学习OpenCV（中文版）读后感摘抄

《学习OpenCV（中文版）》是一本由Gary Bradski / Adrian Kaehler著作，清华大学出版社出版的平装图书，本书定价：75.00元，页数：601，特精心收集的读后感，希望对大家能有帮助。

《学习OpenCV（中文版）》读后感(一)：还是看外文吧

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

《学习OpenCV（中文版）》读后感(二)：读Gary Bradski, Adrian Kaehler《学习OpenCV（中文版）》

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。

《学习OpenCV（中文版）》读后感(三)：OpenCV的HelloWorld

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

《学习OpenCV（中文版）》读后感(四)：第一至三章评论

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~