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章毓晋 著

图书标签:

• 计算机视觉
• 图像处理
• 机器学习
• 深度学习
• 模式识别
• OpenCV
• Python
• 算法
• 图像分析
• 人工智能

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115441546

版次：2

商品编码：12050365

包装：平装

丛书名： 21世纪高等学校计算机规划教材-名家系列

开本：16开

出版时间：2017-02-01

用纸：胶版纸

页数：348

正文语种：中文

编辑推荐

　　1、创造性地把难度极大的计算机视觉课程讲述地较为通俗，比第1版减少了大片的定义与公式推导。　　2、书稿内容思路清晰，表述极其严谨，作者对计算机视觉的理解非常深刻，绘制了计算机视觉与相关学科的关系图谱，让读者对该领域的构架一目了然。　　3、增加了时空行为理解的章节，以较为通俗的语言介绍了贴近生活的行为理解内容。　　4、本书作者章毓晋是该领域的国内**，多年在计算机视觉领域钻研，在国内外发表众多论文，出版了10多种专著及教材，领域影响力极大。

内容简介

　　《计算机视觉教程（第2版）》系统地介绍了计算机视觉的基本原理、典型方法和实用技术，内容包括图像采集、图像预处理、基元检测、目标分割、目标表达和描述、纹理特性分析、形状特性分析、立体视觉、三维景物恢复、运动特性分析、景物识别、广义匹配、时空行为了解、场景解释及计算机视觉系统。读者可从中了解计算机视觉的基本原理和典型技术，并能据此解决计算机视觉应用中的一些具体问题。本书提供了许多讲解例题，每章均有要点小结、参考文献介绍和练习题（为部分练习题提供了解答）。　　本书可作为信息科学、计算机科学、计算机应用、信号与信息处理、通信与信息系统、电子与通信工程、模式识别与智能系统等学科大学本科或研究生的专业基础课教材，也可作为远程教育或继续教育中计算机应用、电子技术等专业的研究生课程教材，还可供涉及计算机视觉技术应用行业（如工业自动化、人机交互、办公自动化、视觉导航和机器人、安全监控、生物医学、遥感测绘、智能交通和军事公安等）的科技工作者自学及科研参考。

作者简介

　　章毓晋，已承担和完成了多项国家自然科学基金、国家高技术计划及国家教委博士点基金等资助的研究项目，并在国内外发表了300余篇图像工程研究论文，出版了专著《图象分割》和《基于内容的视觉信息检索》，主编出版了"Advances in Image and Video Segmentation"和"Semantic-Based Visual Information Retrieval" 。

目录

1、　绪论　1
1．1 计算机视觉　1
1．1．1 视觉概述　1
1．1．2 计算机视觉的目标　2
1．1．3 相关学科　2
1．1．4 应用领域　4
1．2 图像基础　4
1．2．1 图像及类别　4
1．2．2 图像表达和显示　6
1．2．3 图像存储　7
1．3 像素间联系　10
1．3．1 像素邻域　10
1．3．2 像素间距离　11
1．4 本书内容提要　14
1．4．1 计算机视觉系统及模块　14
1．4．2 如何学习使用本书　15
总结和复习　17

2、　图像采集　19
2．1 采集装置　19
2．2 采集模型　20
2．2．1 几何成像模型　21
2．2．2 亮度成像模型　26
2．2．3 空间和幅度分辨率　28
2．3 采集方式　29
2．3．1 成像方式一览　29
2．3．2 结构光法　30
2．4 摄像机标定　32
2．4．1 标定程序和步骤　32
2．4．2 两级标定法　34
总结和复习　37

3、　图像预处理　39
3．1 坐标变换　39
3．1．1 基本坐标变换　39
3．1．2 几何失真校正　41
3．2 灰度映射　43
3．2．1 灰度映射原理　43
3．2．2 灰度映射示例　43
3．3 直方图修正　45
3．3．1 直方图均衡化　45
3．3．2 直方图规定化　47
3．4 空域滤波　50
3．4．1 原理和分类　50
3．4．2 线性平滑滤波　51
3．4．3 线性锐化滤波　53
3．4．4 非线性平滑滤波　53
3．4．5 非线性锐化滤波　56
总结和复习　57

4、　基元检测　59
4．1 边缘检测　59
4．1．1 检测原理　59
4．1．2 一阶导数算子　60
4．1．3 二阶导数算子　64
4．1．4 边界闭合　68
4．1．5 边界细化　68
4．2 SUSAN算子　69
4．2．1 USAN原理　69
4．2．2 角点和边缘检测　70
4．3 哈里斯兴趣点算子　73
4．4 哈夫变换　75
4．3．1 基本哈夫变换　75
4．3．2 广义哈夫变换　78
4．3．3 完整广义哈夫变换　80
4．5 椭圆定位和检测　81
4．6 位置直方图技术　83
总结和复习　85

5、　目标分割　87
5．1 轮廓搜索　87
5．1．1 图搜索　87
5．1．2 动态规划　89
5．2 主动轮廓模型　90
5．2．1 主动轮廓　90
5．2．2 能量函数　91
5．3 基本阈值技术　93
5．3．1 原理和分类　93
5．3．2 全局阈值的选取　94
5．3．3 局部阈值的选取　96
5．3．4 动态阈值的选取　99
5．4 特色阈值方法　99
5．4．1 多分辨率阈值　99
5．4．2 过渡区阈值　101
5．5 特征空间聚类　103
5．5．1 基本聚类方法　103
5．5．2 均移确定聚类中心　104
总结和复习　105

6、　目标表达和描述　107
6．1 基于边界的表达　107
6．1．1 链码　107
6．1．2 边界段和凸包　109
6．1．3 边界标记　110
6．2 基于区域的表达　112
6．2．1 四叉树　112
6．2．2 围绕区域　113
6．2．3 骨架　113
6．3 基于边界的描述　115
6．3．1 边界长度和直径　115
6．3．2 边界形状数　116
6．3．3 轮廓形状矩阵　117
6．4 基于区域的描述　118
6．4．1 区域面积和密度　118
6．4．2 区域形状数　119
6．4．3 区域不变矩　120
6．4．4 拓扑描述符　122
总结和复习　123

7、　纹理分析　125
7．1 统计描述方法　125
7．1．1 灰度共生矩阵　125
7．1．2 基于共生矩阵的描述　127
7．1．3 基于能量的描述　127
7．2 结构描述方法　129
7．2．1 结构描述原理　129
7．2．2 纹理镶嵌　131
7．2．3 局部二值模式　131
7．3 频谱描述方法　133
7．3．1 傅里叶频谱描述　133
7．3．2 盖伯频谱描述　135
7．4 纹理图像分割　136
7．4．1 有监督纹理分割　137
7．4．2 无监督纹理分割　139
总结和复习　141

8、　形状分析　143
8．1 形状紧凑性描述符　143
8．2 形状复杂性描述符　149
8．3 基于多边形的形状分析　151
8．3．1 多边形计算　151
8．3．2 多边形描述　152
8．4 基于曲率的形状分析　154
8．4．1 轮廓曲率　154
8．4．2 曲面曲率　157
总结和复习　158

9、　立体视觉　160
9．1 立体视觉模块　160
9．2 双目成像和视差　162
9．2．1 双目横向模式　162
9．2．2 双目横向会聚模式　164
9．2．3 双目纵向模式　165
9．3 基于区域的立体匹配　166
9．3．1 模板匹配　166
9．3．2 双目立体匹配　167
9．4 基于特征的立体匹配　173
9．4．1 点对点的方法　173
9．4．2 动态规划匹配　175
总结和复习　176

10、三维景物恢复　179
10．1 由光移恢复表面朝向　179
10．1．1 表面反射特性　179
10．1．2 目标表面朝向　182
10．1．3 反射图　183
10．1．4 光度立体学求解　184
10．2 从影调获取形状信息　186
10．2．1 影调与形状　186
10．2．2 求解亮度方程　188
10．3 纹理变化与表面朝向　190
10．3．1 三种典型变化　190
10．3．2 确定线段的纹理消失点　192
10．4 根据焦距确定深度　195
总结和复习　196

11、运动分析　198
11．1 运动分类和表达　198
11．2 全局运动检测　201
11．2．1 利用图像差的检测　202
11．2．2 基于模型的检测　204
11．3 运动目标检测和分割　206
11．3．1 背景建模　206
11．3．2 运动目标跟踪　209
11．3．3 运动目标分割　213
11．4 运动光流和表面取向　214
11．4．1 光流约束方程　214
11．4．2 光流计算　214
11．4．3 光流与表面取向　218
总结和复习　221

12、景物识别　223
12．1 统计模式分类　223
12．1．1 模式分类原理　223
12．1．2 最小距离分类器　224
12．1．3 最优统计分类器　225
12．2 感知机　228
12．3 支持向量机　231
12．4 结构模式识别　234
12．4．1 字符串结构识别　234
12．4．2 树结构识别　237
总结和复习　239

13、广义匹配　241
13．1 目标匹配　241
13．1．1 匹配的度量　241
13．1．2 字符串匹配　244
13．1．3 惯量等效椭圆匹配　245
13．2 动态模式匹配　247
13．3 关系匹配　249
13．3．1 关系表达和距离　249
13．3．2 关系匹配模型　251
13．4 图同构匹配　252
13．4．1 图论基础　252
13．4．2 图同构和匹配　255
总结和复习　256

14、时空行为理解　259
14．1 时空技术　259
14．2 时空兴趣点　260
14．3 动态轨迹学习和分析　262
14．3．1 自动场景建模　263
14．3．2 路径学习　264
14．3．3 自动活动分析　266
14．4 动作分类和识别　267
14．4．1 动作分类　267
14．4．2 动作识别　268
14．5 活动和行为建模　272
14．5．1 动作建模　272
14．5．2 活动建模和识别　275
总结和复习　278

15、场景解释　280
15．1 线条图标记解释　280
15．2 体育比赛视频排序　283
15．3 计算机视觉系统模型　287
15．3．1 多层次串行结构　287
15．3．2 知识库为中心的辐射结构　288
15．3．3 知识库为根的树结构　288
15．3．4 多模块交叉配合结构　289
15．4 计算机视觉理论框架　290
15．4．1 马尔视觉计算理论　290
15．4．2 对马尔理论框架的改进　293
15．4．3 新理论框架的研究　294
总结和复习　296

部分练习题解答　298

参考文献　304

索引　310

计算机视觉之旅：图像理解与智能探索 从日常生活中随处可见的智能手机拍照美颜，到自动驾驶汽车感知周围环境，再到医疗影像分析辅助诊断，计算机视觉技术正以前所未有的速度渗透并重塑着我们的世界。它赋予了机器“看”的能力，让它们能够理解、分析并从视觉信息中提取有意义的洞察。本书旨在为你揭开计算机视觉的神秘面纱，引领你踏上一段深入探索图像世界、解锁智能奥秘的旅程。 一、 视觉的基石：从像素到特征 一切视觉的开始，都源于最基础的像素。我们将首先回顾数字图像的基本概念，了解不同色彩模型（如RGB、灰度）如何构建出我们所见的丰富色彩。随后，我们将深入探讨图像预处理技术，这些技术如同为机器“擦亮眼睛”，去除噪声、增强对比度，为后续的分析打下坚实的基础。 在此之上，我们进入图像特征提取的精髓。告别原始的像素点，我们将学习如何识别和描述图像中的关键元素。边缘检测算法能够勾勒出物体的轮廓，角点检测可以定位图像中的重要转折点，而更高级的特征描述符，如SIFT、SURF等，则能捕捉到局部区域的独特性，即使在图像发生旋转、缩放或光照变化时也能保持稳定。这些特征，如同图像的“指纹”，是机器进行识别和匹配的关键。 二、 模式的识别：分类与识别的艺术 一旦我们提取了图像的特征，下一步便是利用这些特征来识别图像中的物体或场景。我们将介绍经典的图像分类算法，让你了解如何训练模型，使其能够区分猫和狗，或者识别不同种类的花卉。你将接触到诸如支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）等经典的机器学习方法，理解它们在图像识别中的原理和应用。 更进一步，我们将深入探索深度学习在计算机视觉领域的革命性进展。卷积神经网络（CNN）作为图像识别的“主力军”，其精妙的网络结构和强大的学习能力将一一展现在你面前。你将学习到卷积层、池化层、全连接层等核心组件的工作原理，并通过实际案例理解如何构建和训练一个高效的CNN模型。从经典的LeNet到更强大的AlexNet、VGG、ResNet，我们将逐一剖析它们的设计思想和技术突破，让你掌握构建现代图像识别系统的关键技能。 三、 空间的洞察：几何变换与三维重建 除了识别图像中的内容，理解图像的空间信息同样至关重要。我们将探讨各种图像几何变换，如平移、旋转、缩放，了解它们如何影响图像的视觉表现，以及如何在图像处理和分析中巧妙运用。 在此基础上，我们将迈入更具挑战性的领域——三维视觉。你将学习到如何从二维图像恢复三维信息，例如相机标定技术，它能帮助我们理解相机的内在和外在参数，为后续的三维重建奠定基础。立体视觉的概念，即利用两个或多个不同视角的图像来推断深度信息，也将得到详细阐述。你将了解多视角几何的基本原理，以及如何实现从图像到三维模型的转化，为机器人导航、虚拟现实等应用提供技术支撑。 四、 动态的捕捉：运动分析与目标跟踪 现实世界是动态变化的，因此，理解视频中的运动信息并跟踪目标的能力，是计算机视觉的重要分支。我们将介绍光流法的基本原理，它能够估计图像序列中像素点的运动速度和方向，从而捕捉物体的运动轨迹。 在此基础上，我们将深入研究目标跟踪算法。从简单的基于特征匹配的跟踪，到更为复杂的基于深度学习的端到端跟踪模型，你将了解如何设计算法，使机器能够持续地定位和跟随视频中的特定目标，无论目标如何移动、变形甚至被遮挡。这项技术在安防监控、运动分析、人机交互等领域有着广泛的应用。 五、 技术的应用：从理论到实践 本书的最终目标是让你能够将所学的理论知识付诸实践。我们将通过丰富的示例和代码片段，引导你使用流行的计算机视觉库，如OpenCV，以及深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch，来解决实际问题。 你将有机会亲手实现图像滤波、边缘检测、特征提取、图像分类、目标检测等经典任务。我们还将探讨一些前沿的应用领域，例如： 目标检测与分割： 不仅识别物体，还能精确地框出其位置，甚至勾勒出其轮廓。 图像生成与风格迁移： 让机器创造新的图像，或者将一张图像的艺术风格应用到另一张图像上。 人脸识别与表情分析： 赋予机器识别和理解人类面部信息的能力。 场景理解与图像描述： 让机器不仅“看到”图像，还能“理解”图像的内容并生成文字描述。 结语 计算机视觉是一个充满活力和创造力的领域，它正以前所未有的方式改变着我们与世界的互动方式。本书将为你提供坚实的理论基础和实用的技术指导，让你能够理解并掌握计算机视觉的核心技术，为你在人工智能时代创造更智能、更美好的未来奠定坚实的基础。无论你是初学者还是希望深化理解的专业人士，这都将是一次充实而富有启发性的学习之旅。

评分☆☆☆☆☆

作为一名软件开发工程师，我一直对计算机视觉领域非常感兴趣，但苦于没有系统性的学习路径。《计算机视觉教程（第2版）》这本书，简直就是我一直在寻找的那本“秘籍”。它的内容组织非常合理，从基础的图像处理，到特征提取，再到目标识别和三维视觉，层层递进，逻辑清晰。我最喜欢的是书中对算法的讲解方式，作者不会仅仅给出公式，而是会深入浅出地解释算法背后的直观理解，并且会用生动的图示来辅助说明。例如，在讲解卷积操作时，作者用了一个非常形象的比喻，将卷积核比作一个“探照灯”，在图像上滑动，捕捉特定模式，这让我一下子就理解了卷积的核心思想。而且，书中对深度学习在视觉领域的应用也进行了详尽的介绍，从CNN到Transformer，让我对最新的技术趋势有了全面的认识。我跟着书中的代码示例，自己动手实现了一些算法，例如使用OpenCV进行图像滤波和边缘检测，以及利用预训练模型进行图像分类，这让我对计算机视觉的实际应用有了更直观的体验。这本书为我打下了坚实的计算机视觉基础，也激发了我进一步深入学习的动力。

评分☆☆☆☆☆

作为一名希望提升自身在计算机视觉领域技术水平的研究生，我一直在寻找一本能够提供全面、系统且与时俱进的教材。《计算机视觉教程（第2版）》无疑是我的不二之选。这本书最大的亮点在于其内容的广度和深度。它不仅涵盖了计算机视觉领域的经典算法和理论，如图像滤波、特征提取、运动估计、立体视觉等，还对当前最热门的深度学习技术在视觉任务中的应用进行了详尽的介绍。我特别欣赏书中对深度学习模型的讲解，它从最基础的感知机、多层感知机讲起，逐步过渡到卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）以及更先进的Transformer模型，并且详细解释了它们在图像分类、目标检测、语义分割等任务中的工作原理和优势。书中的数学推导清晰而严谨，但作者始终注意平衡理论的深度和教学的可读性，确保读者能够理解每一个公式背后的含义。此外，书中提供的代码示例，不仅质量高，而且覆盖面广，能够帮助我快速掌握各种算法的实现细节，并进行个性化的修改和实验。

评分☆☆☆☆☆

我是一位对计算机视觉充满好奇但又稍显“小白”的初学者，在朋友的推荐下，我入手了《计算机视觉教程（第2版）》。起初，我最大的顾虑是这本书的难度是否适合我。然而，翻开第一页，我就被它所展现出的严谨又不失亲和力的学术风格所吸引。作者在引入每一个新的概念时，都会先从一个实际的应用场景出发，让你明白这个概念为什么重要，它能解决什么问题。比如，在讲解图像分割时，作者先展示了目标检测和图像识别中分割的重要性，然后才逐步深入到各种分割算法的原理。更重要的是，书中对算法的讲解并非停留在“是什么”的层面，而是深入到了“为什么”和“怎么做”的层面。它会分析不同算法的优缺点，以及它们在不同场景下的适用性。我特别喜欢书中的一个章节，它详细地介绍了深度学习在计算机视觉中的应用，从基础的卷积神经网络（CNN）到更复杂的网络结构，如ResNet和Transformer，作者都做了深入浅出的讲解。虽然深度学习部分的技术迭代非常快，但书中提供的基础原理和核心思想，依然是理解当前最前沿算法的基石。此外，书中提供的代码库质量很高，不仅包含了各种经典算法的实现，还提供了方便的API，让我可以快速地将学到的知识应用到实际项目中，进行实验和验证。这种理论与实践相结合的学习模式，让我觉得非常充实和高效。

评分☆☆☆☆☆

我是一个对计算机视觉充满热情但又十分注重实践的学习者。《计算机视觉教程（第2版）》这本书，对我而言，不仅仅是一本教材，更像是一位循循善诱的导师。从基础的图像处理技术，如滤波、梯度计算，到更复杂的特征点匹配、立体视觉，再到当前最炙手可热的深度学习方法，作者都力求以最直观、最易于理解的方式呈现。我尤其赞赏书中对算法的剖析方式——它不仅讲解了算法的步骤和数学原理，更深入地探讨了其背后的思想和设计哲学。例如，在讲解SIFT算法时，作者细致地阐述了高斯差分（DoG）如何模拟尺度空间，以及如何通过方向直方图来保证特征的旋转不变性。这种深入浅出的讲解，让我不再被复杂的公式所吓倒，而是能够真正理解算法的精髓。此外，书中提供的代码示例，通常都经过了精心的设计，清晰易懂，并且能够直接运行，这大大降低了我的实践门槛。我曾尝试过书中关于目标跟踪的章节，跟着代码实现了卡尔曼滤波和粒子滤波，并且成功地在视频中跟踪到了移动的目标。这种即学即用的体验，让我对计算机视觉的学习充满了信心和乐趣。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，《计算机视觉教程（第2版）》是一本集学术严谨性、教学实用性和前瞻性于一体的优秀教材。我曾经在学习某些算法时，因为不理解其背后的几何原理而感到困惑，但这本书中的讲解，尤其是关于相机模型、投影几何和多视图几何的部分，都做得非常透彻。作者通过清晰的数学推导和直观的图示，让我对这些核心概念有了深刻的理解。而且，书中不仅仅是罗列算法，更重要的是它会分析算法的适用范围、计算复杂度以及潜在的误差来源，这对于我在实际项目中选择和优化算法非常有指导意义。我还特别喜欢书中的实验部分，它鼓励读者动手实践，通过修改参数、改变数据集等方式来观察算法的表现，这是一种非常有效的学习方式。我跟着书中的指引，在自己的数据集上实现了几个经典的物体识别算法，并且成功地将它们集成到了一个小项目中，这让我非常有成就感。总的来说，这本书为我提供了一个扎实的计算机视觉基础，也点燃了我进一步探索这个迷人领域的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

这本书《计算机视觉教程（第2版）》的出现，可以说是为我扫清了在计算机视觉学习道路上的诸多障碍。我之前尝试过一些入门级的书籍，但往往在遇到稍微深入一点的理论时就戛然而止，或者代码实现过于简略，无法独立完成。而这本书，从图像的形成原理、相机模型，到最前沿的深度学习在视觉任务中的应用，都进行了系统而深入的阐述。我印象特别深刻的是关于三维重建的部分，作者将几何学原理、相机标定以及各种重建算法（如SFM、MVS）有机地结合起来，让我对如何从二维图像还原三维世界有了清晰的认知。书中不乏一些复杂算法的介绍，但作者总能通过生动的类比和精美的插图，将这些复杂的概念变得易于消化。例如，在讲解相机标定时，作者用了一个非常形象的比喻，将相机镜头想象成一个“漏斗”，而将相机内的坐标系比作“漏斗内部的参照系”，这样一来，镜头畸变和内外参数的概念就变得直观多了。更重要的是，这本书的语言风格非常严谨又不失活力，不会让人感到枯燥乏味，反而会激发起读者更深入探索的欲望。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在工作中需要接触到图像处理和机器学习的工程师，我一直希望能够系统地学习计算机视觉。之前的经历让我意识到，仅仅了解一些零散的技术是不够的，我需要一个能够构建起整个知识体系的工具。《计算机视觉教程（第2版）》恰好满足了我的需求。这本书在内容的组织上非常有条理，从最基础的图像表示、滤波、边缘检测，到更高级的特征描述、物体识别、三维重建，再到当前非常热门的深度学习在视觉领域的应用，层层递进，逻辑清晰。我特别欣赏作者在讲解复杂算法时所展现出的耐心和细致。例如，在讲解卡尔曼滤波用于目标跟踪时，作者不仅给出了数学公式，还用图示一步步展示了状态转移和观测更新的过程，让我能够真正理解它是如何工作的，而不是仅仅停留在记忆公式的阶段。书中的案例分析也相当到位，很多现实世界中的问题，比如自动驾驶中的障碍物检测、医学影像分析中的病灶识别等，都被作者巧妙地引入到讲解中，这让我深刻体会到计算机视觉的强大力量和广泛的应用前景。我还注意到，书中对于一些新技术的介绍也做得非常及时，比如对Transformer在视觉领域应用的初步探讨，这对于我跟上技术发展的步伐非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

这本书《计算机视觉教程（第2版）》为我打开了计算机视觉世界的大门，让我对这个充满挑战和机遇的领域有了更深入的认识。在阅读的过程中，我最大的感受是其内容的循序渐进和理论与实践的完美结合。作者并没有一开始就抛出大量晦涩难懂的公式，而是从最基础的图像概念入手，逐步引导读者进入更复杂的领域。例如，在讲解边缘检测时，作者先解释了为什么边缘是图像的重要特征，然后才介绍Sobel、Canny等经典算法。当我读到关于立体视觉和三维重建的部分时，我惊叹于作者如何能够将多视图几何、相机标定和匹配算法等复杂概念，用如此清晰易懂的方式呈现出来。书中丰富的图示和生动的比喻，帮助我克服了对数学和几何的恐惧，真正理解了算法的内在逻辑。更让我惊喜的是，书中还提供了大量的代码示例，让我能够亲手实践，将学到的理论知识转化为实际的能力。我跟着书中的例子，成功地实现了人脸检测和简单的物体识别，这让我非常有成就感。

评分☆☆☆☆☆

从一个对计算机视觉几乎一无所知的门外汉，到现在能够初步理解并运用一些基本算法，这本书《计算机视觉教程（第2版）》功不可没。它不是一本简单罗列算法的“字典”，而是真正地“教”你如何去理解和应用计算机视觉。书中对每一项技术都有深入的讲解，不仅仅是“是什么”，更是“为什么”和“怎么做”。我尤其欣赏作者对算法的分析，他会详细解释算法的原理、优点、缺点以及适用的场景，这让我能够根据具体问题选择最合适的算法，而不是盲目地套用。例如，在讲解图像特征匹配时，书中对比了SIFT、SURF、ORB等多种算法，并分析了它们在速度、精度和鲁棒性方面的差异，这对我后来进行实际项目的设计非常有帮助。此外，书中还引入了深度学习在计算机视觉中的最新进展，让我能够了解到这个领域最前沿的技术趋势。书中提供的代码示例，不仅覆盖了各种经典算法，还包含了大量实用的技巧，让我能够快速上手，并进行自己的创新。

评分☆☆☆☆☆

这本《计算机视觉教程（第2版）》简直就是我学习计算机视觉的“救命稻草”！之前尝试过几本教材，但要么过于理论化，要么代码实现晦涩难懂，常常看到一半就失去了继续下去的动力。但这本书完全不同，它以一种非常清晰、循序渐进的方式，将那些听起来高大上的计算机视觉概念一一解构。刚开始接触时，我担心会遇到大量复杂的数学公式，但作者巧妙地将理论与实际应用相结合，用大量生动形象的比喻来解释那些抽象的原理。例如，在讲解特征提取时，作者不仅仅给出了SIFT、SURF等算法的数学推导，更重要的是，它还深入剖析了这些算法背后的直觉，比如为什么边缘和角点能够成为描述图像的关键信息。而且，书中提供的代码示例也异常实用，我跟着敲了一遍，发现很多在学术论文里看到的经典算法，竟然能如此轻松地在自己的电脑上运行起来，这极大地增强了我的学习信心。最让我印象深刻的是，作者并没有停留在介绍现有的算法，而是鼓励读者去思考算法的局限性，并尝试进行改进。这种启发式的教学方式，让我感觉自己不仅仅是在被动地接受知识，而是在主动地参与到计算机视觉的研究过程中。书中的插图也非常精美，很多关键的算法流程和概念都配有清晰的图示，这对于我这种视觉型学习者来说，简直是福音。总而言之，这本书为我打开了计算机视觉的大门，让我看到了这个领域广阔的可能性。

评分☆☆☆☆☆

好好好好好好好好好好好好好好好好

评分☆☆☆☆☆

不错的，

评分☆☆☆☆☆

适合做本科生教材

评分☆☆☆☆☆

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