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『簡體書』OpenCV从入门到实战一步到位 套装共2册

書城自編碼： 3530232
分類：簡體書→大陸圖書→計算機/網絡→程序設計
作者： 罗伊·希尔克罗特，大卫·米兰
國際書號(ISBN)： 9787X29001791
出版社： 机械工业出版社
出版日期： 2020-08-01

頁數/字數： /
書度/開本： 16开 釘裝： 平装

售價：HK$ 260.7

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編輯推薦：
适读人群 ：1、使用OpenCV的计算机视觉新手；2、计算机视觉工程师；3、从初级到高级的各级学生、教师、研究人员；4、其他对计算机视觉和OpenCV感兴趣的人员
本套装包含《深入理解OpenCV：实用计算机视觉项目解析（原书第3版）》和《OpenCV 4计算机视觉项目实战（原书第2版）》各1本。
《深入理解OpenCV：实用计算机视觉项目解析（原书第3版）》
1、鼓励复制粘贴运行这种学习方式并尝试将数学基础保持在低限度；
2、涵盖计算机视觉热门主题，提供完整的项目代码;
3、新增为项目找到*OpenCV算法、避免OpenCV中的常见陷阱；
4、超越基础知识，从更高层次来设计和实现复杂图像识别项目。
5、版本新：OpenCV的API（v4.0.0）
《OpenCV 4计算机视觉项目实战（原书第2版）》
OpenCV是用于开发计算机视觉应用程序的流行的开源库之一，它可以帮助你专注于构建完整的图像处理、运动检测和图像分割项目。无论你是初涉计算机视觉技术，还是对其概念已有基本了解，本书都将成为你通过实例和项目掌握OpenCV概念及算法的实用指南。
本书首先介绍OpenCV
內容簡介：
《深入理解OpenCV：实用计算机视觉项目解析（原书第3版）》 來源：香港大書城megBookStore,http://www.megbook.com.hk
通过阅读本书，你将学会：
使用有效的OpenCV代码对真实世界的计算机视觉问题进行建模
发现OpenCV项目及维护的*实践
探索用于复杂计算机视觉任务的算法设计方法
使用OpenCV新的API（v4.0.0）
从运动中理解3D场景结构和重建3D场景（SfM）
使用ArUco模块进行相机标定并叠加AR物体《深入理解OpenCV：实用计算机视觉项目解析（原书第3版）》
本书秉承帮助计算机视觉工程师迈出掌握OpenCV的*步的初心，在保留必要的数学公式的情况下，针对当前热门的计算机视觉主题，如面部识别、关键点检测、姿态估计，以及基于深度卷积网络的车牌识别，展示了从构思到运行的全过程，并提供了完整的项目代码。
无论你来自学术界还是工业界，都将从经验丰富的OpenCV专家那里学习如何轻松地实现计算机视觉产品和项目。通过多个完整的计算机视觉项目，你将熟悉API的功能，并深入了解在计算机视觉项目中如何设计和选型，从而超越计算机视觉的基础，从更高的层次上实现复杂的图像处理项目的解决方案。而且，你将能借助本书中的项目创建各种工作原型，对OpenCV 4的新功能做到烂熟于心。
通过阅读本书，你将学会：
使用有效的OpenCV代码对真实世界的计算机视觉问题进行建模
发现OpenCV项目及维护的*实践
探索用于复杂计算机视觉任务的算法设计方法
使用OpenCV新的API（v4.0.0）
从运动中理解3D场景结构和重建3D场景（SfM）
使用ArUco模块进行相机标定并叠加AR物体




《OpenCV 4计算机视觉项目实战（原书第2版）》
第1章介绍在各种操作系统上的安装步骤，并介绍人类视觉系统以及计算机视觉中的各种主题。
第2章讨论如何在OpenCV中读写图像和视频，并解释如何使用CMake构建项目。
第3章介绍如何构建图形用户界面和鼠标事件检测器，以构建交互式应用程序。
第4章探讨直方图和滤波器，并展示如何对图像进行卡通化处理。
第5章描述各种图像预处理技术，如噪声消除、阈值处理和轮廓分析。
第6章处理目标识别和机器学习，以及如何使用支持向量机来构建目标分类系统。
第7章讨论人脸检测和Haar级联，然后解释这些方法如何用于检测人脸的各个部位。
第8章探讨背景减除、视频监控和形态图像处理，并且描述它们如何相互连接。
第9章介绍如何使用不同技术跟踪实时视频中的目标，例如，基于颜色和基于特征进行跟踪。
第10章讨论光学字符识别、文本分割，并介绍Tesseract OCR引擎。
第11章深入探究Tesseract OCR引擎，解释如何将其用于文本检测、提取和识别。
第12章探讨如何使用两种常用的深度学习架构在OpenCV中应用深度学习，在这两种架构中，YOLO v3用于目标检测，而单发探测器（Single Shot Detector）用于人脸检测。
關於作者：
《深入理解OpenCV：实用计算机视觉项目解析（原书第3版）》

罗伊希尔克罗特（Roy Shilkrot）
石溪大学（Stony Brook）计算机科学的助理教授，他领导着人群互动小组（Human Interaction group）。他毕业于麻省理工学院（MIT）并获得博士学位，致力于计算机视觉、人机界面以及其交叉领域的研究，撰写论文超过25篇。他还是多项专利技术的共同发明人，也是多本著作的合著者，是众多初创公司的科学顾问委员会成员，拥有超过10年的工程师和企业家经验。

大卫米兰埃斯克里瓦（David Milln Escriv）《深入理解OpenCV：实用计算机视觉项目解析（原书第3版）》

罗伊希尔克罗特（Roy Shilkrot）
石溪大学（Stony Brook）计算机科学的助理教授，他领导着人群互动小组（Human Interaction group）。他毕业于麻省理工学院（MIT）并获得博士学位，致力于计算机视觉、人机界面以及其交叉领域的研究，撰写论文超过25篇。他还是多项专利技术的共同发明人，也是多本著作的合著者，是众多初创公司的科学顾问委员会成员，拥有超过10年的工程师和企业家经验。

大卫米兰埃斯克里瓦（David Milln Escriv）
ITI（Instituto Tecnolgico de Informtica）的科学研究员，在IT领域从业超过10年，在计算机视觉、计算机图形和模式识别方面拥有丰富的经验，并运用他在计算机视觉、OCR和增强现实方面的知识与不同的项目和初创公司合作。他是DamilesBlog博客的作者，在那里他发表有关OpenCV、计算机视觉和光学字符识别算法的研究文章和教程。

《OpenCV 4计算机视觉项目实战（原书第2版）》

大卫米兰埃斯克里瓦（David Milln Escriv）8岁时用BASIC语言在8086 PC上编写了他的第一个程序。他在瓦伦西亚政治大学（Universitat Politcnica de Valencia）完成了他的IT学习，并在由使用OpenCV（v0.96）的计算机视觉技术所支持的人机交互领域取得了优异的成绩。他拥有人工智能、计算机图形学和模式识别硕士学位，专注于模式识别和计算机视觉。他还拥有超过9年的计算机视觉、计算机图形和模式识别经验。他是Damiles Blog的作者，在上面发表关于OpenCV、计算机视觉和光学字符识别算法的文章与教程。
维尼休斯G.门东萨（Vincius G. Mendon）是巴拉那天主教大学（PUCPR）的计算机图形专业教授。他于1998年开始使用C进行编程，并于2006年进入计算机游戏和计算机图形领域。他目前是巴西Apple开发者学院（Apple Developer Academy）的导师，从事用于移动设备的金属、机器学习和计算机视觉方面的教学工作。他曾担任其他Packt图书的审校者，包括《OpenNI Cookbook》和《Mastering OpenCV and Computer Vision with OpenCV 3 and Qt5》。在他的研究中，使用了Kinect、OpenNI和OpenCV来识别巴西手语手势。他感兴趣的领域包括移动电话、OpenGL、图像处理、计算机视觉和项目管理。
普拉蒂克乔希（Prateek Joshi）是一位人工智能研究员、8本书的作者，还是一位TEDx演讲者。他的著作曾入选Forbes 30 Under 30、CNBC、TechCrunch、Silicon Valley Business Journal等多部出版物。他是Pluto AI的创始人，Pluto AI是一家由风投资助的硅谷初创公司，为水利设施建立智能平台。他毕业于南加州大学，获得人工智能专业硕士学位。他之前曾就职于NVIDIA和Microsoft Research。
內容試閱：
◆ 前言◆
本书（现在是第3版）是计算机视觉工程师使用OpenCV作为工具的系列丛书之一。本书保留了最基本的核心数学公式，提供了从构思到运行代码的完整项目，涵盖了当前计算机视觉中的热门话题，包括人脸识别、关键点检测和姿态估计、具有深度卷积网络的车牌识别、从运动中恢复结构、增强现实的场景重建，以及本机和Web环境中的移动端计算机视觉。本书将作者在学术界和行业中实施计算机视觉产品及项目的丰富知识轻松打包，不但向读者介绍了API的功能，而且提供了对完整计算机视觉项目中设计选择的见解，并超越了计算机视觉的基础知识，从更高层次来设计和实现??复杂图像识别项目的解决方案。
本书的目标读者
本书主要面向的对象，是希望在C环境下开始使用OpenCV的计算机视觉新手，鼓励他们从动手开始学习，而不是纠结于传统的基础数学知识。书中提供了有关当前常见的计算机视觉任务的OpenCV API的具体用例示例，同时鼓励复制粘贴运行这种学习方式并尝试将数学基础保持在最低限度。
如今，计算机视觉工程师可以选择多种工具和软件包，包括OpenCV、dlib、Matlab软件包、SimpleCV、XPCV和scikit-image。在覆盖范围和跨平台方面，没有什么比OpenCV做得更好。但是，对新手而言，OpenCV似乎令人望而生畏，仅在官方模块的API中就有成千上万的函数，这还不包括贡献的模块。尽管OpenCV本身也提供了较广泛的教程，也存在大量的有文档记录的项目，但大都缺乏从头到尾完成项目的教程来满足工程师的需要。
本书内容
本书直接或间接地涵盖了OpenCV的许多功能，包括许多贡献模块。 它还展示了如何在Web、iOS和Android设备以及Python Jupyter Notebook中使用OpenCV。 每章都针对一个不同的问题，说明如何实现此目标，介绍了解决方案及其理论背景，并提供了一个完整的、可构建的和可运行的代码示例。
本书旨在为读者提供以下内容：
有效的OpenCV代码示例，用于解决现代的、具有一定复杂度的计算机视觉问题
OpenCV工程和项目维护的最佳实践
使用实用的算法设计方法来应对复杂的计算机视觉任务
熟悉OpenCV最新的API v4.0.0，并通过实例进行实践
本书涵盖以下章节：
第1章演示如何在台式机和小型嵌入式系统（如Raspberry Pi）上编写图像处理滤波器。
第2章演示如何使用SfM模块将场景重建为稀疏点云（包括相机姿态），以及如何使用多视图立体几何来获得稠密点云。
第3章介绍使用人脸模块进行人脸特征点（也称为人脸标志）检测的过程。
第4章介绍图像分割和特征提取、模式识别基础以及两种重要的模式识别算法：支持向量机（SVM）和深度神经网络（DNN）。
第5章展示用于检测人脸图像的不同技术，从经典的具有Haar功能的级联分类器到采用深度学习的新技术，不一而足。
第6章展示一种使用OpenCV.js（用于JavaScript的OpenCV的编译版本）为Web开发计算机视觉算法的新方法。
第7章展示如何使用OpenCV的ArUco模块、Android的Camera2 API和JMonkey
Engine 3D游戏引擎在Android系统中实现增强现实（AR）应用程序。
第8章展示如何使用OpenCV的iOS预编译库在iPhone上构建全景图像拼接程序。
第9章讨论在考虑OpenCV中的算法选择时应遵循的许多方法。
第10章回顾OpenCV的发展历史，以及随着计算机视觉的发展，其框架和算法产品逐步增多的过程。
充分利用本书
本书假定读者有扎实的编程和软件工程技能基础，并能使用C从头开始构建和运行程序。本书还介绍了JavaScript、Python、Java和Swift的代码。希望深入研究这些部分的工程师若有C以外的编程语言知识则会更加受益。
本书的读者应该能够以各种方式安装OpenCV。有些章需要安装Python，而有些章则需要安装Android。在随附的代码和文本中将详细讨论如何获取并安装它们。
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我们还提供了一个PDF文件，其中包含本书中使用的屏幕截图图表的彩色图像。可
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本书约定
本书中使用了许多排版约定。
文本代码（Code In Text）：表示正文中的代码、数据库表名、文件夹名、文件名、文件扩展名、路径名、URL、用户输入和twitter链接。下面是一个示例：要查看SD卡上的剩余空间，请运行df-h head-2。
代码块设置如下：

当我们希望引起你对代码块特定部分的注意时，相关的行或项目将以粗体显示：

命令行输入或输出的印刷方式如下：

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