計算機視覺:算法與應用

計算機視覺:算法與應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2026

☆☆☆☆☆
[美] 塞利斯基(RichardSzeliski) 著
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
  • 應用
  • OpenCV
  • Python
  • 人工智能
想要找書就要到 靜思書屋
立刻按 ctrl+D收藏本頁
你會得到大驚喜!!
店鋪: 文軒網旗艦店
齣版社: 清華大學齣版社
ISBN:9787302269151
商品編碼:1028142491
齣版時間:2012-01-01

具體描述

作  者:(美)塞利斯基(Richard Szeliski) 著作 艾海舟,興軍亮 等 譯者 定  價:109 齣 版 社:清華大學齣版社 齣版日期:2012年01月01日 頁  數:665 裝  幀:平裝 ISBN:9787302269151     《計算機視覺:算法與應用》主題和特色:
    編排結構有利於活躍課堂氣氛,適閤麵嚮項目的課程,針對各種特定課程提供瞭《計算機視覺:算法與應用》使用提示各章末尾的習題著重強調對算法的測試,重點包含大量針對小型期中課題的建議。
    附錄中提供額外的補充材料和更詳細的數學知識介紹,包括綫性代數、數值方法和貝時斯估計理論完整的參考文獻和各章的補充閱讀,全麵等 ●第1章 概述
●1.1 什麼是計算機視覺?
●1.2 簡史
●1.3 本書概述
●1.4 課程大綱樣例
●1.5 標記法說明
●1.6 擴展閱讀
●
●第2章 圖像形成
●2.1 幾何基元和變換
●2.1.1 幾何基元
●2.1.2 2D變換
●2.1.3 3D變換
●2.1.4 3D鏇轉
●2.1.5 3D到2D投影
●2.1.6 鏡頭畸變
●2.2 光度測定學的圖像形成
●2.2.1 照明
●2.2.2 反射和陰影
●2.2.3 光學
●部分目錄

內容簡介

    《計算機視覺:算法與應用》探索瞭用於分析和解釋圖像的各種常用技術,描述瞭具有一定挑戰性的視覺應用方麵的成功實例,兼顧專業的醫學成像和圖像編輯與拼接之類有趣的大眾應用,以便學生能夠將其應用於自己的照片和視頻,從中獲得成就感和樂趣。《計算機視覺:算法與應用》從科學的角度介紹基本的視覺問題,將成像過程的物理模型公式化,然後在此基礎上生成對場景的逼真描述。作者還運用統計模型來分析和運用嚴格的工程方法來解決這些問題。
    《計算機視覺:算法與應用》作為本科生和研究生“計算機視覺”課程的理想教材,適閤計算機和電子工程專業學生使用,重點介紹現實中行之有效的基本技術,通過大量應用和練習來鼓勵學生大膽創新。此外,本書的精心設計和編排,使其可以作為計算機視覺領域中一本獨特的基礎技術參考和*新研究成果文獻。&nb;等
(美)塞利斯基(Richard Szeliski) 著作 艾海舟,興軍亮 等 譯者     Richard Szeliski博士,計算機視覺領域的大師級人物,Szeliski博士在計算機視覺研究方麵有25年以上的豐富經驗,先後任職於DEC和微軟研究院1996年,他在微軟研究院任職期間,提齣一種基於運動的全景圖像拼接模型,采用L-M算法,通過求圖像間的幾何變換關係來進行圖像匹配,此方法是圖像拼接領域的經典算法,Richard Szel iski也因此成為圖像拼接領域的奠基人。

    艾海舟博士,清華大學計算機係教授,IEEE不錯會員和IEEE&nbs;等
《洞見之眼:重塑現實的感知革命》 在這信息爆炸、技術迭代飛速的時代,人類對世界理解的邊界正在被不斷拓展。而在這場深刻的變革中,一股無形的力量正悄然改變著我們與現實互動的方式——它並非魔法,也非虛幻,而是建立在嚴謹的數學、精巧的算法和強大的計算能力之上的“視覺智能”。《洞見之眼:重塑現實的感知革命》一書,將帶您踏上一場引人入勝的探索之旅,揭示這項顛覆性技術如何從實驗室走嚮現實,如何賦予機器“看”的能力,並最終重塑我們的生活、工作乃至整個社會。 本書並非一本枯燥的技術手冊,而是一部充滿洞察力與前瞻性的科普巨著。我們旨在為廣大讀者——無論您是技術愛好者、行業決策者、學生,還是對未來充滿好奇的普通人——描繪齣一幅清晰而生動的視覺智能發展全景圖。我們將深入淺齣地剖析那些驅動這場革命的核心概念,並結閤大量生動鮮活的應用案例,讓您深刻理解視覺智能的強大之處及其對未來的深遠影響。 第一章:超越肉眼的界限——視覺智能的黎明 我們將從人類視覺最本源的奧秘入手,探討視覺作為人類獲取信息最主要、最直觀的感知方式。接著,我們將迴溯計算機視覺學科的誕生與發展曆程,從早期簡單的圖像處理技術,到如今能夠進行復雜場景理解的深度學習模型,勾勒齣這條充滿挑戰與突破的道路。您將瞭解到,賦予機器“看”的能力,並非一蹴而就,而是曆經幾代科學傢的不懈努力和理論創新。我們將介紹一些早期裏程碑式的算法和技術,它們為後來的飛躍奠定瞭堅實的基礎。本章還將引入“智能”的概念,並探討如何將這些智能賦予機器的“眼睛”,使其能夠超越單純的圖像記錄,進階到理解、分析和決策的層麵。 第二章:機器如何“看見”——感知與理解的數學基石 進入本書的核心,我們將開始剖析機器“看見”的內在機製。您將接觸到那些構成視覺智能的基石性概念,但無需擔心復雜的數學推導。我們將以直觀易懂的方式,解釋諸如圖像的數字化錶示、特徵提取、邊緣檢測、形狀識彆等基本原理。隨後,我們將重點介紹近年來引領視覺智能飛速發展的深度學習技術,特彆是捲積神經網絡(CNNs)。您將理解CNNs如何通過多層次的抽象,從原始像素中學習到具有語義意義的視覺特徵,從而實現對圖像內容的深度理解。我們會探討激活函數、池化層、全連接層等關鍵組成部分的作用,並用生動的比喻來解釋它們是如何協同工作的。此外,我們還將觸及一些其他重要的算法,如目標檢測、圖像分割、圖像生成等,為後續章節的應用打下基礎。 第三章:智能之眼的應用萬花筒——改變世界的現實力量 “看得見”隻是第一步,真正令人驚嘆的是“看得懂”並能“做齣反應”。本章將帶領您走進視覺智能的廣闊應用領域,它們已經滲透到我們生活的方方麵麵,並正在以前所未有的速度改變著世界。 自動駕駛的未來: 您將瞭解到,視覺智能是實現無人駕駛汽車安全運行的關鍵。從識彆道路標誌、車道綫,到檢測行人、車輛、障礙物,再到預測其他交通參與者的行為,機器視覺扮演著“司機之眼”的角色。本書將詳細闡述自動駕駛係統中,視覺傳感器(如攝像頭、激光雷達)的數據融閤,以及如何通過復雜的算法來實現高精度的環境感知和決策規劃。 醫療健康的革新: 在醫療領域,視覺智能正成為醫生診斷和治療的得力助手。從X光片、CT、MRI等醫學影像的自動分析,輔助醫生檢測病竈、識彆疾病,到手術機器人的精確導航,再到個性化藥物研發,視覺智能正在提升醫療效率、降低誤診率,並為患者帶來更精準的治療方案。 智能製造的升級: 工業生産綫上的視覺檢測係統,能夠以超乎人眼的精度和速度,進行産品質量的自動化檢測,大幅提升生産效率和産品閤格率。例如,在電子産品製造中,視覺係統可以檢測微小的焊點缺陷;在食品行業,可以檢測異物或産品瑕疵。您還將瞭解到,視覺智能如何賦能機器人進行精準抓取、裝配,推動製造業嚮智能化、柔性化方嚮發展。 安防監控的智慧升級: 傳統的監控係統隻能被動記錄,而集成視覺智能的安防係統則能主動識彆、預警。人臉識彆、行為分析、異常事件檢測等技術,正在讓我們的城市更加安全。我們將探討這些技術在公共安全、邊境管理、財産保護等方麵的應用,以及隨之而來的隱私和倫理挑戰。 零售業的智能化轉型: 無人零售商店、智能貨架、客流分析……視覺智能正在重塑消費者的購物體驗。通過分析顧客的行為模式、商品陳列效果,零售商能夠優化運營,提升客戶滿意度。 增強現實與虛擬現實的沉浸體驗: 視覺智能是AR/VR技術的核心驅動力之一。它使得虛擬物體能夠真實地疊加在現實世界中,並與環境進行交互,為遊戲、教育、設計、娛樂等領域帶來前所未有的沉浸式體驗。 農業的精準化: 從農作物生長狀態的監測、病蟲害的早期識彆,到自動化灌溉、精準施肥,視覺智能正在幫助農民更科學、更高效地進行生産,實現“智慧農業”。 第四章:挑戰與未來——視覺智能的無限可能與倫理考量 盡管視覺智能取得瞭令人矚目的成就,但前方的道路並非坦途。本章將審視當前視覺智能發展麵臨的挑戰,例如: 數據偏差與公平性: 訓練數據的不完整或帶有偏見,可能導緻算法在某些群體或場景下錶現不佳,引發公平性問題。 可解釋性與魯棒性: 深度學習模型往往被視為“黑箱”,其決策過程難以理解,並且在麵對未見過的數據時可能齣現魯棒性問題。 能耗與計算資源: 復雜的視覺模型需要巨大的計算資源和能源消耗,如何實現高效、低能耗的部署是一個重要課題。 隱私與安全: 隨著視覺技術在生活中的廣泛應用,個人隱私的保護和數據安全麵臨前所未有的挑戰。 與此同時,我們將展望視覺智能的未來。您將瞭解到,下一代視覺智能將更加注重: 跨模態融閤: 將視覺信息與其他感知模態(如聽覺、觸覺)相結閤,實現更全麵的環境理解。 自主學習與泛化能力: 機器能夠從少量數據中快速學習,並輕鬆適應新的環境和任務。 情感計算與人機交互: 機器能夠理解和錶達情感,實現更自然、更人性化的人機交互。 邊緣計算與實時處理: 將計算能力部署到設備端,實現更快速、更低延遲的視覺處理。 本書的最終目標,是希望通過這場關於視覺智能的深度探索,激發您對這項改變未來的技術的興趣與思考。我們相信,理解“洞見之眼”的力量,就是擁抱一個更加智能、更加便捷、也更加充滿無限可能性的未來。這本書,正是您開啓這場感知革命之旅的絕佳起點。

用戶評價

評分☆☆☆☆☆

我是一名對新興技術非常關注的技術愛好者。最近幾年,人工智能的發展可以說是日新月異,而計算機視覺無疑是其中最引人矚目的分支之一。我看到這本書的書名“計算機視覺:算法與應用”,覺得它很可能是一本能夠引領我深入瞭解這個領域的權威讀物。我希望書中能夠深入淺齣地介紹計算機視覺的核心算法,特彆是那些在近年來取得突破性進展的深度學習模型。例如,我希望能夠詳細瞭解Transformer模型是如何應用於圖像識彆、目標檢測和圖像生成等任務的,以及它的優勢和局限性。同時,我也對書中“應用”部分的講解寄予厚望。我希望能夠看到一些關於計算機視覺在各個前沿科技領域中的具體應用案例,比如在虛擬現實和增強現實的融閤,在醫療影像的精準診斷,在智能製造的自動化生産,以及在內容創作的個性化生成。如果書中能夠提供一些關於未來發展趨勢的展望,以及對相關開源工具和框架的介紹,那將更能激發我的學習熱情。

評分☆☆☆☆☆

我之前參加過一個關於深度學習的綫上分享會,主講人提到瞭計算機視覺是深度學習最重要的應用領域之一。當時他推薦瞭一些入門級的學習資源,其中就包括一些經典的計算機視覺書籍。雖然我當時沒有立刻去查找,但“計算機視覺:算法與應用”這個書名,讓我覺得它很有可能就是我一直在尋找的那本。我對計算機視覺最感興趣的部分是它在機器人和自動化領域的應用。比如,機器人如何通過視覺感知來理解周圍的環境,從而做齣決策並執行任務。這涉及到目標識彆、場景理解、路徑規劃等一係列復雜的技術。我希望這本書能夠詳細介紹這些技術是如何實現的,特彆是那些基於深度學習的方法。例如,捲積神經網絡(CNN)在圖像識彆中的作用,循環神經網絡(RNN)在視頻分析中的應用,以及Transformer在視覺任務中的崛起。我希望書中能夠清晰地解釋這些模型的原理,並提供一些實際的訓練和部署示例。此外,對於“應用”部分,我特彆希望看到一些關於自動駕駛、無人機技術、以及工業自動化等領域的案例研究,瞭解計算機視覺是如何為這些前沿技術提供動力的。

評分☆☆☆☆☆

我一直對計算機視覺在藝術和創意領域的應用非常著迷。想象一下,通過算法生成全新的藝術作品,或者讓圖像擁有生命力,這都是令人興奮的可能性。我看到這本書的書名“計算機視覺:算法與應用”,覺得它很有可能能夠為我打開這扇門。我希望書中能夠介紹一些在圖像生成、風格遷移、藝術創作等方麵的算法,比如生成對抗網絡(GANs)及其變種,或者一些基於深度學習的圖像風格化技術。我希望書中能夠不僅僅是提供算法的介紹,更能深入探討這些技術如何被應用於藝術創作,並提供一些鼓舞人心的案例。例如,利用計算機視覺技術創作齣具有獨特風格的繪畫、設計齣逼真的虛擬角色,或者實現交互式的藝術裝置。我尤其期待書中能夠探討“應用”部分,例如,計算機視覺在電影特效製作中的應用,在遊戲美術設計中的作用,或者在時尚設計領域的創新。如果書中能夠鼓勵讀者進行二次創作,並提供一些相關的指導和資源,那將非常有意義。

評分☆☆☆☆☆

我是一名軟件工程師,目前的工作涉及到一些圖像相關的業務。雖然我的專業不是計算機視覺,但我深知這項技術在未來的重要性。我看到這本書的書名“計算機視覺:算法與應用”,覺得它非常適閤我這種想要快速入門並瞭解行業現狀的讀者。我希望書中能夠提供一種循序漸進的學習路徑,從基礎的圖像處理技術開始,比如濾波、邊緣檢測、顔色空間轉換等,然後逐漸深入到更復雜的算法。我特彆關注的是書中關於“算法”部分的講解,我希望能夠理解各種算法的工作原理,而不僅僅是知道它們的名字。例如,在目標跟蹤方麵,我希望瞭解卡爾曼濾波、粒子濾波等經典方法,以及基於深度學習的目標跟蹤算法。同時,我也對“應用”部分非常期待,我希望書中能夠展示計算機視覺在各個行業中的實際落地案例,比如在醫療領域,如何利用圖像識彆來輔助疾病診斷;在金融領域,如何進行人臉識彆來提升交易安全性;在零售領域,如何通過計算機視覺來分析顧客行為和優化商品陳列。如果書中能夠提供一些實用的編程建議或者開源庫的介紹,那將更有助於我將所學知識應用到實際工作中。

評分☆☆☆☆☆

我是一名研究人員,在我的工作中有時會涉及到圖像數據的分析和處理。雖然我不是計算機視覺領域的專傢,但我深知這項技術在科學研究中的重要作用。我看到這本書的書名“計算機視覺:算法與應用”,覺得它是一本能夠幫助我係統性地瞭解計算機視覺理論和實踐的優秀教材。我希望書中能夠對各種經典的計算機視覺算法進行詳細的闡述,並提供嚴謹的數學推導和理論分析。例如,在圖像配準和三維重建方麵,我希望能夠看到對各種幾何變換、相機模型和優化算法的深入講解。同時,我也對書中“應用”部分的介紹非常感興趣。我希望能夠看到計算機視覺在科學研究中的具體應用案例,比如在天文學中,如何利用圖像分析來探測星體;在生物學中,如何利用圖像處理來研究細胞結構和功能;在材料科學中,如何利用計算機視覺來分析材料的微觀形貌。如果書中能夠提供一些關於前沿研究方嚮的介紹,以及對相關研究工具和數據集的推薦,那將更有助於我開展相關研究。

評分☆☆☆☆☆

我對計算機視覺的理解還停留在比較初級的階段,主要是一些基礎的圖像處理知識。最近聽同事說起,現在很多公司都在大力投入計算機視覺技術的研發,尤其是在人工智能領域。我看到這本書的書名“計算機視覺:算法與應用”,感覺它是一個能夠幫助我全麵瞭解這個領域的好機會。我希望書中能夠詳細介紹一些核心的計算機視覺算法,並且能夠用清晰易懂的語言來解釋它們背後的原理。例如,在圖像識彆方麵,我希望能夠瞭解捲積神經網絡(CNN)是如何工作的,以及如何訓練和優化一個圖像分類模型。同時,我也非常關注書中關於“應用”的部分。我想瞭解計算機視覺是如何在現實世界中發揮作用的,比如在自動駕駛汽車中,它如何感知環境、識彆障礙物;在智能傢居中,它如何實現人機交互、監控安全;在遊戲開發中,它如何實現逼真的虛擬場景和角色動畫。如果書中能夠提供一些關於計算機視覺最新發展趨勢的介紹,比如Transformer在視覺領域的應用,或者可解釋性AI在計算機視覺中的研究進展,那將對我非常有啓發。

評分☆☆☆☆☆

最近在研究圖像分割方麵的東西,在網上搜集資料的時候無意間發現瞭這本書。雖然我對書中的具體內容還不是特彆瞭解,但從書名“計算機視覺:算法與應用”來看,它應該涵蓋瞭從算法理論到實際應用的整個流程。我比較關注的是書中有沒有講解一些經典的圖像分割算法,比如U-Net、Mask R-CNN等,並且是否會深入剖析它們的優缺點和適用場景。我希望這本書能夠提供清晰的理論解釋,而不是僅僅羅列公式。此外,我對書中關於“應用”的部分也充滿期待。在實際項目中,我們經常會遇到各種各樣的問題,而這些問題的解決往往需要將理論知識與實際情況相結閤。所以,如果書中能提供一些具體的應用案例,並分析如何將算法應用到這些案例中,那對我來說將非常有價值。比如,在醫學影像分析中,如何利用圖像分割技術來輔助醫生診斷;或者在智能監控領域,如何通過目標檢測和跟蹤技術來提升安全效率。這些都是我非常感興趣的方嚮。總而言之,這本書給我的感覺是既有深度又有廣度,希望能在我研究的道路上提供一些啓示和幫助。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對計算機視覺充滿好奇心的學生,目前正在學習相關的課程。雖然課堂上老師會講解一些基礎的算法和理論,但我總覺得意猶未盡,希望能夠通過閱讀更深入的書籍來拓展我的知識邊界。這本書的“算法”部分,我希望能夠看到對各種經典算法的詳細闡述,比如SIFT、SURF等特徵提取算法,以及HOG、LBP等描述符。我希望書中能夠詳細解釋這些算法的數學原理,並對比它們的優缺點。更重要的是,我希望書中能夠過渡到現代的深度學習方法,比如捲積神經網絡(CNN)的演進,從LeNet到AlexNet,再到ResNet和Inception等,以及它們在圖像分類、物體檢測、語義分割等任務中的應用。我對“應用”部分也非常感興趣,希望能夠看到一些生動的案例,例如,人臉識彆技術是如何在手機解鎖和社交媒體中使用的;智能交通係統是如何利用計算機視覺來管理交通流量和檢測違章的;以及增強現實(AR)和虛擬現實(VR)技術是如何依賴計算機視覺來實現沉浸式體驗的。這本書,對我來說,就像一個寶藏,充滿瞭學習和探索的可能性。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計倒是挺吸引人的,簡潔明瞭,一種科技感油然而生。我平時對圖像處理和人工智能領域就有濃厚的興趣,所以看到這本書的標題,立刻就被吸引住瞭。雖然我還沒有正式深入閱讀,但從標題和目錄大緻能窺見其內容的深度和廣度。我想,這本書應該是為那些想要係統性地瞭解計算機視覺的讀者準備的,它很可能從最基礎的原理開始,一步步深入到各種復雜的算法和實際應用。想象一下,那些在現實生活中隨處可見的智能應用,比如人臉識彆、自動駕駛、甚至是醫療影像分析,背後都離不開計算機視覺的技術支撐。這本書,很有可能就是打開這些神秘麵紗的鑰匙。我尤其期待書中能夠詳細講解一些核心算法的數學原理,畢竟,理解算法背後的數學邏輯,是真正掌握一項技術的前提。同時,如果書中能結閤一些實際的案例和代碼示例,那就更完美瞭,這樣可以幫助我們更好地理解理論知識,並將其應用到實踐中。這本書給我的第一印象,就是它具備瞭成為一本經典計算機視覺教材的潛力,能夠帶領讀者從入門到精通,領略這個充滿魅力的技術領域。

評分☆☆☆☆☆

一直以來,我對計算機視覺的“應用”部分尤其感興趣,因為我覺得理論再怎麼精妙,最終都要落地到實際的解決方案中。我的工作涉及到一些圖像處理和分析的任務,例如,需要對大量的照片進行分類、標注,或者從視頻流中提取關鍵信息。目前遇到的一個挑戰是,如何更有效地進行物體檢測和識彆,尤其是在復雜背景或者光照條件不佳的情況下。這本書的標題“算法與應用”讓我覺得它很有可能能夠幫助我解決這些實際問題。我希望書中不僅能介紹一些經典的物體檢測算法,比如YOLO係列、Faster R-CNN等,還能深入講解它們在不同應用場景下的性能錶現和調優方法。例如,在安防監控中,如何實現高精度的實時目標檢測;在工業檢測中,如何識彆産品錶麵的微小缺陷。此外,我也期待書中能探討一些更前沿的應用,比如三維重建、圖像生成、甚至是生成對抗網絡(GAN)在圖像風格遷移和內容創作方麵的應用。如果書中能夠提供一些代碼實現,並附帶數據集的說明,那將對我個人的學習和工作實踐産生極大的促進作用。

評分☆☆☆☆☆

不錯,裏麵內容挺充實的,就是對初學者有點難

評分☆☆☆☆☆

不錯不錯書很新是正版

評分☆☆☆☆☆

學習中。

評分☆☆☆☆☆

還不錯

評分☆☆☆☆☆

原來是兩本書,還有一本是輔助

評分☆☆☆☆☆

前麵幾頁都掉瞭, 我自己透明膠粘的,好氣啊

評分☆☆☆☆☆

不錯不錯書很新是正版

評分☆☆☆☆☆

書挺老瞭

評分☆☆☆☆☆

原來是兩本書,還有一本是輔助

相關圖書

本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息,本站不存储任何数据与内容,任何内容与数据均与本站无关,如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度,google,bing,sogou 等

© 2026 book.tinynews.org All Rights Reserved. 静思书屋 版权所有