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内容简介
《OpenCV轻松入门:面向Python》是李立宗编著的一本面向初学者的计算机视觉与图像处理入门书,2019年5月由电子工业出版社出版,全书约78.7万字,共480页。 本书围绕面向Python的OpenCV(OpenCV for Python)展开,以OpenCV官方文档的知识脉络为主线,并对官方文档中语焉不详的细节做补充与说明。与单纯罗列API用法的工具书不同,本书既讲OpenCV函数的语法结构与使用方法,也讲函数背后的算法原理,力求让读者明白“为什么这样用”,从而在真实的图像处理任务中选对函数、用对参数。 在讲解方式上,本书形成了一条比较有辨识度的路径:在把函数用于真实图像之前,先用小型的数值与数组示例演示函数的处理过程与输出结果,让读者从数值层面观察像素如何被读写、变换、叠加与阈值化,再过渡到完整图像的处理。对于算法原理,作者尽量采用通俗语言与贴近生活的例子来说明,避免堆砌复杂的抽象公式,降低零基础读者的理解门槛。 全书内容由浅入深,覆盖环境使用与图像读写、像素与数组操作、ROI与通道处理、图像运算与位平面、色彩空间转换、几何变换、阈值处理、图像平滑、形态学操作、图像梯度与Canny边缘检测、图像金字塔、轮廓提取与特征、直方图、傅里叶变换、模板匹配、霍夫变换、图像分割与前景提取、视频读写、绘图与鼠标交互,以及K近邻、支持向量机、K均值聚类和人脸识别等经典算法章节。书中配有大量可直接运行的Python示例代码,适合作为高校课程教材或自学路线书使用。
编辑推荐
市面上的OpenCV中文书大致分两类:一类是详尽但偏“函数手册”的参考书,翻起来像查字典;另一类是项目导向的实战书,直接给出完整案例,却让读者对原理一知半解。这本书走的是第三条路——把函数放回数据里讲。 它最有价值的做法,是在处理真实图像之前,先用几个元素的小数组跑一遍函数,把输入输出打印出来。像素怎么被加、被阈值化、被卷积、被映射,都能在终端里直接看到数字的变化。这种“先数值、后图像”的讲法,对刚接触图像处理的读者非常友好:抽象的概念一旦落到具体数字上,理解成本会明显下降。 同时,本书对算法原理的交代相当克制而清楚,尽量避免复杂公式,改用生活化例子说明问题,例如借助加权求和、掩膜、位平面分解等章节,把图像运算的直觉建立起来。对需要选函数、调参数的实际工作来说,这种理解比记住语法更管用。 内容覆盖面也足够完整:从读写图像、色彩空间、几何变换,一直延伸到轮廓、直方图、傅里叶变换、霍夫变换、图像分割、视频处理,最后落到KNN、SVM、K均值与人脸识别等经典算法,形成了一条较完整的入门路径。2019年初版约480页、78.7万字,体量适合一个学期的课程或两三个月的系统自学。 需要说明的是,本书出版于2019年,示例基于当时的OpenCV版本,部分接口在更新的版本中可能有调整,读者上手时应对照官方文档核对。它更适合作为“打地基”的第一本书,而非深度学习时代的终点。
适合谁读
适合
- 零基础或仅有少量Python基础、想系统学习图像处理的读者
- 计算机、自动化、电子信息等专业需要课程教材的本科生与研究生
- 从事机器视觉、工业检测等工作的技术人员,作为OpenCV函数与原理的案头参考
- 希望理解算法原理而非只抄代码的自学者与竞赛选手
不适合
- 已具备扎实图像处理与OpenCV经验、想直接学习深度学习目标检测的读者
- 期待以项目实战为主线、边做完整应用边学的读者
- 需要C++接口OpenCV内容的读者
阅读建议
- 先按章节顺序读前五章,把像素、数组、通道、色彩空间这几块基础打牢,后面章节会轻松很多。
- 每章示例代码务必亲手敲一遍,并打印中间数组,观察数值变化,这是本书最核心的学习方式。
- 读到阈值、平滑、形态学、梯度等章节时,用同一张自己的图片反复试验不同参数,建立直观感受。
- 动手前先核对所用OpenCV版本与书中接口是否一致,遇到差异以官方文档为准。
出版社简介
电子工业出版社
中国 · 成立于 1982 年
电子工业出版社是一家以电子信息及相关领域为出版特色的综合性出版社。从库内三千余种图书来看,其出版方向覆盖编程设计、人工智能、计算机综合、财经、摄影与社科等门类,既关注技术前沿,也兼顾大众阅读。代表图书包括《因子投资:方法与实践》《x86汇编语言:从实模式到保护模式》《RISC-V开放架构设计之道》《人工智能:语音识别理解与实践》《相控阵雷达技术》《雷达目标特性》及《100个Go语言典型错误》等,多围绕技术方法与工程实践展开。作者资源方面,有石川、李忠、王晓波、大卫·帕特森、安德鲁·沃特曼、余子濠等中外作者。受公开资料所限,暂不展开更多出版特色。
目录
- 第1章 OpenCV入门
- 第2章 图像处理基础
- 第3章 图像运算
- 第4章 色彩空间类型转换
- 第5章 几何变换
- 第6章 阈值处理
- 第7章 图像平滑处理
- 第8章 形态学操作
- 第9章 图像梯度
- 第10章 Canny边缘检测
- 第11章 图像金字塔
- 第12章 图像轮廓
- 第13章 直方图处理
- 第14章 傅里叶变换
- 第15章 模板匹配
- 第16章 霍夫变换
- 第17章 图像分割与提取
- 第18章 视频处理
- 第19章 绘图及交互
- 第20章 K近邻算法
- 第21章 支持向量机
- 第22章 K均值聚类
- 第23章 人脸识别
常见问题
这本书需要什么基础?
需要基本的Python语法与numpy数组概念,了解列表、切片与数组索引即可。图像处理与计算机视觉的前置知识不需要,书中会从图像的基本表示方法讲起。
初版和第2版有什么区别?
初版2019年5月出版,ISBN 9787121362903,约480页;第2版2023年6月出版,ISBN 9787121455995,内容扩展至584页、23章,补充了示意图与练习题,解答也做了重新设计。
书里的代码能直接运行吗?
示例代码均为Python编写,安装opencv-python与numpy后大多可直接运行。但由于出版时间较早,部分接口在较新的OpenCV版本中可能发生变化,需要在运行前核对相应版本的文档。
学完能做人脸识别项目吗?
最后一章涵盖人脸检测与基于LBPH、EigenFaces、Fisherfaces的人脸识别方法,足以完成传统方法的小型项目。但若面向实用级识别效果,还需进一步学习深度学习方案。
读者评论
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作者简介
李立宗
作者
李立宗是一位公开资料有限的作者,目前已知其姓名与两部作品,国籍、英文名及生卒年等个人信息均未明确。从库内作品看,他的写作集中于计算机视觉与 OpenCV 技术方向,涵盖面向 Python 的入门教程以及从入门到深度学习的案例集,可见其内容兼顾基础入门与实践应用,适合希望借助 OpenCV-Python 学习图像处理与计算机视觉的读者。其作品在站内归入计算机综合与软件学习类,整体偏重技术工具的实际操作,写法上应是循序渐进的教程风格。由于缺少生平方面的公开信息,这里不作额外推断,只依据作品题材与归类来介绍其写作侧重。