Computer Vision pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
This modern treatment of computer vision focuses on learning and inference in probabilistic models as a unifying theme. It shows how to use training data to learn the relationships between the observed image data and the aspects of the world that we wish to estimate, such as the 3D structure or the object class, and how to exploit these relationships to make new inferences about the world from new image data. With minimal prerequisites, the book starts from the basics of probability and model fitting and works up to real examples that the reader can implement and modify to build useful vision systems. Primarily meant for advanced undergraduate and graduate students, the detailed methodological presentation will also be useful for practitioners of computer vision. * Covers cutting-edge techniques, including graph cuts, machine learning and multiple view geometry * A unified approach shows the common basis for solutions of important computer vision problems, such as camera calibration, face recognition and object tracking * More than 70 algorithms are described in sufficient detail to implement * More than 350 full-color illustrations amplify the text * The treatment is self-contained, including all of the background mathematics * Additional resources at www.computervisionmodels.com
作者简介
Dr Simon J.D. Prince is a faculty member in the Department of Computer Science at University College London. He has taught courses on machine vision, image processing, and advanced mathematical methods. He has a diverse background in biological and computing sciences and has published papers across the fields of computer vision, biometrics, psychology, physiology, medical imaging, computer graphics, and HCI.
目录信息
读后感
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用户评价
在我阅读《Computer Vision》之前，我对“机器视觉”的概念，总停留在一些浅显的认知上，觉得它就是各种炫酷算法的集合。但这本书，却从最基础的“光”这个物理概念出发，为我构建了一个完整而深刻的理解框架。作者没有急于介绍各种复杂的算法，而是花费了大量篇幅来讲解“图像形成”的原理，从光线的传播、折射，到成像在传感器上的过程，每一个细节都描绘得非常生动。我特别欣赏书中对“相机模型”的讲解，它不仅仅是简单的几何投影，更是包含了各种光学特性和实际约束。我至今仍能清晰地回忆起书中对“透镜畸变”的详细分类以及如何进行校正的讲解。这让我明白，理解真实世界中的成像，是进行有效计算机视觉处理的前提。此外，书中还涉及了许多关于“色彩理论”和“图像传感器”的知识，这些内容对于我理解不同应用场景下视觉信息的获取和处理方式，提供了非常宝贵的启示。
评分在我接触《Computer Vision》之前，我对“机器如何感知世界”这个问题一直停留在非常表面的理解上。我总觉得，只要给机器足够多的数据，然后训练一个深度学习模型，它就能像人一样“看”东西。但这本书彻底改变了我的想法。作者从最基础的“光”这个概念出发，非常详尽地阐述了光是如何与物质发生交互，又是如何被不同的传感器捕捉和转换成数字信号的。我特别着迷于书中关于“光学成像原理”的讲解，从光线的传播、聚焦，到形成图像的过程，每一个环节都分析得非常透彻，甚至让我重新审视了自己对摄影的理解。我至今还记得书中对“像差”的详细描述，解释了为什么真实的相机镜头不可能完美成像，以及这些像差会对后续的图像处理带来怎样的挑战。这让我意识到，理解计算机视觉，必须先从理解“光”和“图像形成”的物理过程开始。此外，书中还涉及了许多关于“传感器技术”的介绍，从CCD到CMOS，以及它们各自的优缺点，这些内容对于理解不同应用场景下选择何种成像设备至关重要。
评分在我翻阅《Computer Vision》之前，我对“机器如何理解图像”的认知，主要停留在各种新闻报道和科普视频中对人脸识别、自动驾驶的介绍。但这本书，则以一种非常系统和深入的方式，向我展示了计算机视觉的魅力所在。作者并没有直接跳到算法层面，而是从最基础的“光”和“图像形成”这两个概念出发，为我构建了一个坚实的理论基础。我特别欣赏书中对“光学成像”的讲解，详细阐述了光线如何穿过镜头，经过一系列光学过程，最终在传感器上形成我们所看到的图像。对于“相机模型”的解释也让我受益匪浅，从最简单的几何投影，到考虑了各种透镜畸变的复杂模型，作者都进行了非常清晰的阐述。我至今还记得书中对于“径向畸变”和“切向畸变”的详细介绍，以及如何通过数学方法对其进行校正。这让我意识到，理解计算机视觉，首先需要理解“光”这个最基本的物理现象。此外，书中还涉及了许多关于“图像传感器”的知识，例如CCD和CMOS技术的区别，以及它们在不同应用场景下的优势。
评分《Computer Vision》这本书，彻底改变了我对“机器如何理解世界”的固有认知。我之前总是以为，只要有了强大的计算能力和海量的数据，机器就能“看见”并理解一切。但这本书，却从最根本的“光”这个物理介质出发，为我揭示了计算机视觉背后深厚的科学基础。作者并没有直接跳入算法的海洋，而是花了大量篇幅来讲解“图像形成”的过程，从光线如何与物体相互作用，如何穿过镜头，如何在传感器上形成图像，每一个环节都描述得既严谨又生动。我尤其被书中关于“相机几何”的讲解所吸引，它不仅仅是简单的透视投影，更是包含了各种光学畸变和传感器特性的复杂模型。我至今仍能清晰地回忆起书中对“镜头畸变”的详细分类以及如何进行数学校正的讲解。这让我深刻理解了，要让机器“看见”真实的场景，必须先理解“光”和“光学成像”的物理规律。
评分我一直对如何让机器“看见”这个概念充满好奇，尤其是在自动驾驶、人脸识别等技术飞速发展的今天。而《Computer Vision》这本书，则以一种我从未想过的方式，彻底颠覆了我对这个领域的认知。作者并没有简单罗列各种算法，而是从最根本的“光”这个介质入手，深入浅出地讲解了光与物质的相互作用，以及光信号如何被转化为数字信息。我尤其欣赏书中对“相机模型”的详细阐述，从针孔相机到带有畸变和焦距的真实相机，每一个参数的意义和对成像效果的影响，都分析得鞭辟入里。书中的图示也异常精美，很多复杂的数学公式通过直观的几何图形得以清晰展现，这对于我这种非数学专业背景的读者来说，简直是福音。我印象最深刻的是关于“颜色空间”的讨论，从RGB到HSV，再到更抽象的Lab空间，作者不仅解释了它们之间的转换关系，还深入分析了它们在不同应用场景下的优劣。这让我意识到，理解颜色不仅仅是识别红绿蓝，更是一种对光物理特性的深入理解。此外，书中还涉及了许多关于光学畸变校正、图像增强等方面的技术，这些内容都极大地拓宽了我的视野，让我看到了计算机视觉更广泛的应用前景。
评分这本书的深度和广度都让我叹为观止。我原以为《Computer Vision》会是一本充斥着晦涩难懂的数学公式和算法的“技术手册”，但事实证明我的担忧是多余的。作者以一种非常巧妙的方式，将那些看似复杂的技术原理，巧妙地融入到生动形象的讲解之中。比如，在介绍相机标定部分，我原本以为只是一个简单的数学问题，但作者却从几何学、投影几何以及各种实际应用场景的约束条件出发，层层剥茧，让我彻底理解了相机标定的必要性和其中的奥妙。书中还花了相当大的篇幅讲解了“图像形成模型”的各个组成部分，包括内参、外参以及它们对图像投影的影响。这些内容虽然涉及数学，但作者通过大量的图示和类比，让这些概念变得异常直观易懂。我尤其喜欢它对“镜头畸变”的详细分析，从径向畸变到切向畸变，以及如何通过数学模型来补偿这些畸变，这对于理解真实世界中的相机成像过程至关重要。读完这部分，我再看任何摄影相关的书籍，都会有全新的视角。而且，书中还涉及到了许多关于“深度感知”的理论基础，例如立体视觉的基本原理，这让我对未来三维重建技术有了更深的认识。
评分这本《Computer Vision》是我近年来读过的最能启迪思想的技术书籍之一。我一直对“机器如何感知和理解视觉信息”这个话题充满好奇，而这本书，则以一种非常系统和深入的方式，为我打开了一扇全新的大门。作者从最基础的“光”这个物理现象出发，详细阐述了光与物质的相互作用，以及光信号如何被捕捉和转换为数字信息。我尤其欣赏书中对“图像形成”过程的细致描绘，从光线的传播、折射，到最终成像在传感器上的每一个步骤，都分析得非常透彻。书中对“相机模型”的讲解更是让我受益匪浅，它不仅仅是简单的几何投影，更是包含了各种光学特性和实际约束的复杂系统。我至今仍能清晰地回忆起书中对“透镜畸变”的详细分类以及如何进行数学校正的讲解。这让我深刻理解了，要让机器“看见”并准确理解世界，必须先理解“光”和“光学成像”的物理规律。
评分这本《Computer Vision》简直是一本百科全书，我以前对计算机视觉的了解仅限于科幻电影里那些酷炫的画面，觉得它离我遥不可及。但从这本书的第一页开始，我就被它严谨又不失趣味的讲解深深吸引住了。作者的笔触非常细腻，从最基础的光学原理、图像传感器的工作方式开始，层层递进，将复杂的概念掰开揉碎了讲透。我特别喜欢它对图像形成过程的详细描述，从光线如何进入镜头，经过透镜的折射，最终成像在感光元件上，每一个环节都描绘得栩栩如生，仿佛我亲手操作一台相机一样。更让我惊喜的是，书中还花了大量篇幅讲解了人眼视觉系统的生物学基础，这对于理解计算机视觉的许多算法，例如边缘检测、特征提取等，有着至关重要的作用。我一直以为计算机视觉就是一堆算法的堆砌，但这本书让我明白，它其实是物理学、生物学、数学和计算机科学的完美结合。书中穿插的许多历史典故和科学家的故事，也让我在学习技术的同时，感受到人类智慧的伟大力量。我曾尝试过一些在线的计算机视觉课程，但总觉得缺乏系统性和深度，而这本书恰恰弥补了这一空白。它就像一位经验丰富的导师，耐心地引导我一步步探索这个迷人的领域。
评分这本《Computer Vision》是我近年来读过的最令人印象深刻的技术类书籍之一。我原本以为它会是一本晦涩难懂的学术著作，充斥着各种复杂的数学公式和算法，但它却以一种非常易于理解的方式，将计算机视觉的底层原理剖析得淋漓尽致。我尤其喜欢作者在讲解“图像形成”这一章节时所花费的精力。他从最基础的光学原理出发，详细介绍了光线如何通过透镜系统，最终在图像传感器上形成图像。书中对于“相机模型”的讲解更是让我茅塞顿开，从基础的针孔模型到考虑了各种畸变因素的复杂模型，作者都一一列举并解释了其背后的数学原理。我至今还记得书中对“镜头畸变”的分类以及如何进行校正的详细描述，这对于理解真实世界中相机成像的局限性至关重要。此外，书中还涉及了许多关于“色彩科学”的知识，例如不同的色彩空间是如何工作的，以及它们在图像处理中的应用。这些内容不仅拓宽了我的知识面，也让我对“看见”这个概念有了更深的理解。
评分《Computer Vision》这本书，对我来说，不仅仅是一本技术书籍，更像是一次穿越时空的科学探索之旅。我一直对“机器如何拥有视觉”这个问题感到着迷，而这本书，则以一种我前所未有的方式，深入浅出地揭示了其中的奥秘。作者从最根本的“光”这个概念讲起，详细阐述了光如何与物质相互作用，以及如何被捕捉和转化为我们能够理解的数字信息。我尤其被书中对“图像形成过程”的细致描绘所吸引，从光线如何穿过镜头，经过折射和聚焦，最终在感光元件上形成图像，每一个环节都如同电影画面般在我脑海中展开。书中对“相机模型”的讲解更是让我茅塞顿开，它不仅仅是简单的几何投影，更是包含了各种光学特性和畸变的复杂系统。我至今仍能清晰地回忆起书中对“镜头畸变”的详细分析，以及如何通过数学模型来补偿这些影响。这让我深刻理解了，真实世界的成像总是伴随着各种不完美，而计算机视觉正是要解决这些不完美。
评分这辈子再也不想念machine vision这门课了，考试太可怕了
评分这本书把CV与ML怎么结合讲的实在是太好了。。。以前看的都是浮在空中的ML，有种迷失感。。。另外，这本书的图也特别赞。。。
评分习题解答给的太少了，尤其是前5章的。。。。
评分机器学习算法在计算机视觉中的应用，非常棒
评分习题解答给的太少了，尤其是前5章的。。。。
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