Mastering OpenCV with Practical Computer Vision Projects pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
Computer Vision is fast becoming an important technology and is used in Mars robots, national security systems, automated factories, driver-less cars, and medical image analysis to new forms of human-computer interaction. OpenCV is the most common library for computer vision, providing hundreds of complex and fast algorithms. But it has a steep learning curve and limited in-depth tutorials.
Mastering OpenCV with Practical Computer Vision Projects is the perfect book for developers with just basic OpenCV skills who want to try practical computer vision projects, as well as the seasoned OpenCV experts who want to add more Computer Vision topics to their skill set or gain more experience with OpenCV’s new C++ interface before migrating from the C API to the C++ API.
Each chapter is a separate project including the necessary background knowledge, so try them all one-by-one or jump straight to the projects you’re most interested in.
Create working prototypes from this book including real-time mobile apps, Augmented Reality, 3D shape from video, or track faces & eyes, fluid wall using Kinect, number plate recognition and so on.
Mastering OpenCV with Practical Computer Vision Projects gives you rapid training in nine computer vision areas with useful projects.
- Allows anyone with basic OpenCV experience to rapidly obtain skills in many computer vision topics, for research or commercial use
- Each chapter is a separate project covering a computer vision problem, written by a professional with proven experience on that topic
- All projects include a step-by-step tutorial and full source-code, using the C++ interface of OpenCV
作者简介
目录信息
读后感
1.很多句子读不通，简直怀疑是不是通过google翻译搞定的 2.好歹你也把源码链接贴出来啊，去翻看原版出版社网站才找到 3.翻看原版前言发现有些部分没有翻译，虽然不是很重要的部分，但偷懒终归不好吧 4.没有勘误处，要不要这么自信！ 5.封面和纸张都很赞，但是书脊不是很好，很...
评分1.很多句子读不通，简直怀疑是不是通过google翻译搞定的 2.好歹你也把源码链接贴出来啊，去翻看原版出版社网站才找到 3.翻看原版前言发现有些部分没有翻译，虽然不是很重要的部分，但偷懒终归不好吧 4.没有勘误处，要不要这么自信！ 5.封面和纸张都很赞，但是书脊不是很好，很...
评分我觉得这本书只是通过几个案例来熟悉一下几个常用计算机视觉的模块应用，开头用了两个增强现实的例子，有个SVM的例子，还有个结合Kinect的例子，蛮有针对性，对刚入门计算机视觉的同学很实用。如果想开发商业产品，这也就算个玩具。
评分1.很多句子读不通，简直怀疑是不是通过google翻译搞定的 2.好歹你也把源码链接贴出来啊，去翻看原版出版社网站才找到 3.翻看原版前言发现有些部分没有翻译，虽然不是很重要的部分，但偷懒终归不好吧 4.没有勘误处，要不要这么自信！ 5.封面和纸张都很赞，但是书脊不是很好，很...
评分1.很多句子读不通，简直怀疑是不是通过google翻译搞定的 2.好歹你也把源码链接贴出来啊，去翻看原版出版社网站才找到 3.翻看原版前言发现有些部分没有翻译，虽然不是很重要的部分，但偷懒终归不好吧 4.没有勘误处，要不要这么自信！ 5.封面和纸张都很赞，但是书脊不是很好，很...
用户评价
这本书的排版和结构设计堪称典范，它极大地提升了阅读体验，尤其是在需要快速查找特定功能或回顾某个项目流程时。不同于一些技术书籍在章节间知识点跳跃很大的情况，这本书的逻辑链条非常紧密，一个项目中使用到的知识点，即便在后续项目中再次出现，也会有简短的回顾或明确的引用，避免了知识的碎片化。我个人对它在性能优化方面的探讨印象深刻。在许多实际部署场景中，算法的准确性固然重要，但处理速度往往是决定成败的关键。书中专门辟出篇幅讲解了如何利用OpenCV的并行化处理（如T-API）以及如何针对特定硬件进行优化，这些实用的技巧在其他以功能讲解为主的书籍中是很少见的。例如，书中对比了不同滤波器在CPU和GPU上的计算时间差异，这种量化的数据分析让我对何时该使用哪种优化策略有了非常清晰的判断。总而言之，这本书提供了一种“全景式”的学习体验，让你不仅学会了“做什么”，更明白了“为什么这么做”以及“如何做得更好”。
评分说实话，当我翻开这本书的目录时，起初还有点怀疑，心想：“又是关于OpenCV的项目集合吗？”但事实证明，我的疑虑完全是多余的。这本书的叙事节奏和项目选择极其考究，它们不仅仅是孤立的练习，更像是一系列环环相扣的“迷你项目”，每一个都建立在前一个知识点的基础上，逐步推高了技术难度和复杂度。我特别喜欢它处理实时视频流和深度学习集成的那几个章节。很多教材在讲到深度学习时，会直接跳到使用预训练模型调用TensorFlow或PyTorch，但这本书却巧妙地将OpenCV的DNN模块与这些框架结合起来，展示了如何在资源受限的环境下，用OpenCV的高效推理能力来部署复杂的视觉模型。这对于嵌入式系统开发者来说简直是福音。我曾经为了在树莓派上跑一个目标检测模型而焦头烂额，查阅了无数论坛和文档，但这本书提供的那个结合了摄像头校准和后处理优化的实例，直接帮我打通了任督二脉。它教会了我如何从“能跑起来”到“跑得好、跑得快”的转变，这种实践层面的指导价值是无法用金钱衡量的。
评分这本书简直是为我这种既想深入理解计算机视觉底层原理，又急需快速上手实战项目的开发者量身打造的！我之前看过几本理论性强到让人望而却步的教材，也试过那些代码示例简单到无法支撑真实世界复杂场景的教程，但这本书找到了一个完美的平衡点。它的结构设计非常巧妙，从最基础的图像处理操作开始，循序渐进地引导读者构建起对OpenCV强大功能的认知。我尤其欣赏它对每一个核心算法背后的数学原理并没有一笔带过，而是用一种非常直观的方式进行了解释，这使得我在调试那些看似“黑箱”的函数时，能够迅速定位问题所在，而不是仅仅停留在API调用的层面。比如，书中讲解的特征点检测与描述子部分，不仅展示了如何使用SIFT或ORB，更深入剖析了它们在不同光照和尺度变化下的鲁棒性差异，这对我正在进行的项目——一个室外目标跟踪系统——提供了至关重要的理论支撑。这本书的价值不在于罗列所有的OpenCV函数，而在于教会你如何“思考”计算机视觉问题，然后利用OpenCV提供的工具箱去高效地“解决”它。那种从理论到实践的无缝衔接感，是其他许多书籍难以企及的体验，读完感觉自己的技术栈得到了一个实质性的提升。
评分这本书的文字风格有一种令人安心的沉稳感，它不像一些技术书籍那样充斥着过于花哨的术语或者生硬的命令式口吻，读起来更像是一位经验丰富的老工程师在耐心地指导你完成一个复杂工程。它的代码示例组织得非常干净，注释详尽，但绝不冗余。最让我感到惊喜的是它对“坑点”的预警。在处理像相机标定、三维重建这类容易出错的环节时，作者总是会提前指出哪些参数设置容易导致数值发散，或者哪些光照条件会导致算法失效，并提供相应的调试思路。这种前瞻性的指导极大地节省了我的试错成本。我记得在处理一个需要高精度测量的场景时，书里关于畸变校正模型的讲解，让我理解了为何仅仅使用默认参数会导致边缘失真，随后按照书中的建议引入了更精确的K1, K2, P1, P2等参数，结果精度瞬间提升了一个量级。这种对细节的把控，体现了作者深厚的实战经验，使得这本书超越了一般的“编程手册”，更像是一本“工程实践指南”。
评分对于想要从零开始构建一个完整的计算机视觉应用栈的初学者来说，这本书提供了一个近乎完美的路线图。它没有把OpenCV当作一个孤立的库来介绍，而是将其置于整个计算机视觉工作流的背景下进行讲解。从图像采集（包括不同的硬件接口处理）到预处理、特征提取、对象识别，再到最终结果的可视化和交互，每一个步骤都有对应的章节深入剖析。更重要的是，它并没有止步于二维图像处理。书中对立体视觉和运动跟踪（如SLAM的基础概念）的介绍，为那些希望进军机器人视觉或自动驾驶领域的读者铺设了坚实的基础。我过去总觉得三维重建离我很远，但通过书中的项目，我发现通过简单的双目设置，就可以初步理解视差图的生成和深度信息的恢复过程。这种循序渐进的知识递进，让复杂的概念变得可以消化和吸收，它不是强迫你一次性记住所有东西，而是引导你建立一个清晰的知识框架，让你在遇到新问题时，知道应该去OpenCV的哪个工具箱里寻找答案。
评分这书可解决了我的大困难啊~~
评分mobile + AR
评分看了一小段，觉得非常不错，继续努力！
评分这书可解决了我的大困难啊~~
评分我的opencv三部曲最后一步。为了死磕例子中的几行求矩阵特征值代码，我吧MIT的线性代数opencourse看了一遍。 还需要补很多数学知识，尤其时线性代数
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