计算机视觉――一种现代方法（第二版） [Computer Vision: A Modern Approach，Second Edition] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] David，A.，Forsyth（D.，A.，福赛斯） ... 著，高永强 等 译

图书标签:

• 计算机视觉
• 图像处理
• 模式识别
• 机器学习
• 深度学习
• 算法
• 图像分析
• 目标检测
• 特征提取
• 人工智能

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121276170

版次：2

商品编码：12227332

包装：平装

丛书名： 国外计算机科学教材系列

外文名称：Computer Vision: A Modern Approach，Second Edition

开本：16开

出版时间：2017-07-01

用纸：胶版纸

页数：520

字

编辑推荐

适读人群 ：本书可作为计算机几何学、计算机图形学、图像处理、模式识别、机器人学等专业高年级本科生和研究生的教材或参考书，也可供从事相关领域研究的工程技术人员参考阅读。

计算机视觉的经典教材，作者历经多年沉淀的全新修订版本。丰富的应用实例，大量的插图与详细的数学分析，带领读者全面了解计算机视觉领域的基础知识到高级应用。

内容简介

计算机视觉是研究如何使人工系统从图像或多维数据中“感知”的科学。本书是计算机视觉领域的经典教材，内容涉及摄像机的几何模型、光照及阴影、颜色、线性滤波、局部图像特征、纹理、立体视觉、运动结构、聚类分割、分组与模型拟合、跟踪、配准、平滑表面及其轮廓、深度数据、图像分类、物体检测与识别、基于图像的建模与渲染、人形研究、图像搜索与检索、优化技术等。与前一版相比，本书简化了部分主题，增加了应用示例，重写了关于现代特征的内容，详述了现代图像编辑技术与物体识别技术。

作者简介

David Forsyth：1984年于威特沃特斯兰德大学取得电气工程学士学位，1986年取得电气工程硕士学位，1989年于牛津贝列尔学院取得博士学位。之后在艾奥瓦大学任教3年，并在加州大学伯克利分校任教10年，之后在伊利诺斯大学任教。2000年和2001年任IEEE计算机视觉和模式识别会议执行副主席，2006年任CVPR常任副主席，2008年任欧洲计算机视觉会议执行副主席，是所有关于计算机视觉主要国际会议的常任执委会成员。他为SIGGRAPH执委会工作了5期。2006年获IEEE技术成就奖，2009年成为IEEE会士。
高永强，中国科学院深圳先进技术研究院集成所多媒体研究中心的博士，研究方向是数字图像处理，参与机器人ROS系统的关于视觉应用的项目，并整理总结了关于openCV应用的很多文章，研究方向是计算机视觉、模式识别和机器学习。

目录

目录

第一部分图像生成
第1章摄像机的几何模型
1．1图像成像
1．1．1针孔透视
1．1．2弱透视
1．1．3带镜头的照相机
1．1．4人的眼睛
1．2内参数和外参数
1．2．1刚体变换和齐次坐标
1．2．2内参数
1．2．3外参数
1．2．4透视投影矩阵
1．2．5弱透视投影矩阵
1．3照相机的几何标定
1．3．1使用线性方法对照相机进行标定
1．3．2使用非线性方法对照相机进行标定
1．4注释
习题
编程练习
第2章光照及阴影
2．1像素的亮度
2．1．1表面反射
2．1．2光源及其产生的效果
2．1．3朗伯+镜面反射模型
2．1．4面光源
2．2阴影的估算
2．2．1辐射校准和高动态范围图像
2．2．2镜面反射模型
2．2．3对亮度和照度的推理
2．2．4光度立体技术：从多幅阴影图像恢复形状
2．3对互反射进行建模
2．3．1源于区域光在一个块上的照度
2．3．2热辐射和存在性
2．3．3互反射模型
2．3．4互反射的定性性质
2．4一个阴影图像的形状
2．5注释
习题
编程练习
第3章颜色
3．1人类颜色感知
3．1．1颜色匹配
3．1．2颜色感受体
3．2颜色物理学
3．2．1颜色的来源
3．2．2表面颜色
3．3颜色表示
3．3．1线性颜色空间
3．3．2非线性颜色空间
3．4图像颜色的模型
3．4．1漫反射项
3．4．2镜面反射项
3．5基于颜色的推论
3．5．1用颜色发现镜面反射
3．5．2用颜色去除阴影
3．5．3颜色恒常性：从图像颜色获得表面颜色
3．6注释
习题
编程练习
第二部分早期视觉：使用一幅图像
第4章线性滤波
4．1线性滤波与卷积
4．1．1卷积
4．2移不变线性系统
4．2．1离散卷积
4．2．2连续卷积
4．2．3离散卷积的边缘效应
4．3空间频率和傅里叶变换
4．3．1傅里叶变换
4．4采样和混叠
4．4．1采样
4．4．2混叠
4．4．3平滑和重采样
4．5滤波器与模板
4．5．1卷积与点积
4．5．2基的改变
4．6技术：归一化相关和检测模式
4．6．1通过归一化相关检测手势的方法来控制电视机
4．7技术：尺度和图像金字塔
4．7．1高斯金字塔
4．7．2多尺度表示的应用
4．8注释
习题
编程练习
第5章局部图像特征
5．1计算图像梯度
5．1．1差分高斯滤波
5．2对图像梯度的表征
5．2．1基于梯度的边缘检测子
5．2．2方向
5．3查找角点和建立近邻
5．3．1查找角点
5．3．2采用尺度和方向构建近邻
5．4通过SIFT特征和HOG特征描述近邻
5．4．1SIFT特征
5．4．2HOG特征
5．5实际计算局部特征
5．6注释
习题
编程练习
第6章纹理
6．1利用滤波器进行局部纹理表征
6．1．1斑点和条纹
6．1．2从滤波器输出到纹理表征
6．1．3实际局部纹理表征
6．2通过纹理基元的池化纹理表征
6．2．1向量量化和纹理基元
6．2．2k均值聚类的向量量化
6．3纹理合成和对图像中的空洞进行填充
6．3．1通过局部模型采样进行合成
6．3．2填充图像中的空洞
6．4图像去噪
6．4．1非局部均值
6．4．2三维块匹配(BM3D)
6．4．3稀疏编码学习
6．4．4结果
6．5由纹理恢复形状
6．5．1在平面内由纹理恢复形状
6．5．2从弯曲表面的纹理恢复形状
6．6注释
习题
编程练习
第三部分低层视觉：使用多幅图像
第7章立体视觉
7．1双目摄像机的几何属性和对极约束
7．1．1对极几何
7．1．2本征矩阵
7．1．3基础矩阵
7．2双目重构
7．2．1图像矫正
7．3人类立体视觉
7．4双目融合的局部算法
7．4．1相关
7．4．2多尺度的边缘匹配
7．5双目融合的全局算法
7．5．1排序约束和动态规划
7．5．2平滑约束和基于图的组合优化
7．6使用多台摄像机
7．7应用：机器人导航
7．8注释
习题
编程练习
第8章从运动中恢复三维结构
8．1内部标定的透视摄像机
8．1．1问题的自然歧义性
8．1．2从两幅图像估计欧氏结构和运动
8．1．3从多幅图像估计欧氏结构和运动
8．2非标定的弱透视摄像机
8．2．1问题的自然歧义性
8．2．2从两幅图像恢复仿射结构和运动
8．2．3从多幅图像恢复仿射结构和运动
8．2．4从仿射到欧氏图像
8．3非标定的透视摄像机
8．3．1问题的自然歧义性
8．3．2从两幅图像恢复投影结构和运动
8．3．3从多幅图像恢复投影结构和运动
8．3．4从投影到欧氏图像
8．4注释
习题
编程练习
第四部分中层视觉方法
第9章基于聚类的分割方法
9．1人类视觉：分组和格式塔原理
9．2重要应用
9．2．1背景差分
9．2．2镜头的边界检测
9．2．3交互分割
9．2．4形成图像区域
9．3基于像素点聚类的图像分割
9．3．1基本的聚类方法
9．3．2分水岭算法
9．3．3使用k均值算法进行分割
9．3．4均值漂移：查找数据中的局部模型
9．3．5采用均值漂移进行聚类和分割
9．4分割、聚类和图论
9．4．1图论术语和相关事实
9．4．2根据图论进行凝聚式聚类
9．4．3根据图论进行分解式聚类
9．4．4归一化切割
9．5图像分割在实际中的应用
9．5．1对分割器的评估
9．6注释
习题
编程练习
第10章分组与模型拟合
10．1霍夫变换
10．1．1用霍夫变换拟合直线
10．1．2霍夫变换的使用
10．2拟合直线与平面
10．2．1拟合单一直线
10．2．2拟合平面
10．2．3拟合多条直线
10．3拟合曲线
10．4鲁棒性
10．4．1M估计法
10．4．2RANSAC：搜寻正常点
10．5用概率模型进行拟合
10．5．1数据缺失问题
10．5．2混合模型和隐含变量
10．5．3混合模型的EM算法
10．5．4EM算法的难点
10．6基于参数估计的运动分割
10．6．1光流和运动
10．6．2光流模型
10．6．3用分层法分割运动
10．7模型选择：哪个最好
10．7．1利用交叉验证选择模型
10．8注释
习题
编程练习
第11章跟踪
11．1简单跟踪策略
11．1．1基于检测的跟踪
11．1．2基于匹配的平移跟踪
11．1．3使用仿射变换来确定匹配
11．2匹配跟踪
11．2．1匹配摘要表征
11．2．2流跟踪
11．3基于卡尔曼滤波器的线性动态模型跟踪
11．3．1线性测量值和线性动态模型
11．3．2卡尔曼滤波
11．3．3前向后向平滑
11．4数据相关
11．4．1卡尔曼滤波检测方法
11．4．2数据相关的关键方法
11．5粒子滤波
11．5．1概率分布的采样表示
11．5．2最简单的粒子滤波器
11．5．3跟踪算法
11．5．4可行的粒子滤波器
11．5．5创建粒子滤波器中的粒子问题
11．6注释
习题
编程练习
第五部分高层视觉
第12章配准
12．1刚性物体配准
12．1．1迭代最近点
12．1．2通过关联搜索转换关系
12．1．3应用：建立图像拼接
12．2基于模型的视觉：使用投影配准刚性物体
12．2．1验证：比较转换与渲染后的原图与目标图
12．3配准可形变目标
12．3．1使用主动外观模型对纹理进行变形
12．3．2实践中的主动外观模型
12．3．3应用：医疗成像系统中的配准
12．4注释
习题
编程练习
第13章平滑的表面及其轮廓
13．1微分几何的元素
13．1．1曲线
13．1．2表面
13．2表面轮廓几何学
13．2．1遮挡轮廓和图形轮廓
13．2．2图像轮廓的歧点和拐点
13．2．3Koenderink定理
13．3视觉事件：微分几何的补充
13．3．1高斯映射的几何关系
13．3．2渐近曲线
13．3．3渐近球面映射
13．3．4局部视觉事件
13．3．5双切射线流形
13．3．6多重局部视觉事件
13．3．7外观图
13．4注释
习题
第14章深度数据
14．1主动深度传感器
14．2深度数据的分割
14．2．1分析微分几何学的基本元素
14．2．2在深度图像中寻找阶跃和顶边
14．2．3把深度图像分割为平面区域
14．3深度图像的配准和模型获取
14．3．1四元组
14．3．2使用最近点迭代方法配准深度图像
14．3．3多幅深度图像的融合
14．4物体识别
14．4．1使用解释树匹配分段平面表示的表面
14．4．2使用自旋图像匹配自由形态的曲面
14．5Kinect
14．5．1特征
14．5．2技术：决策树和随机森林
14．5．3标记像素
14．5．4计算关节位置
14．6注释
习题
编程练习
第15章用于分类的学习
15．1分类、误差和损失函数
15．1．1基于损失的决策
15．1．2训练误差、测试误差和过拟合
15．1．3正则化
15．1．4错误率和交叉验证
15．1．5受试者工作特征曲线(ROC)
15．2主要的分类策略
15．2．1示例：采用归一化类条件密度的马氏距离
15．2．2示例：类条件直方图和朴素贝叶斯
15．2．3示例：采用最近邻的非参分类器
15．2．4示例：线性支持向量机
15．2．5示例：核机器
15．2．6示例：级联和Adaboost
15．3构建分类器的实用方法
15．3．1手动调整训练数据并提升性能
15．3．2通过二类分类器构建多类分类器
15．3．3求解SVM和核机器的方案
15．4注释
习题
第16章图像分类
16．1构建好的图像特征
16．1．1示例应用
16．1．2采用GIST特征进行编码布局
16．1．3采用视觉单词总结图像
16．1．4空间金字塔
16．1．5采用主分量进行降维
16．1．6采用典型变量分析进行降维
16．1．7示例应用：检测不雅图片
16．1．8示例应用：材料分类
16．1．9示例应用：场景分类
16．2分类单一物体的图像
16．2．1图像分类策略
16．2．2图像分类的评估系统
16．2．3固定类数据集
16．2．4大量类的数据集
16．2．5花、树叶和鸟：某些特定的数据集
16．3在实践中进行图像分类
16．3．1关于图像特征的代码
16．3．2图像分类数据库
16．3．3数据库偏差
16．3．4采用众包平台进行数据库收集
16．4注释
编程练习
第17章检测图像中的物体
17．1滑动窗口法
17．1．1人脸检测
17．1．2行人检测
17．1．3边界检测
17．2检测形变物体
17．3物体检测算法的发展现状
17．3．1数据库和资源
17．4注释
编程练习
第18章物体识别
18．1物体识别应该做什么
18．1．1物体识别系统应该做什么
18．1．2目前物体识别的策略
18．1．3什么是类别
18．1．4选择：应该怎么描述
18．2特征问题
18．2．1提升当前图像特征
18．2．2其他类型的图像特征
18．3几何问题
18．4语义问题
18．4．1属性和不熟悉
18．4．2部分、姿态部件和一致性
18．4．3块的意义：部分、姿态部件、物体、短语和场景
第六部分应用与其他主题
第19章基于图像的建模与渲染
19．1可视外壳
19．1．1可视外壳模型的主要元素
19．1．2跟踪相交曲线
19．1．3分割相交曲线
19．1．4锥带三角化
19．1．5结果
19．1．6更进一步：雕刻可视外壳
19．2基于贴片的多视立体视觉
19．2．1PMVS模型的主要元素
19．2．2初始特征匹配
19．2．3扩张
19．2．4过滤
19．2．5结果
19．3光场
19．4注释
习题
编程练习
第20章对人的观察
20．1隐马尔可夫模型、动态规划和基于树形结构的模型
20．1．1隐马尔可夫模型
20．1．2关于HMM的推理
20．1．3通过EM拟合HMM
20．1．4树形结构的能量模型
20．2对图像中的人进行解析
20．2．1图形结构模型的解析
20．2．2估计衣服的表面
20．3人的跟踪
20．3．1为什么人的跟踪如此困难
20．3．2通过表面进行运动跟踪
20．3．3采用模板进行运动人体跟踪
20．4从二维到三维：提升
20．4．1在正视图进行重构
20．4．2利用外貌进行精确重构
20．4．3利用运动进行精确重构
20．5行为识别
20．5．1背景：人类运动数据
20．5．2人体结构和行为识别
20．5．3采用外貌特征识别人类行为
20．5．4采用组合的模型识别人类行为
20．6资源
20．7注释
第21章图像搜索与检索
21．1应用背景
21．1．1应用
21．1．2用户需求
21．1．3图像查询的类别
21．1．4什么样的用户使用图像采集
21．2源自信息检索的基本技术
21．2．1单词统计
21．2．2单词统计的平滑
21．2．3最近邻估计和哈希
21．2．4文本排序
21．3图像文件
21．3．1没有量化的匹配
21．3．2根据查询结果对图像进行排序
21．3．3浏览与布局
21．3．4图像浏览布局
21．4对注释的图片预测
21．4．1源于邻近文字的注释
21．4．2源于整幅图的注释
21．4．3采用分类器预测关联的单词
21．4．4人名与人脸
21．4．5通过分割生成标签
21．5目前最先进的单词预测器
21．5．1资源
21．5．2方法比较
21．5．3开放问题
21．6注释
第七部分背景材料
第22章优化技术
22．1线性最小二乘法
22．1．1正则方程和伪逆
22．1．2齐次方程组和特征值问题
22．1．3广义特征值问题
22．1．4示例：拟合平面上的一条直线
22．1．5奇异值分解
22．2非线性最小二乘法
22．2．1牛顿方法：平方非线性方程组
22．2．2牛顿方法：过约束的非线性方程组
22．2．3高斯牛顿法和Levenberg-Marquardt法
22．3稀疏编码和字典学习
22．3．1稀疏编码
22．3．2字典学习
22．3．3监督字典学习
22．4最小切/最大流问题和组合优化
22．4．1最小切问题
22．4．2二次伪布尔函数
22．4．3泛化为整型变量
22．5注释

精彩书摘

　　《计算机视觉――一种现代方法（第二版）》：
　　池化是表征同一个领域的模式元素的空间趋势，而不是表征空间的细节信息。一种池化的例子是构建视觉单词的直方图，这里的池是指直方图。这种策略通常也称为平均池化（average pooling）。另一种方式足构造一组向量，其中1为该视觉单词不管多长时间在该领域出现一次，而0表示不出现，这种方式通常称为最大池化（max pooling），或者通过tf—idf或其他权重构造直方图。池化具有很多准则：首先，池化可以抑制编码过程中产生的噪声，例如，如果期望两个相似的图像块得到不同的编码，则在不同图像块得到的直方图仍然可以提供有用的信息；其次，池化可以对不同模式之间的差异性进行强调——例如斑点和条纹应该包括不同的图像块族——同时抑制空间细节；最终，池化可以抑制小变换带来的影响，同样这些小变换包括平移、旋转和在同一领域进行表征计算的变形。
　　然而，池化同样将会产生新的问题。池化损失空间信息。这里有一个艰难的问题：池化可能在大的领域产生很好的噪声抑制，但是同样也抑制了更多的空间信息，池化在小的领域通过以较小噪声抑制为代价而得到更多的空间信息。如16.1.4节介绍的金宁塔构造方法，可以很好地缓解这种困难。
　　第二个困难是对具有非常不同意义的编码进行平均可能产生没有信息量的向量。这个问题在稀疏编码表征上将会变得异常困难。两个不同的图像块可能同时产生同样的非零成分。将这些项进行平均化看起来并不那么有用，而且会抑制信息。相反，我们可能仅仅需要在图像空间和特征空间连贯的领域进行池化。一种可能的处理办法是预聚类（preclustering）。在特征空间构建k均值聚类，每个聚类中心关联一个维度，我们仅仅对满足要求的特征编码进行池化，例如（a）落于同一个维度的，（b）在同一个图像池化领域。采取适当的池化策略和编码策略可以在测试数据上得到非常具有竞争力的性能。现在考虑采用这种不同的编码和池化策略的不同实验。
　　……

《光影的低语：解构视觉的奥秘》 人类感知世界，很大程度上依赖于那扇名为“眼睛”的窗户。我们如何识别一张熟悉的脸庞？又如何判断物体在三维空间中的距离和相对位置？我们如何在混乱的场景中捕捉到运动的轨迹？这些看似寻常的能力，背后却蕴含着复杂而精妙的计算过程。本书旨在揭示隐藏在视觉感知背后的科学原理，并探索如何将这些原理转化为计算机能够理解和执行的任务。 我们将从最基础的光学成像原理出发，理解光线如何与物体相互作用，形成我们所见的各种色彩和纹理。随后，我们将深入探讨眼睛的结构和视觉系统的生理机制，了解视网膜如何捕捉光信号，以及大脑如何对这些信号进行初步的处理和编码。这部分内容将为后续的计算机视觉算法奠定坚实的理论基础，帮助读者理解为何某些算法能够有效地工作，以及它们的局限性所在。 接着，我们将进入计算机视觉的核心领域。我们会详细阐述如何从数字图像中提取有用的信息。这包括图像的预处理，例如去噪、增强对比度，以改善图像质量；边缘检测，找到图像中重要的轮廓和边界；以及特征提取，识别图像中具有代表性的点、线或区域。这些特征就像是图像的“指纹”，能够帮助计算机区分不同的物体和场景。 本书的重点之一在于物体识别与检测。我们将介绍多种强大的算法，它们能够让计算机“看见”并“理解”图像中的物体。从经典的模板匹配到基于机器学习的深度学习模型，我们将逐步深入。你将了解到如何训练计算机模型来识别猫、狗、汽车，甚至更复杂的场景。我们会探讨不同算法的优缺点，以及它们在实际应用中的场景，例如自动驾驶汽车中的障碍物检测、安防监控中的人脸识别，以及医学影像分析中的病灶检测。 三维视觉是本书另一个重要的组成部分。我们不仅要让计算机“看”，还要让它“感知”深度。我们将讲解如何利用立体视觉技术，通过两幅或多幅不同视角的图像来重建场景的三维结构。这涉及到相机标定、立体匹配等关键技术。理解这些技术，你将能够明白无人机如何绘制地图，机器人如何 navigat in unkown environment。 运动分析也是视觉世界中不可或缺的一部分。本书将探索如何通过连续的图像序列来追踪物体的运动轨迹，以及如何理解运动的性质。我们将介绍光流法等技术，帮助计算机分析视频中的运动信息，这在视频监控、动作捕捉等领域有着广泛的应用。 此外，我们还将触及图像合成与增强技术。如何根据现有图像生成逼真的新图像？如何修复损坏的图像？如何进行图像风格迁移，让一张照片呈现出名画的风格？这些充满创造力的应用，都将在书中得到介绍。 本书的目标读者是那些对视觉信息处理充满好奇，并希望深入了解其背后科学原理的读者。无论你是计算机科学领域的学生，对人工智能研究充满热情的研究者，还是希望将计算机视觉技术应用于实际业务的开发者，都能从中获得宝贵的知识和启发。我们力求在理论的严谨性和技术的实用性之间取得平衡，通过清晰的讲解和生动的实例，帮助读者建立起对计算机视觉的全面认知。 通过本书的学习，你将不再仅仅是观看图像，而是能够理解图像背后的逻辑，并具备用算法驱动视觉智能的能力。你将能够站在技术的前沿，探索计算机视觉在人工智能浪潮中的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，《计算机视觉——一种现代方法（第二版）》是一部具有里程碑意义的著作，它为计算机视觉领域的研究者和实践者提供了一个全面而深入的视角。我是一名大学教授，在课堂上一直努力寻找能够激发学生兴趣并拓展他们思维的书籍。这本书恰恰满足了我的需求。它不仅仅局限于介绍算法，更注重于培养学生对问题的洞察力和解决问题的能力。例如，在介绍运动理解的部分，书中不仅仅讲解了光流、运动恢复结构等传统方法，还深入探讨了基于深度学习的时空建模技术，如3D CNN、RNN、Transformer等，并分析了它们在视频分析、行为识别等任务中的优劣。作者通过大量的案例分析，展示了这些技术是如何在实际应用中发挥作用的，比如在自动驾驶、安防监控等领域。我尤其欣赏书中关于模型评估和性能分析的部分，它详细介绍了各种评价指标，以及如何进行鲁棒性测试和消融实验，这对于培养学生严谨的科研态度非常有益。这本书就像一座灯塔，指引着我在教学和科研方向上不断前进。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对计算机科学理论有着深刻理解的学者，我对《计算机视觉——一种现代方法（第二版）》的评价是，它在理论深度和实践指导性之间取得了卓越的平衡。这本书不仅提供了对经典算法的详尽阐述，还对最新的研究成果进行了深入的探讨，这对于任何希望在计算机视觉领域做出贡献的人来说，都具有不可估量的价值。我特别欣赏书中关于概率图模型在计算机视觉中的应用的介绍，例如条件随机场（CRF）在图像分割和对象识别中的作用，以及贝叶斯网络在不确定性推理中的应用。这些模型虽然在深度学习时代的重要性有所减弱，但理解它们仍然有助于我们构建更鲁棒和可解释的系统。此外，书中对信息论和统计学习理论在计算机视觉中的应用的阐述，也为我们提供了理解算法性能和局限性的理论框架。我个人一直在研究基于图模型的视觉推理，这本书为我提供了丰富的理论基础和新的研究思路。

评分☆☆☆☆☆

作为一名行业内的资深从业者，我一直在寻找一本能够全面反映计算机视觉领域最新发展动态的书籍，而《计算机视觉——一种现代方法（第二版）》无疑是我的首选。这本书的深度和广度都令人惊叹，它涵盖了从基础理论到前沿技术的方方面面。我尤其关注书中关于自监督学习和少样本学习的部分，这些技术正在引领计算机视觉领域的新一轮变革，而本书对这些技术的介绍既有理论深度，又有实践指导意义。作者并没有回避这些新兴领域中的挑战和难点，而是深入分析了各种方法的原理和实现细节，并对未来的发展趋势进行了展望。这对于我们这些需要在实际项目中应用这些新技术的人员来说，非常有价值。我之前在项目中遇到过数据量不足的问题，而书中关于数据增强、迁移学习以及各种自监督学习方法的介绍，给了我很大的启发，并帮助我找到了有效的解决方案。这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一份行业趋势的预测报告，让我能够时刻保持在技术的最前沿。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，《计算机视觉——一种现代方法（第二版）》是一本极具启发性的著作，它不仅教授了技术，更培养了对视觉世界的深刻理解。我是一名热爱生活、喜欢观察细节的业余爱好者，我一直对眼睛如何感知世界，以及计算机如何模拟这一过程感到着迷。这本书用非常生动的语言，将那些枯燥的技术概念变得鲜活起来。我特别喜欢书中关于色彩感知和纹理分析的部分，它从人眼的生理结构出发，解释了颜色是如何被感知和表示的，以及纹理在图像识别中的重要作用。这让我能够更好地理解为什么某些算法在处理特定类型的图像时会表现得更好。此外，书中关于图像分割和场景理解的介绍，也让我对“看懂”图像有了更深的认识。它不再仅仅是识别出图像中的物体，而是能够理解物体之间的关系，以及整个场景的意义。我常常会把书中的例子应用到我日常观察的图片中，发现自己对世界的理解又进了一步。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对新兴技术充满热情的独立开发者，一直致力于探索如何将计算机视觉技术应用于我的个人项目中。《计算机视觉——一种现代方法（第二版）》对我来说，就像一本宝藏。这本书的语言风格非常易于理解，即便是一些复杂的概念，作者也能用清晰明了的语言加以解释，并且辅以大量的图示和实例，让整个学习过程变得生动有趣。我特别喜欢书中关于图像特征提取和匹配的部分，它详细介绍了SIFT、SURF、ORB等经典特征提取器，以及它们在图像检索、全景拼接等方面的应用。这让我能够快速地将这些技术应用到我的项目中，并取得不错的效果。此外，书中关于图像分割和物体识别的部分，也为我打开了新的视野。我一直想在我的项目中实现一些更高级的功能，比如自动识别场景中的物体，或者对图像中的不同区域进行分类。这本书详细介绍了CNN、Mask R-CNN等模型，并解释了如何利用预训练模型进行迁移学习，这让我能够以较低的门槛实现这些复杂的功能。我真的很感激这本书，它让我能够将那些曾经只存在于科幻电影中的技术，变成现实。

评分☆☆☆☆☆

这是一本我一直以来都渴望深入探索的领域，当我在书店偶然翻开《计算机视觉——一种现代方法（第二版）》时，立刻被其宏大的叙事和严谨的结构所吸引。我本身是一名对技术充满好奇心的在校学生，在学习过程中，我常常感到现有的教材要么过于浅显，难以触及问题的本质，要么过于专业化，令初学者望而却步。这本书就像一位经验丰富的向导，为我铺就了一条清晰的学习路径。它并没有直接抛出复杂的公式和算法，而是循序渐进地引导读者理解计算机视觉的“为什么”和“是什么”，然后再深入到“怎么做”。例如，在介绍图像形成和感知的基础部分，作者并没有枯燥地列举物理定律，而是通过生动的比喻和生活化的场景，解释了光线如何与物体互动，眼睛是如何捕捉这些信号，以及大脑又是如何将其转化为我们所理解的视觉信息。这种“由浅入深”的教学方式，让我能更轻松地建立起对视觉系统各个组成部分的直观认识，为后续学习更复杂的概念打下了坚实的基础。我尤其欣赏的是，书中对于历史发展的脉络也做了清晰的梳理，让我了解到计算机视觉是如何从早期的简单模型，一步步演化到如今的深度学习时代，这不仅让我看到了技术的进步，也让我对前辈们的智慧和努力有了更深的敬意。这本书不仅仅是一本技术书籍，更像是一次穿越计算机视觉发展史的精彩旅程，让我充满了探索的动力。

评分☆☆☆☆☆

《计算机视觉——一种现代方法（第二版）》是我近几年读过最令人兴奋的技术书籍之一。我是一名产品经理，负责一款与图像识别相关的APP。在我接手这个项目时，我对计算机视觉的了解仅限于表面，很多时候只能依赖于外部的技术支持。这本书的出现，极大地弥补了我的知识盲区。它以一种非常实用的角度，介绍了各种计算机视觉技术的应用场景和实现原理，让我能够更好地与技术团队沟通，并对产品的技术可行性做出更准确的判断。我尤其关注书中关于人脸识别、图像检索和视频分析的章节，这些都是我APP的核心功能。书中对这些技术的最新发展和应用案例的介绍，为我提供了宝贵的参考，也让我对产品的未来发展方向有了更清晰的规划。我最欣赏的是，这本书并不止步于技术的介绍，而是进一步探讨了如何将这些技术转化为具有用户价值的产品，这对于我这样的产品经理来说，是非常重要的。

评分☆☆☆☆☆

在我个人学习和研究计算机视觉的过程中，《计算机视觉——一种现代方法（第二版）》扮演了一个至关重要的角色。我是一名对技术细节有着极高追求的初学者，最初接触这个领域时，常常被海量的算法和模型所淹没，不知道从何入手。这本书就像一位耐心细致的导师，它将复杂的概念分解成易于理解的部分，并层层递进，让我能够循序渐进地掌握核心知识。我尤其欣赏书中关于图像几何和变换的详细讲解，它用清晰的数学推导和直观的图示，解释了仿射变换、透视变换等基本概念，这为我理解后续更复杂的图像处理和三维重建技术奠定了坚实的基础。我发现，许多其他书籍往往会跳过这些基础，直接介绍高深的算法，而这本书的扎实铺垫，让我能够更深刻地理解那些算法背后的原理。此外，书中关于相机模型和投影几何的讲解，也帮助我理解了现实世界中的三维信息是如何映射到二维图像上的，这对于我后续进行三维重建和SLAM的研究非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

在我的职业生涯中，我接触过不少关于人工智能和机器学习的书籍，但《计算机视觉——一种现代方法（第二版）》给我留下了尤为深刻的印象。我是一名在图像处理领域摸爬滚打多年的工程师，深知理论与实践之间的鸿沟。这本书最令我称赞的地方在于，它将那些抽象的数学理论与实际应用场景巧妙地融合在一起。它不会孤立地讲解某个算法，而是会详细阐述这个算法在解决实际问题中的优势和局限性，并且经常会引用最新的研究成果和工业界的案例。举个例子，在讨论目标检测的部分，书中不仅详细介绍了R-CNN、YOLO、SSD等经典算法的演进过程，还深入分析了它们在不同场景下的表现，比如在低光照、遮挡严重或目标尺寸差异巨大的情况下的挑战。更重要的是，作者并没有停留在算法的介绍，而是进一步探讨了如何优化模型的性能，如何进行数据增强，以及如何在嵌入式设备上部署这些模型，这些都是我们在实际工作中经常会遇到的痛点。我个人一直在研究基于深度学习的物体识别和跟踪技术，这本书中关于卷积神经网络（CNN）的深入讲解，特别是其在特征提取方面的强大能力，以及如何构建和训练更复杂的网络结构，如ResNet、Inception等，给了我很多启发。它让我重新审视了许多基础概念，并对如何改进现有算法有了更清晰的思路。

评分☆☆☆☆☆

作为一名资深的科研人员，我对《计算机视觉——一种现代方法（第二版）》的评价是，它提供了一个前所未有的深度和广度来理解计算机视觉领域。我一直认为，一本好的教科书不仅要传授知识，更要培养批判性思维和创新能力。这本书在这方面做得非常出色。作者在每个章节的结尾，都会提出一些开放性的问题，或者引导读者思考当前技术存在的不足之处，并鼓励他们去探索新的解决方案。这对于激发研究生和博士生的研究兴趣非常有帮助。例如，在介绍三维重建的部分，书中不仅详细讲解了经典的Structure from Motion (SfM)和Multi-View Stereo (MVS)方法，还深入探讨了当前基于深度学习的端到端三维重建技术，并指出了它们在精度、鲁棒性和效率方面的权衡。作者还特别强调了不同方法之间的联系和区别，以及它们各自的适用范围，这对于研究人员选择合适的研究方向和方法至关重要。我本人在立体视觉领域有多年的研究经验，对书中关于几何约束、相机标定、以及视差计算的详细阐述非常认可。此外，书中对光学和成像几何的严谨推导，以及对各种传感器（如激光雷达、深度相机）的介绍，都为我们进行更深入的理论研究提供了坚实的基础。

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很好，经典

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很好跟新

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书不错，质量很好，是正版

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书是好书，适合基础薄弱的看

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刚收到的书，已经被压皱了。尽管不影响使用，但看着心情不好????????

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质量不错，希望有用

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不错，很实用的一本书。

评分☆☆☆☆☆

很专业，深入浅出。

评分☆☆☆☆☆

标准的好教材，很基础，易入门