顾问教授,同时也是WillowGarage的博学科学家,Willow Garage是一家机器人研究机构/孵化器。
出版前言
译者序
写在前面的话
前言
第1章 概述
什么是OpenCV
OpenCV的应用领域
什么是计算机视觉
OpenCV的起源
下载和安装OpenCV
通过SVN获取近期的OpenCV代码
更多OpenCV文档
OpenCV的结构和内容
移植性
练习
第2章 OpenCV入门
开始准备
初试牛刀—— 显示图像
第二个程序—— 播放AVI视频
视频播放控制
一个简单的变换
一个复杂一点的变换
从摄像机读入数据
写入AVI视频文件
小结
练习
第3章 初探OpenCV
OpenCV的基本数据类型
CvMat矩阵结构
IplImage数据结构
矩阵和图像操作
绘图
数据存储
集成性能基元
小结
练习
第4章 细说HighGUI
一个可移植的图形工具包
创建窗口
载入图像
显示图像
视频的处理
ConvertImage函数
练习
第5章 图像处理
综述
平滑处理
图像形态学
漫水填充算法
尺寸调整
图像金字塔
阈值化
练习
第6章 图像变换
概述
卷积
梯度和Sobel导数
拉普拉斯变换
Canny算子
霍夫变换
重映射
拉伸、收缩、扭曲和旋转
CartToPolar与PolarToCart
LogPolar
离散傅里叶变换(DFT)
离散余弦变换(DCT)
积分图像
距离变换
直方图均衡化
练习
第7章 直方图与匹配
直方图的基本数据结构
访问直方图
直方图的基本操作
一些更复杂的策略
练习
第8章 轮廓
内存
序列
查找轮廓
Freeman链码
轮廓例子
另一个轮廓例子
深入分析轮廓
轮廓的匹配
练习
第9章 图像局部与分割
局部与分割
背景减除
分水岭算法
用Inpainting修补图像
均值漂移分割
Delaunay三角剖分和Voronoi 划分
练习
第10章 跟踪与运动
跟踪基础
寻找角点
亚像素级角点
不变特征
光流
mean-shift和camshift跟踪
运动模板
预估器
condensation算法
练习
第11章 摄像机模型与标定
摄像机模型
标定
矫正
一次完成标定
罗德里格斯变换
练习
第12章 投影与三维视觉
投影
仿射变换和透视变换
POSIT:3D姿态估计
立体成像
来自运动的结构
二维和三维下的直线拟合
练习
第13章 机器学习
什么是机器学习
OpenCV机器学习算法
Mahalanobis距离
K均值
朴素贝叶斯分类
二叉决策树
boosting
随机森林
人脸识别和Haar分类器
其他机器学习算法
练习
第14章 OpenCV的未来
过去与未来
发展方向
OpenCV与艺术家
后记
参考文献
索引
关于作者和译者
封面图片
1《学习OpenCV(中文版)》相关信息
扉页
内容简介
目录(1)
目录(2)
目录(3)
目录(4)
目录(5)
目录(6)
出版前言(1)
出版前言(2)
出版前言(3)
译者序(1)
译者序(2)
写在前面的话(1)
写在前面的话(2)
前言(1)
前言(2)
前言(3)1《学习OpenCV(中文版)》相关信息 本书可作为信息处理、计算机、机器人、人工智能、遥感图像处理、认知神经科学等有关专业的高年级学生或研究生的教学用书,也可供相关领域的研究工作者参考。
“OpenCV库对从业人员而言非常有用,对初涉该领域的新手而言也不失为一个工具。正如其广而告之的那样,它是一套高效的计算机视觉算法。”
——William T. Freeman,麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室
“对计算机视觉领域内任何
书不错,公式比较少,实例比较多,适合工程技术人员学习使用
opencv创始人Gary主编的教材,经典不多说,要是英文原版就好了。好好学习。5星好评。
还可以。很适合我这样初学者 你到底要我写多少痣?
对于开发及学习图像处理和机器视觉可以很快上手。。
我是在linux环境下工作的,本来用window下的matlab模拟后,要在linux下通过交叉开发来实现还是挺麻烦的,用了opencv一下子,简单了很多。其它的不说,仅仅v4l打开设备和highgui打开设备,代码量差的不是一点点,效率也差不多。好!
棒棒哒棒棒哒棒棒哒!纸质不大好,纸质不大好,纸质不大好!重要的事情说三遍!
书本由浅入深的系统的介绍了openCV,相对于单纯VC++来讲,使图像、视觉实现起来格外的方便,书本中针对每个功能都有相应的实例,达到了结合实际项目中会调用的效果,除了有少数地方翻译得有点需要斟酌外,是一本特别好的学习openCV的书,推荐学习图像处理和计算机视觉的同志使用
这本书是开始学习OPENCV方面的经典入门书籍了,当然,书中讲解的代码例程可能有些古老了,但是知识点是不变的,可以结合论坛里的在线帮助文档一起学习,以及时获得知识的更新~~
学习opencv比较经典的书,很有用,里面的内容很详细,讲解比较到位,适合想学习计算机视觉方面的同学购买
图书馆的都借完了,还有预约请求,可见这书有多么受欢迎。是一本非常经典的书,Opencv是开源的,对于计算机视觉等智能应用很有帮助
物流差的要命,打话都没打就说连系不上,明知这物流公司不行,居然一个改善措施也不提出。建议大家以后别在这上面买东西了。
这是一本学习OpenCV的好书,值得推荐!内容讲解详细,从入门到深入学习OpenCV都有很大的帮助!
此数非常好,是一本经典的书。我非常喜欢。特别书上的例题,我如虎填翼。我非常喜欢书。这次,我必定能登峰造极了。太感谢作者了,特别是,作者的巧细的心思。我特别喜欢。总之,是一本很不错的书。我喜欢喜欢,很喜欢。
内容由浅到深,有层次感,方法更偏重实际应用,就是没有随书光盘,例子的代码需要自己编,也没有现成能下载的例子的代码。
谁也不怀疑这本书对计算机视觉入门者的影响力,快速上手,硬生生的将计算机视觉这门难懂的理论,讲述的浅显易懂
学习OpenCV是没有多少教材可用的,非常高兴Learning OpenCV的中文版能够面世,只是出版社实在不厚道,纸张质量很差,收到的这本书从底下往上看,纸张竟然有卷曲不平
绝对是OpenCV的经典之作,价格也比较实惠。
作为OpenCV的手头工具书蛮适合的,似乎用来体系地学一下OpenCV也可以
犹如书名一样,学习OpenCV很好的参考书籍,推荐
没的说,学习图像处理与机器视觉的小伙伴们人手一本
是学习计算机视觉,图像处理很好的一本工具书
这本书非常不错,内容基础,简单实用,是快速入门OpenCV的好书。
这本书带着我学会了OpenCV,例子说明的非常详细,特别是函数的每个参数,其算法含义也介绍了,阅读此书最好有数字图像处理的算法基础。
开源计算机视觉代码,开发机器视觉方面的软工必备。
学习opencv,本书是学习opencv的好书,尽管本书的翻译和原书中有许许多多的错误,你可以搜索一下:《学习opencv》勘误,就知道目前的众多读者发现的错误有多么多。不过,说到底,该书仍旧是好书,是开启计算机视觉大门的好书。好书。
看了书中的大部分内容,也敲了其中的一些代码,总体来说还可以,可以让你快速的学习其中的API的使用,不过书中有一些错误,最好结合网上很流行的那个opencv参考手册来看会比较好,那上面的程序基本上没有错误。
买回来感觉这本书出的很及时,对于Opencv新手的我来说是一个很大的帮助,但是对于刚刚接触的人来说有一些东西需要在该书的翻译者之前出的一本书里找!就是那本《Opencv教程--基础篇》,我觉得这两本结合起来看比较好一些!