數字圖像處理與機器視覺-Visual C++與Matlab實現(第2版)(含光盤) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張錚 著

圖書標籤:

• 數字圖像處理
• 機器視覺
• Visual C++
• Matlab
• 圖像處理
• 計算機視覺
• 算法實現
• 圖像分析
• 模式識彆
• 第二版

店鋪： 南京齣版傳媒集團圖書專營店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115346681

商品編碼：17921926912

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開本：16

齣版時間：2014-05-01

內容介紹
基本信息

書名：	數字圖像處理與機器視覺-Visual C++與Matlab實現(D2版)(含光盤)
作者：	張錚	開本：
YJ：	79	頁數：
現價：	見1；CY=CY部	齣版時間	2014-05
書號：	9787115346681	印刷時間：
齣版社：	人民郵電齣版社	版次：
商品類型：	正版圖書	印次：

內容提要 作者簡介 精彩導讀 目錄 D0章初識數字圖像處理與機器視覺
　0.1數字圖像
　0.1.1什麼是數字圖像
　0.1.2數字圖像的顯示
　0.1.3數字圖像的分類
　0.1.4數字圖像的實質
　0.1.5數字圖像的錶示
　0.1.6圖像的空間和灰度級分辨率
　0.2數字圖像處理與機器視覺
　0.2.1從圖像處理到圖像識彆
　0.2.2什麼是機器視覺
　0.2.3數字圖像處理和識彆的應用實例
　0.3數字圖像處理的預備知識
　0.3.1鄰接性、連通性、區域和邊界
　0.3.2距離度量的幾種方法
　0.3.3基本的圖像操作
D1章MATLAB數字圖像處理編程基礎
　1.1MATLABR2011a簡介
　1.1.1MATLAB軟件環境
　1.1.2文件操作
　1.1.3在綫幫助的使用
　1.1.4變量的使用
　1.1.5矩陣的使用
　1.1.6細胞數組(CellArray)和結構體(Structure)
　1.1.7關係運算與邏輯運算
　1.1.8常用圖像處理數學函數
　1.1.9MATLAB程序流程控製
　1.1.10M文件編寫
　1.1.11MATLAB函數編寫
　1.2MATLAB圖像類型及其存儲方式
　1.3MATLAB的圖像轉換
　1.4讀取和寫入圖像文件
　1.5圖像的顯示
D2章VisualC++圖像處理編程基礎
　2.1位圖文件及其C++操作
　2.1.1設備無關位圖
　2.1.2BMP圖像文件數據結構
　2.2認識CImg類
　2.2.1主要成員函數列錶
　2.2.2公有成員
　2.3CImg類基礎操作
　2.3.1加載和寫入圖像
　2.3.2獲得圖像基本信息
　2.3.3檢驗有效性
　2.3.4按像素操作
　2.3.5改變圖像大小
　2.3.6重載的運算符
　2.3.7在屏幕上繪製位圖圖像
　2.3.8新建圖像
　2.3.9圖像類型的判斷與轉化
　2.4DIPDemo工程
　2.4.1DIPDemo主界麵
　2.4.2圖像操作和處理類——CImg和CImgProcess
　2.4.3文檔類——CDIPDemoDoc
　2.4.4視圖類——CDIPDemoView
　2.5CImg應用示例
　2.5.1打開圖像
　2.5.2清空圖像
　2.5.3像素初始化方法
　2.5.4保存圖像
D3章圖像的點運算
　3.1灰度直方圖
　3.1.1理論基礎
　3.1.2MATLAB實現
　3.1.3VisualC++實現
　3.2灰度的綫性變換
　3.2.1理論基礎
　3.2.2MATLAB程序的實現
　3.2.3VisualC++實現
　3.3灰度對數變換
　3.3.1理論基礎
　3.3.2MATLAB實現
　3.3.3VisualC++實現
　3.4伽瑪變換
　3.4.1理論基礎
　3.4.2MATLAB編程實現
　3.4.3VisualC++實現
　3.5灰度閾值變換
　3.5.1理論基礎
　3.5.2MATLAB編程實現
　3.5.3VisualC++實現
　3.6分段綫性變換
　3.6.1理論基礎
　3.6.2MATLAB編程實現
　3.6.3VisualC++編程實現
　3.7直方圖均衡化
　3.7.1理論基礎
　3.7.2MATLAB編程實現
　3.7.3VisualC++實現
　3.8直方圖規定化(匹配)
　3.8.1理論基礎
　3.8.2MATLAB編程實現
　3.8.3VisualC++實現
D4章圖像的幾何變換
　4.1解決幾何變換的一般思路
　4.2圖像平移
　4.2.1圖像平移的變換公式
　4.2.2圖像平移的實現
　4.3圖像鏡像
　4.3.1圖像鏡像的變換公式
　4.3.2圖像鏡像的實現
　4.4圖像轉置
　4.4.1圖像轉置的變換公式
　4.4.2圖像轉置的實現
　4.5圖像縮放
　4.5.1圖像縮放的變換公式
　4.5.2圖像縮放的實現
　4.6圖像鏇轉
　4.6.1以原點為中心的圖像鏇轉
　4.6.2以任意點為中心的圖像鏇轉
　4.6.3圖像鏇轉的實現
　4.7插值算法
　4.7.1Z近鄰插值
　4.7.2雙綫性插值
　4.7.3高階插值
　4.8圖像配準簡介
　4.8.1圖像配準
　4.8.2人臉圖像配準的MATLAB實現
　4.9VisualC++GJ應用實例——汽車牌照的投影失真校正
　4.9.1係統分析與設計
　4.9.2係統實現
　4.9.3功能測試
D5章空間域圖像增強
　5.1圖像增強基礎
　5.2空間域濾波
　5.3圖像平滑
　5.3.1平均模闆及其實現
　5.3.2高斯平滑及其實現
　5.3.3通用平滑濾波的VisualC++實現
　5.3.4自適應平滑濾波
　5.4中值濾波
　5.4.1性能比較
　5.4.2一種改進的中值濾波策略
　5.4.3中值濾波的工作原理
　5.5圖像銳化
　5.5.1理論基礎
　5.5.2基於一階導數的圖像增強——梯度算子
　5.5.3基於二階微分的圖像增強——拉普拉斯算子
　5.5.4基於一階與二階導數的銳化算子的比較
　5.5.5高提升濾波及其實現
　5.5.6高斯-拉普拉斯變換(LaplaciaDfaGaussian，LoG)
D6章頻率域圖像增強
　6.1頻率域濾波——與空間域濾波殊途同歸
　6.2傅裏葉變換基礎知識
　6.2.1傅裏葉級數
　6.2.2傅裏葉變換
　6.2.3幅度譜、相位譜和功率譜
　6.2.4傅裏葉變換的實質——基的轉換
　6.3快速傅裏葉變換及實現
　6.3.1FFT變換的必要性
　6.3.2常見的FFT算法
　6.3.3按時間抽取的基-2FFT算法
　6.3.4離散反傅裏葉變換的快速算法
　6.3.5N維快速傅裏葉變換
　6.3.6MATLAB實現
　6.3.7VisualC++實現
　6.4頻域濾波基礎
　6.4.1頻域濾波與空域濾波的關係
　6.4.2頻域濾波的基本步驟
　6.4.3頻域濾波的MATLAB實現
　6.4.4頻域濾波的VisualC++實現
　6.5頻率域低通濾波器
　6.5.1理想低通濾波器及其實現
　6.5.2高斯低通濾波器及其實現
　6.6頻率域高通濾波器
　6.6.1高斯高通濾波器及其實現
　6.6.2頻域拉普拉斯濾波器及其實現
　6.7MATLAB綜閤案例——利用頻域濾波消除周期噪聲
　6.7.1頻域帶阻濾波器
　6.7.2帶阻濾波器消除周期噪聲
　6.8頻域濾波器與空域濾波器之間的內在聯係
　附錄
D7章小波變換
　7.1多分辨率分析
　7.1.1多分辨率框架
　7.1.2分解與重構的實現
　7.1.3圖像處理中分解與重構的實現
　7.2Gabor多分辨率分析
　7.3常見小波分析
　7.3.1Haar小波
　7.3.2Daubechies小波
　7.4高維小波
D8章圖像復原
　8.1圖像復原的理論模型
　8.1.1圖像復原的基本概念
　8.1.2圖像復原的一般模型
　8.2噪聲模型
　8.2.1噪聲種類
　8.2.2MATLAB實現
　8.2.3VisualC++實現
　8.3空間濾波
　8.3.1空域濾波原理
　8.3.2MATLAB實現
　8.3.3VisualC++實現
　8.4逆濾波復原
　8.4.1逆濾波原理
　8.4.2MATLAB實現
　8.4.3VisualC++實現
　8.5維納濾波復原
　8.5.1維納濾波原理
　8.5.2MATLAB實現
　8.5.3VisualC++實現
　8.6有約束Z小二乘復原
　8.7Lucky-Richardson復原
　8.8盲去捲積圖像復原
　8.9MATLAB圖像復原綜閤案例——去除照片的運動模糊
D9章彩色圖像處理
　9.1彩色基礎
　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模型簡介
　9.3全彩色圖像處理基礎
　9.3.1彩色補償及其MATLAB實現
　9.3.2彩色平衡及其MATLAB實現
D10章圖像壓縮
　10.1圖像壓縮理論
　10.1.1圖像冗餘
　10.1.2香農定理
　10.1.3保真度評價
　10.2DCT變換與量化
　10.2.1DCT變換原理
　10.2.2量化
　10.2.3DCT變換和量化的VisualC++實現
　10.3預測編碼
　10.4霍夫曼編碼
　10.4.1霍夫曼編碼原理
　10.4.2霍夫曼編碼的VisualC++實現
　10.5算術編碼
　10.5.1算術編碼原理
　10.5.2算術編碼的VisualC++實現
　10.6遊程編碼
　10.7JPEG和JPEG2000壓縮標準
　10.8VisualC++綜閤案例——類似JPEG的圖像壓縮
D11章形態學圖像處理
　11.1預備知識
　11.2二值圖像中的基本形態學運算
　11.2.1腐蝕及其實現
　11.2.2膨脹及其實現
　11.2.3開運算及其實現
　11.2.4閉運算及其實現
　11.3二值圖像中的形態學應用
　11.3.1擊中與擊不中變換及其實現
　11.3.2邊界提取與跟蹤及其實現
　11.3.3區域填充及其VisualC++實現
　11.3.4連通分量提取及其實現
　11.3.5細化算法及其VisualC++實現
　11.3.6像素化算法及其VisualC++實現
　11.3.7凸殼及其VisualC++實現
　11.3.8bwmorph()函數
　11.4灰度圖像中的基本形態學運算
　11.4.1灰度膨脹及其實現
　11.4.2灰度腐蝕及其實現
　11.4.3灰度開、閉運算及其實現
　11.4.41；CY=CY帽變換(top-hat)及其實現
　小結
D12章圖像分割
　12.1圖像分割概述
　12.2邊緣檢測
　12.2.1邊緣檢測概述
　12.2.2常用的邊緣檢測算子
　12.2.3MATLAB實現
　12.2.4VisualC++實現
　12.3霍夫變換
　12.3.1直綫檢測
　12.3.2麯綫檢測
　12.3.3任意形狀的檢測
　12.3.4Hough變換直綫檢測的MATLAB實現
　12.3.5Hough變換直綫檢測的VisualC++實現
　12.4閾值分割
　12.4.1閾值分割方法
　12.4.2MATLAB實現
　12.4.3VisualC++實現
　12.5區域分割
　12.5.1區域生長及其實現
　12.5.2區域分裂與閤並及其MATLAB實現
　12.6小結
D13章特徵提取
　13.1圖像特徵概述
　13.2基本統計特徵
　13.2.1簡單的區域描繪子及其MATLAB實現
　13.2.2直方圖及其統計特徵
　13.2.3灰度共現矩陣及其VisualC++實現
　13.3特徵降維
　13.3.1維度災難
　13.3.2特徵選擇簡介
　13.3.3主成分分析
　13.3.4快速PCA及其實現
　13.4綜閤案例——基於PCA的人臉特徵抽取
　13.4.1數據集簡介
　13.4.2生成樣本矩陣
　13.4.3主成分分析
　13.4.4主成分臉可視化分析
　13.4.5基於主分量的人臉重建
　13.5局部二進製模式
　13.5.1基本LBP
　13.5.2圓形鄰域的LBPP,R算子
　13.5.3統一化LBP算子——UniformLBP及其MATLAB實現
　13.5.4MB-LBP及其MATLAB實現
　13.5.5圖像分區及其MATLAB實現
D14章圖像識彆初步
　14.1模式識彆概述
　14.2模式識彆方法分類
　14.3Z小距離分類器和模闆匹配
　14.3.1Z小距離分類器及其MATLAB實現
　14.3.2基於相關的模闆匹配
　14.3.3相關匹配的計算效率
D15章人工神經網絡
　15.1人工神經網絡簡介
　15.1.1仿生學動機
　15.1.2人工神經網絡的應用實例
　15.2人工神經網絡的理論基礎
　15.2.1訓練綫性單元的梯度下降算法
　15.2.2多層人工神經網絡
　15.2.3Sigmoid單元
　15.2.4反嚮傳播(BackPropagation，BP)算法
　15.2.5訓練中的問題
　15.3基於ANN的數字字符識彆係統DigitRec——分析與設計
　15.3.1任務描述
　15.3.2數據集簡介
　15.3.3設計要點
　15.4基於ANN的數字字符識彆係統——DigitRec的實現
　15.4.1構建神經元結構——SNeuron
　15.4.2構建神經網絡網絡層——SNeuronLayer
　15.4.3神經網絡信息頭——NeuralNet_Header
　15.4.4神經網絡類——CNeuralNet
　15.4.5神經網絡的訓練數據類——CNeuralData
　15.4.6誤差跟蹤類——CValueTrack
　15.4.7訓練對話框類——CTrainDlg
　15.4.8測試對話框類——CTestDlg
　15.5基於ANN的數字字符識彆係統——DigitRec的測試
　15.5.1訓練
　15.5.2測試
　15.6改進的DigitRec
　15.6.1數字字符圖像的預處理類——COCRImageProcess
　15.6.2輸入圖像的預處理——實現
　15.6.3輸入圖像的預處理——測試
　15.7神經網絡參數對訓練和識彆的影響
　15.7.1隱藏層單元數目的影響
　15.7.2學習率的影響
　15.7.3訓練時代數目的影響
D16章支持嚮量機
　16.1支持嚮量機的分類思想
　16.2支持嚮量機的理論基礎
　16.2.1綫性可分情況下的SVM
　16.2.2非綫性可分情況下的C-SVM
　16.2.3需要核函數映射情況下的SVM
　16.2.4推廣到多類問題
　16.3SVM的MATLAB實現
　16.3.1訓練——svmtrain
　16.3.2分類——svmclassify
　16.3.3應用實例
　16.4綜閤案例——基於PCA和SVM的人臉識彆係統
　16.4.1人臉識彆簡介
　16.4.2前期處理
　16.4.3數據規格化
　16.4.4核函數的選擇
　16.4.5參數選擇
　16.4.6構建多類SVM分類器
　16.4.7實驗結果
　16.5SVM在綫資源
　16.5.1MATLAB的SVM工具箱
　16.5.2LibSVM的簡介
D17章AdaBoost
　17.1AdaBoost分類思想
　17.2AdaBoost理論基礎
　17.3構建AdaBoost的MATLAB工具箱
　17.4MATLAB綜閤案例——基於AdaBoost的麵部圖像男女性彆分類
　17.4.1關於數據集
　17.4.2數據的預處理
　17.4.3算法流程實現
　參考文獻

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《計算機視覺：算法與應用》 作者：Richard Szeliski 齣版社： 齣版日期： 內容簡介： 《計算機視覺：算法與應用》是一部全麵而深入地探討計算機視覺領域核心概念、算法和應用的經典著作。本書由該領域的知名學者Richard Szeliski撰寫，旨在為讀者提供一個紮實的理論基礎，並輔以豐富的實踐案例，幫助讀者理解計算機視覺是如何工作的，以及如何利用這些技術解決現實世界中的問題。本書內容廣泛，涵蓋瞭從基本的圖像形成過程到復雜的場景理解和三維重建等多個方麵，理論與實踐並重，是計算機視覺領域不可或缺的學習和參考指南。 核心內容概述： 本書的結構清晰，循序漸進，從基礎的圖像獲取和處理開始，逐步深入到高級的計算機視覺任務。 第一部分：圖像形成與處理基礎 圖像獲取與傳感器： 詳細闡述瞭不同類型的圖像傳感器（如CCD、CMOS）的工作原理、成像模型以及圖像獲取過程中可能齣現的各種效應，如噪聲、失真等。這為後續理解和處理圖像奠定瞭基礎。 圖像色彩與幾何變換： 深入講解瞭圖像的色彩模型（RGB、HSV、Lab等）及其相互轉換，以及圖像的幾何變換，包括平移、鏇轉、縮放、仿射變換和透視變換。這些基本操作在圖像預處理和特徵提取中至關重要。 圖像濾波與增強： 介紹瞭一係列用於改善圖像質量、去除噪聲和突齣重要特徵的濾波技術，如高斯濾波、中值濾波、Sobel算子、Laplacian算子等。同時，也涵蓋瞭直方圖均衡化等增強技術，用於改善圖像的對比度和亮度。 圖像分割： 探討瞭將圖像劃分為若乾有意義的區域的技術，包括基於閾值的方法、區域生長法、分水嶺算法以及圖割等。有效的圖像分割是識彆和分析圖像內容的前提。 第二部分：特徵提取與匹配 邊緣檢測： 詳細講解瞭檢測圖像中亮度或顔色發生劇烈變化的位置，即邊緣。Canny邊緣檢測器等經典算法被深入剖析，並討論瞭不同算法的優缺點。 角點檢測： 介紹瞭一係列檢測圖像中具有局部平坦性的點，即角點的方法，如Harris角點檢測器、Shi-Tomasi角點檢測器等。角點是圖像中穩定且易於匹配的特徵點。 斑點特徵（Blob Features）： 探討瞭檢測圖像中具有特定形狀和大小的區域，即斑點。SIFT、SURF、ORB等斑點特徵提取和描述算法被詳細闡述，這些算法在目標識彆和圖像匹配中發揮著關鍵作用。 特徵匹配： 講解瞭如何將不同圖像中的相同特徵點進行匹配。內容涵蓋瞭暴力匹配、FLANN（Fast Library for Approximate Nearest Neighbors）等高效的匹配算法，以及 RANSAC（Random Sample Consensus）等魯棒性方法，用於處理包含噪聲和離群值的匹配問題。 第三部分：幾何視覺與三維重建 相機模型與標定： 詳細闡述瞭相機成像的幾何模型，包括內參和外參，並介紹瞭相機標定的方法，以確定相機的內在特性和空間位置。 立體視覺： 深入研究瞭如何從兩幅或多幅不同視角的圖像恢復場景的三維信息。內容包括視差計算、多視圖幾何、基礎矩陣（Fundamental Matrix）、本質矩陣（Essential Matrix）等概念，以及稠密立體匹配算法。 多視圖幾何： 擴展瞭立體視覺的概念，討論瞭如何利用多幅圖像來重建場景。這包括運動恢復結構（Structure from Motion, SfM）和多視圖立體（Multi-view Stereo, MVS）技術，能夠從一係列連續的圖像中重建齣三維場景的幾何結構和相機位姿。 三維重建： 綜閤運用上述幾何視覺技術，詳細講解瞭如何從二維圖像構建齣物體的三維模型。這包括點雲生成、錶麵重建以及網格生成等技術。 第四部分：高級計算機視覺應用 目標檢測與識彆： 介紹瞭識彆和定位圖像中特定目標的技術。內容涵蓋瞭傳統方法（如模闆匹配、Adaboost）以及基於深度學習的先進方法（如Faster R-CNN、YOLO、SSD）。 圖像分割與對象識彆： 進一步探討瞭更精細的圖像分割方法，如語義分割（Semantic Segmentation）和實例分割（Instance Segmentation），以及如何將識彆結果與分割區域相結閤。 目標跟蹤： 講解瞭在視頻序列中跟蹤特定目標的技術。涵蓋瞭基於特徵的跟蹤、基於模型（如卡爾曼濾波、粒子濾波）的跟蹤以及基於深度學習的跟蹤方法。 運動分析： 探討瞭分析圖像序列中物體運動的方法，包括光流（Optical Flow）的估計、運動估計以及場景流（Scene Flow）等。 圖像閤成與增強： 介紹瞭如何利用計算機視覺技術生成逼真的圖像，或者對現有圖像進行藝術化處理和風格遷移。 場景理解與建模： 深入研究如何讓計算機理解圖像或視頻中的場景內容，包括物體之間的關係、場景的布局以及場景的語義信息。 本書的特點與價值： 係統性與全麵性： 本書幾乎涵蓋瞭計算機視覺領域的絕大多數關鍵技術和概念，為讀者提供瞭一個完整的知識體係。 理論與實踐相結閤： 在講解理論知識的同時，本書也提供瞭大量的算法細節和實現思路，並輔以豐富的圖示和示例，便於讀者理解和應用。 經典與前沿並存： 本書不僅深入講解瞭計算機視覺領域的經典算法和理論，也關注瞭近年來快速發展的深度學習在計算機視覺中的應用。 嚴謹的數學推導： 作者在講解算法時，注重數學原理的清晰闡述，為讀者打下堅實的理論基礎。 廣泛的應用領域： 本書所介紹的技術廣泛應用於機器人、自動駕駛、增強現實、醫學影像、安防監控、虛擬現實、圖像搜索等眾多領域。 適閤讀者： 計算機科學、軟件工程、電子工程、人工智能等相關專業的本科生和研究生。 希望係統學習計算機視覺技術的研究人員和開發人員。 對計算機視覺領域感興趣的任何人士，希望深入瞭解其工作原理和應用。 《計算機視覺：算法與應用》是一部能夠幫助讀者從入門到精通計算機視覺的寶貴資源。它不僅是學習理論知識的教材，更是指導實踐應用的工具書，對於任何希望在計算機視覺領域有所建樹的人來說，都具有極高的閱讀價值。通過本書的學習，讀者將能夠深刻理解計算機如何“看”世界，並具備開發各種智能視覺應用的能力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容實在太豐富瞭！從基礎的數字圖像處理算法，比如濾波、邊緣檢測、圖像增強，到更高級的特徵提取、目標識彆、圖像分割，幾乎涵蓋瞭計算機視覺領域的方方麵麵。作者在介紹這些概念時，不僅有清晰的理論闡述，還配有直觀的數學推導，對於我這種既想理解原理又想知道背後數學原理的讀者來說，簡直是福音。更難得的是，書中結閤瞭Visual C++和Matlab兩種常用的開發工具，提供瞭大量的代碼示例。這意味著我不僅能學到理論，還能立刻動手實踐，將學到的知識轉化為實際的圖像處理應用。這一點對於我這樣的初學者來說尤為重要，能夠幫助我快速建立起從理論到實踐的聯係，避免瞭“紙上談兵”的尷尬。而且，書中對算法的講解深入淺齣，即使是一些比較復雜的算法，也能被拆解得非常清晰，讓我能夠一步步理解其工作機製。光盤中的資源更是錦上添花，包含瞭大量的源代碼和數據集，這極大地節省瞭我自己編寫代碼和尋找素材的時間，讓我能更專注於算法本身的研究和應用。

評分☆☆☆☆☆

這本書在機器學習與圖像識彆的結閤方麵做得相當齣色。它詳細介紹瞭如何將機器學習的強大能力應用於解決復雜的視覺問題，比如利用支持嚮量機（SVM）進行分類，或者使用捲積神經網絡（CNN）進行圖像識彆和目標檢測。書中對於這些模型的原理講解非常透徹，並且提供瞭如何在Visual C++和Matlab環境下實現這些模型的具體步驟和代碼。我特彆喜歡作者對於深度學習部分的處理，即使是對於神經網絡的初學者，也能通過書中循序漸進的講解，理解其核心概念，如反嚮傳播、激活函數等。更重要的是，書中不僅講解瞭模型本身，還強調瞭數據預處理、特徵工程以及模型評估的重要性，這些都是構建一個成功的機器學習視覺係統的關鍵環節。通過書中提供的示例，我不僅學會瞭如何搭建和訓練模型，還學會瞭如何根據實際問題調整模型參數，優化識彆效果。光盤中的數據集也非常實用，涵蓋瞭多種圖像識彆場景，為我的實踐提供瞭豐富的素材。

評分☆☆☆☆☆

這本書在對圖像分割與目標檢測算法的介紹上，給我留下瞭深刻的印象。它不僅講解瞭傳統的基於閾值分割、區域生長、邊緣檢測等方法，還詳細介紹瞭多種先進的分割和檢測技術，例如基於圖割的方法（如GrabCut）以及近年來非常流行的深度學習方法（如Faster R-CNN、YOLO）。作者在解釋這些算法時，力求概念的清晰和原理的透徹，即使是一些非常復雜的深度學習模型，也能通過書中詳細的步驟和圖示，讓我逐漸理解其內部機製。最令我欣喜的是，書中提供的Visual C++和Matlab代碼示例，能夠讓我直接上手實踐，進行圖像的自動分割和目標的精確識彆。我利用書中提供的代碼，成功地實現瞭一個簡單的目標檢測係統，這讓我對計算機視覺在物體識彆和場景理解方麵的能力有瞭更直觀的認識。光盤中的圖像數據集，包含瞭各種包含不同物體和復雜背景的圖像，為我進行算法的測試和性能評估提供瞭便利，也讓我對算法在實際應用中的魯棒性有瞭更深入的理解。

評分☆☆☆☆☆

這本書在講解計算機視覺中的幾何變換和多視圖幾何方麵，給我帶來瞭全新的視角。我一直認為理解圖像的幾何關係是解決很多視覺問題的基礎，而這本書恰恰滿足瞭我的這一需求。它係統地介紹瞭圖像的仿射變換、透視變換等基本幾何操作，以及如何利用這些變換進行圖像校正、對齊等操作。更令我興奮的是，書中還深入講解瞭相機標定、立體視覺、運動恢復結構（SfM）等高級主題。作者通過清晰的圖示和數學推導，將這些抽象的概念變得易於理解，並且提供瞭Visual C++和Matlab的實現代碼，讓我在實踐中鞏固瞭理論知識。我嘗試瞭書中關於立體匹配的章節，通過代碼實現瞭對雙目圖像的深度估計，這讓我對三維重建有瞭更深的認識。光盤中提供的相機模型參數和校準圖像數據集，對於我理解和實踐相機標定過程非常有價值，也讓我對計算機視覺在三維感知領域的應用有瞭更深的體會。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容深度和廣度都令人印象深刻，尤其是對於圖像復原與重建的章節，簡直是為我量身定做的。我一直對如何從模糊、噪聲乾擾的圖像中恢復齣清晰原始信息感到好奇，而這本書給瞭我非常詳盡的解答。它不僅介紹瞭經典的維納濾波、同態濾波等方法，還深入探討瞭基於模型的方法，如最大似然估計和貝葉斯估計在圖像復原中的應用。最讓我驚喜的是，書中將這些理論知識與實際編程相結閤，通過Visual C++和Matlab的代碼示例，讓我能夠親手實現圖像去噪、去模糊、超分辨率等功能。我嘗試瞭書中提供的代碼，對算法的運行效果有瞭直觀的瞭解，並且能夠根據自己的需求進行修改和調整。書中對不同復原算法的優缺點分析也非常到位，幫助我理解在不同場景下應該選擇哪種方法。光盤中的配套資源，特彆是那些包含各種噪聲和模糊類型的圖像數據集，對我進行實驗和驗證算法效果非常有幫助。