图像处理、分析与机器视觉·第4版/世界著名计算机教材精选 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

Milan Sonka，Vaclav Hlavac，Roger Boyle 著

图书标签:

• 图像处理
• 机器视觉
• 计算机视觉
• 图像分析
• 算法
• 第4版
• 教材
• 计算机科学
• 模式识别
• 数字图像处理

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302426851

版次：4

商品编码：11974394

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-06-01

用纸：胶版纸

页数：645

字数：1386000

编辑推荐

　　（1）涵盖十分广泛的领域，包括人工智能、信号处理、人工神经网络、模式识别、机器学习、模糊数学等一系列相关学科。
　　（2）图将复杂的概念通过具体示例用易于理解的算法来描述，提供了大量包含图示和处理结果的插图，特别有助于读者的学习和理解。
　　（3）提供了丰富的参考文献，既列出了经过时间考验的经典论文，也列出了能反映未来发展方向的新进展，适于读者进一步深入探索。

内容简介

　　本书是英文第4版的中文翻译，大约有五分之一的内容更新。主要更新的内容包括：增加了一些新的算法，增加了习题部分，重写了部分内容。更为具体的内容更新请参考作者序。本书是在第3版中文翻译的基础上，按照直译的原则进行翻译的，与英文版形成完全的对照。对于英文版中明显存在的排印或疏忽类的错误，都进行了更正。由于这些错误一般都很明显，因此译文中没有专门声明，读者如果对照英文版，不难看出其出处。

目录

第1章 引言 1
1.1 动机 1
1.2 计算机视觉为什么是困难的 2
1.3 图像表达与图像分析的任务 4
1.4 总结 7
1.5 习题 7
1.6 参考文献 8
第2章 图像及其表达与性质 9
2.1 图像表达若干概念 9
2.2 图像数字化 11
2.2.1 采样 11
2.2.2 量化 12
2.3 数字图像性质 13
2.3.1 数字图像的度量和拓扑性质 13
2.3.2 直方图 17
2.3.3 熵 18
2.3.4 图像的视觉感知 18
2.3.5 图像品质 20
2.3.6 图像中的噪声 21
2.4 彩色图像 22
2.4.1 色彩物理学 22
2.4.2 人所感知的色彩 23
2.4.3 彩色空间 26
2.4.4 调色板图像 28
2.4.5 颜色恒常性 28
2.5 摄像机概述 29
2.5.1 光敏传感器 29
2.5.2 黑白摄像机 30
2.5.3 彩色摄像机 32
2.6 总结 32
2.7 习题 33
2.8 参考文献 35
第3章 图像及其数学与物理背景 37
3.1 概述 37
3.1.1 线性 37
3.1.2 狄拉克（Dirac）分布和卷积 37
3.2 积分线性变换 38
3.2.1 作为线性系统的图像 39
3.2.2 积分线性变换引言 39
3.2.3 1D傅里叶变换 39
3.2.4 2D傅里叶变换 43
3.2.5 采样与香农约束 45
3.2.6 离散余弦变换 47
3.2.7 小波变换 48
3.2.8 本征分析 52
3.2.9 奇异值分解 53
3.2.10 主分量分析 54
3.2.11 Radon变换 56
3.2.12 其他正交图像变换 56
3.3 作为随机过程的图像 57
3.4 图像形成物理 59
3.4.1 作为辐射测量的图像 59
3.4.2 图像获取与几何光学 60
3.4.3 镜头像差和径向畸变 63
3.4.4 从辐射学角度看图像获取 65
3.4.5 表面反射 67
3.5 总结 69
3.6 习题 70
3.7 参考文献 71
第4章 图像分析的数据结构 73
4.1 图像数据表示的层次 73
4.2 传统图像数据结构 74
4.2.1 矩阵 74
4.2.2 链 76
4.2.3 拓扑数据结构 76
4.2.4 关系结构 77
4.3 分层数据结构 78
4.3.1 金字塔 78
4.3.2 四叉树 79
4.3.3 其他金字塔结构 80
4.4 总结 81
4.5 习题 82
4.6 参考文献 83
第5章 图像预处理 85
5.1 像素亮度变换 85
5.1.1 位置相关的亮度校正 85
5.1.2 灰度级变换 86
5.2 几何变换 88
5.2.1 像素坐标变换 88
5.2.2 亮度插值 89
5.3 局部预处理 91
5.3.1 图像平滑 91
5.3.2 边缘检测算子 97
5.3.3 二阶导数过零点 100
5.3.4 图像处理中的尺度 104
5.3.5 Canny边缘提取 105
5.3.6 参数化边缘模型 107
5.3.7 多光谱图像中的边缘 107
5.3.8 频域的局部预处理 108
5.3.9 用局部预处理算子作线检测 112
5.3.10 角点（兴趣点）检测 113
5.3.11 最大稳定极值区域检测 116
5.4 图像复原 117
5.4.1 容易复原的退化 118
5.4.2 逆滤波 118
5.4.3 维纳滤波 118
5.5 总结 120
5.6 习题 121
5.7 参考文献 126
第6章 分割Ⅰ 130
6.1 阈值化 130
6.1.1 阈值检测方法 132
6.1.2 最优阈值化 133
6.1.3 多光谱阈值化 135
6.2 基于边缘的分割 136
6.2.1 边缘图像阈值化 137
6.2.2 边缘松弛法 138
6.2.3 边界跟踪 139
6.2.4 作为图搜索的边缘跟踪 143
6.2.5 作为动态规划的边缘跟踪 149
6.2.6 Hough变换 152
6.2.7 使用边界位置信息的边界
???检测 157
6.2.8 从边界构造区域 157
6.3 基于区域的分割 159
6.3.1 区域归并 160
6.3.2 区域分裂 161
6.3.3 分裂与归并 162
6.3.4 分水岭分割 165
6.3.5 区域增长后处理 167
6.4 匹配 167
6.4.1 模版匹配 168
6.4.2 模版匹配的控制策略 170
6.5 分割的评测问题 170
6.5.1 监督式评测 171
6.5.2 非监督式评测 173
6.6 总结 174
6.7 习题 176
6.8 参考文献 178
第7章 分割Ⅱ 185
7.1 均值移位分割 185
7.2 活动轮廓模型——蛇行 190
7.2.1 经典蛇行和气球 191
7.2.2 扩展 193
7.2.3 梯度矢量流蛇 194
7.3 几何变形模型——水平集和测地
?? 活动轮廓 198
7.4 模糊连接性 203
7.5 面向基于3D图的图像分割 208
7.5.1 边界对的同时检测 208
7.5.2 次优的表面检测 211
7.6 图割分割 212
7.7 最优单和多表面分割 217
7.8 总结 227
7.9 习题 228
7.10 参考文献 229
第8章 形状表示与描述 237
8.1 区域标识 239
8.2 基于轮廓的形状表示与描述 241
8.2.1 链码 241
8.2.2 简单几何边界表示 242
8.2.3 边界的傅里叶变换 245
8.2.4 使用片段序列的边界描述 246
8.2.5 B样条表示 249
8.2.6 其他基于轮廓的形状描述
???方法 250
8.2.7 形状不变量 251
8.3 基于区域的形状表示与描述 253
8.3.1 简单的标量区域描述 254
8.3.2 矩 257
8.3.3 凸包 259
8.3.4 基于区域骨架的图表示 262
8.3.5 区域分解 266
8.3.6 区域邻近图 267
8.4 形状类别 268
8.5 总结 268
8.6 习题 270
8.7 参考文献 272
第9章 物体识别 278
9.1 知识表示 278
9.2 统计模式识别 281
9.2.1 分类原理 282
9.2.2 最近邻 283
9.2.3 分类器设置 285
9.2.4 分类器学习 287
9.2.5 支持向量机 288
9.2.6 聚类分析 291
9.3 神经元网络 293
9.3.1 前馈网络 294
9.3.2 非监督学习 295
9.3.3 Hopfield神经元网络 296
9.4 句法模式识别 297
9.4.1 语法与语言 298
9.4.2 句法分析与句法分类器 300
9.4.3 句法分类器学习与语法推导 301
9.5 作为图匹配的识别 302
9.5.1 图和子图的同构 303
9.5.2 图的相似度 305
9.6 识别中的优化技术 306
9.6.1 遗传算法 307
9.6.2 模拟退火 308
9.7 模糊系统 309
9.7.1 模糊集和模糊隶属函数 310
9.7.2 模糊集运算 311
9.7.3 模糊推理 312
9.7.4 模糊系统设计与训练 314
9.8 模式识别中的Boosting方法 315
9.9 随机森林 317
9.9.1 随机森林训练 318
9.9.2 随机森林决策 321
9.9.3 随机森林扩展 322
9.10 总结 322
9.11 习题 325
9.12 参考文献 330
第10章 图像理解 335
10.1 图像理解控制策略 336
10.1.1 并行和串行处理控制 336
10.1.2 分层控制 337
10.1.3 自底向上的控制 337
10.1.4 基于模型的控制 337
10.1.5 混合的控制策略 338
10.1.6 非分层控制 341
10.2 SIFT：尺度不变特征转换 342
10.3 RANSAC：通过随机抽样一致来
???拟合 344
10.4 点分布模型 347
10.5 活动表观模型 355
10.6 图像理解中的模式识别方法 362
10.6.1 基于分类的分割 362
10.6.2 上下文图像分类 364
10.6.3 梯度方向直方图-HOG 367
10.7 Boosted层叠分类器用于快速物体
???检测 370
10.8 基于随机森林的图像理解 372
10.9 场景标注和约束传播 377
10.9.1 离散松弛法 378
10.9.2 概率松弛法 379
10.9.3 搜索解释树 381
10.10 语义图像分割和理解 382
10.10.1 语义区域增长 383
10.10.2 遗传图像解释 384
10.11 隐马尔可夫模型 390
10.11.1 应用 394
10.11.2 耦合的HMM 394
10.11.3 贝叶斯信念网络 395
10.12 马尔科夫随机场 397
?10.12.1 图像和视觉的应用 398
10.13 高斯混合模型和期望最大化 399
10.14 总结 404
10.15 习题 407
10.16 参考文献 410
第11章 3D几何，对应，从亮度到3D 419
11.1 3D视觉任务 419
11.1.1 Marr理论 421
11.1.2 其他视觉范畴：主动和
有目的的视觉 422
11.2 射影几何学基础 423
11.2.1 射影空间中的点和超平面 424
11.2.2 单应性 426
11.2.3 根据对应点估计单应性 427
11.3 单透视摄像机 430
11.3.1 摄像机模型 430
11.3.2 齐次坐标系中的投影和
反投影 432
11.3.3 从已知场景标定一个
摄像机 432
11.4 从多视图重建场景 433
11.4.1 三角测量 433
11.4.2 射影重建 434
11.4.3 匹配约束 435
11.4.4 光束平差法 436
11.4.5 升级射影重建和自标定 437
11.5 双摄像机和立体感知 438
11.5.1 极线几何学——基本矩阵 438
11.5.2 摄像机的相对运动——本质
矩阵 440
11.5.3 分解基本矩阵到摄像机
矩阵 441
11.5.4 从对应点估计基本矩阵 441
11.5.5 双摄像机矫正结构 442
11.5.6 矫正计算 444
11.6 三摄像机和三视张量 445
11.6.1 立体对应点算法 446
11.6.2 距离图像的主动获取 451
11.7 由辐射测量到3D信息 453
11.7.1 由阴影到形状 453
11.7.2 光度测量立体视觉 455
11.8 总结 456
11.9 习题 457
11.10 参考文献 459
第12章 3D视觉的应用 464
12.1 由X到形状 464
12.1.1 由运动到形状 464
12.1.2 由纹理到形状 468
12.1.3 其他由X到形状的技术 469
12.2 完全的3D物体 471
12.2.1 3D物体、模型以及相关
问题 471
12.2.2 线条标注 472
12.2.3 体积表示和直接测量 474

前言/序言

探索视界的奥秘：从像素到智能的跃迁 在信息爆炸的时代，图像已成为我们理解世界、交流信息、甚至驱动智能决策的核心载体。从日常生活中捕捉的瞬间，到科学研究中捕捉的微观景象，再到工业生产中监控的动态画面，图像无处不在，其蕴含的信息量之庞大、价值之深远，值得我们深入探索。本书旨在带领读者踏上一段激动人心的旅程，深入剖析图像处理、分析的原理，揭示其背后的数学和算法精髓，并最终引领我们走向机器视觉的智能殿堂。 第一部分：图像处理的基石——像素的语言 图像，本质上是二维（甚至多维）的像素矩阵。理解和操控这些像素，是进行一切后续分析和应用的基础。本书的第一部分将从最基础的概念入手，循序渐进地构建起读者对图像处理的认知框架。 数字图像的构成与表示： 我们将首先讲解数字图像是如何形成的，包括采样和量化两个关键过程，以及它们如何将连续的模拟信号转化为离散的数字信息。读者将学习到不同类型的数字图像表示，如灰度图像、二值图像、彩色图像（RGB、HSV等），并理解它们在内存中的存储方式和基本属性。 图像增强：让细节重现光芒： 原始图像往往受到噪声、光照不均等因素的影响，导致信息丢失或失真。图像增强技术的目标是在不引入明显失真的前提下，改善图像的视觉质量，突出感兴趣的特征。我们将深入探讨点运算和区域运算两大类增强方法。 点运算： 包括亮度/对比度调整（如线性变换、伽马校正）、直方图均衡化（全局和自适应）等，通过对每个像素独立进行变换来改善图像整体的视觉效果。读者将理解直方图的概念及其在图像增强中的重要作用。 区域运算： 主要涉及卷积操作。我们将详细讲解各种滤波器，如平滑滤波器（高斯滤波、均值滤波）用于去除噪声，锐化滤波器（Sobel、Laplacian）用于增强边缘和细节。读者将学习到卷积核的设计原则以及不同滤波器在图像处理中的具体应用场景。 图像复原：还原失真背后的真相： 与图像增强侧重于视觉感受不同，图像复原更侧重于尽可能地恢复图像的原始信息。当图像受到模糊、噪声、几何失真等影响时，复原技术能够帮助我们“逆向工程”，推断出原始图像。我们将介绍逆滤波、维纳滤波等经典复原方法，并分析它们在不同噪声和模糊模型下的性能表现。 图像变换：从空域到频域的视角： 傅里叶变换是理解图像信号的重要工具。本书将介绍离散傅里叶变换（DFT）及其快速算法（FFT），展示如何将图像从空间域转换到频率域。在频率域，我们可以更容易地分析图像的周期性结构、去除周期性噪声，并实现低通、高通、带通等滤波。此外，我们还将介绍小波变换等更先进的变换方法，它们能够同时提供时间和频率信息，在图像压缩和特征提取方面表现出色。 第二部分：图像分析的智慧——洞察像素间的关联 图像分析的目标是提取图像中有意义的信息，将其转化为可理解的、可用于决策的数据。这一部分将聚焦于如何“理解”图像内容，识别其中的对象、模式和结构。 图像分割：区分你我，划分世界： 图像分割是将图像划分为若干具有相似特征的区域或对象的关键步骤。它是高级图像分析和机器视觉任务的起点。我们将学习多种分割方法： 阈值分割： 基于像素灰度值的差异进行分割，如全局阈值、局部阈值、Otsu方法。 区域增长与分裂合并： 基于像素的连通性和相似性，逐步增长或分裂合并区域。 边缘检测： 通过识别像素灰度值急剧变化的地方来找到对象的边界，如Canny边缘检测器、Sobel算子、Laplacian算子。 基于聚类的方法： 如K-means聚类，将相似的像素点归为同一类。 图割方法： 将图像分割问题转化为图论中的最小割问题，能够处理更复杂的分割需求。 特征提取：抓住对象的“关键特征”： 为了识别和描述图像中的对象，我们需要提取能够代表其独特性的特征。本书将介绍各种重要的特征提取技术： 边缘、角点和斑点特征： 如Harris角点检测器、SIFT（尺度不变特征变换）等，它们对图像的尺度、旋转和亮度变化具有鲁棒性。 形状特征： 如轮廓描述、Hu矩、傅里叶描述子等，用于描述对象的几何形状。 纹理特征： 如灰度共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP）等，用于描述图像的纹理信息，区分不同材质的表面。 颜色特征： 如颜色直方图、颜色矩等，描述图像的颜色分布和统计特性。 图像识别与匹配：找到“它”在哪里： 在提取了特征之后，我们就需要进行图像识别或匹配，判断图像中是否存在某个特定的对象，或者找到两个图像中对应相同对象的部分。我们将介绍： 模板匹配： 在一张大图中搜索一个小模板图像。 基于特征的匹配： 利用SIFT、SURF等特征描述符进行图像间的关键点匹配，用于物体识别、全景图拼接等。 分类器： 学习如何训练分类器（如支持向量机SVM、K近邻KNN）来识别预定义的类别。 第三部分：机器视觉的智能——让机器“看懂”世界 机器视觉是计算机科学和人工智能领域的一个重要分支，它赋予计算机“看”和“理解”图像的能力。本书的第三部分将深入探讨机器视觉的核心技术，以及如何将图像处理和分析的成果应用于实际的智能系统中。 三维视觉：构建真实世界的数字模型： 仅仅理解二维图像是不够的，很多应用需要对场景进行三维重建，获得深度信息。我们将介绍： 立体视觉： 利用两幅或多幅不同视角的图像，通过视差计算来恢复深度信息。 结构光和激光扫描： 利用主动光源进行三维扫描，获取高精度的三维模型。 运动恢复结构（SfM）： 从一系列图像中估计相机运动和场景的三维结构。 运动分析与跟踪：捕捉动态的瞬间： 运动分析和目标跟踪是理解视频内容、实现智能监控、自动驾驶等应用的关键。我们将学习： 光流法： 估计图像序列中像素点的运动轨迹。 目标检测与跟踪算法： 如均值漂移跟踪、卡尔曼滤波跟踪、基于深度学习的目标跟踪。 深度学习在机器视觉中的应用： 深度学习的兴起极大地推动了机器视觉的发展。我们将重点介绍： 卷积神经网络（CNN）： 讲解CNN的基本架构（卷积层、池化层、全连接层）及其在图像分类、物体检测、语义分割等任务中的强大能力。 主流的深度学习模型： 如AlexNet、VGG、ResNet、YOLO、Faster R-CNN等，并讨论它们的设计思想和优缺点。 迁移学习与数据增强： 如何利用预训练模型和数据增强技术来应对数据不足的问题。 机器视觉的实际应用： 最后，我们将结合前面所学的知识，探讨机器视觉在各个领域的广泛应用，例如： 工业自动化： 产品质量检测、机器人导航、装配引导。 自动驾驶： 交通标志识别、车道线检测、行人检测、障碍物避让。 医疗影像分析： 疾病诊断辅助、手术导航、医学图像配准。 安防监控： 人脸识别、行为分析、异常事件检测。 增强现实与虚拟现实： 环境感知、物体追踪、三维场景重建。 遥感与地理信息： 地形分析、地物分类、变化监测。 贯穿全书的学习体验 本书在讲解理论知识的同时，强调实践的重要性。读者将接触到大量的算法原理、数学公式，并通过清晰的伪代码或算法流程图来理解其实现过程。我们鼓励读者通过编程实践来加深理解，例如使用OpenCV、MATLAB等工具来实现各种图像处理和分析算法。本书的组织结构力求循序渐进，由浅入深，既适合初学者打下坚实的理论基础，也为有一定基础的读者提供了深入探索的路径。 通过对本书的学习，您将不仅掌握处理和分析图像的核心技术，更能理解如何利用这些技术构建出能够“感知”和“理解”世界的智能系统。这不仅是一门技术课程，更是一次开启全新视野的探索之旅，让您在数字世界中，赋予图像以生命，让机器拥有“智慧的眼睛”。

评分☆☆☆☆☆

我对计算机视觉领域一直有一种莫名的向往，觉得它就像是赋予了机器“眼睛”，让它们能够像我们一样去观察和理解世界。拿到这本书，从标题上看，它似乎就承载着这样的使命。虽然我还没有来得及细读，但光是封面上那个简洁而富有科技感的字体，就让我对内容充满了好奇。我特别期待书中能够解答一些我一直以来在思考的问题：比如，计算机是如何“看懂”一张图片的？一张模糊不清的照片，究竟有哪些技术能够让它变得清晰？在复杂的图像中，如何才能准确地找到我们想要的目标？还有，机器又是如何通过图像来“学习”的？我感觉这本书就像是一位经验丰富的向导，将带领我穿越图像的海洋，揭示那些隐藏在像素背后的奥秘。我希望通过阅读这本书，能够初步建立起对计算机视觉的基本认知，了解其核心技术和基本原理，为将来更深入的学习打下基础。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在相关行业工作多年的技术人员，我深知一套权威且实用的技术参考书对于职业发展的重要性。这本书——《图像处理、分析与机器视觉·第4版》——我已觊觎已久，终于有机会入手。初步翻阅，其内容之全面和深入，令人惊叹。从最基础的像素操作，到复杂的图像理解和场景分析，几乎涵盖了机器视觉的整个生命周期。我尤其关注书中在“三维视觉”和“运动分析”这些前沿领域的内容。在实际工作中，我们经常需要处理三维场景的重建、物体跟踪和行为识别，这些都是极具挑战性的课题。我期待书中能提供扎实的理论指导和丰富的算法介绍，甚至是一些最新的研究进展。而且，作为“世界著名计算机教材精选”系列的一员，其学术严谨性和内容的权威性自然无需多言。我相信，这本书将成为我工作中不可或缺的工具书，它不仅能为我提供解决具体问题的思路和方法，更能帮助我拓宽技术视野，洞察行业发展趋势。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，理论知识是实践的基石，而这本《图像处理、分析与机器视觉》似乎正是这样一本能够帮助我打牢根基的著作。虽然我还没有深入到具体的算法层面，但从目录结构和章节标题来看，作者显然在内容的组织上花费了极大的心思。它不是零散的知识点堆砌，而是一个层层递进、逻辑清晰的知识体系。我特别关注书中关于“图像复原”和“形态学处理”的部分。在很多实际应用中，我们遇到的图像往往存在各种噪声或者缺陷，如何有效地去除这些干扰，恢复图像的原始信息，是至关重要的一环。而形态学处理，作为一种基于图像形状分析的技术，在很多场景下都发挥着不可替代的作用。我期待书中能够详细介绍这些技术的原理，并提供清晰的算法描述，甚至是一些经典的算法实现示例，这样我才能将理论与实践相结合，真正地运用到我的学习和工作中去。

评分☆☆☆☆☆

我一直对机器视觉领域充满好奇，尤其是在看到许多酷炫的AI应用，比如自动驾驶、人脸识别等，背后都离不开图像处理和分析的强大支撑。偶然间接触到这本书，它的名字——《图像处理、分析与机器视觉》——瞬间抓住了我的眼球。尽管我不是计算机专业的科班出身，但凭借着对这个领域的热爱，我还是决定挑战一下。翻开书，我首先被其结构之清晰所折服，逻辑链条非常紧密，从基础概念循序渐进地深入到复杂的应用。我尤其欣赏作者在介绍理论知识时，并没有仅仅停留在抽象的公式推导，而是常常辅以直观的图示和生动的案例，这对于我这样的非专业读者来说，无疑是巨大的福音。比如，在讲解边缘检测时，书中可能不仅仅会列出Canny算法的公式，还会配上不同场景下检测效果的对比图，让我们能直观地理解算法的优劣和适用范围。我期待这本书能够帮助我建立起一个坚实的图像处理和机器视觉理论基础，让我能够更好地理解和分析那些我们日常生活中所见的各种视觉技术。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计相当朴实，但正是这种不加修饰的风格，反而让我对内容产生了莫大的期待。打开扉页，扑面而来的是一种严谨求实的学术气息，这让我这位初涉图像处理领域的读者感到既兴奋又一丝丝的敬畏。在浏览目录的时候，我被里面涵盖的知识广度所震撼，从最基础的图像表示和滤波，到复杂的特征提取、图像分割，再到更高级的机器视觉应用，简直就像一座宝藏地图，指引着我一步步探索这个迷人的领域。虽然我还没有深入阅读每一章节，但仅仅是章节的命名和简要介绍，就足以让我感受到作者在组织和呈现信息上的深厚功力。比如“图像增强”这一章，仅仅是名字就包含了太多可能性，我迫不及待地想知道书中会如何系统地介绍各种增强技术，以及它们在不同场景下的应用。再比如“特征提取”部分，这可是机器视觉的灵魂所在，我特别好奇书中会重点讲解哪些经典和现代的特征描述子，以及它们背后的数学原理。我预感，这本书将成为我学习图像处理和机器视觉的“圣经”，它不仅能解答我现有的一些疑问，更会激发我更多的思考和探索。

评分☆☆☆☆☆

发货快，厚厚的，感觉应该不错，好好拜读了以后再来评价。六一八存书季，买了4000多块钱的书。感谢京东。那本教师用书不知道干什么用的，感觉里面都是依据图片和引用的文章

评分☆☆☆☆☆

书山有路勤为径，一曲新词酒一杯。

评分☆☆☆☆☆

京东买书便宜送的速度快有发票是正版什么都好

评分☆☆☆☆☆

还好吧 内容挺全的 希望有帮助

评分☆☆☆☆☆

人工智能方面的经典著作和教材，我做视觉的总要了解一下人工智能方面，紧跟时代步伐，视觉就是人工智能的眼睛，为它服务，与它结合，关系紧密。所以，还是非常有必要深入学习一下的。

评分☆☆☆☆☆

正泰40a漏电保护开关，我是买给即热式电热水器的，为什么我洗澡的时候一直滋滋响，客服说是正常的?

评分☆☆☆☆☆

很便宜，质量也比较一般，总体来说值

评分☆☆☆☆☆

书山有路勤为径，一曲新词酒一杯。

评分☆☆☆☆☆

图像和视觉方面的理论覆盖得很全，深入理论的书。理论也是我现在正重视的方面，总不能只会调现成的库而不知道为什么吧。是时候沉下心来补补理论了，不然搬砖什么时候才是个头儿啊。