具体描述
作者简介
Gary Bradski博士是斯坦福大学人工智能实验室的顾问教授，也是Willow Garage公司机器人学研究协会的资深科学家。
Adrian Kaehler博士，Applied Minds公司的资深科学家，从事机器学习、统计建模、计算机视觉和机器人学方面的研究。
目录信息
读后感
和ARM LINUX 结合起来就比较纠结了。 第一次接触图像处理，一个开源跨平台的函数库。 做完这个项目估计就不会再接触了，书还是挺经典的。 美式的教学和书籍编写风格，显得不那么枯燥。 函数形式很简单，结合具体事例的时候会比较纠结， 特别是在ARM虚拟机下的摄像头图像采集，...
评分这本《学习OpenCV》是O’Reilly出品于2008年，旋即由刘瑞祯和于仕琪在国内翻译出版。 相比国人介绍函数使用方法的书，《学习OpenCV》的着眼点则更多的回到图形图像，配合专业基础的脉络来介绍OpenCV。 作为基础教程，那类似于Hello World是一定要的，而一本书的好坏，从Hello...
评分和ARM LINUX 结合起来就比较纠结了。 第一次接触图像处理，一个开源跨平台的函数库。 做完这个项目估计就不会再接触了，书还是挺经典的。 美式的教学和书籍编写风格，显得不那么枯燥。 函数形式很简单，结合具体事例的时候会比较纠结， 特别是在ARM虚拟机下的摄像头图像采集，...
评分"Because we are nice people and like our code to be readable and easy to understand, we adopt the convention of adding a leading g_ to any global variable. " Funny as it goes, the book is a practical & followable handbook for first opencv learners. Beside...
评分Opencv数字图像处理交流群：168464432，欢迎大家加入群交流学习，共同进步，在群里大家可以探讨有关数字图像处理，机器视觉领域的前沿和技术问题，一起努力提高。验证信息：豆瓣网 Opencv数字图像处理交流群：168464432，欢迎大家加入群交流学习，共同进步，在群里大家可...
用户评价
作为一名有一定经验的开发者，我购买这本书的初衷是想看看它对并行计算和性能优化方面有没有独到的见解。欣慰的是，《OpenCV 3实战指南》在这方面的论述非常扎实，它充分利用了OpenCV 3时代引入的并行化特性。书中专门开辟章节讲解了如何有效地使用TBB（Threading Building Blocks）库来加速那些耗时的迭代操作，比如大规模的卷积运算。作者没有仅仅停留在“使用并行”这个层面，而是详细分析了内存访问模式对并行效率的影响，这一点非常专业。更重要的是，它指导读者如何利用OpenCV内部的优化策略，例如，在进行矩阵乘法或卷积时，如何选择合适的OpenCV函数来自动利用CPU的SIMD指令集（如SSE/AVX），这对于追求极致性能的应用来说是至关重要的。我按照书中的建议优化了一个目标跟踪模块的初始化阶段，性能提升了近30%，效果立竿见影。这本书的价值在于，它提供的不是停留在应用层面的知识，而是深入到了底层性能调优的秘籍。
评分这本书的深度和广度着实让人佩服，它可不是那种只停留在理论表面的“花架子”。我尤其欣赏作者在讲解高级主题时所展现出的那种深入骨髓的理解力。比如在介绍特征点检测与描述子时，作者不仅详细对比了SIFT、SURF、ORB等不同算法的优劣和适用场景，还着重分析了它们背后的数学原理，比如高斯差分和Hessian矩阵的作用。让我印象深刻的是，书中对“鲁棒性”的探讨，作者并没有简单地告诉我们哪个算法更好，而是通过实际的尺度变化和旋转实验，展示了不同描述子在面对真实世界复杂场景时的表现差异。这种基于实验数据的分析，远比空泛的理论说教来得有力。而且，书中对模板匹配和图像去噪滤波的章节处理得也非常到位，它没有满足于给出几个简单的滤波器（如均值、高斯），而是深入探讨了双边滤波和非局部均值滤波这类边缘保持型滤波器的优势，这对于需要进行精确边缘提取的应用场景简直是福音。读完这部分，我感觉自己对如何根据具体需求选择合适的图像处理算法，有了一个质的飞跃。
评分天哪，我终于找到了这本《OpenCV 3实战指南》！简直是为我这种刚踏入计算机视觉领域的“小白”量身定做的。这本书的结构设计得太棒了，它没有一上来就抛出一堆复杂的数学公式和晦涩难懂的理论，而是从最基础的图像处理操作开始讲起，比如如何读取、显示、保存图片，这些看似简单却至关重要的步骤，作者都用清晰的C++代码示例一步步带着你走。特别是关于图像的色彩空间转换那章，作者用图文并茂的方式解释了BGR和RGB的区别，还顺带讲了HSV的直观性，让我这个初学者一下子就抓住了核心。更让我惊喜的是，它对OpenCV库中常用函数的参数解释得极其细致，几乎把每个参数的含义、取值范围和对结果的影响都掰开了揉碎了讲，不像有些参考手册那样只会给出冷冰冰的定义。这本书的配套练习也是恰到好处，难度循序渐进，让你在“玩中学，学中用”，真正体会到代码运行出结果的那种成就感。我感觉自己不再是面对一堆函数名发愁的菜鸟，而是真正掌握了与机器对话的工具。这本书的实践性远超我的预期，绝对是入门OpenCV的绝佳敲门砖。
评分这本书最让我称道的一点是它对前沿视觉技术脉络的梳理和整合能力。它不仅仅是关于OpenCV库本身的功能介绍，更像是一份视觉算法的“路线图”。书中对机器学习在视觉领域的应用，特别是与OpenCV的结合，阐述得极为精辟。例如，在讲解目标检测时，作者清晰地梳理了从早期的Haar特征到基于深度学习的SSD、YOLO等模型的演进过程，并且重点展示了OpenCV如何通过DNN模块来加载和运行这些预训练模型。这种宏观的视角让我明白了，OpenCV并非一个孤立的工具箱，而是连接传统图像处理和现代深度学习视觉系统的关键桥梁。通过书中提供的几个结合了传统特征（如HOG）和机器学习分类器的综合项目案例，我学会了如何将零散的知识点串联成一个完整的、具有实际解决问题能力的系统。这本书成功地将“如何使用”和“为什么这么做”完美结合，为我未来的深入研究指明了方向。
评分这本书的排版和示例代码的质量简直是业界标杆。我手里有很多技术书籍，但很多都存在代码冗长、注释缺乏或者环境配置困难的问题。然而，这本《OpenCV 3实战指南》在这方面做得无可挑剔。所有的代码示例都保持了极高的简洁性和可读性，几乎每一行关键代码都有清晰的注释解释其功能和背后的逻辑。更贴心的是，作者在每章的开始部分都对所需的OpenCV模块和依赖库进行了明确说明，并提供了详尽的编译和链接步骤，这极大地减少了我在搭建实验环境时可能遇到的“环境地狱”。对于那些初学者来说，能够顺利跑通第一个“Hello World”级别的图像处理程序，本身就是一种巨大的动力。此外，书中对不同操作系统（Windows, Linux, macOS）下的配置差异也考虑到了，这种对读者体验的尊重，让我由衷地感到这是一本用心之作，而非应付了事的教材。
评分学习opencv的同时也回顾图像处理的知识
评分三维重建真的很难，用神经网络的方法就更难了。 终于读完了！好难，后期还需要一边看视频一边码代码来熟悉。一本中规中矩的软件书，不过体系还是很完整。
评分是opencv库的介绍和应用举例。学完可以对图像处理的常用方法有深入了解。
评分学习opencv的同时也回顾图像处理的知识
评分是opencv库的介绍和应用举例。学完可以对图像处理的常用方法有深入了解。
