数字图像处理与机器视觉-Visual C++与Matlab实现(第2版)(含光盘) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张铮 著

图书标签:

• 数字图像处理
• 机器视觉
• Visual C++
• Matlab
• 图像处理
• 计算机视觉
• 算法实现
• 图像分析
• 模式识别
• 第二版

店铺： 南京出版传媒集团图书专营店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115346681

商品编码：17921926912

包装：平装

开本：16

出版时间：2014-05-01

内容介绍
基本信息

书名：	数字图像处理与机器视觉-Visual C++与Matlab实现(D2版)(含光盘)
作者：	张铮	开本：
YJ：	79	页数：
现价：	见1；CY=CY部	出版时间	2014-05
书号：	9787115346681	印刷时间：
出版社：	人民邮电出版社	版次：
商品类型：	正版图书	印次：

内容提要 作者简介 精彩导读 目录 D0章初识数字图像处理与机器视觉
　0.1数字图像
　0.1.1什么是数字图像
　0.1.2数字图像的显示
　0.1.3数字图像的分类
　0.1.4数字图像的实质
　0.1.5数字图像的表示
　0.1.6图像的空间和灰度级分辨率
　0.2数字图像处理与机器视觉
　0.2.1从图像处理到图像识别
　0.2.2什么是机器视觉
　0.2.3数字图像处理和识别的应用实例
　0.3数字图像处理的预备知识
　0.3.1邻接性、连通性、区域和边界
　0.3.2距离度量的几种方法
　0.3.3基本的图像操作
D1章MATLAB数字图像处理编程基础
　1.1MATLABR2011a简介
　1.1.1MATLAB软件环境
　1.1.2文件操作
　1.1.3在线帮助的使用
　1.1.4变量的使用
　1.1.5矩阵的使用
　1.1.6细胞数组(CellArray)和结构体(Structure)
　1.1.7关系运算与逻辑运算
　1.1.8常用图像处理数学函数
　1.1.9MATLAB程序流程控制
　1.1.10M文件编写
　1.1.11MATLAB函数编写
　1.2MATLAB图像类型及其存储方式
　1.3MATLAB的图像转换
　1.4读取和写入图像文件
　1.5图像的显示
D2章VisualC++图像处理编程基础
　2.1位图文件及其C++操作
　2.1.1设备无关位图
　2.1.2BMP图像文件数据结构
　2.2认识CImg类
　2.2.1主要成员函数列表
　2.2.2公有成员
　2.3CImg类基础操作
　2.3.1加载和写入图像
　2.3.2获得图像基本信息
　2.3.3检验有效性
　2.3.4按像素操作
　2.3.5改变图像大小
　2.3.6重载的运算符
　2.3.7在屏幕上绘制位图图像
　2.3.8新建图像
　2.3.9图像类型的判断与转化
　2.4DIPDemo工程
　2.4.1DIPDemo主界面
　2.4.2图像操作和处理类——CImg和CImgProcess
　2.4.3文档类——CDIPDemoDoc
　2.4.4视图类——CDIPDemoView
　2.5CImg应用示例
　2.5.1打开图像
　2.5.2清空图像
　2.5.3像素初始化方法
　2.5.4保存图像
D3章图像的点运算
　3.1灰度直方图
　3.1.1理论基础
　3.1.2MATLAB实现
　3.1.3VisualC++实现
　3.2灰度的线性变换
　3.2.1理论基础
　3.2.2MATLAB程序的实现
　3.2.3VisualC++实现
　3.3灰度对数变换
　3.3.1理论基础
　3.3.2MATLAB实现
　3.3.3VisualC++实现
　3.4伽玛变换
　3.4.1理论基础
　3.4.2MATLAB编程实现
　3.4.3VisualC++实现
　3.5灰度阈值变换
　3.5.1理论基础
　3.5.2MATLAB编程实现
　3.5.3VisualC++实现
　3.6分段线性变换
　3.6.1理论基础
　3.6.2MATLAB编程实现
　3.6.3VisualC++编程实现
　3.7直方图均衡化
　3.7.1理论基础
　3.7.2MATLAB编程实现
　3.7.3VisualC++实现
　3.8直方图规定化(匹配)
　3.8.1理论基础
　3.8.2MATLAB编程实现
　3.8.3VisualC++实现
D4章图像的几何变换
　4.1解决几何变换的一般思路
　4.2图像平移
　4.2.1图像平移的变换公式
　4.2.2图像平移的实现
　4.3图像镜像
　4.3.1图像镜像的变换公式
　4.3.2图像镜像的实现
　4.4图像转置
　4.4.1图像转置的变换公式
　4.4.2图像转置的实现
　4.5图像缩放
　4.5.1图像缩放的变换公式
　4.5.2图像缩放的实现
　4.6图像旋转
　4.6.1以原点为中心的图像旋转
　4.6.2以任意点为中心的图像旋转
　4.6.3图像旋转的实现
　4.7插值算法
　4.7.1Z近邻插值
　4.7.2双线性插值
　4.7.3高阶插值
　4.8图像配准简介
　4.8.1图像配准
　4.8.2人脸图像配准的MATLAB实现
　4.9VisualC++GJ应用实例——汽车牌照的投影失真校正
　4.9.1系统分析与设计
　4.9.2系统实现
　4.9.3功能测试
D5章空间域图像增强
　5.1图像增强基础
　5.2空间域滤波
　5.3图像平滑
　5.3.1平均模板及其实现
　5.3.2高斯平滑及其实现
　5.3.3通用平滑滤波的VisualC++实现
　5.3.4自适应平滑滤波
　5.4中值滤波
　5.4.1性能比较
　5.4.2一种改进的中值滤波策略
　5.4.3中值滤波的工作原理
　5.5图像锐化
　5.5.1理论基础
　5.5.2基于一阶导数的图像增强——梯度算子
　5.5.3基于二阶微分的图像增强——拉普拉斯算子
　5.5.4基于一阶与二阶导数的锐化算子的比较
　5.5.5高提升滤波及其实现
　5.5.6高斯-拉普拉斯变换(LaplaciaDfaGaussian，LoG)
D6章频率域图像增强
　6.1频率域滤波——与空间域滤波殊途同归
　6.2傅里叶变换基础知识
　6.2.1傅里叶级数
　6.2.2傅里叶变换
　6.2.3幅度谱、相位谱和功率谱
　6.2.4傅里叶变换的实质——基的转换
　6.3快速傅里叶变换及实现
　6.3.1FFT变换的必要性
　6.3.2常见的FFT算法
　6.3.3按时间抽取的基-2FFT算法
　6.3.4离散反傅里叶变换的快速算法
　6.3.5N维快速傅里叶变换
　6.3.6MATLAB实现
　6.3.7VisualC++实现
　6.4频域滤波基础
　6.4.1频域滤波与空域滤波的关系
　6.4.2频域滤波的基本步骤
　6.4.3频域滤波的MATLAB实现
　6.4.4频域滤波的VisualC++实现
　6.5频率域低通滤波器
　6.5.1理想低通滤波器及其实现
　6.5.2高斯低通滤波器及其实现
　6.6频率域高通滤波器
　6.6.1高斯高通滤波器及其实现
　6.6.2频域拉普拉斯滤波器及其实现
　6.7MATLAB综合案例——利用频域滤波消除周期噪声
　6.7.1频域带阻滤波器
　6.7.2带阻滤波器消除周期噪声
　6.8频域滤波器与空域滤波器之间的内在联系
　附录
D7章小波变换
　7.1多分辨率分析
　7.1.1多分辨率框架
　7.1.2分解与重构的实现
　7.1.3图像处理中分解与重构的实现
　7.2Gabor多分辨率分析
　7.3常见小波分析
　7.3.1Haar小波
　7.3.2Daubechies小波
　7.4高维小波
D8章图像复原
　8.1图像复原的理论模型
　8.1.1图像复原的基本概念
　8.1.2图像复原的一般模型
　8.2噪声模型
　8.2.1噪声种类
　8.2.2MATLAB实现
　8.2.3VisualC++实现
　8.3空间滤波
　8.3.1空域滤波原理
　8.3.2MATLAB实现
　8.3.3VisualC++实现
　8.4逆滤波复原
　8.4.1逆滤波原理
　8.4.2MATLAB实现
　8.4.3VisualC++实现
　8.5维纳滤波复原
　8.5.1维纳滤波原理
　8.5.2MATLAB实现
　8.5.3VisualC++实现
　8.6有约束Z小二乘复原
　8.7Lucky-Richardson复原
　8.8盲去卷积图像复原
　8.9MATLAB图像复原综合案例——去除照片的运动模糊
D9章彩色图像处理
　9.1彩色基础
　9.2彩色模型
　9.2.1RGB模型
　9.2.2CMY、CMYK模型
　9.2.3HSI模型
　9.2.4HSV模型
　9.2.5YUV模型
　9.2.6YIQ模型
　9.2.7Lab模型简介
　9.3全彩色图像处理基础
　9.3.1彩色补偿及其MATLAB实现
　9.3.2彩色平衡及其MATLAB实现
D10章图像压缩
　10.1图像压缩理论
　10.1.1图像冗余
　10.1.2香农定理
　10.1.3保真度评价
　10.2DCT变换与量化
　10.2.1DCT变换原理
　10.2.2量化
　10.2.3DCT变换和量化的VisualC++实现
　10.3预测编码
　10.4霍夫曼编码
　10.4.1霍夫曼编码原理
　10.4.2霍夫曼编码的VisualC++实现
　10.5算术编码
　10.5.1算术编码原理
　10.5.2算术编码的VisualC++实现
　10.6游程编码
　10.7JPEG和JPEG2000压缩标准
　10.8VisualC++综合案例——类似JPEG的图像压缩
D11章形态学图像处理
　11.1预备知识
　11.2二值图像中的基本形态学运算
　11.2.1腐蚀及其实现
　11.2.2膨胀及其实现
　11.2.3开运算及其实现
　11.2.4闭运算及其实现
　11.3二值图像中的形态学应用
　11.3.1击中与击不中变换及其实现
　11.3.2边界提取与跟踪及其实现
　11.3.3区域填充及其VisualC++实现
　11.3.4连通分量提取及其实现
　11.3.5细化算法及其VisualC++实现
　11.3.6像素化算法及其VisualC++实现
　11.3.7凸壳及其VisualC++实现
　11.3.8bwmorph()函数
　11.4灰度图像中的基本形态学运算
　11.4.1灰度膨胀及其实现
　11.4.2灰度腐蚀及其实现
　11.4.3灰度开、闭运算及其实现
　11.4.41；CY=CY帽变换(top-hat)及其实现
　小结
D12章图像分割
　12.1图像分割概述
　12.2边缘检测
　12.2.1边缘检测概述
　12.2.2常用的边缘检测算子
　12.2.3MATLAB实现
　12.2.4VisualC++实现
　12.3霍夫变换
　12.3.1直线检测
　12.3.2曲线检测
　12.3.3任意形状的检测
　12.3.4Hough变换直线检测的MATLAB实现
　12.3.5Hough变换直线检测的VisualC++实现
　12.4阈值分割
　12.4.1阈值分割方法
　12.4.2MATLAB实现
　12.4.3VisualC++实现
　12.5区域分割
　12.5.1区域生长及其实现
　12.5.2区域分裂与合并及其MATLAB实现
　12.6小结
D13章特征提取
　13.1图像特征概述
　13.2基本统计特征
　13.2.1简单的区域描绘子及其MATLAB实现
　13.2.2直方图及其统计特征
　13.2.3灰度共现矩阵及其VisualC++实现
　13.3特征降维
　13.3.1维度灾难
　13.3.2特征选择简介
　13.3.3主成分分析
　13.3.4快速PCA及其实现
　13.4综合案例——基于PCA的人脸特征抽取
　13.4.1数据集简介
　13.4.2生成样本矩阵
　13.4.3主成分分析
　13.4.4主成分脸可视化分析
　13.4.5基于主分量的人脸重建
　13.5局部二进制模式
　13.5.1基本LBP
　13.5.2圆形邻域的LBPP,R算子
　13.5.3统一化LBP算子——UniformLBP及其MATLAB实现
　13.5.4MB-LBP及其MATLAB实现
　13.5.5图像分区及其MATLAB实现
D14章图像识别初步
　14.1模式识别概述
　14.2模式识别方法分类
　14.3Z小距离分类器和模板匹配
　14.3.1Z小距离分类器及其MATLAB实现
　14.3.2基于相关的模板匹配
　14.3.3相关匹配的计算效率
D15章人工神经网络
　15.1人工神经网络简介
　15.1.1仿生学动机
　15.1.2人工神经网络的应用实例
　15.2人工神经网络的理论基础
　15.2.1训练线性单元的梯度下降算法
　15.2.2多层人工神经网络
　15.2.3Sigmoid单元
　15.2.4反向传播(BackPropagation，BP)算法
　15.2.5训练中的问题
　15.3基于ANN的数字字符识别系统DigitRec——分析与设计
　15.3.1任务描述
　15.3.2数据集简介
　15.3.3设计要点
　15.4基于ANN的数字字符识别系统——DigitRec的实现
　15.4.1构建神经元结构——SNeuron
　15.4.2构建神经网络网络层——SNeuronLayer
　15.4.3神经网络信息头——NeuralNet_Header
　15.4.4神经网络类——CNeuralNet
　15.4.5神经网络的训练数据类——CNeuralData
　15.4.6误差跟踪类——CValueTrack
　15.4.7训练对话框类——CTrainDlg
　15.4.8测试对话框类——CTestDlg
　15.5基于ANN的数字字符识别系统——DigitRec的测试
　15.5.1训练
　15.5.2测试
　15.6改进的DigitRec
　15.6.1数字字符图像的预处理类——COCRImageProcess
　15.6.2输入图像的预处理——实现
　15.6.3输入图像的预处理——测试
　15.7神经网络参数对训练和识别的影响
　15.7.1隐藏层单元数目的影响
　15.7.2学习率的影响
　15.7.3训练时代数目的影响
D16章支持向量机
　16.1支持向量机的分类思想
　16.2支持向量机的理论基础
　16.2.1线性可分情况下的SVM
　16.2.2非线性可分情况下的C-SVM
　16.2.3需要核函数映射情况下的SVM
　16.2.4推广到多类问题
　16.3SVM的MATLAB实现
　16.3.1训练——svmtrain
　16.3.2分类——svmclassify
　16.3.3应用实例
　16.4综合案例——基于PCA和SVM的人脸识别系统
　16.4.1人脸识别简介
　16.4.2前期处理
　16.4.3数据规格化
　16.4.4核函数的选择
　16.4.5参数选择
　16.4.6构建多类SVM分类器
　16.4.7实验结果
　16.5SVM在线资源
　16.5.1MATLAB的SVM工具箱
　16.5.2LibSVM的简介
D17章AdaBoost
　17.1AdaBoost分类思想
　17.2AdaBoost理论基础
　17.3构建AdaBoost的MATLAB工具箱
　17.4MATLAB综合案例——基于AdaBoost的面部图像男女性别分类
　17.4.1关于数据集
　17.4.2数据的预处理
　17.4.3算法流程实现
　参考文献

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《计算机视觉：算法与应用》 作者：Richard Szeliski 出版社： 出版日期： 内容简介： 《计算机视觉：算法与应用》是一部全面而深入地探讨计算机视觉领域核心概念、算法和应用的经典著作。本书由该领域的知名学者Richard Szeliski撰写，旨在为读者提供一个扎实的理论基础，并辅以丰富的实践案例，帮助读者理解计算机视觉是如何工作的，以及如何利用这些技术解决现实世界中的问题。本书内容广泛，涵盖了从基本的图像形成过程到复杂的场景理解和三维重建等多个方面，理论与实践并重，是计算机视觉领域不可或缺的学习和参考指南。 核心内容概述： 本书的结构清晰，循序渐进，从基础的图像获取和处理开始，逐步深入到高级的计算机视觉任务。 第一部分：图像形成与处理基础 图像获取与传感器： 详细阐述了不同类型的图像传感器（如CCD、CMOS）的工作原理、成像模型以及图像获取过程中可能出现的各种效应，如噪声、失真等。这为后续理解和处理图像奠定了基础。 图像色彩与几何变换： 深入讲解了图像的色彩模型（RGB、HSV、Lab等）及其相互转换，以及图像的几何变换，包括平移、旋转、缩放、仿射变换和透视变换。这些基本操作在图像预处理和特征提取中至关重要。 图像滤波与增强： 介绍了一系列用于改善图像质量、去除噪声和突出重要特征的滤波技术，如高斯滤波、中值滤波、Sobel算子、Laplacian算子等。同时，也涵盖了直方图均衡化等增强技术，用于改善图像的对比度和亮度。 图像分割： 探讨了将图像划分为若干有意义的区域的技术，包括基于阈值的方法、区域生长法、分水岭算法以及图割等。有效的图像分割是识别和分析图像内容的前提。 第二部分：特征提取与匹配 边缘检测： 详细讲解了检测图像中亮度或颜色发生剧烈变化的位置，即边缘。Canny边缘检测器等经典算法被深入剖析，并讨论了不同算法的优缺点。 角点检测： 介绍了一系列检测图像中具有局部平坦性的点，即角点的方法，如Harris角点检测器、Shi-Tomasi角点检测器等。角点是图像中稳定且易于匹配的特征点。 斑点特征（Blob Features）： 探讨了检测图像中具有特定形状和大小的区域，即斑点。SIFT、SURF、ORB等斑点特征提取和描述算法被详细阐述，这些算法在目标识别和图像匹配中发挥着关键作用。 特征匹配： 讲解了如何将不同图像中的相同特征点进行匹配。内容涵盖了暴力匹配、FLANN（Fast Library for Approximate Nearest Neighbors）等高效的匹配算法，以及 RANSAC（Random Sample Consensus）等鲁棒性方法，用于处理包含噪声和离群值的匹配问题。 第三部分：几何视觉与三维重建 相机模型与标定： 详细阐述了相机成像的几何模型，包括内参和外参，并介绍了相机标定的方法，以确定相机的内在特性和空间位置。 立体视觉： 深入研究了如何从两幅或多幅不同视角的图像恢复场景的三维信息。内容包括视差计算、多视图几何、基础矩阵（Fundamental Matrix）、本质矩阵（Essential Matrix）等概念，以及稠密立体匹配算法。 多视图几何： 扩展了立体视觉的概念，讨论了如何利用多幅图像来重建场景。这包括运动恢复结构（Structure from Motion, SfM）和多视图立体（Multi-view Stereo, MVS）技术，能够从一系列连续的图像中重建出三维场景的几何结构和相机位姿。 三维重建： 综合运用上述几何视觉技术，详细讲解了如何从二维图像构建出物体的三维模型。这包括点云生成、表面重建以及网格生成等技术。 第四部分：高级计算机视觉应用 目标检测与识别： 介绍了识别和定位图像中特定目标的技术。内容涵盖了传统方法（如模板匹配、Adaboost）以及基于深度学习的先进方法（如Faster R-CNN、YOLO、SSD）。 图像分割与对象识别： 进一步探讨了更精细的图像分割方法，如语义分割（Semantic Segmentation）和实例分割（Instance Segmentation），以及如何将识别结果与分割区域相结合。 目标跟踪： 讲解了在视频序列中跟踪特定目标的技术。涵盖了基于特征的跟踪、基于模型（如卡尔曼滤波、粒子滤波）的跟踪以及基于深度学习的跟踪方法。 运动分析： 探讨了分析图像序列中物体运动的方法，包括光流（Optical Flow）的估计、运动估计以及场景流（Scene Flow）等。 图像合成与增强： 介绍了如何利用计算机视觉技术生成逼真的图像，或者对现有图像进行艺术化处理和风格迁移。 场景理解与建模： 深入研究如何让计算机理解图像或视频中的场景内容，包括物体之间的关系、场景的布局以及场景的语义信息。 本书的特点与价值： 系统性与全面性： 本书几乎涵盖了计算机视觉领域的绝大多数关键技术和概念，为读者提供了一个完整的知识体系。 理论与实践相结合： 在讲解理论知识的同时，本书也提供了大量的算法细节和实现思路，并辅以丰富的图示和示例，便于读者理解和应用。 经典与前沿并存： 本书不仅深入讲解了计算机视觉领域的经典算法和理论，也关注了近年来快速发展的深度学习在计算机视觉中的应用。 严谨的数学推导： 作者在讲解算法时，注重数学原理的清晰阐述，为读者打下坚实的理论基础。 广泛的应用领域： 本书所介绍的技术广泛应用于机器人、自动驾驶、增强现实、医学影像、安防监控、虚拟现实、图像搜索等众多领域。 适合读者： 计算机科学、软件工程、电子工程、人工智能等相关专业的本科生和研究生。 希望系统学习计算机视觉技术的研究人员和开发人员。 对计算机视觉领域感兴趣的任何人士，希望深入了解其工作原理和应用。 《计算机视觉：算法与应用》是一部能够帮助读者从入门到精通计算机视觉的宝贵资源。它不仅是学习理论知识的教材，更是指导实践应用的工具书，对于任何希望在计算机视觉领域有所建树的人来说，都具有极高的阅读价值。通过本书的学习，读者将能够深刻理解计算机如何“看”世界，并具备开发各种智能视觉应用的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书在对图像分割与目标检测算法的介绍上，给我留下了深刻的印象。它不仅讲解了传统的基于阈值分割、区域生长、边缘检测等方法，还详细介绍了多种先进的分割和检测技术，例如基于图割的方法（如GrabCut）以及近年来非常流行的深度学习方法（如Faster R-CNN、YOLO）。作者在解释这些算法时，力求概念的清晰和原理的透彻，即使是一些非常复杂的深度学习模型，也能通过书中详细的步骤和图示，让我逐渐理解其内部机制。最令我欣喜的是，书中提供的Visual C++和Matlab代码示例，能够让我直接上手实践，进行图像的自动分割和目标的精确识别。我利用书中提供的代码，成功地实现了一个简单的目标检测系统，这让我对计算机视觉在物体识别和场景理解方面的能力有了更直观的认识。光盘中的图像数据集，包含了各种包含不同物体和复杂背景的图像，为我进行算法的测试和性能评估提供了便利，也让我对算法在实际应用中的鲁棒性有了更深入的理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书在讲解计算机视觉中的几何变换和多视图几何方面，给我带来了全新的视角。我一直认为理解图像的几何关系是解决很多视觉问题的基础，而这本书恰恰满足了我的这一需求。它系统地介绍了图像的仿射变换、透视变换等基本几何操作，以及如何利用这些变换进行图像校正、对齐等操作。更令我兴奋的是，书中还深入讲解了相机标定、立体视觉、运动恢复结构（SfM）等高级主题。作者通过清晰的图示和数学推导，将这些抽象的概念变得易于理解，并且提供了Visual C++和Matlab的实现代码，让我在实践中巩固了理论知识。我尝试了书中关于立体匹配的章节，通过代码实现了对双目图像的深度估计，这让我对三维重建有了更深的认识。光盘中提供的相机模型参数和校准图像数据集，对于我理解和实践相机标定过程非常有价值，也让我对计算机视觉在三维感知领域的应用有了更深的体会。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容深度和广度都令人印象深刻，尤其是对于图像复原与重建的章节，简直是为我量身定做的。我一直对如何从模糊、噪声干扰的图像中恢复出清晰原始信息感到好奇，而这本书给了我非常详尽的解答。它不仅介绍了经典的维纳滤波、同态滤波等方法，还深入探讨了基于模型的方法，如最大似然估计和贝叶斯估计在图像复原中的应用。最让我惊喜的是，书中将这些理论知识与实际编程相结合，通过Visual C++和Matlab的代码示例，让我能够亲手实现图像去噪、去模糊、超分辨率等功能。我尝试了书中提供的代码，对算法的运行效果有了直观的了解，并且能够根据自己的需求进行修改和调整。书中对不同复原算法的优缺点分析也非常到位，帮助我理解在不同场景下应该选择哪种方法。光盘中的配套资源，特别是那些包含各种噪声和模糊类型的图像数据集，对我进行实验和验证算法效果非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

这本书在机器学习与图像识别的结合方面做得相当出色。它详细介绍了如何将机器学习的强大能力应用于解决复杂的视觉问题，比如利用支持向量机（SVM）进行分类，或者使用卷积神经网络（CNN）进行图像识别和目标检测。书中对于这些模型的原理讲解非常透彻，并且提供了如何在Visual C++和Matlab环境下实现这些模型的具体步骤和代码。我特别喜欢作者对于深度学习部分的处理，即使是对于神经网络的初学者，也能通过书中循序渐进的讲解，理解其核心概念，如反向传播、激活函数等。更重要的是，书中不仅讲解了模型本身，还强调了数据预处理、特征工程以及模型评估的重要性，这些都是构建一个成功的机器学习视觉系统的关键环节。通过书中提供的示例，我不仅学会了如何搭建和训练模型，还学会了如何根据实际问题调整模型参数，优化识别效果。光盘中的数据集也非常实用，涵盖了多种图像识别场景，为我的实践提供了丰富的素材。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容实在太丰富了！从基础的数字图像处理算法，比如滤波、边缘检测、图像增强，到更高级的特征提取、目标识别、图像分割，几乎涵盖了计算机视觉领域的方方面面。作者在介绍这些概念时，不仅有清晰的理论阐述，还配有直观的数学推导，对于我这种既想理解原理又想知道背后数学原理的读者来说，简直是福音。更难得的是，书中结合了Visual C++和Matlab两种常用的开发工具，提供了大量的代码示例。这意味着我不仅能学到理论，还能立刻动手实践，将学到的知识转化为实际的图像处理应用。这一点对于我这样的初学者来说尤为重要，能够帮助我快速建立起从理论到实践的联系，避免了“纸上谈兵”的尴尬。而且，书中对算法的讲解深入浅出，即使是一些比较复杂的算法，也能被拆解得非常清晰，让我能够一步步理解其工作机制。光盘中的资源更是锦上添花，包含了大量的源代码和数据集，这极大地节省了我自己编写代码和寻找素材的时间，让我能更专注于算法本身的研究和应用。