🎈不仅仅是编程，更是新视界的探索，掌握视觉世界的钥匙🎈
💖在当今这个数字化、智能化的时代，计算机视觉技术已经成为我们生活中的一部分。而在这方面，Python语言因其高效、易用性以及丰富的库支持，成为了编程爱好者的首选。《Python计算机视觉编程》这本书，将为你揭示计算机视觉的神秘世界，让你在掌握这项技术的同时，也能够拥有独立思考和解决问题的能力。
📚一、Python与计算机视觉的完美结合
👍Python作为一种高级编程语言，因其简洁、易读、易维护的特点，受到了广大开发者的欢迎。同时，Python还拥有大量的第三方库，如OpenCV、Pillow等，这些库为计算机视觉领域的各种应用提供了强大的支持。
🌈在《Python计算机视觉编程》一书中，作者详细介绍了如何使用Python及其相关库进行图像处理、特征提取、目标检测、人脸识别等计算机视觉领域的核心任务。通过本书的学习，你将了解到如何使用Python编写程序，从简单的图像处理到复杂的人脸识别，让你真正感受到计算机视觉技术的魅力。
💡二、本书亮点：理论与实践的完美融合
《Python计算机视觉编程》一书的最大亮点在于理论与实践的完美融合。书中不仅有基础的理论知识，还有大量的实践案例，这些案例均来自于实际应用场景，具有很高的实用价值。通过这些案例的学习，你将更加深入地理解计算机视觉技术的实际应用，也会更加熟练地掌握Python语言及其相关库的使用。
此外，本书还注重培养读者的独立思考和解决问题的能力。在每个章节的最后，作者都设计了一些富有挑战性的习题，这些习题不仅能够帮助读者巩固所学知识，还能够激发读者的创新思维，让读者在解决问题的过程中不断成长。
🔥三、重点内容详解
1. 对象识别：在计算机视觉中，对象识别是一个至关重要的任务。本书首先介绍了计算机视觉的基础知识，然后通过一个实战案例——手写数字识别，让我们直观地理解了对象识别的实现过程。此外，还详细讲解了SIFT、SURF等特征提取算法以及分类器原理，帮助我们深入掌握对象识别的核心技术。
2. 基于内容的图像搜索：在海量图像数据中，如何快速准确地找到我们需要的图像？本书通过介绍图像特征提取和相似度度量方法，以及基于内容的图像搜索算法，为我们提供了答案。实战案例——使用Python实现一个基于内容的图像搜索引擎，更是让我们亲身体验了这一技术的魅力。
3. 光学字符识别：在自动化办公、物流等领域，光学字符识别技术发挥着重要作用。本书详细讲解了OCR的实现原理和流程，并通过实战案例——使用Python实现一个简单的OCR系统，带我们走进了OCR的世界。
4. 光流法、跟踪和3D重建：除了上述内容，本书还深入探讨了光流法、跟踪和3D重建等高级主题。这些技术在视频分析、无人驾驶等领域有着广泛的应用前景。通过实战案例——使用Python实现一个目标跟踪系统，让我们对这些技术有了更深刻的理解。
5. 立体成像和增强现实：立体成像和增强现实是计算机视觉领域的两大热门技术，它们为人们带来了前所未有的视觉体验。本书通过讲解立体成像和增强现实的原理及实现方法，让我们领略了这两个领域的魅力所在。
🚀四、适用人群与学习建议
本书适用于具有一定Python基础的读者，特别是对计算机视觉领域感兴趣的开发者。在学习本书之前，建议读者先掌握Python语言的基础知识，如变量、函数、循环等，以及了解一些基本的图像处理知识，如像素、色彩空间、图像变换等。
在学习过程中，建议读者按照书中的章节顺序进行学习，并积极完成每章节的习题。同时，建议读者多动手实践，尝试编写一些自己的小程序，以此来巩固所学知识和提高自己的编程能力。
🎉 五、总结与推荐
🏆《Python计算机视觉编程》是一本理论与实践相结合的书籍，适合广大Python开发者和计算机视觉领域的爱好者阅读。通过本书的学习，你将掌握Python语言及其相关库在计算机视觉领域的应用技巧，同时也会培养出独立思考和解决问题的能力。如果你对计算机视觉技术充满热情，并希望通过学习本书来提升自己的编程技能和解决问题的能力，那么不要犹豫了！立即购买并开始你的学习之旅吧！
📘在这个日新月异的时代，让我们一起掌握Python计算机视觉编程的核心能力，为未来的科技发展做好准备！
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书籍信息
书名：Python计算机视觉编程
作者：瑞典/JanErikSolem
评分：7
出版日期：2014-06-10
出版社：人民邮电出版社
ISBN：9787115352323
页数：284
定价：69
内容简介
《python计算机视觉编程》是计算机视觉编程的权威实践指南，依赖python语言讲解了基础理论与算法，并通过大量示例细致分析了对象识别、基于内容的图像搜索、光学字符识别、光流法、跟踪、三维重建、立体成像、增强现实、姿态估计、全景创建、图像分割、降噪、图像分组等技术。另外，书中附带的练习还能让读者巩固并学会应用编程知识。
《python计算机视觉编程》适合的读者是：有一定编程与数学基础，想要了解计算机视觉的基本理论与算法的学生，以及计算机科学、信号处理、物理学、应用数学和统计学、神经生理学、认知科学等领域的研究人员和从业者。
书籍目录
《python计算机视觉编程》
推荐序 xi
前言 xiii
第1章 基本的图像操作和处理 1
1.1 pil：python图像处理类库 1
1.1.1 转换图像格式 2
1.1.2 创建缩略图 3
1.1.3 复制和粘贴图像区域 3
1.1.4 调整尺寸和旋转 3
1.2 matplotlib 4
1.2.1 绘制图像、点和线 4
1.2.2 图像轮廓和直方图 6
1.2.3 交互式标注 7
1.3 numpy 8
1.3.1 图像数组表示 8
1.3.2 灰度变换 9
1.3.3 图像缩放 11
1.3.4 直方图均衡化 11
1.3.5 图像平均 13
1.3.6 图像的主成分分析（pca） 14
1.3.7 使用pickle模块 16
1.4 scipy 17
1.4.1 图像模糊 18
1.4.2 图像导数 19
1.4.3 形态学：对象计数 22
1.4.4 一些有用的scipy模块 23
1.5 高级示例：图像去噪 24
练习 28
代码示例约定 29
第2章 局部图像描述子 31
2.1 harris角点检测器 31
2.2 sift（尺度不变特征变换） 39
2.2.1 兴趣点 39
2.2.2 描述子 39
2.2.3 检测兴趣点 40
2.2.4 匹配描述子 43
2.3 匹配地理标记图像 47
2.3.1 从panoramio下载地理标记图像 47
2.3.2 使用局部描述子匹配 50
2.3.3 可视化连接的图像 52
练习 54
第3章 图像到图像的映射 57
3.1 单应性变换 57
3.1.1 直接线性变换算法 59
3.1.2 仿射变换 60
3.2 图像扭曲 61
3.2.1 图像中的图像 63
3.2.2 分段仿射扭曲 67
3.2.3 图像配准 70
3.3 创建全景图 76
3.3.1 ransac 77
3.3.2 稳健的单应性矩阵估计 78
3.3.3 拼接图像 81
练习 84
第4章 照相机模型与增强现实 85
4.1 针孔照相机模型 85
4.1.1 照相机矩阵 86
4.1.2 三维点的投影 87
4.1.3 照相机矩阵的分解 89
4.1.4 计算照相机中心 90
4.2 照相机标定 91
4.3 以平面和标记物进行姿态估计 93
4.4 增强现实 97
4.4.1 pygame和pyopengl 97
4.4.2 从照相机矩阵到opengl格式 98
4.4.3 在图像中放置虚拟物体 100
4.4.4 综合集成 102
4.4.5 载入模型 104
练习 106
第5章 多视图几何 107
5.1 外极几何 107
5.1.1 一个简单的数据集 109
5.1.2 用matplotlib绘制三维数据 111
5.1.3 计算f：八点法 112
5.1.4 外极点和外极线 113
5.2 照相机和三维结构的计算 116
5.2.1 三角剖分 116
5.2.2 由三维点计算照相机矩阵 118
5.2.3 由基础矩阵计算照相机矩阵 120
5.3 多视图重建 122
5.3.1 稳健估计基础矩阵 123
5.3.2 三维重建示例 125
5.3.3 多视图的扩展示例 129
5.4 立体图像 130
练习 135
第6章 图像聚类 137
6.1 k-means聚类 137
6.1.1 scipy聚类包 138
6.1.2 图像聚类 139
6.1.3 在主成分上可视化图像 140
6.1.4 像素聚类 142
6.2 层次聚类 144
6.3 谱聚类 152
练习 157
第7章 图像搜索 159
7.1 基于内容的图像检索 159
7.2 视觉单词 160
7.3 图像索引 164
7.3.1 建立数据库 164
7.3.2 添加图像 165
7.4 在数据库中搜索图像 167
7.4.1 利用索引获取候选图像 168
7.4.2 用一幅图像进行查询 169
7.4.3 确定对比基准并绘制结果 171
7.5 使用几何特性对结果排序 172
7.6 建立演示程序及web应用 176
7.6.1 用cherrypy创建web应用 176
7.6.2 图像搜索演示程序 176
练习 179
第8章 图像内容分类 181
8.1 k邻近分类法（knn） 181
8.1.1 一个简单的二维示例 182
8.1.2 用稠密sift作为图像特征 185
8.1.3 图像分类：手势识别 187
8.2 贝叶斯分类器 190
8.3 支持向量机 195
8.3.1 使用libsvm 196
8.3.2 再论手势识别 198
8.4 光学字符识别 199
8.4.1 训练分类器 200
8.4.2 选取特征 200
8.4.3 多类支持向量机 201
8.4.4 提取单元格并识别字符 202
8.4.5 图像校正 205
练习 206
第9章 图像分割 209
9.1 图割（graph cut） 209
9.1.1 从图像创建图 211
9.1.2 用户交互式分割 216
9.2 利用聚类进行分割 218
9.3 变分法 224
练习 226
第10章 opencv 227
10.1 opencv的python接口 227
10.2 opencv基础知识 228
10.2.1 读取和写入图像 228
10.2.2 颜色空间 228
10.2.3 显示图像及结果 229
10.3 处理视频 232
10.3.1 视频输入 232
10.3.2 将视频读取到numpy数组中 234
10.4 跟踪 234
10.4.1 光流 235
10.4.2 lucas-kanade算法 237
10.5 更多示例 243
10.5.1 图像修复 243
10.5.2 利用分水岭变换进行分割 244
10.5.3 利用霍夫变换检测直线 245
练习 246
附录a 安装软件包 247
a.1 numpy和scipy 247
a.1.1 windows 247
a.1.2 mac os x 247
a.1.3 linux 248
a.2 matplotlib 248
a.3 pil 248
a.4 libsvm 249
a.5 opencv 249
a.5.1 windows 和 unix 249
a.5.2 mac os x 249
a.5.3 linux 250
a.6 vlfeat 250
a.7 pygame 250
a.8 pyopengl 250
a.9 pydot 251
a.10 python-graph 251
a.11 simplejson 252
a.12 pysqlite 252
a.13 cherrypy 252
附录b 图像集 253
b.1 flickr 253
b.2 panoramio 254
b.3 牛津大学视觉几何组 255
b.4 肯塔基大学识别基准图像 255
b.5 其他 256
b.5.1 prague texture segmentation datagenerator与基准 256
b.5.2 微软研究院grab cut数据集 256
b.5.3 caltech 101 256
b.5.4 静态手势数据库 256
b.5.5 middlebury stereo数据集 256
附录c 图片来源 257
c.1 来自flickr的图像 257
c.2 其他图像 258
c.3 插图 258
参考文献 259
索引 263
