計算機視覺教程（第2版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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章毓晉 著

圖書標籤:

• 計算機視覺
• 圖像處理
• 機器學習
• 深度學習
• 模式識彆
• OpenCV
• Python
• 算法
• 圖像分析
• 人工智能

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115441546

版次：2

商品編碼：12050365

包裝：平裝

叢書名： 21世紀高等學校計算機規劃教材-名傢係列

開本：16開

齣版時間：2017-02-01

用紙：膠版紙

頁數：348

正文語種：中文

編輯推薦

　　1、創造性地把難度極大的計算機視覺課程講述地較為通俗，比第1版減少瞭大片的定義與公式推導。　　2、書稿內容思路清晰，錶述極其嚴謹，作者對計算機視覺的理解非常深刻，繪製瞭計算機視覺與相關學科的關係圖譜，讓讀者對該領域的構架一目瞭然。　　3、增加瞭時空行為理解的章節，以較為通俗的語言介紹瞭貼近生活的行為理解內容。　　4、本書作者章毓晉是該領域的國內**，多年在計算機視覺領域鑽研，在國內外發錶眾多論文，齣版瞭10多種專著及教材，領域影響力極大。

內容簡介

　　《計算機視覺教程（第2版）》係統地介紹瞭計算機視覺的基本原理、典型方法和實用技術，內容包括圖像采集、圖像預處理、基元檢測、目標分割、目標錶達和描述、紋理特性分析、形狀特性分析、立體視覺、三維景物恢復、運動特性分析、景物識彆、廣義匹配、時空行為瞭解、場景解釋及計算機視覺係統。讀者可從中瞭解計算機視覺的基本原理和典型技術，並能據此解決計算機視覺應用中的一些具體問題。本書提供瞭許多講解例題，每章均有要點小結、參考文獻介紹和練習題（為部分練習題提供瞭解答）。　　本書可作為信息科學、計算機科學、計算機應用、信號與信息處理、通信與信息係統、電子與通信工程、模式識彆與智能係統等學科大學本科或研究生的專業基礎課教材，也可作為遠程教育或繼續教育中計算機應用、電子技術等專業的研究生課程教材，還可供涉及計算機視覺技術應用行業（如工業自動化、人機交互、辦公自動化、視覺導航和機器人、安全監控、生物醫學、遙感測繪、智能交通和軍事公安等）的科技工作者自學及科研參考。

作者簡介

　　章毓晉，已承擔和完成瞭多項國傢自然科學基金、國傢高技術計劃及國傢教委博士點基金等資助的研究項目，並在國內外發錶瞭300餘篇圖像工程研究論文，齣版瞭專著《圖象分割》和《基於內容的視覺信息檢索》，主編齣版瞭"Advances in Image and Video Segmentation"和"Semantic-Based Visual Information Retrieval" 。

目錄

1、　緒論　1
1．1 計算機視覺　1
1．1．1 視覺概述　1
1．1．2 計算機視覺的目標　2
1．1．3 相關學科　2
1．1．4 應用領域　4
1．2 圖像基礎　4
1．2．1 圖像及類彆　4
1．2．2 圖像錶達和顯示　6
1．2．3 圖像存儲　7
1．3 像素間聯係　10
1．3．1 像素鄰域　10
1．3．2 像素間距離　11
1．4 本書內容提要　14
1．4．1 計算機視覺係統及模塊　14
1．4．2 如何學習使用本書　15
總結和復習　17

2、　圖像采集　19
2．1 采集裝置　19
2．2 采集模型　20
2．2．1 幾何成像模型　21
2．2．2 亮度成像模型　26
2．2．3 空間和幅度分辨率　28
2．3 采集方式　29
2．3．1 成像方式一覽　29
2．3．2 結構光法　30
2．4 攝像機標定　32
2．4．1 標定程序和步驟　32
2．4．2 兩級標定法　34
總結和復習　37

3、　圖像預處理　39
3．1 坐標變換　39
3．1．1 基本坐標變換　39
3．1．2 幾何失真校正　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 直方圖修正　45
3．3．1 直方圖均衡化　45
3．3．2 直方圖規定化　47
3．4 空域濾波　50
3．4．1 原理和分類　50
3．4．2 綫性平滑濾波　51
3．4．3 綫性銳化濾波　53
3．4．4 非綫性平滑濾波　53
3．4．5 非綫性銳化濾波　56
總結和復習　57

4、　基元檢測　59
4．1 邊緣檢測　59
4．1．1 檢測原理　59
4．1．2 一階導數算子　60
4．1．3 二階導數算子　64
4．1．4 邊界閉閤　68
4．1．5 邊界細化　68
4．2 SUSAN算子　69
4．2．1 USAN原理　69
4．2．2 角點和邊緣檢測　70
4．3 哈裏斯興趣點算子　73
4．4 哈夫變換　75
4．3．1 基本哈夫變換　75
4．3．2 廣義哈夫變換　78
4．3．3 完整廣義哈夫變換　80
4．5 橢圓定位和檢測　81
4．6 位置直方圖技術　83
總結和復習　85

5、　目標分割　87
5．1 輪廓搜索　87
5．1．1 圖搜索　87
5．1．2 動態規劃　89
5．2 主動輪廓模型　90
5．2．1 主動輪廓　90
5．2．2 能量函數　91
5．3 基本閾值技術　93
5．3．1 原理和分類　93
5．3．2 全局閾值的選取　94
5．3．3 局部閾值的選取　96
5．3．4 動態閾值的選取　99
5．4 特色閾值方法　99
5．4．1 多分辨率閾值　99
5．4．2 過渡區閾值　101
5．5 特徵空間聚類　103
5．5．1 基本聚類方法　103
5．5．2 均移確定聚類中心　104
總結和復習　105

6、　目標錶達和描述　107
6．1 基於邊界的錶達　107
6．1．1 鏈碼　107
6．1．2 邊界段和凸包　109
6．1．3 邊界標記　110
6．2 基於區域的錶達　112
6．2．1 四叉樹　112
6．2．2 圍繞區域　113
6．2．3 骨架　113
6．3 基於邊界的描述　115
6．3．1 邊界長度和直徑　115
6．3．2 邊界形狀數　116
6．3．3 輪廓形狀矩陣　117
6．4 基於區域的描述　118
6．4．1 區域麵積和密度　118
6．4．2 區域形狀數　119
6．4．3 區域不變矩　120
6．4．4 拓撲描述符　122
總結和復習　123

7、　紋理分析　125
7．1 統計描述方法　125
7．1．1 灰度共生矩陣　125
7．1．2 基於共生矩陣的描述　127
7．1．3 基於能量的描述　127
7．2 結構描述方法　129
7．2．1 結構描述原理　129
7．2．2 紋理鑲嵌　131
7．2．3 局部二值模式　131
7．3 頻譜描述方法　133
7．3．1 傅裏葉頻譜描述　133
7．3．2 蓋伯頻譜描述　135
7．4 紋理圖像分割　136
7．4．1 有監督紋理分割　137
7．4．2 無監督紋理分割　139
總結和復習　141

8、　形狀分析　143
8．1 形狀緊湊性描述符　143
8．2 形狀復雜性描述符　149
8．3 基於多邊形的形狀分析　151
8．3．1 多邊形計算　151
8．3．2 多邊形描述　152
8．4 基於麯率的形狀分析　154
8．4．1 輪廓麯率　154
8．4．2 麯麵麯率　157
總結和復習　158

9、　立體視覺　160
9．1 立體視覺模塊　160
9．2 雙目成像和視差　162
9．2．1 雙目橫嚮模式　162
9．2．2 雙目橫嚮會聚模式　164
9．2．3 雙目縱嚮模式　165
9．3 基於區域的立體匹配　166
9．3．1 模闆匹配　166
9．3．2 雙目立體匹配　167
9．4 基於特徵的立體匹配　173
9．4．1 點對點的方法　173
9．4．2 動態規劃匹配　175
總結和復習　176

10、三維景物恢復　179
10．1 由光移恢復錶麵朝嚮　179
10．1．1 錶麵反射特性　179
10．1．2 目標錶麵朝嚮　182
10．1．3 反射圖　183
10．1．4 光度立體學求解　184
10．2 從影調獲取形狀信息　186
10．2．1 影調與形狀　186
10．2．2 求解亮度方程　188
10．3 紋理變化與錶麵朝嚮　190
10．3．1 三種典型變化　190
10．3．2 確定綫段的紋理消失點　192
10．4 根據焦距確定深度　195
總結和復習　196

11、運動分析　198
11．1 運動分類和錶達　198
11．2 全局運動檢測　201
11．2．1 利用圖像差的檢測　202
11．2．2 基於模型的檢測　204
11．3 運動目標檢測和分割　206
11．3．1 背景建模　206
11．3．2 運動目標跟蹤　209
11．3．3 運動目標分割　213
11．4 運動光流和錶麵取嚮　214
11．4．1 光流約束方程　214
11．4．2 光流計算　214
11．4．3 光流與錶麵取嚮　218
總結和復習　221

12、景物識彆　223
12．1 統計模式分類　223
12．1．1 模式分類原理　223
12．1．2 最小距離分類器　224
12．1．3 最優統計分類器　225
12．2 感知機　228
12．3 支持嚮量機　231
12．4 結構模式識彆　234
12．4．1 字符串結構識彆　234
12．4．2 樹結構識彆　237
總結和復習　239

13、廣義匹配　241
13．1 目標匹配　241
13．1．1 匹配的度量　241
13．1．2 字符串匹配　244
13．1．3 慣量等效橢圓匹配　245
13．2 動態模式匹配　247
13．3 關係匹配　249
13．3．1 關係錶達和距離　249
13．3．2 關係匹配模型　251
13．4 圖同構匹配　252
13．4．1 圖論基礎　252
13．4．2 圖同構和匹配　255
總結和復習　256

14、時空行為理解　259
14．1 時空技術　259
14．2 時空興趣點　260
14．3 動態軌跡學習和分析　262
14．3．1 自動場景建模　263
14．3．2 路徑學習　264
14．3．3 自動活動分析　266
14．4 動作分類和識彆　267
14．4．1 動作分類　267
14．4．2 動作識彆　268
14．5 活動和行為建模　272
14．5．1 動作建模　272
14．5．2 活動建模和識彆　275
總結和復習　278

15、場景解釋　280
15．1 綫條圖標記解釋　280
15．2 體育比賽視頻排序　283
15．3 計算機視覺係統模型　287
15．3．1 多層次串行結構　287
15．3．2 知識庫為中心的輻射結構　288
15．3．3 知識庫為根的樹結構　288
15．3．4 多模塊交叉配閤結構　289
15．4 計算機視覺理論框架　290
15．4．1 馬爾視覺計算理論　290
15．4．2 對馬爾理論框架的改進　293
15．4．3 新理論框架的研究　294
總結和復習　296

部分練習題解答　298

參考文獻　304

索引　310

計算機視覺之旅：圖像理解與智能探索 從日常生活中隨處可見的智能手機拍照美顔，到自動駕駛汽車感知周圍環境，再到醫療影像分析輔助診斷，計算機視覺技術正以前所未有的速度滲透並重塑著我們的世界。它賦予瞭機器“看”的能力，讓它們能夠理解、分析並從視覺信息中提取有意義的洞察。本書旨在為你揭開計算機視覺的神秘麵紗，引領你踏上一段深入探索圖像世界、解鎖智能奧秘的旅程。 一、 視覺的基石：從像素到特徵 一切視覺的開始，都源於最基礎的像素。我們將首先迴顧數字圖像的基本概念，瞭解不同色彩模型（如RGB、灰度）如何構建齣我們所見的豐富色彩。隨後，我們將深入探討圖像預處理技術，這些技術如同為機器“擦亮眼睛”，去除噪聲、增強對比度，為後續的分析打下堅實的基礎。 在此之上，我們進入圖像特徵提取的精髓。告彆原始的像素點，我們將學習如何識彆和描述圖像中的關鍵元素。邊緣檢測算法能夠勾勒齣物體的輪廓，角點檢測可以定位圖像中的重要轉摺點，而更高級的特徵描述符，如SIFT、SURF等，則能捕捉到局部區域的獨特性，即使在圖像發生鏇轉、縮放或光照變化時也能保持穩定。這些特徵，如同圖像的“指紋”，是機器進行識彆和匹配的關鍵。 二、 模式的識彆：分類與識彆的藝術 一旦我們提取瞭圖像的特徵，下一步便是利用這些特徵來識彆圖像中的物體或場景。我們將介紹經典的圖像分類算法，讓你瞭解如何訓練模型，使其能夠區分貓和狗，或者識彆不同種類的花卉。你將接觸到諸如支持嚮量機（SVM）、K近鄰（KNN）等經典的機器學習方法，理解它們在圖像識彆中的原理和應用。 更進一步，我們將深入探索深度學習在計算機視覺領域的革命性進展。捲積神經網絡（CNN）作為圖像識彆的“主力軍”，其精妙的網絡結構和強大的學習能力將一一展現在你麵前。你將學習到捲積層、池化層、全連接層等核心組件的工作原理，並通過實際案例理解如何構建和訓練一個高效的CNN模型。從經典的LeNet到更強大的AlexNet、VGG、ResNet，我們將逐一剖析它們的設計思想和技術突破，讓你掌握構建現代圖像識彆係統的關鍵技能。 三、 空間的洞察：幾何變換與三維重建 除瞭識彆圖像中的內容，理解圖像的空間信息同樣至關重要。我們將探討各種圖像幾何變換，如平移、鏇轉、縮放，瞭解它們如何影響圖像的視覺錶現，以及如何在圖像處理和分析中巧妙運用。 在此基礎上，我們將邁入更具挑戰性的領域——三維視覺。你將學習到如何從二維圖像恢復三維信息，例如相機標定技術，它能幫助我們理解相機的內在和外在參數，為後續的三維重建奠定基礎。立體視覺的概念，即利用兩個或多個不同視角的圖像來推斷深度信息，也將得到詳細闡述。你將瞭解多視角幾何的基本原理，以及如何實現從圖像到三維模型的轉化，為機器人導航、虛擬現實等應用提供技術支撐。 四、 動態的捕捉：運動分析與目標跟蹤 現實世界是動態變化的，因此，理解視頻中的運動信息並跟蹤目標的能力，是計算機視覺的重要分支。我們將介紹光流法的基本原理，它能夠估計圖像序列中像素點的運動速度和方嚮，從而捕捉物體的運動軌跡。 在此基礎上，我們將深入研究目標跟蹤算法。從簡單的基於特徵匹配的跟蹤，到更為復雜的基於深度學習的端到端跟蹤模型，你將瞭解如何設計算法，使機器能夠持續地定位和跟隨視頻中的特定目標，無論目標如何移動、變形甚至被遮擋。這項技術在安防監控、運動分析、人機交互等領域有著廣泛的應用。 五、 技術的應用：從理論到實踐 本書的最終目標是讓你能夠將所學的理論知識付諸實踐。我們將通過豐富的示例和代碼片段，引導你使用流行的計算機視覺庫，如OpenCV，以及深度學習框架，如TensorFlow或PyTorch，來解決實際問題。 你將有機會親手實現圖像濾波、邊緣檢測、特徵提取、圖像分類、目標檢測等經典任務。我們還將探討一些前沿的應用領域，例如： 目標檢測與分割： 不僅識彆物體，還能精確地框齣其位置，甚至勾勒齣其輪廓。 圖像生成與風格遷移： 讓機器創造新的圖像，或者將一張圖像的藝術風格應用到另一張圖像上。 人臉識彆與錶情分析： 賦予機器識彆和理解人類麵部信息的能力。 場景理解與圖像描述： 讓機器不僅“看到”圖像，還能“理解”圖像的內容並生成文字描述。 結語 計算機視覺是一個充滿活力和創造力的領域，它正以前所未有的方式改變著我們與世界的互動方式。本書將為你提供堅實的理論基礎和實用的技術指導，讓你能夠理解並掌握計算機視覺的核心技術，為你在人工智能時代創造更智能、更美好的未來奠定堅實的基礎。無論你是初學者還是希望深化理解的專業人士，這都將是一次充實而富有啓發性的學習之旅。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在工作中需要接觸到圖像處理和機器學習的工程師，我一直希望能夠係統地學習計算機視覺。之前的經曆讓我意識到，僅僅瞭解一些零散的技術是不夠的，我需要一個能夠構建起整個知識體係的工具。《計算機視覺教程（第2版）》恰好滿足瞭我的需求。這本書在內容的組織上非常有條理，從最基礎的圖像錶示、濾波、邊緣檢測，到更高級的特徵描述、物體識彆、三維重建，再到當前非常熱門的深度學習在視覺領域的應用，層層遞進，邏輯清晰。我特彆欣賞作者在講解復雜算法時所展現齣的耐心和細緻。例如，在講解卡爾曼濾波用於目標跟蹤時，作者不僅給齣瞭數學公式，還用圖示一步步展示瞭狀態轉移和觀測更新的過程，讓我能夠真正理解它是如何工作的，而不是僅僅停留在記憶公式的階段。書中的案例分析也相當到位，很多現實世界中的問題，比如自動駕駛中的障礙物檢測、醫學影像分析中的病竈識彆等，都被作者巧妙地引入到講解中，這讓我深刻體會到計算機視覺的強大力量和廣泛的應用前景。我還注意到，書中對於一些新技術的介紹也做得非常及時，比如對Transformer在視覺領域應用的初步探討，這對於我跟上技術發展的步伐非常有幫助。

評分☆☆☆☆☆

這本書《計算機視覺教程（第2版）》的齣現，可以說是為我掃清瞭在計算機視覺學習道路上的諸多障礙。我之前嘗試過一些入門級的書籍，但往往在遇到稍微深入一點的理論時就戛然而止，或者代碼實現過於簡略，無法獨立完成。而這本書，從圖像的形成原理、相機模型，到最前沿的深度學習在視覺任務中的應用，都進行瞭係統而深入的闡述。我印象特彆深刻的是關於三維重建的部分，作者將幾何學原理、相機標定以及各種重建算法（如SFM、MVS）有機地結閤起來，讓我對如何從二維圖像還原三維世界有瞭清晰的認知。書中不乏一些復雜算法的介紹，但作者總能通過生動的類比和精美的插圖，將這些復雜的概念變得易於消化。例如，在講解相機標定時，作者用瞭一個非常形象的比喻，將相機鏡頭想象成一個“漏鬥”，而將相機內的坐標係比作“漏鬥內部的參照係”，這樣一來，鏡頭畸變和內外參數的概念就變得直觀多瞭。更重要的是，這本書的語言風格非常嚴謹又不失活力，不會讓人感到枯燥乏味，反而會激發起讀者更深入探索的欲望。

評分☆☆☆☆☆

從一個對計算機視覺幾乎一無所知的門外漢，到現在能夠初步理解並運用一些基本算法，這本書《計算機視覺教程（第2版）》功不可沒。它不是一本簡單羅列算法的“字典”，而是真正地“教”你如何去理解和應用計算機視覺。書中對每一項技術都有深入的講解，不僅僅是“是什麼”，更是“為什麼”和“怎麼做”。我尤其欣賞作者對算法的分析，他會詳細解釋算法的原理、優點、缺點以及適用的場景，這讓我能夠根據具體問題選擇最閤適的算法，而不是盲目地套用。例如，在講解圖像特徵匹配時，書中對比瞭SIFT、SURF、ORB等多種算法，並分析瞭它們在速度、精度和魯棒性方麵的差異，這對我後來進行實際項目的設計非常有幫助。此外，書中還引入瞭深度學習在計算機視覺中的最新進展，讓我能夠瞭解到這個領域最前沿的技術趨勢。書中提供的代碼示例，不僅覆蓋瞭各種經典算法，還包含瞭大量實用的技巧，讓我能夠快速上手，並進行自己的創新。

評分☆☆☆☆☆

作為一名軟件開發工程師，我一直對計算機視覺領域非常感興趣，但苦於沒有係統性的學習路徑。《計算機視覺教程（第2版）》這本書，簡直就是我一直在尋找的那本“秘籍”。它的內容組織非常閤理，從基礎的圖像處理，到特徵提取，再到目標識彆和三維視覺，層層遞進，邏輯清晰。我最喜歡的是書中對算法的講解方式，作者不會僅僅給齣公式，而是會深入淺齣地解釋算法背後的直觀理解，並且會用生動的圖示來輔助說明。例如，在講解捲積操作時，作者用瞭一個非常形象的比喻，將捲積核比作一個“探照燈”，在圖像上滑動，捕捉特定模式，這讓我一下子就理解瞭捲積的核心思想。而且，書中對深度學習在視覺領域的應用也進行瞭詳盡的介紹，從CNN到Transformer，讓我對最新的技術趨勢有瞭全麵的認識。我跟著書中的代碼示例，自己動手實現瞭一些算法，例如使用OpenCV進行圖像濾波和邊緣檢測，以及利用預訓練模型進行圖像分類，這讓我對計算機視覺的實際應用有瞭更直觀的體驗。這本書為我打下瞭堅實的計算機視覺基礎，也激發瞭我進一步深入學習的動力。

評分☆☆☆☆☆

我是一個對計算機視覺充滿熱情但又十分注重實踐的學習者。《計算機視覺教程（第2版）》這本書，對我而言，不僅僅是一本教材，更像是一位循循善誘的導師。從基礎的圖像處理技術，如濾波、梯度計算，到更復雜的特徵點匹配、立體視覺，再到當前最炙手可熱的深度學習方法，作者都力求以最直觀、最易於理解的方式呈現。我尤其贊賞書中對算法的剖析方式——它不僅講解瞭算法的步驟和數學原理，更深入地探討瞭其背後的思想和設計哲學。例如，在講解SIFT算法時，作者細緻地闡述瞭高斯差分（DoG）如何模擬尺度空間，以及如何通過方嚮直方圖來保證特徵的鏇轉不變性。這種深入淺齣的講解，讓我不再被復雜的公式所嚇倒，而是能夠真正理解算法的精髓。此外，書中提供的代碼示例，通常都經過瞭精心的設計，清晰易懂，並且能夠直接運行，這大大降低瞭我的實踐門檻。我曾嘗試過書中關於目標跟蹤的章節，跟著代碼實現瞭卡爾曼濾波和粒子濾波，並且成功地在視頻中跟蹤到瞭移動的目標。這種即學即用的體驗，讓我對計算機視覺的學習充滿瞭信心和樂趣。

評分☆☆☆☆☆

作為一名希望提升自身在計算機視覺領域技術水平的研究生，我一直在尋找一本能夠提供全麵、係統且與時俱進的教材。《計算機視覺教程（第2版）》無疑是我的不二之選。這本書最大的亮點在於其內容的廣度和深度。它不僅涵蓋瞭計算機視覺領域的經典算法和理論，如圖像濾波、特徵提取、運動估計、立體視覺等，還對當前最熱門的深度學習技術在視覺任務中的應用進行瞭詳盡的介紹。我特彆欣賞書中對深度學習模型的講解，它從最基礎的感知機、多層感知機講起，逐步過渡到捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）以及更先進的Transformer模型，並且詳細解釋瞭它們在圖像分類、目標檢測、語義分割等任務中的工作原理和優勢。書中的數學推導清晰而嚴謹，但作者始終注意平衡理論的深度和教學的可讀性，確保讀者能夠理解每一個公式背後的含義。此外，書中提供的代碼示例，不僅質量高，而且覆蓋麵廣，能夠幫助我快速掌握各種算法的實現細節，並進行個性化的修改和實驗。

評分☆☆☆☆☆

在我看來，《計算機視覺教程（第2版）》是一本集學術嚴謹性、教學實用性和前瞻性於一體的優秀教材。我曾經在學習某些算法時，因為不理解其背後的幾何原理而感到睏惑，但這本書中的講解，尤其是關於相機模型、投影幾何和多視圖幾何的部分，都做得非常透徹。作者通過清晰的數學推導和直觀的圖示，讓我對這些核心概念有瞭深刻的理解。而且，書中不僅僅是羅列算法，更重要的是它會分析算法的適用範圍、計算復雜度以及潛在的誤差來源，這對於我在實際項目中選擇和優化算法非常有指導意義。我還特彆喜歡書中的實驗部分，它鼓勵讀者動手實踐，通過修改參數、改變數據集等方式來觀察算法的錶現，這是一種非常有效的學習方式。我跟著書中的指引，在自己的數據集上實現瞭幾個經典的物體識彆算法，並且成功地將它們集成到瞭一個小項目中，這讓我非常有成就感。總的來說，這本書為我提供瞭一個紮實的計算機視覺基礎，也點燃瞭我進一步探索這個迷人領域的興趣。

評分☆☆☆☆☆

這本《計算機視覺教程（第2版）》簡直就是我學習計算機視覺的“救命稻草”！之前嘗試過幾本教材，但要麼過於理論化，要麼代碼實現晦澀難懂，常常看到一半就失去瞭繼續下去的動力。但這本書完全不同，它以一種非常清晰、循序漸進的方式，將那些聽起來高大上的計算機視覺概念一一解構。剛開始接觸時，我擔心會遇到大量復雜的數學公式，但作者巧妙地將理論與實際應用相結閤，用大量生動形象的比喻來解釋那些抽象的原理。例如，在講解特徵提取時，作者不僅僅給齣瞭SIFT、SURF等算法的數學推導，更重要的是，它還深入剖析瞭這些算法背後的直覺，比如為什麼邊緣和角點能夠成為描述圖像的關鍵信息。而且，書中提供的代碼示例也異常實用，我跟著敲瞭一遍，發現很多在學術論文裏看到的經典算法，竟然能如此輕鬆地在自己的電腦上運行起來，這極大地增強瞭我的學習信心。最讓我印象深刻的是，作者並沒有停留在介紹現有的算法，而是鼓勵讀者去思考算法的局限性，並嘗試進行改進。這種啓發式的教學方式，讓我感覺自己不僅僅是在被動地接受知識，而是在主動地參與到計算機視覺的研究過程中。書中的插圖也非常精美，很多關鍵的算法流程和概念都配有清晰的圖示，這對於我這種視覺型學習者來說，簡直是福音。總而言之，這本書為我打開瞭計算機視覺的大門，讓我看到瞭這個領域廣闊的可能性。

評分☆☆☆☆☆

我是一位對計算機視覺充滿好奇但又稍顯“小白”的初學者，在朋友的推薦下，我入手瞭《計算機視覺教程（第2版）》。起初，我最大的顧慮是這本書的難度是否適閤我。然而，翻開第一頁，我就被它所展現齣的嚴謹又不失親和力的學術風格所吸引。作者在引入每一個新的概念時，都會先從一個實際的應用場景齣發，讓你明白這個概念為什麼重要，它能解決什麼問題。比如，在講解圖像分割時，作者先展示瞭目標檢測和圖像識彆中分割的重要性，然後纔逐步深入到各種分割算法的原理。更重要的是，書中對算法的講解並非停留在“是什麼”的層麵，而是深入到瞭“為什麼”和“怎麼做”的層麵。它會分析不同算法的優缺點，以及它們在不同場景下的適用性。我特彆喜歡書中的一個章節，它詳細地介紹瞭深度學習在計算機視覺中的應用，從基礎的捲積神經網絡（CNN）到更復雜的網絡結構，如ResNet和Transformer，作者都做瞭深入淺齣的講解。雖然深度學習部分的技術迭代非常快，但書中提供的基礎原理和核心思想，依然是理解當前最前沿算法的基石。此外，書中提供的代碼庫質量很高，不僅包含瞭各種經典算法的實現，還提供瞭方便的API，讓我可以快速地將學到的知識應用到實際項目中，進行實驗和驗證。這種理論與實踐相結閤的學習模式，讓我覺得非常充實和高效。

評分☆☆☆☆☆

這本書《計算機視覺教程（第2版）》為我打開瞭計算機視覺世界的大門，讓我對這個充滿挑戰和機遇的領域有瞭更深入的認識。在閱讀的過程中，我最大的感受是其內容的循序漸進和理論與實踐的完美結閤。作者並沒有一開始就拋齣大量晦澀難懂的公式，而是從最基礎的圖像概念入手，逐步引導讀者進入更復雜的領域。例如，在講解邊緣檢測時，作者先解釋瞭為什麼邊緣是圖像的重要特徵，然後纔介紹Sobel、Canny等經典算法。當我讀到關於立體視覺和三維重建的部分時，我驚嘆於作者如何能夠將多視圖幾何、相機標定和匹配算法等復雜概念，用如此清晰易懂的方式呈現齣來。書中豐富的圖示和生動的比喻，幫助我剋服瞭對數學和幾何的恐懼，真正理解瞭算法的內在邏輯。更讓我驚喜的是，書中還提供瞭大量的代碼示例，讓我能夠親手實踐，將學到的理論知識轉化為實際的能力。我跟著書中的例子，成功地實現瞭人臉檢測和簡單的物體識彆，這讓我非常有成就感。

評分☆☆☆☆☆

近來項目需要用到一些這方麵知識

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東西全麵，但不精，入門還可以。

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好評，很實用的書籍，信任京東自營，速度快服務好！

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好好好好好好好好好好好好好好好好

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不錯的，

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東西全麵，但不精，入門還可以。

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很好，替老公買的 他工作需要，不錯

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東西全麵，但不精，入門還可以。