opencvpython书籍_18本纸质书：OpenCV、Python和机器学
习，总有⼀本适合你
这次主页君蒙电⼦⼯业出版社赞助，为⼤家准备了6个三本：包含OpenCV类书籍四本，机器学习类书籍两本，每本书送出三份，⼀共⼗⼋个名额。这六种书籍都是⼲货满满的书籍，⽽且都是根据⼤家的需求挑出来的，⼒求符合⼤家需要的书籍。这六种书分别是：
《OpenCV3编程⼊门》
《OpenCV算法精解：基于Python与C++》
《OpenCV编程案例详解》
《OpenCV图像处理编程实例》
《机器学习——Python实践》
《机器学习之路——Caffe、Keras、scikit-learn实战》
⾮常符合⼤家的需求有⽊有？！
自学编程的书籍
本次神经⽹络系列⼀共六篇，每篇送出⼀种书，三本。本⽂介绍下六本书，让⼤家先认识⼀下。
OpenCV3编程⼊门
主页君书评
⽑星云⼤神的《OpenCV3编程⼊门》。这本书就在我桌上放着（之后的两本也在我桌上放着，我桌上同时还有⼏本这⾥没有的⼏本OpenCV书籍），是我当年学习OpenCV的⼊门书，也是我最近仍经常翻看当⽂档查的⼀本书。这本书⾮常适合有⼀定C++基础的⼈⼊门OpenCV，讲解⾮常细致，从安装到各种图像处理基础到特征提取等，⾮常细致，⽽且对于OpenCV2与OpenCV3的变化也都给出了不同的代码。这是我最推荐⼊门的⼀本书，适合⼊门，也适合作为⽂档查阅，所以放在第⼀篇介绍。我觉得学习OpenCV的⼈⼤部分应该都见过或者⼿头就有这本书。长下⾯这样：
书籍简介
全书共13章，⾯向Python 3.5.x、Python 3.6.x和Python 3.7.x，重点关注Python内置对象和标准库对象的⾼级应⽤，以及⽐较前沿的、刚刚引⼊的⼀些新技术和新特性的⽤法，偶尔涉及⼀些扩展库⽤法，完美诠释Pythonic的真正含义。⼏乎每个知识点都配有⼤量的案例，把这些案例简单拼凑和集成就可以实现很多功能，实⽤性⾮常强。
适⽤读者
已经具有⼀定Python⽔平的软件开发⼯程师。
打算深⼊探究Python⾼级编程的狂热爱好者。
各专业研究⽣、本科⽣、专科⽣的程序设计教材。
可能有些内容看起来会稍微有些吃⼒的其他Python初学者。
OpenCV算法精解：基于Python与C++
主页君书评
这是⼀本新书，今年刚出没多久。电⼯社王静编辑送了我⼀本。这本书适合⽤来学习OpenCV，也适合学习图像处理的基础，理论与实践并重，并且提供了C++和Python两种语⾔的实现。懂任何⼀种语⾔都可以看这本书。其实我觉得，更适合有C++基础的⼈在学习图像处理的同时学习Python⽤。我学习Python的时候就是这么⼲的，写完⼀个C++的图像处理程序，⽤Python再写⼀遍，写的时候遇到问题解决问题的过程就是学习的过程。这本书是下⾯这样：
书籍简介
《OpenCV算法精解：基于Python与C++》是以OpenCV 为⼯具学习数字图像处理的⼊门书。内容由浅⼊深，每⼀章都采⽤阐述基本概念、数学原理、C++ 实现、Python 实现相结合的⽅法，使初学者循序渐进地掌握数字图像处理技术。本书既注重基本的概念理论及数学原理，也注重其代码实现及实际应⽤，⼒求帮助读者全⾯系统地掌握图像算法的基本技术，同时为掌握OpenCV 打下良好的基础。
适⽤读者
《OpenCV算法精解：基于Python与C++》适合⼊门图像处理和计算机视觉领域的初学者阅读，要求读者具备⼀定的C++ 或Python 编程基础。
OpenCV编程案例详解
主页君书评
这本书也是电⼯社王静编辑赠送的。是⼀本以案例为导向的书籍。适合看完前两本之后提⾼来⽤。⽽且⼤部分数据都是直接进⾏图像处理，这本书的内容再图像处理的时候是有界⾯的，⽤了⾮常好⽤的Qt，所以变成的时候看到的不只是⼲巴巴的⿊窗⼝输出信息了。本书的例⼦由浅⼊深，从最开始的翻转缩放滤波边缘检测等，慢慢地到加密系统、⼿写数字识别系统、图像检索系统等。适合学习了OpenCV和图像处理的基础知识，作为实践项⽬练⼿。
书籍简介
《OpenCV编程案例详解》以实例介绍了如何使⽤OpenCV构建计算机视觉系统，主要包括常⽤函数介绍类系统和应⽤类系统两类。
常⽤函数介绍类系统以介绍函数的使⽤为主。在这类系统中主要介绍了常⽤OpenCV函数的使⽤⽅法，并对这些函数进⾏了不同形式的参数调⽤。
应⽤类系统尝试解决⼀些实际问题，⽤最简单的⽅法实现⼀个学习系统，让读者能够了解该类系统的主要算法、解决问题的基本思路，同时能够更深⼊地了解如何更好地使⽤OpenCV处理实际问题。
各章的内容相对独⽴，因此不需要按照顺序从第1章开始阅读，读者可以⾃由选择⾃⼰感兴趣的内容来学习。《OpenCV编程案例详解》中的全部系统均以当前的最新版本OpenCV3.0版本进⾏介绍。《OpenCV编程案例详解》在处理问题时，尽量屏蔽了⽆关的细节，即将OpenCV作为⼀个⿊盒来使⽤。
适⽤读者
《OpenCV编程案例详解》能够为在校学⽣、教师、⼊门者、专业⼈员、爱好者等不同⾝份的读者提供参考。
以下书籍主页君就没看过了，所以⽊有“主页君书评”。
OpenCV图像处理编程实例
书籍简介
《OpenCV图像处理编程实例》以OpenCV开源库为基础实现图像处理领域的很多通⽤算法，并结合当今图像处理领域前沿技术，对多个典型⼯程实例进⾏讲解及实现。全书内容覆盖⾯⼴，由基础到进阶，各个技术点均提供详细的代码实现，以帮助读者快速上⼿和深⼊学习。
《OpenCV图像处理编程实例》内容共三个部分，其中1～2章为基础篇，3～6章为进阶篇，7～9章为⾼级篇。第⼀部分基础篇主要介绍OpenCV开发基础的相关知识，让读者熟悉图像处理开发环境以及简单的图像处理操作；第⼆部分进阶篇主要介绍图像处理技术，包括灰度变换技术、平滑技术、边缘检测及形态学技术；第三部分⾼级篇主要介绍图像应⽤技术，包括图像分割技术、特征分析和复杂视频处理技术。进阶篇与⾼级篇的每章末节均提供了与本章内容相关的应⽤实例，意在让读者更好理解知识点，进⽽有效地进⾏图像处理开发。
适⽤读者
《OpenCV图像处理编程实例》适合图像处理、计算机视觉及模式识别等相关领域学习和⼯作的⼈⼠
阅读，也可作为其他相关领域研究⼯作者的参考资料。
机器学习——Python实践
书籍简介
《机器学习——Python实践》系统地讲解了机器学习的基本知识，以及在实际项⽬中使⽤机器学习的基本步骤和⽅法；详细地介绍了在进⾏数据处理、分析时怎样选择合适的算法，以及建⽴模型并优化等⽅法，通过不同的例⼦展⽰了机器学习在具体项⽬中的应⽤和实践经验，是⼀本⾮常好的机器学习⼊门和实践的书籍。
不同于很多讲解机器学习的书籍，本书以实践为导向，使⽤ scikit-learn 作为编程框架，强调简单、快速地建⽴模型，解决实际项⽬问题。读者通过对《机器学习——Python实践》的学习，可以迅速上⼿实践机器学习，并利⽤机器学习解决实际问题。
适⽤读者
《机器学习——Python实践》⾮常适合于项⽬经理、有意从事机器学习开发的程序员，以及⾼校相关专业在的读学⽣阅读。
机器学习之路——Caffe、Keras、scikit-learn实战
书籍简介
本书包含两部分：机器学习篇和深度学习篇。
《机器学习篇》从⼩红帽采蘑菇的故事开篇，介绍了基础的机器学习分类模型的训练（第1 章）。如何评估、调试模型？如何合理地发掘事物的特征？如何利⽤⼏个模型共同发挥作⽤？后续章节⼀步⼀步讲述了如何优化模型，更好地完成分类预测任务（第2 章），并且初步尝试将这些技术运⽤到⾦融股票交易中（第3 章）。
⾃然界最好的⾮线性模型莫过于⼈类的⼤脑。《深度学习篇》从介绍并对⽐⼀些常见的深度学习框架开始（第4 章），讲解了DNN 模型的直观原理，尝试给出⼀些简单的⽣物学解释，完成简单的图⽚识别任务（第5 章）。后续章节在此基础上，完成更为复杂的图⽚识别CNN模型（第6 章）。接着，本书展⽰了使⽤Caffe 完成⼀个完整的图⽚识别项⽬，从准备数据集，到完成识别任务（第7 章）。后⾯简单描述了RNN 模型（第8 章），接着展⽰了⼀个将深度学习技术落地到图⽚处理领域的项⽬（第9 章）。
适⽤读者
机器学习需要⼀条脱离过⾼理论门槛的⼊门之路。越来越多的⼈期待能挤进机器学习这⼀⾏业，这些
⼈往往有⼀些编程和⾃学能⼒，但数学等基础理论能⼒不⾜。对于这些⼈，从头开始学习概率统计等基础学科是痛苦的，如果直接上⼿使⽤机器学习⼯具往往⼜感到理解不⾜，缺少点什么。本书就是⾯向这⼀⼈，避过数学推导等复杂的理论推衍，介绍模型背后的⼀些简单直观的理解，以及如何上⼿使⽤。本书希望能够得到这些⼈的喜爱。

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