計算機視覺――一種現代方法（第二版） [Computer Vision: A Modern Approach，Second Edition] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] David，A.，Forsyth（D.，A.，福賽斯） ... 著，高永強 等 譯

圖書標籤:

• 計算機視覺
• 圖像處理
• 模式識彆
• 機器學習
• 深度學習
• 算法
• 圖像分析
• 目標檢測
• 特徵提取
• 人工智能

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121276170

版次：2

商品編碼：12227332

包裝：平裝

叢書名： 國外計算機科學教材係列

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

開本：16開

齣版時間：2017-07-01

用紙：膠版紙

頁數：520

字

編輯推薦

適讀人群 ：本書可作為計算機幾何學、計算機圖形學、圖像處理、模式識彆、機器人學等專業高年級本科生和研究生的教材或參考書，也可供從事相關領域研究的工程技術人員參考閱讀。

計算機視覺的經典教材，作者曆經多年沉澱的全新修訂版本。豐富的應用實例，大量的插圖與詳細的數學分析，帶領讀者全麵瞭解計算機視覺領域的基礎知識到高級應用。

內容簡介

計算機視覺是研究如何使人工係統從圖像或多維數據中“感知”的科學。本書是計算機視覺領域的經典教材，內容涉及攝像機的幾何模型、光照及陰影、顔色、綫性濾波、局部圖像特徵、紋理、立體視覺、運動結構、聚類分割、分組與模型擬閤、跟蹤、配準、平滑錶麵及其輪廓、深度數據、圖像分類、物體檢測與識彆、基於圖像的建模與渲染、人形研究、圖像搜索與檢索、優化技術等。與前一版相比，本書簡化瞭部分主題，增加瞭應用示例，重寫瞭關於現代特徵的內容，詳述瞭現代圖像編輯技術與物體識彆技術。

作者簡介

David Forsyth：1984年於威特沃特斯蘭德大學取得電氣工程學士學位，1986年取得電氣工程碩士學位，1989年於牛津貝列爾學院取得博士學位。之後在艾奧瓦大學任教3年，並在加州大學伯剋利分校任教10年，之後在伊利諾斯大學任教。2000年和2001年任IEEE計算機視覺和模式識彆會議執行副主席，2006年任CVPR常任副主席，2008年任歐洲計算機視覺會議執行副主席，是所有關於計算機視覺主要國際會議的常任執委會成員。他為SIGGRAPH執委會工作瞭5期。2006年獲IEEE技術成就奬，2009年成為IEEE會士。
高永強，中國科學院深圳先進技術研究院集成所多媒體研究中心的博士，研究方嚮是數字圖像處理，參與機器人ROS係統的關於視覺應用的項目，並整理總結瞭關於openCV應用的很多文章，研究方嚮是計算機視覺、模式識彆和機器學習。

目錄

目錄

第一部分圖像生成
第1章攝像機的幾何模型
1．1圖像成像
1．1．1針孔透視
1．1．2弱透視
1．1．3帶鏡頭的照相機
1．1．4人的眼睛
1．2內參數和外參數
1．2．1剛體變換和齊次坐標
1．2．2內參數
1．2．3外參數
1．2．4透視投影矩陣
1．2．5弱透視投影矩陣
1．3照相機的幾何標定
1．3．1使用綫性方法對照相機進行標定
1．3．2使用非綫性方法對照相機進行標定
1．4注釋
習題
編程練習
第2章光照及陰影
2．1像素的亮度
2．1．1錶麵反射
2．1．2光源及其産生的效果
2．1．3朗伯+鏡麵反射模型
2．1．4麵光源
2．2陰影的估算
2．2．1輻射校準和高動態範圍圖像
2．2．2鏡麵反射模型
2．2．3對亮度和照度的推理
2．2．4光度立體技術：從多幅陰影圖像恢復形狀
2．3對互反射進行建模
2．3．1源於區域光在一個塊上的照度
2．3．2熱輻射和存在性
2．3．3互反射模型
2．3．4互反射的定性性質
2．4一個陰影圖像的形狀
2．5注釋
習題
編程練習
第3章顔色
3．1人類顔色感知
3．1．1顔色匹配
3．1．2顔色感受體
3．2顔色物理學
3．2．1顔色的來源
3．2．2錶麵顔色
3．3顔色錶示
3．3．1綫性顔色空間
3．3．2非綫性顔色空間
3．4圖像顔色的模型
3．4．1漫反射項
3．4．2鏡麵反射項
3．5基於顔色的推論
3．5．1用顔色發現鏡麵反射
3．5．2用顔色去除陰影
3．5．3顔色恒常性：從圖像顔色獲得錶麵顔色
3．6注釋
習題
編程練習
第二部分早期視覺：使用一幅圖像
第4章綫性濾波
4．1綫性濾波與捲積
4．1．1捲積
4．2移不變綫性係統
4．2．1離散捲積
4．2．2連續捲積
4．2．3離散捲積的邊緣效應
4．3空間頻率和傅裏葉變換
4．3．1傅裏葉變換
4．4采樣和混疊
4．4．1采樣
4．4．2混疊
4．4．3平滑和重采樣
4．5濾波器與模闆
4．5．1捲積與點積
4．5．2基的改變
4．6技術：歸一化相關和檢測模式
4．6．1通過歸一化相關檢測手勢的方法來控製電視機
4．7技術：尺度和圖像金字塔
4．7．1高斯金字塔
4．7．2多尺度錶示的應用
4．8注釋
習題
編程練習
第5章局部圖像特徵
5．1計算圖像梯度
5．1．1差分高斯濾波
5．2對圖像梯度的錶徵
5．2．1基於梯度的邊緣檢測子
5．2．2方嚮
5．3查找角點和建立近鄰
5．3．1查找角點
5．3．2采用尺度和方嚮構建近鄰
5．4通過SIFT特徵和HOG特徵描述近鄰
5．4．1SIFT特徵
5．4．2HOG特徵
5．5實際計算局部特徵
5．6注釋
習題
編程練習
第6章紋理
6．1利用濾波器進行局部紋理錶徵
6．1．1斑點和條紋
6．1．2從濾波器輸齣到紋理錶徵
6．1．3實際局部紋理錶徵
6．2通過紋理基元的池化紋理錶徵
6．2．1嚮量量化和紋理基元
6．2．2k均值聚類的嚮量量化
6．3紋理閤成和對圖像中的空洞進行填充
6．3．1通過局部模型采樣進行閤成
6．3．2填充圖像中的空洞
6．4圖像去噪
6．4．1非局部均值
6．4．2三維塊匹配(BM3D)
6．4．3稀疏編碼學習
6．4．4結果
6．5由紋理恢復形狀
6．5．1在平麵內由紋理恢復形狀
6．5．2從彎麯錶麵的紋理恢復形狀
6．6注釋
習題
編程練習
第三部分低層視覺：使用多幅圖像
第7章立體視覺
7．1雙目攝像機的幾何屬性和對極約束
7．1．1對極幾何
7．1．2本徵矩陣
7．1．3基礎矩陣
7．2雙目重構
7．2．1圖像矯正
7．3人類立體視覺
7．4雙目融閤的局部算法
7．4．1相關
7．4．2多尺度的邊緣匹配
7．5雙目融閤的全局算法
7．5．1排序約束和動態規劃
7．5．2平滑約束和基於圖的組閤優化
7．6使用多颱攝像機
7．7應用：機器人導航
7．8注釋
習題
編程練習
第8章從運動中恢復三維結構
8．1內部標定的透視攝像機
8．1．1問題的自然歧義性
8．1．2從兩幅圖像估計歐氏結構和運動
8．1．3從多幅圖像估計歐氏結構和運動
8．2非標定的弱透視攝像機
8．2．1問題的自然歧義性
8．2．2從兩幅圖像恢復仿射結構和運動
8．2．3從多幅圖像恢復仿射結構和運動
8．2．4從仿射到歐氏圖像
8．3非標定的透視攝像機
8．3．1問題的自然歧義性
8．3．2從兩幅圖像恢復投影結構和運動
8．3．3從多幅圖像恢復投影結構和運動
8．3．4從投影到歐氏圖像
8．4注釋
習題
編程練習
第四部分中層視覺方法
第9章基於聚類的分割方法
9．1人類視覺：分組和格式塔原理
9．2重要應用
9．2．1背景差分
9．2．2鏡頭的邊界檢測
9．2．3交互分割
9．2．4形成圖像區域
9．3基於像素點聚類的圖像分割
9．3．1基本的聚類方法
9．3．2分水嶺算法
9．3．3使用k均值算法進行分割
9．3．4均值漂移：查找數據中的局部模型
9．3．5采用均值漂移進行聚類和分割
9．4分割、聚類和圖論
9．4．1圖論術語和相關事實
9．4．2根據圖論進行凝聚式聚類
9．4．3根據圖論進行分解式聚類
9．4．4歸一化切割
9．5圖像分割在實際中的應用
9．5．1對分割器的評估
9．6注釋
習題
編程練習
第10章分組與模型擬閤
10．1霍夫變換
10．1．1用霍夫變換擬閤直綫
10．1．2霍夫變換的使用
10．2擬閤直綫與平麵
10．2．1擬閤單一直綫
10．2．2擬閤平麵
10．2．3擬閤多條直綫
10．3擬閤麯綫
10．4魯棒性
10．4．1M估計法
10．4．2RANSAC：搜尋正常點
10．5用概率模型進行擬閤
10．5．1數據缺失問題
10．5．2混閤模型和隱含變量
10．5．3混閤模型的EM算法
10．5．4EM算法的難點
10．6基於參數估計的運動分割
10．6．1光流和運動
10．6．2光流模型
10．6．3用分層法分割運動
10．7模型選擇：哪個最好
10．7．1利用交叉驗證選擇模型
10．8注釋
習題
編程練習
第11章跟蹤
11．1簡單跟蹤策略
11．1．1基於檢測的跟蹤
11．1．2基於匹配的平移跟蹤
11．1．3使用仿射變換來確定匹配
11．2匹配跟蹤
11．2．1匹配摘要錶徵
11．2．2流跟蹤
11．3基於卡爾曼濾波器的綫性動態模型跟蹤
11．3．1綫性測量值和綫性動態模型
11．3．2卡爾曼濾波
11．3．3前嚮後嚮平滑
11．4數據相關
11．4．1卡爾曼濾波檢測方法
11．4．2數據相關的關鍵方法
11．5粒子濾波
11．5．1概率分布的采樣錶示
11．5．2最簡單的粒子濾波器
11．5．3跟蹤算法
11．5．4可行的粒子濾波器
11．5．5創建粒子濾波器中的粒子問題
11．6注釋
習題
編程練習
第五部分高層視覺
第12章配準
12．1剛性物體配準
12．1．1迭代最近點
12．1．2通過關聯搜索轉換關係
12．1．3應用：建立圖像拼接
12．2基於模型的視覺：使用投影配準剛性物體
12．2．1驗證：比較轉換與渲染後的原圖與目標圖
12．3配準可形變目標
12．3．1使用主動外觀模型對紋理進行變形
12．3．2實踐中的主動外觀模型
12．3．3應用：醫療成像係統中的配準
12．4注釋
習題
編程練習
第13章平滑的錶麵及其輪廓
13．1微分幾何的元素
13．1．1麯綫
13．1．2錶麵
13．2錶麵輪廓幾何學
13．2．1遮擋輪廓和圖形輪廓
13．2．2圖像輪廓的歧點和拐點
13．2．3Koenderink定理
13．3視覺事件：微分幾何的補充
13．3．1高斯映射的幾何關係
13．3．2漸近麯綫
13．3．3漸近球麵映射
13．3．4局部視覺事件
13．3．5雙切射綫流形
13．3．6多重局部視覺事件
13．3．7外觀圖
13．4注釋
習題
第14章深度數據
14．1主動深度傳感器
14．2深度數據的分割
14．2．1分析微分幾何學的基本元素
14．2．2在深度圖像中尋找階躍和頂邊
14．2．3把深度圖像分割為平麵區域
14．3深度圖像的配準和模型獲取
14．3．1四元組
14．3．2使用最近點迭代方法配準深度圖像
14．3．3多幅深度圖像的融閤
14．4物體識彆
14．4．1使用解釋樹匹配分段平麵錶示的錶麵
14．4．2使用自鏇圖像匹配自由形態的麯麵
14．5Kinect
14．5．1特徵
14．5．2技術：決策樹和隨機森林
14．5．3標記像素
14．5．4計算關節位置
14．6注釋
習題
編程練習
第15章用於分類的學習
15．1分類、誤差和損失函數
15．1．1基於損失的決策
15．1．2訓練誤差、測試誤差和過擬閤
15．1．3正則化
15．1．4錯誤率和交叉驗證
15．1．5受試者工作特徵麯綫(ROC)
15．2主要的分類策略
15．2．1示例：采用歸一化類條件密度的馬氏距離
15．2．2示例：類條件直方圖和樸素貝葉斯
15．2．3示例：采用最近鄰的非參分類器
15．2．4示例：綫性支持嚮量機
15．2．5示例：核機器
15．2．6示例：級聯和Adaboost
15．3構建分類器的實用方法
15．3．1手動調整訓練數據並提升性能
15．3．2通過二類分類器構建多類分類器
15．3．3求解SVM和核機器的方案
15．4注釋
習題
第16章圖像分類
16．1構建好的圖像特徵
16．1．1示例應用
16．1．2采用GIST特徵進行編碼布局
16．1．3采用視覺單詞總結圖像
16．1．4空間金字塔
16．1．5采用主分量進行降維
16．1．6采用典型變量分析進行降維
16．1．7示例應用：檢測不雅圖片
16．1．8示例應用：材料分類
16．1．9示例應用：場景分類
16．2分類單一物體的圖像
16．2．1圖像分類策略
16．2．2圖像分類的評估係統
16．2．3固定類數據集
16．2．4大量類的數據集
16．2．5花、樹葉和鳥：某些特定的數據集
16．3在實踐中進行圖像分類
16．3．1關於圖像特徵的代碼
16．3．2圖像分類數據庫
16．3．3數據庫偏差
16．3．4采用眾包平颱進行數據庫收集
16．4注釋
編程練習
第17章檢測圖像中的物體
17．1滑動窗口法
17．1．1人臉檢測
17．1．2行人檢測
17．1．3邊界檢測
17．2檢測形變物體
17．3物體檢測算法的發展現狀
17．3．1數據庫和資源
17．4注釋
編程練習
第18章物體識彆
18．1物體識彆應該做什麼
18．1．1物體識彆係統應該做什麼
18．1．2目前物體識彆的策略
18．1．3什麼是類彆
18．1．4選擇：應該怎麼描述
18．2特徵問題
18．2．1提升當前圖像特徵
18．2．2其他類型的圖像特徵
18．3幾何問題
18．4語義問題
18．4．1屬性和不熟悉
18．4．2部分、姿態部件和一緻性
18．4．3塊的意義：部分、姿態部件、物體、短語和場景
第六部分應用與其他主題
第19章基於圖像的建模與渲染
19．1可視外殼
19．1．1可視外殼模型的主要元素
19．1．2跟蹤相交麯綫
19．1．3分割相交麯綫
19．1．4錐帶三角化
19．1．5結果
19．1．6更進一步：雕刻可視外殼
19．2基於貼片的多視立體視覺
19．2．1PMVS模型的主要元素
19．2．2初始特徵匹配
19．2．3擴張
19．2．4過濾
19．2．5結果
19．3光場
19．4注釋
習題
編程練習
第20章對人的觀察
20．1隱馬爾可夫模型、動態規劃和基於樹形結構的模型
20．1．1隱馬爾可夫模型
20．1．2關於HMM的推理
20．1．3通過EM擬閤HMM
20．1．4樹形結構的能量模型
20．2對圖像中的人進行解析
20．2．1圖形結構模型的解析
20．2．2估計衣服的錶麵
20．3人的跟蹤
20．3．1為什麼人的跟蹤如此睏難
20．3．2通過錶麵進行運動跟蹤
20．3．3采用模闆進行運動人體跟蹤
20．4從二維到三維：提升
20．4．1在正視圖進行重構
20．4．2利用外貌進行精確重構
20．4．3利用運動進行精確重構
20．5行為識彆
20．5．1背景：人類運動數據
20．5．2人體結構和行為識彆
20．5．3采用外貌特徵識彆人類行為
20．5．4采用組閤的模型識彆人類行為
20．6資源
20．7注釋
第21章圖像搜索與檢索
21．1應用背景
21．1．1應用
21．1．2用戶需求
21．1．3圖像查詢的類彆
21．1．4什麼樣的用戶使用圖像采集
21．2源自信息檢索的基本技術
21．2．1單詞統計
21．2．2單詞統計的平滑
21．2．3最近鄰估計和哈希
21．2．4文本排序
21．3圖像文件
21．3．1沒有量化的匹配
21．3．2根據查詢結果對圖像進行排序
21．3．3瀏覽與布局
21．3．4圖像瀏覽布局
21．4對注釋的圖片預測
21．4．1源於鄰近文字的注釋
21．4．2源於整幅圖的注釋
21．4．3采用分類器預測關聯的單詞
21．4．4人名與人臉
21．4．5通過分割生成標簽
21．5目前最先進的單詞預測器
21．5．1資源
21．5．2方法比較
21．5．3開放問題
21．6注釋
第七部分背景材料
第22章優化技術
22．1綫性最小二乘法
22．1．1正則方程和僞逆
22．1．2齊次方程組和特徵值問題
22．1．3廣義特徵值問題
22．1．4示例：擬閤平麵上的一條直綫
22．1．5奇異值分解
22．2非綫性最小二乘法
22．2．1牛頓方法：平方非綫性方程組
22．2．2牛頓方法：過約束的非綫性方程組
22．2．3高斯牛頓法和Levenberg-Marquardt法
22．3稀疏編碼和字典學習
22．3．1稀疏編碼
22．3．2字典學習
22．3．3監督字典學習
22．4最小切/最大流問題和組閤優化
22．4．1最小切問題
22．4．2二次僞布爾函數
22．4．3泛化為整型變量
22．5注釋

精彩書摘

　　《計算機視覺――一種現代方法（第二版）》：
　　池化是錶徵同一個領域的模式元素的空間趨勢，而不是錶徵空間的細節信息。一種池化的例子是構建視覺單詞的直方圖，這裏的池是指直方圖。這種策略通常也稱為平均池化（average pooling）。另一種方式足構造一組嚮量，其中1為該視覺單詞不管多長時間在該領域齣現一次，而0錶示不齣現，這種方式通常稱為最大池化（max pooling），或者通過tf—idf或其他權重構造直方圖。池化具有很多準則：首先，池化可以抑製編碼過程中産生的噪聲，例如，如果期望兩個相似的圖像塊得到不同的編碼，則在不同圖像塊得到的直方圖仍然可以提供有用的信息；其次，池化可以對不同模式之間的差異性進行強調——例如斑點和條紋應該包括不同的圖像塊族——同時抑製空間細節；最終，池化可以抑製小變換帶來的影響，同樣這些小變換包括平移、鏇轉和在同一領域進行錶徵計算的變形。
　　然而，池化同樣將會産生新的問題。池化損失空間信息。這裏有一個艱難的問題：池化可能在大的領域産生很好的噪聲抑製，但是同樣也抑製瞭更多的空間信息，池化在小的領域通過以較小噪聲抑製為代價而得到更多的空間信息。如16.1.4節介紹的金寜塔構造方法，可以很好地緩解這種睏難。
　　第二個睏難是對具有非常不同意義的編碼進行平均可能産生沒有信息量的嚮量。這個問題在稀疏編碼錶徵上將會變得異常睏難。兩個不同的圖像塊可能同時産生同樣的非零成分。將這些項進行平均化看起來並不那麼有用，而且會抑製信息。相反，我們可能僅僅需要在圖像空間和特徵空間連貫的領域進行池化。一種可能的處理辦法是預聚類（preclustering）。在特徵空間構建k均值聚類，每個聚類中心關聯一個維度，我們僅僅對滿足要求的特徵編碼進行池化，例如（a）落於同一個維度的，（b）在同一個圖像池化領域。采取適當的池化策略和編碼策略可以在測試數據上得到非常具有競爭力的性能。現在考慮采用這種不同的編碼和池化策略的不同實驗。
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《光影的低語：解構視覺的奧秘》 人類感知世界，很大程度上依賴於那扇名為“眼睛”的窗戶。我們如何識彆一張熟悉的臉龐？又如何判斷物體在三維空間中的距離和相對位置？我們如何在混亂的場景中捕捉到運動的軌跡？這些看似尋常的能力，背後卻蘊含著復雜而精妙的計算過程。本書旨在揭示隱藏在視覺感知背後的科學原理，並探索如何將這些原理轉化為計算機能夠理解和執行的任務。 我們將從最基礎的光學成像原理齣發，理解光綫如何與物體相互作用，形成我們所見的各種色彩和紋理。隨後，我們將深入探討眼睛的結構和視覺係統的生理機製，瞭解視網膜如何捕捉光信號，以及大腦如何對這些信號進行初步的處理和編碼。這部分內容將為後續的計算機視覺算法奠定堅實的理論基礎，幫助讀者理解為何某些算法能夠有效地工作，以及它們的局限性所在。 接著，我們將進入計算機視覺的核心領域。我們會詳細闡述如何從數字圖像中提取有用的信息。這包括圖像的預處理，例如去噪、增強對比度，以改善圖像質量；邊緣檢測，找到圖像中重要的輪廓和邊界；以及特徵提取，識彆圖像中具有代錶性的點、綫或區域。這些特徵就像是圖像的“指紋”，能夠幫助計算機區分不同的物體和場景。 本書的重點之一在於物體識彆與檢測。我們將介紹多種強大的算法，它們能夠讓計算機“看見”並“理解”圖像中的物體。從經典的模闆匹配到基於機器學習的深度學習模型，我們將逐步深入。你將瞭解到如何訓練計算機模型來識彆貓、狗、汽車，甚至更復雜的場景。我們會探討不同算法的優缺點，以及它們在實際應用中的場景，例如自動駕駛汽車中的障礙物檢測、安防監控中的人臉識彆，以及醫學影像分析中的病竈檢測。 三維視覺是本書另一個重要的組成部分。我們不僅要讓計算機“看”，還要讓它“感知”深度。我們將講解如何利用立體視覺技術，通過兩幅或多幅不同視角的圖像來重建場景的三維結構。這涉及到相機標定、立體匹配等關鍵技術。理解這些技術，你將能夠明白無人機如何繪製地圖，機器人如何 navigat in unkown environment。 運動分析也是視覺世界中不可或缺的一部分。本書將探索如何通過連續的圖像序列來追蹤物體的運動軌跡，以及如何理解運動的性質。我們將介紹光流法等技術，幫助計算機分析視頻中的運動信息，這在視頻監控、動作捕捉等領域有著廣泛的應用。 此外，我們還將觸及圖像閤成與增強技術。如何根據現有圖像生成逼真的新圖像？如何修復損壞的圖像？如何進行圖像風格遷移，讓一張照片呈現齣名畫的風格？這些充滿創造力的應用，都將在書中得到介紹。 本書的目標讀者是那些對視覺信息處理充滿好奇，並希望深入瞭解其背後科學原理的讀者。無論你是計算機科學領域的學生，對人工智能研究充滿熱情的研究者，還是希望將計算機視覺技術應用於實際業務的開發者，都能從中獲得寶貴的知識和啓發。我們力求在理論的嚴謹性和技術的實用性之間取得平衡，通過清晰的講解和生動的實例，幫助讀者建立起對計算機視覺的全麵認知。 通過本書的學習，你將不再僅僅是觀看圖像，而是能夠理解圖像背後的邏輯，並具備用算法驅動視覺智能的能力。你將能夠站在技術的前沿，探索計算機視覺在人工智能浪潮中的無限可能。

評分☆☆☆☆☆

這是一本我一直以來都渴望深入探索的領域，當我在書店偶然翻開《計算機視覺——一種現代方法（第二版）》時，立刻被其宏大的敘事和嚴謹的結構所吸引。我本身是一名對技術充滿好奇心的在校學生，在學習過程中，我常常感到現有的教材要麼過於淺顯，難以觸及問題的本質，要麼過於專業化，令初學者望而卻步。這本書就像一位經驗豐富的嚮導，為我鋪就瞭一條清晰的學習路徑。它並沒有直接拋齣復雜的公式和算法，而是循序漸進地引導讀者理解計算機視覺的“為什麼”和“是什麼”，然後再深入到“怎麼做”。例如，在介紹圖像形成和感知的基礎部分，作者並沒有枯燥地列舉物理定律，而是通過生動的比喻和生活化的場景，解釋瞭光綫如何與物體互動，眼睛是如何捕捉這些信號，以及大腦又是如何將其轉化為我們所理解的視覺信息。這種“由淺入深”的教學方式，讓我能更輕鬆地建立起對視覺係統各個組成部分的直觀認識，為後續學習更復雜的概念打下瞭堅實的基礎。我尤其欣賞的是，書中對於曆史發展的脈絡也做瞭清晰的梳理，讓我瞭解到計算機視覺是如何從早期的簡單模型，一步步演化到如今的深度學習時代，這不僅讓我看到瞭技術的進步，也讓我對前輩們的智慧和努力有瞭更深的敬意。這本書不僅僅是一本技術書籍，更像是一次穿越計算機視覺發展史的精彩旅程，讓我充滿瞭探索的動力。

評分☆☆☆☆☆

《計算機視覺——一種現代方法（第二版）》是我近幾年讀過最令人興奮的技術書籍之一。我是一名産品經理，負責一款與圖像識彆相關的APP。在我接手這個項目時，我對計算機視覺的瞭解僅限於錶麵，很多時候隻能依賴於外部的技術支持。這本書的齣現，極大地彌補瞭我的知識盲區。它以一種非常實用的角度，介紹瞭各種計算機視覺技術的應用場景和實現原理，讓我能夠更好地與技術團隊溝通，並對産品的技術可行性做齣更準確的判斷。我尤其關注書中關於人臉識彆、圖像檢索和視頻分析的章節，這些都是我APP的核心功能。書中對這些技術的最新發展和應用案例的介紹，為我提供瞭寶貴的參考，也讓我對産品的未來發展方嚮有瞭更清晰的規劃。我最欣賞的是，這本書並不止步於技術的介紹，而是進一步探討瞭如何將這些技術轉化為具有用戶價值的産品，這對於我這樣的産品經理來說，是非常重要的。

評分☆☆☆☆☆

作為一名資深的科研人員，我對《計算機視覺——一種現代方法（第二版）》的評價是，它提供瞭一個前所未有的深度和廣度來理解計算機視覺領域。我一直認為，一本好的教科書不僅要傳授知識，更要培養批判性思維和創新能力。這本書在這方麵做得非常齣色。作者在每個章節的結尾，都會提齣一些開放性的問題，或者引導讀者思考當前技術存在的不足之處，並鼓勵他們去探索新的解決方案。這對於激發研究生和博士生的研究興趣非常有幫助。例如，在介紹三維重建的部分，書中不僅詳細講解瞭經典的Structure from Motion (SfM)和Multi-View Stereo (MVS)方法，還深入探討瞭當前基於深度學習的端到端三維重建技術，並指齣瞭它們在精度、魯棒性和效率方麵的權衡。作者還特彆強調瞭不同方法之間的聯係和區彆，以及它們各自的適用範圍，這對於研究人員選擇閤適的研究方嚮和方法至關重要。我本人在立體視覺領域有多年的研究經驗，對書中關於幾何約束、相機標定、以及視差計算的詳細闡述非常認可。此外，書中對光學和成像幾何的嚴謹推導，以及對各種傳感器（如激光雷達、深度相機）的介紹，都為我們進行更深入的理論研究提供瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

作為一名行業內的資深從業者，我一直在尋找一本能夠全麵反映計算機視覺領域最新發展動態的書籍，而《計算機視覺——一種現代方法（第二版）》無疑是我的首選。這本書的深度和廣度都令人驚嘆，它涵蓋瞭從基礎理論到前沿技術的方方麵麵。我尤其關注書中關於自監督學習和少樣本學習的部分，這些技術正在引領計算機視覺領域的新一輪變革，而本書對這些技術的介紹既有理論深度，又有實踐指導意義。作者並沒有迴避這些新興領域中的挑戰和難點，而是深入分析瞭各種方法的原理和實現細節，並對未來的發展趨勢進行瞭展望。這對於我們這些需要在實際項目中應用這些新技術的人員來說，非常有價值。我之前在項目中遇到過數據量不足的問題，而書中關於數據增強、遷移學習以及各種自監督學習方法的介紹，給瞭我很大的啓發，並幫助我找到瞭有效的解決方案。這本書不僅僅是一本技術手冊，更像是一份行業趨勢的預測報告，讓我能夠時刻保持在技術的最前沿。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對計算機科學理論有著深刻理解的學者，我對《計算機視覺——一種現代方法（第二版）》的評價是，它在理論深度和實踐指導性之間取得瞭卓越的平衡。這本書不僅提供瞭對經典算法的詳盡闡述，還對最新的研究成果進行瞭深入的探討，這對於任何希望在計算機視覺領域做齣貢獻的人來說，都具有不可估量的價值。我特彆欣賞書中關於概率圖模型在計算機視覺中的應用的介紹，例如條件隨機場（CRF）在圖像分割和對象識彆中的作用，以及貝葉斯網絡在不確定性推理中的應用。這些模型雖然在深度學習時代的重要性有所減弱，但理解它們仍然有助於我們構建更魯棒和可解釋的係統。此外，書中對信息論和統計學習理論在計算機視覺中的應用的闡述，也為我們提供瞭理解算法性能和局限性的理論框架。我個人一直在研究基於圖模型的視覺推理，這本書為我提供瞭豐富的理論基礎和新的研究思路。

評分☆☆☆☆☆

在我看來，《計算機視覺——一種現代方法（第二版）》是一部具有裏程碑意義的著作，它為計算機視覺領域的研究者和實踐者提供瞭一個全麵而深入的視角。我是一名大學教授，在課堂上一直努力尋找能夠激發學生興趣並拓展他們思維的書籍。這本書恰恰滿足瞭我的需求。它不僅僅局限於介紹算法，更注重於培養學生對問題的洞察力和解決問題的能力。例如，在介紹運動理解的部分，書中不僅僅講解瞭光流、運動恢復結構等傳統方法，還深入探討瞭基於深度學習的時空建模技術，如3D CNN、RNN、Transformer等，並分析瞭它們在視頻分析、行為識彆等任務中的優劣。作者通過大量的案例分析，展示瞭這些技術是如何在實際應用中發揮作用的，比如在自動駕駛、安防監控等領域。我尤其欣賞書中關於模型評估和性能分析的部分，它詳細介紹瞭各種評價指標，以及如何進行魯棒性測試和消融實驗，這對於培養學生嚴謹的科研態度非常有益。這本書就像一座燈塔，指引著我在教學和科研方嚮上不斷前進。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對新興技術充滿熱情的獨立開發者，一直緻力於探索如何將計算機視覺技術應用於我的個人項目中。《計算機視覺——一種現代方法（第二版）》對我來說，就像一本寶藏。這本書的語言風格非常易於理解，即便是一些復雜的概念，作者也能用清晰明瞭的語言加以解釋，並且輔以大量的圖示和實例，讓整個學習過程變得生動有趣。我特彆喜歡書中關於圖像特徵提取和匹配的部分，它詳細介紹瞭SIFT、SURF、ORB等經典特徵提取器，以及它們在圖像檢索、全景拼接等方麵的應用。這讓我能夠快速地將這些技術應用到我的項目中，並取得不錯的效果。此外，書中關於圖像分割和物體識彆的部分，也為我打開瞭新的視野。我一直想在我的項目中實現一些更高級的功能，比如自動識彆場景中的物體，或者對圖像中的不同區域進行分類。這本書詳細介紹瞭CNN、Mask R-CNN等模型，並解釋瞭如何利用預訓練模型進行遷移學習，這讓我能夠以較低的門檻實現這些復雜的功能。我真的很感激這本書，它讓我能夠將那些曾經隻存在於科幻電影中的技術，變成現實。

評分☆☆☆☆☆

在我的職業生涯中，我接觸過不少關於人工智能和機器學習的書籍，但《計算機視覺——一種現代方法（第二版）》給我留下瞭尤為深刻的印象。我是一名在圖像處理領域摸爬滾打多年的工程師，深知理論與實踐之間的鴻溝。這本書最令我稱贊的地方在於，它將那些抽象的數學理論與實際應用場景巧妙地融閤在一起。它不會孤立地講解某個算法，而是會詳細闡述這個算法在解決實際問題中的優勢和局限性，並且經常會引用最新的研究成果和工業界的案例。舉個例子，在討論目標檢測的部分，書中不僅詳細介紹瞭R-CNN、YOLO、SSD等經典算法的演進過程，還深入分析瞭它們在不同場景下的錶現，比如在低光照、遮擋嚴重或目標尺寸差異巨大的情況下的挑戰。更重要的是，作者並沒有停留在算法的介紹，而是進一步探討瞭如何優化模型的性能，如何進行數據增強，以及如何在嵌入式設備上部署這些模型，這些都是我們在實際工作中經常會遇到的痛點。我個人一直在研究基於深度學習的物體識彆和跟蹤技術，這本書中關於捲積神經網絡（CNN）的深入講解，特彆是其在特徵提取方麵的強大能力，以及如何構建和訓練更復雜的網絡結構，如ResNet、Inception等，給瞭我很多啓發。它讓我重新審視瞭許多基礎概念，並對如何改進現有算法有瞭更清晰的思路。

評分☆☆☆☆☆

在我看來，《計算機視覺——一種現代方法（第二版）》是一本極具啓發性的著作，它不僅教授瞭技術，更培養瞭對視覺世界的深刻理解。我是一名熱愛生活、喜歡觀察細節的業餘愛好者，我一直對眼睛如何感知世界，以及計算機如何模擬這一過程感到著迷。這本書用非常生動的語言，將那些枯燥的技術概念變得鮮活起來。我特彆喜歡書中關於色彩感知和紋理分析的部分，它從人眼的生理結構齣發，解釋瞭顔色是如何被感知和錶示的，以及紋理在圖像識彆中的重要作用。這讓我能夠更好地理解為什麼某些算法在處理特定類型的圖像時會錶現得更好。此外，書中關於圖像分割和場景理解的介紹，也讓我對“看懂”圖像有瞭更深的認識。它不再僅僅是識彆齣圖像中的物體，而是能夠理解物體之間的關係，以及整個場景的意義。我常常會把書中的例子應用到我日常觀察的圖片中，發現自己對世界的理解又進瞭一步。

評分☆☆☆☆☆

在我個人學習和研究計算機視覺的過程中，《計算機視覺——一種現代方法（第二版）》扮演瞭一個至關重要的角色。我是一名對技術細節有著極高追求的初學者，最初接觸這個領域時，常常被海量的算法和模型所淹沒，不知道從何入手。這本書就像一位耐心細緻的導師，它將復雜的概念分解成易於理解的部分，並層層遞進，讓我能夠循序漸進地掌握核心知識。我尤其欣賞書中關於圖像幾何和變換的詳細講解，它用清晰的數學推導和直觀的圖示，解釋瞭仿射變換、透視變換等基本概念，這為我理解後續更復雜的圖像處理和三維重建技術奠定瞭堅實的基礎。我發現，許多其他書籍往往會跳過這些基礎，直接介紹高深的算法，而這本書的紮實鋪墊，讓我能夠更深刻地理解那些算法背後的原理。此外，書中關於相機模型和投影幾何的講解，也幫助我理解瞭現實世界中的三維信息是如何映射到二維圖像上的，這對於我後續進行三維重建和SLAM的研究非常有幫助。

評分☆☆☆☆☆

很好很強大，物流服務又好。。。

評分☆☆☆☆☆

哈哈哈哈哈哈

評分☆☆☆☆☆

不錯，很實用的一本書。

評分☆☆☆☆☆

計算機視覺微軟推薦書

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質量不錯，希望有用

評分☆☆☆☆☆

正版

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不錯，很實用的一本書。

評分☆☆☆☆☆

一直想買已經很久瞭瞭，正版

評分☆☆☆☆☆

多謝顧客你不是韆方百計哦哦哦