学习OpenCV（中文版）

lixtary 2014-04-20 0

前面还有少许例子，后面就大多纯粹介绍函数去了，而且函数还介绍得不怎么清楚，还不如查手册

186****5064 2017-02-03 0

第一是翻译多处有错别字或意思不对的地方，第二是其中的数学理论知识多数是几乎只有公式

饱嗝巨响 2012-06-26 0

简介了大概

coldcloud 2013-10-04 0

图像处理领域，入门启蒙书，经典！

Juiceyang 2012-06-29 0

目测还不错的样子

书生 2013-09-01 0

接口是1.0的，打基础很好的书。

Chris' 2013-01-10 0

现在离不开这个了。。

小乐shong 2013-08-04 0

图像处理的入门书

iris 2013-06-05 4

翻译错误真他妈多

Chamjer 2015-05-31 1

哎，痛苦啊

freetstar 2013-04-10 1

翻译的好差

maajor 2014-12-07 1

粗略扫过

lixtary 2014-04-20 0

前面还有少许例子，后面就大多纯粹介绍函数去了，而且函数还介绍得不怎么清楚，还不如查手册

186****5064 2017-02-03 0

第一是翻译多处有错别字或意思不对的地方，第二是其中的数学理论知识多数是几乎只有公式

饱嗝巨响 2012-06-26 0

简介了大概

coldcloud 2013-10-04 0

图像处理领域，入门启蒙书，经典！

Juiceyang 2012-06-29 0

目测还不错的样子

The authors are quite funny

Kevin 2010-08-08 0赞

"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.
Besides, I found opencv quite interesting, too. I could write several lines of code and make my lively camera to shoot me a picture(fine, I know I look fat, but camera adds pounds...). Lol...

Good work, Gary & Adrian!
Good work, MIT!

Learning OpenCV

涅瓦纳 2011-08-05 0赞

Description
Learning OpenCV puts you right in the middle of the rapidly expanding field of computer vision. Written by the creators of OpenCV, the widely used free open-source library, this book introduces you to computer vision and demonstrates how you can quickly build applications that enable computers to "see" and make decisions based on the data. With this book, any developer or hobbyist can get up and running with the framework quickly, whether it's to build simple or sophisticated vision applications.
Full Description
Learning OpenCV puts you right in the middle of the rapidly expanding field of computer vision. Written by the creators of OpenCV, the widely used free open-source library, this book introduces you to computer vision and demonstrates how you can quickly build applications that enable computers to "see" and make decisions based on the data.
Computer vision is everywhere -- in security systems, manufacturing inspection systems, medical image analysis, Unmanned Aerial Vehicles, and more. It helps robot cars drive by themselves, stitches Google maps and Google Earth together, checks the pixels on your laptop's LCD screen, and makes sure the stitches in your shirt are OK.
OpenCV provides an easy-to-use computer vision infrastructure along with a comprehensive library containing more than 500 functions that can run vision code in real time. With Learning OpenCV, any developer or hobbyist can get up and running with the framework quickly, whether it's to build simple or sophisticated vision applications.
The book includes:
* A thorough introduction to OpenCV
* Getting input from cameras
* Transforming images
* Shape matching
* Pattern recognition, including face detection
* Segmenting images
* Tracking and motion in 2 and 3 dimensions
* Machine learning algorithms
Hands-on exercises at the end of each chapter help you absorb the concepts, and an appendix explains how to set up an OpenCV project in Visual Studio. OpenCV is written in performance optimized C/C++ code, runs on Windows, Linux, and Mac OS X, and is free for commercial and research use under a BSD license.
Getting machines to see is a challenging but entertaining goal. If you're intrigued by the possibilities, Learning OpenCV gets you started on building computer vision applications of your own.

第一至三章评论

序进 2012-04-29 0赞

OpenCV（Open source Computer Vision library，开放计算机视觉库）由Intel发起，采用C/C++编写，追求性能优化，跨平台，帮助新生从一个高的起点开始视觉研究，避免闭门造车。
　　
在CentOS-2.6.32中安装OpenCV-2.2.0步骤：
(1)安装相关依赖工程（本人只装了yasm、ffmpeg、cmake和gtk2-devel）
(2)下载OpenCV-2.2.0.tar.bz2，跟普通的tarball安装有点不同：
$tar jxvf OpenCV-2.2.0.tar.bz2
$cd OpenCV-2.2.0
$cmake .
$make
$sudo make install
(3)可能需要的步骤：
(3.1)$sudo cp /usr/local/lib/pkgconfig/opencv.pc /usr/lib/pkgconfig
(3.2)在/etc/ld.so.conf.d目录中添加文件opencv.conf,内容为/usr/local/lib，最好结尾换行，然后执行$sudo ldconfig重新加载配置
　　
简单的例子：加载并显示图像（show.cpp）
#inlcude "cv.h"
#include "highgui.h"
　　
int main(int argc, char * argv[])
{
　　 IplImage *img = cvLoadImage(argv[1]);
　　 cvNamedWindow("Show", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
　　 cvShowImage("Show", img);
　　 cvWaitKey(0);
　　 cvReleaseImage(&img);
　　 cvDestroyWindow("Show");
　　 return 0;
}
编译&执行：
$g++ `pkg-config --cflags --libs opencv` show.cpp -o show
$./show p.jpg
如果正确显示图像，那么安装成功
　　
OpenCV的基本结构：CvPoint、CvSize、CvRect和CvScalar，都有同名的生成函数（开头变小写，如cvSize()），使得代码易写易读。
　　
图像的结构层级：CvArr -> CvMat -> IplImage，CvMat派生于CvArr，IplImage派生于Cvmat，OpenCV没有向量结构，可用单列或单行矩阵代替，IplImage图像结构最初为Intel图像处理库（IPL，Image Processing Library）的一部分，而IPL是Intel集成性能基元（IPP，Integrated Pereformance Primitives）的前身，OpenCV的很多函数实际上可调用IPL或IPP中的相同功能函数。
　　
个人以为CvMat矩阵结构和IplImage图像结构要重点拿下，其次是它们的相关操作，至少要知道以下这些函数：
cvLoadImage() & cvReleaseImage()
cvCreateImage() & cvShowImage() & cvSaveImage()
cvNamedWindow() & cvWaitKey() & cvDestroyWindow()
cvPoint() & cvSize() & cvRect() & cvScalar()
　　
看完前三章对我来说够用了，后面章节需要再看吧~

开源图像处理

无懈可击 2012-06-28 0赞

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，有的忙一段时间了。

还是看外文吧

第一剑豪 2013-09-11 0赞

说实话国内外目前比较好的值得深入一读的书籍不多，此书值得深入读下去，不仅涉及到我所研究的图像图形，还有视频类的处理。opencv里很多代码都是基于C的，比较好懂，而且图像视频从感官上来说是一个容易吸引人的领域，从学术角度讲，有理论有理论，有实践有实践，是标准的工科领域，因此，学习opencv对于工科类的研究生能力的提升有很大帮助

读Gary Bradski, Adrian Kaehler《学习OpenCV（中文版）》

汪杨 2014-11-19 0赞

作者从与Sebastian Thrun研发Stanley以及与Andrew Ng研究Stair开始。
这本书的内容有点过时，不过对于了解opencv的起源和基本架构还是很有帮助的。
IPP库的应用，说明起初的opencv更加偏向底层
在所有资料里，这本书对于图像处理基本算法的分析解释应该是最简明最清楚的
p273 多边形逼近的方法
cvinpaint的方法比较好用
作者对未来的一些开发展望已经基本实现了。

OpenCV的启蒙书籍

熊猫大哥 2010-05-05 4赞

本书充满了丰富的应用OpenCV编程的例子，对于OpenCV库函数的介绍也大多是通过例子的方式完成的。可以说，这样厚厚的一本书，对于OpenCV 1.0中的几乎所有的库函数均有所涉及。我认为，与传统的手册型Manual具有不同的风格，该书更像是一个OpenCV的工作人员在叙说整个OpenCV的方方面面，因而，它更适合作为OpenCV编程的启蒙书籍，通过大致的阅读例子读者可以很快地上手。认为他作为启蒙书的另一个重要的原因是在于OpenCV是不断更新的，目前已经有OpenCV 2.0版本发行了。所以，这一本书显然不可能涵盖新版本的更多方面。不过，相信阅读完该书的读者必定已经能够很好地通过OpenCV的相关技术网站吸收新库函数的使用方法了。

Opencv数字图像处理交流群

Belial 2011-08-19 6赞

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的HelloWorld

Jim Yang 2012-07-30 2赞

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 World的写法上也可很好的反应出来。此书首先介绍如何从SVN上得到代码，显示第一个图像和视频，再做些简单的处理和变换。算是把图形图像上的Hello World给介绍了。美中不足的是，配图太少，让人少了些直观的感觉。

接着就是介绍基本的数据结构和图形工具HighGUI。这些是后续的基础，但是也不需要介绍的太细，很多日常的问题，反而是和这些相关的，一开始讲太多也没啥意思。

然后就进入基本的图像处理（平滑，形态学）和图像变换（Sobel，Canny，Laplace）。这些是基础，也是进阶，可深可浅。

后面这就这些处理和变换做实际的工作：直方图处理，轮廓处理，图像分割等。

跟踪和运动，摄像机模型与标定，三维视觉和机器学习算是高阶主题了。对于没有实际应用，或者图形图像基础比较薄弱的人来说，就会比较困难了。但是从了解的角度来开，也算对OpenCV的覆盖范畴有了感性的理解了。

作者提出，希望此书可以帮助读者培养一定的直觉，我想，则是很重要的。

图形图像的算法是很多很复杂的，但是如果有OpenCV这样的应用库的存在，帮助大家能马上“用”起来，完成一些事情，那就很容易建立信心，尽早出成果。至于高阶的算法改进，留待后面不迟。我想这也是国内和国外在计算机教学上的重大的差别。我们有时候太注重基础，太注重理论，对于应用，实在太过忽视。而工业界，则又太过关注应用，不去更多的了解理论。

所以，这一本《Learning OpenCV》配合上标准的图像处理图书来学习和实践，应该是很好的。

只可惜，这还是基于OpenCV1.0的。也为见到作者准备出OpenCV 2.x的书。从实践层面上，这会给现在的读者带来不少的困扰。

《学习OpenCV》《Learning OpenCV》作者：Gary Bradski， Adrian Kaebler，翻译：刘瑞祯，于仕琪

总体评价：强烈推荐

Opencv数字图像处理交流群

Belial 2011-08-19 6

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的启蒙书籍

熊猫大哥 2010-05-05 4

本书充满了丰富的应用OpenCV编程的例子，对于OpenCV库函数的介绍也大多是通过例子的方式完成的。可以说，这样厚厚的一本书，对于OpenCV 1.0中的几乎所有的库函数均有所涉及。我认为，与传统的手册型Manual具有不同的风格，该书更像是一个OpenCV的工作人员在叙说整个OpenCV的方方面面，因而，它更适合作为OpenCV编程的启蒙书籍，通过大致的阅读例子读者可以很快地上手。认为他作为启蒙书的另一个重要的原因是在于OpenCV是不断更新的，目前已经有OpenCV 2.0版本发行了。所以，这一本书显然不可能涵盖新版本的更多方面。不过，相信阅读完该书的读者必定已经能够很好地通过OpenCV的相关技术网站吸收新库函数的使用方法了。

OpenCV的HelloWorld

Jim Yang 2012-07-30 2

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 World的写法上也可很好的反应出来。此书首先介绍如何从SVN上得到代码，显示第一个图像和视频，再做些简单的处理和变换。算是把图形图像上的Hello World给介绍了。美中不足的是，配图太少，让人少了些直观的感觉。

接着就是介绍基本的数据结构和图形工具HighGUI。这些是后续的基础，但是也不需要介绍的太细，很多日常的问题，反而是和这些相关的，一开始讲太多也没啥意思。

然后就进入基本的图像处理（平滑，形态学）和图像变换（Sobel，Canny，Laplace）。这些是基础，也是进阶，可深可浅。

后面这就这些处理和变换做实际的工作：直方图处理，轮廓处理，图像分割等。

跟踪和运动，摄像机模型与标定，三维视觉和机器学习算是高阶主题了。对于没有实际应用，或者图形图像基础比较薄弱的人来说，就会比较困难了。但是从了解的角度来开，也算对OpenCV的覆盖范畴有了感性的理解了。

作者提出，希望此书可以帮助读者培养一定的直觉，我想，则是很重要的。

图形图像的算法是很多很复杂的，但是如果有OpenCV这样的应用库的存在，帮助大家能马上“用”起来，完成一些事情，那就很容易建立信心，尽早出成果。至于高阶的算法改进，留待后面不迟。我想这也是国内和国外在计算机教学上的重大的差别。我们有时候太注重基础，太注重理论，对于应用，实在太过忽视。而工业界，则又太过关注应用，不去更多的了解理论。

所以，这一本《Learning OpenCV》配合上标准的图像处理图书来学习和实践，应该是很好的。

只可惜，这还是基于OpenCV1.0的。也为见到作者准备出OpenCV 2.x的书。从实践层面上，这会给现在的读者带来不少的困扰。

《学习OpenCV》《Learning OpenCV》作者：Gary Bradski， Adrian Kaebler，翻译：刘瑞祯，于仕琪

总体评价：强烈推荐

The authors are quite funny

Kevin 2010-08-08 0

"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.
Besides, I found opencv quite interesting, too. I could write several lines of code and make my lively camera to shoot me a picture(fine, I know I look fat, but camera adds pounds...). Lol...

Good work, Gary & Adrian!
Good work, MIT!

Learning OpenCV

涅瓦纳 2011-08-05 0

Description
Learning OpenCV puts you right in the middle of the rapidly expanding field of computer vision. Written by the creators of OpenCV, the widely used free open-source library, this book introduces you to computer vision and demonstrates how you can quickly build applications that enable computers to "see" and make decisions based on the data. With this book, any developer or hobbyist can get up and running with the framework quickly, whether it's to build simple or sophisticated vision applications.
Full Description
Learning OpenCV puts you right in the middle of the rapidly expanding field of computer vision. Written by the creators of OpenCV, the widely used free open-source library, this book introduces you to computer vision and demonstrates how you can quickly build applications that enable computers to "see" and make decisions based on the data.
Computer vision is everywhere -- in security systems, manufacturing inspection systems, medical image analysis, Unmanned Aerial Vehicles, and more. It helps robot cars drive by themselves, stitches Google maps and Google Earth together, checks the pixels on your laptop's LCD screen, and makes sure the stitches in your shirt are OK.
OpenCV provides an easy-to-use computer vision infrastructure along with a comprehensive library containing more than 500 functions that can run vision code in real time. With Learning OpenCV, any developer or hobbyist can get up and running with the framework quickly, whether it's to build simple or sophisticated vision applications.
The book includes:
* A thorough introduction to OpenCV
* Getting input from cameras
* Transforming images
* Shape matching
* Pattern recognition, including face detection
* Segmenting images
* Tracking and motion in 2 and 3 dimensions
* Machine learning algorithms
Hands-on exercises at the end of each chapter help you absorb the concepts, and an appendix explains how to set up an OpenCV project in Visual Studio. OpenCV is written in performance optimized C/C++ code, runs on Windows, Linux, and Mac OS X, and is free for commercial and research use under a BSD license.
Getting machines to see is a challenging but entertaining goal. If you're intrigued by the possibilities, Learning OpenCV gets you started on building computer vision applications of your own.

第一至三章评论

序进 2012-04-29 0

OpenCV（Open source Computer Vision library，开放计算机视觉库）由Intel发起，采用C/C++编写，追求性能优化，跨平台，帮助新生从一个高的起点开始视觉研究，避免闭门造车。
　　
在CentOS-2.6.32中安装OpenCV-2.2.0步骤：
(1)安装相关依赖工程（本人只装了yasm、ffmpeg、cmake和gtk2-devel）
(2)下载OpenCV-2.2.0.tar.bz2，跟普通的tarball安装有点不同：
$tar jxvf OpenCV-2.2.0.tar.bz2
$cd OpenCV-2.2.0
$cmake .
$make
$sudo make install
(3)可能需要的步骤：
(3.1)$sudo cp /usr/local/lib/pkgconfig/opencv.pc /usr/lib/pkgconfig
(3.2)在/etc/ld.so.conf.d目录中添加文件opencv.conf,内容为/usr/local/lib，最好结尾换行，然后执行$sudo ldconfig重新加载配置
　　
简单的例子：加载并显示图像（show.cpp）
#inlcude "cv.h"
#include "highgui.h"
　　
int main(int argc, char * argv[])
{
　　 IplImage *img = cvLoadImage(argv[1]);
　　 cvNamedWindow("Show", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
　　 cvShowImage("Show", img);
　　 cvWaitKey(0);
　　 cvReleaseImage(&img);
　　 cvDestroyWindow("Show");
　　 return 0;
}
编译&执行：
$g++ `pkg-config --cflags --libs opencv` show.cpp -o show
$./show p.jpg
如果正确显示图像，那么安装成功
　　
OpenCV的基本结构：CvPoint、CvSize、CvRect和CvScalar，都有同名的生成函数（开头变小写，如cvSize()），使得代码易写易读。
　　
图像的结构层级：CvArr -> CvMat -> IplImage，CvMat派生于CvArr，IplImage派生于Cvmat，OpenCV没有向量结构，可用单列或单行矩阵代替，IplImage图像结构最初为Intel图像处理库（IPL，Image Processing Library）的一部分，而IPL是Intel集成性能基元（IPP，Integrated Pereformance Primitives）的前身，OpenCV的很多函数实际上可调用IPL或IPP中的相同功能函数。
　　
个人以为CvMat矩阵结构和IplImage图像结构要重点拿下，其次是它们的相关操作，至少要知道以下这些函数：
cvLoadImage() & cvReleaseImage()
cvCreateImage() & cvShowImage() & cvSaveImage()
cvNamedWindow() & cvWaitKey() & cvDestroyWindow()
cvPoint() & cvSize() & cvRect() & cvScalar()
　　
看完前三章对我来说够用了，后面章节需要再看吧~

开源图像处理

无懈可击 2012-06-28 0

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，有的忙一段时间了。

还是看外文吧

第一剑豪 2013-09-11 0

说实话国内外目前比较好的值得深入一读的书籍不多，此书值得深入读下去，不仅涉及到我所研究的图像图形，还有视频类的处理。opencv里很多代码都是基于C的，比较好懂，而且图像视频从感官上来说是一个容易吸引人的领域，从学术角度讲，有理论有理论，有实践有实践，是标准的工科领域，因此，学习opencv对于工科类的研究生能力的提升有很大帮助

读Gary Bradski, Adrian Kaehler《学习OpenCV（中文版）》

汪杨 2014-11-19 0

作者从与Sebastian Thrun研发Stanley以及与Andrew Ng研究Stair开始。
这本书的内容有点过时，不过对于了解opencv的起源和基本架构还是很有帮助的。
IPP库的应用，说明起初的opencv更加偏向底层
在所有资料里，这本书对于图像处理基本算法的分析解释应该是最简明最清楚的
p273 多边形逼近的方法
cvinpaint的方法比较好用
作者对未来的一些开发展望已经基本实现了。

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