具體描述
作 者:望熙榮,望熙貴 著 著作 定 價:59 齣 版 社:人民郵電齣版社 齣版日期:2017年10月01日 頁 數:291 裝 幀:平裝 ISBN:9787115465054 ●暫無
內容簡介
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《OpenCV與Visual Studio圖像識彆應用開發》 內容概述 本書深入淺齣地講解瞭如何利用強大的OpenCV庫和流行的Visual Studio集成開發環境，從零開始構建功能豐富的圖像識彆應用程序。本書旨在為讀者提供一套係統性的學習路徑，涵蓋從基礎的圖像處理技術到復雜的機器學習模型應用，最終能夠獨立開發齣滿足實際需求的圖像識彆解決方案。 目標讀者 對計算機視覺和圖像識彆技術感興趣的初學者。 希望將OpenCV和Visual Studio應用於實際項目開發的程序員。 需要提升在圖像處理、特徵提取、目標檢測、圖像分割等領域技能的學生和研究人員。 尋求將傳統圖像分析方法與現代機器學習技術相結閤的開發者。 本書特色 理論與實踐並重： 深入剖析每個技術點的原理，並提供詳實的Visual Studio下的代碼實現，確保讀者既能理解“為什麼”，也能學會“怎麼做”。 循序漸進的教學方法： 從OpenCV基礎知識和Visual Studio開發環境的搭建入手，逐步引導讀者掌握更高級的圖像處理和識彆算法。 豐富的案例驅動： 結閤多個實際應用場景，如人臉識彆、物體檢測、圖像分類、手勢識彆等，通過具體案例演示技術細節和開發流程。 OpenCV核心模塊全覆蓋： 詳細介紹OpenCV在圖像讀寫、顔色空間轉換、幾何變換、濾波器、特徵檢測、目標跟蹤、機器學習等方麵的核心功能。 Visual Studio開發技巧： 講解如何在Visual Studio中高效地集成OpenCV庫，進行項目配置、代碼調試、性能優化等，提升開發效率。 麵嚮對象的設計理念： 強調通過麵嚮對象的編程思想來組織代碼，使程序結構清晰，易於維護和擴展。 詳細內容介紹 第一部分：OpenCV與Visual Studio基礎 1. 緒論：圖像識彆的魅力與發展 圖像識彆的定義、應用領域與發展曆程。 計算機視覺的核心概念：圖像、像素、顔色空間等。 OpenCV庫簡介：曆史、特點、優勢及與其他庫的比較。 Visual Studio集成開發環境簡介：優勢、界麵與基本操作。 2. 開發環境搭建與第一個圖像識彆程序 在Windows係統下安裝Visual Studio。 下載與配置OpenCV庫（以CMake和VS為例）。 創建第一個Visual Studio C++項目，並成功鏈接OpenCV。 實現一個簡單的圖像加載、顯示與保存程序。 學習OpenCV中的核心數據結構：`Mat`對象。 3. OpenCV圖像處理基礎 圖像的讀寫與顯示： `imread`, `imwrite`, `imshow`, `waitKey`函數詳解。 顔色空間轉換： RGB, HSV, Grayscale等顔色空間的原理及其在OpenCV中的實現（`cvtColor`）。 圖像的幾何變換： 縮放（Resize）：`resize`函數，理解插值算法。 鏇轉（Rotation）：`getRotationMatrix2D`, `warpAffine`。 平移（Translation）：`warpAffine`。 仿射變換（Affine Transformation）：`getAffineTransform`, `warpAffine`。 透視變換（Perspective Transformation）：`getPerspectiveTransform`, `warpPerspective`。 圖像的算術與邏輯運算： 圖像疊加、圖像混閤（`add`, `subtract`, `multiply`, `divide`, `addWeighted`）。 通道分離與閤並： `split`, `merge`。 4. 圖像濾波與增強 平滑濾波（去噪）： 均值濾波（Averaging Filter）：`blur`。 高斯濾波（Gaussian Filter）：`GaussianBlur`，理解高斯核。 中值濾波（Median Filter）：`medianBlur`，適用於椒鹽噪聲。 雙邊濾波（Bilateral Filter）：`bilateralFilter`，保留邊緣細節。 銳化濾波器： 拉普拉斯算子、Sobel算子等。 形態學操作： 腐蝕（Erosion）：`erode`。 膨脹（Dilation）：`dilate`。 開運算（Opening）：先腐蝕後膨脹，去除小的亮點。 閉運算（Closing）：先膨脹後腐蝕，填補小的空洞。 禮帽（Top Hat）與黑帽（Black Hat）：用於提取細節。 第二部分：OpenCV高級圖像處理與特徵提取 5. 邊緣檢測與輪廓查找 梯度算子： Sobel算子 (`Sobel`), Scharr算子。 Canny邊緣檢測算法： 詳細解析多階段邊緣檢測過程。 輪廓查找： `findContours`函數，理解輪廓的錶示方式。 輪廓處理： `drawContours`, 輪廓近似 (`approxPolyDP`), 輪廓麵積 (`contourArea`), 輪廓邊界矩 (`boundingRect`, `minAreaRect`), 輪廓周長 (`arcLength`)。 6. 圖像特徵檢測與描述 特徵點的概念： 何為特徵點，以及其魯棒性。 Harris角點檢測： 原理與`cornerHarris`函數。 SIFT (Scale-Invariant Feature Transform)： 算法原理，尺度空間，關鍵點檢測，主方嚮分配，SIFT描述子。 SURF (Speeded Up Robust Features)： SIFT的加速版本。 ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF)： 免費且高效的特徵檢測與描述算法。 特徵匹配： 暴力匹配（Brute-Force Matcher）：`BFMatcher`。 FLANN（Fast Library for Approximate Nearest Neighbors）匹配：`FlannBasedMatcher`。 比率測試（Ratio Test）用於區分好的匹配點。 7. 目標檢測入門 滑動窗口（Sliding Window）與分類器： 傳統的目標檢測思路。 Haar級聯分類器： Haar特徵的原理。 Adaboost算法簡介。 使用OpenCV訓練和加載Haar級聯分類器（`CascadeClassifier`）。 實現人臉檢測、眼睛檢測等示例。 HOG (Histogram of Oriented Gradients) + SVM： HOG特徵的提取原理。 SVM（Support Vector Machine）分類器簡介。 使用OpenCV實現行人檢測示例。 第三部分：機器學習與深度學習在圖像識彆中的應用 8. OpenCV中的機器學習模塊 SVM (Support Vector Machine)： SVM的基本原理：間隔最大化。 核函數（Kernel Trick）：綫性、多項式、RBF核。 使用OpenCV實現簡單的圖像分類器（例如：貓狗分類）。 訓練數據準備，特徵提取，模型訓練與預測。 K近鄰（K-Nearest Neighbors, KNN）： KNN算法原理。 使用OpenCV實現KNN分類器。 決策樹（Decision Trees）與隨機森林（Random Forests）： 決策樹的基本思想。 隨機森林的集成學習思想。 使用OpenCV實現。 PCA (Principal Component Analysis) 主成分分析： 降維技術，用於特徵提取和數據壓縮。 9. 深度學習基礎與OpenCV DNN模塊 深度學習概述： 神經網絡、捲積神經網絡（CNN）的基本概念。 預訓練模型簡介： AlexNet, VGG, ResNet, MobileNet等。 OpenCV DNN模塊： 加載預訓練模型：`cv::dnn::readNetFromCaffe`, `cv::dnn::readNetFromTensorflow`, `cv::dnn::readNetFromDarknet`, `cv::dnn::readNetFromONNX`。 進行前嚮傳播（Forward Pass）進行推理。 圖像預處理：尺寸調整、歸一化、均值減法等。 解析輸齣結果：類彆概率、邊界框等。 基於預訓練模型的圖像分類： 使用MobileNet等模型進行物體識彆。 基於預訓練模型的對象檢測： 使用SSD, YOLO等模型進行目標檢測。 第四部分：實戰項目開發 10. 人臉識彆應用開發 人臉檢測： 使用Haar級聯或更先進的DNN模型。 人臉特徵點檢測： 識彆人臉的關鍵點（眼睛、鼻子、嘴巴）。 人臉識彆算法： Eigenfaces（PCA）方法。 Fisherfaces（LDA）方法。 LBPH（Local Binary Patterns Histograms）方法。 人臉數據庫構建與匹配。 實現一個簡單的實時人臉識彆係統。 11. 圖像內容搜索與相似圖像查找 全局圖像特徵提取： 顔色直方圖。 紋理特徵（LBP, Haralick紋理）。 局部特徵匹配： 使用SIFT/SURF/ORB進行特徵匹配。 圖像檢索算法： 基於嚮量距離（歐氏距離、餘弦相似度）的查找。 構建一個簡單的圖像內容搜索係統。 12. 更高級的主題與未來展望 圖像分割： 語義分割（Semantic Segmentation）。 實例分割（Instance Segmentation）。 簡單的圖像分割示例（例如：閾值分割、GrabCut）。 物體跟蹤： Correlation Filter, Deep SORT等。 姿態估計。 OCR（光學字符識彆）簡介。 GPU加速在OpenCV中的應用。 其他現代深度學習框架（PyTorch, TensorFlow）與OpenCV的集成。 圖像識彆技術的發展趨勢與挑戰。 總結 本書力求為讀者提供一個全麵、深入且實用的學習平颱，通過理論講解、代碼實踐和項目驅動，幫助讀者掌握OpenCV和Visual Studio進行圖像識彆應用開發的核心技能。無論您是初涉此領域的新手，還是希望深入鑽研的開發者，本書都將是您寶貴的參考資料。通過本書的學習，您將能夠自信地構建齣各種富有創意的圖像識彆解決方案，為您的項目注入強大的視覺智能。
這本書的封麵設計著實吸引人，淡藍色的背景上，是清晰的OpenCV和Visual Studio的Logo，旁邊搭配著一幅動態感十足的圖像處理示意圖。這讓我第一時間就感受到瞭這本書的專業性和前沿性。作為一名對計算機視覺領域充滿好奇的開發者，我一直在尋找一本能夠係統性地引導我入門並實操的教材。市麵上關於OpenCV的資料不少，但大多側重於算法的原理講解，對於如何在Visual Studio這個強大而熟悉的開發環境中實現這些算法，卻常常語焉不詳。而這本書的書名直接點明瞭核心，它承諾瞭理論與實踐的結閤，這正是我所急需的。我尤其期待書中能深入淺齣地講解如何從零開始搭建開發環境，如何編寫第一個圖像識彆程序，以及如何逐步優化和擴展功能。我想瞭解它是否會涉及人臉識彆、物體檢測、圖像分割等經典應用，並且希望它能提供清晰的代碼示例和詳細的步驟解析，讓我能夠切實地將學到的知識轉化為實際能力。本書的齣版，無疑為像我這樣的開發者提供瞭一個寶貴的學習資源，它填補瞭理論學習與工程實踐之間的鴻溝，讓我對未來的圖像識彆應用開發充滿瞭期待。