具体描述
本书从介绍数学原理开始，然后讨论图像处理中的关键问题，如图像的描述与品质、边缘检测、特征提取、分割、纹理与形状等。讨论的内容还包括图像匹配、统计模式识别、句法模式识别、聚类、传播、自适应轮廓、参数变换以及一致性标号。 本书对机器视觉进行了全面且通俗易懂的讲解，是一本从实用角度出发介绍机器视觉理论与应用的教材。本书从介绍数学原理开始，然后讨论图像处理中的关键问题，如图像的描述与品质、边缘检测、特征提取、分割、纹理与形状等。讨论的内容还包括图像匹配、统计模式识别、句法模式识别、聚类、传播、自适应轮廓、参数变换以及一致性标号。本书还介绍机器视觉的一些重要应用，其中包括目标的自动检测等。 本书所附光盘包括书中使用的软件与数据。本书可作为电机工程、计算机科学与数学等专业研究生的教材，也可供技术人员参考。
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目录信息
读后感
本书是讲解计算机识别景物中物体的教材。 作者目的：机器视觉的研究生课程教材，以及作为机器视觉的参考书。 在单独的一章内，分基础与专题两个部分。 基础：讲述每一章命题的基本概念以及基本处理方法。本书重点。 （作为教材，作者希望学生能阅读本书每一章的基本部分，并以...
评分本书是讲解计算机识别景物中物体的教材。 作者目的：机器视觉的研究生课程教材，以及作为机器视觉的参考书。 在单独的一章内，分基础与专题两个部分。 基础：讲述每一章命题的基本概念以及基本处理方法。本书重点。 （作为教材，作者希望学生能阅读本书每一章的基本部分，并以...
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评分本书是讲解计算机识别景物中物体的教材。 作者目的：机器视觉的研究生课程教材，以及作为机器视觉的参考书。 在单独的一章内，分基础与专题两个部分。 基础：讲述每一章命题的基本概念以及基本处理方法。本书重点。 （作为教材，作者希望学生能阅读本书每一章的基本部分，并以...
评分本书是讲解计算机识别景物中物体的教材。 作者目的：机器视觉的研究生课程教材，以及作为机器视觉的参考书。 在单独的一章内，分基础与专题两个部分。 基础：讲述每一章命题的基本概念以及基本处理方法。本书重点。 （作为教材，作者希望学生能阅读本书每一章的基本部分，并以...
用户评价
我是一名对教育充满热情的老师，一直在思考如何将前沿的计算机科学知识传递给我的学生。《机器视觉教程》这本书，我期待它能成为我教学上的得力助手。我希望这本书的语言风格能够通俗易懂，避免过于晦涩的专业术语，同时又能保证知识的严谨性和深度。对于每一个概念的讲解，我希望能够辅以清晰的图示、生动的比喻，以及相关的实际应用案例，让学生能够直观地理解抽象的理论。我尤其看重书中是否有针对不同层次学生的学习路径设计，比如是否提供了基础入门、进阶学习和高级专题的划分。如果书中能够包含一些有助于学生理解和实践的练习题和项目，比如设计一个简单的图像识别器，或者实现一个基础的目标检测系统，那将极大地提升学生的学习兴趣和动手能力。我也会关注书中是否能够引导学生思考机器视觉技术在社会中的伦理和影响，比如数据隐私、算法偏见等问题，培养学生批判性思维。此外，我还希望书中能够提及一些开源的教学资源和工具，帮助学生在课后继续深入学习和探索。总而言之，我希望这本书能够成为一本真正有用的教育工具，帮助我的学生更好地掌握机器视觉这门重要的学科，并激发他们对人工智能的兴趣和热情。
评分我在大学期间接触过一些关于图像处理的课程，但感觉内容相对零散，而且很多理论讲解得比较抽象，缺乏实际应用场景的联系。《机器视觉教程》的出现，给了我一个系统学习机器视觉的绝佳机会。我特别看重书中对于机器视觉在工业自动化领域的应用讲解。例如，在智能制造中，机器视觉是如何被用于产品质量检测、工件定位、流水线监控等方面的？我希望书中能够提供具体的案例，例如如何利用机器视觉技术来检测产品表面的缺陷，或者如何通过机器视觉引导机械臂进行精确抓取。此外，我对书中关于运动目标检测和跟踪的内容也十分感兴趣。在监控系统、自动驾驶等领域，准确地检测和跟踪运动物体是实现智能化功能的基础。我希望书中能够详细介绍各种运动目标检测算法的原理，并分析它们在不同环境下的优缺点，比如在光照变化剧烈或者物体被遮挡时，哪种算法表现更好。对于目标跟踪，我也希望能够学习到如何利用机器学习或深度学习的方法来实现多目标跟踪，以及如何处理目标丢失和重新识别的问题。如果书中还能介绍一些常用的机器视觉硬件平台，例如工业相机、机器视觉控制器等，并提供一些实际的配置和调试技巧，那将非常有价值。我希望能通过这本书，将机器视觉知识与我的工程实践紧密结合起来，解决实际生产和生活中的问题。
评分作为一个对人工智能和计算机视觉充满热情的跨学科研究者，我一直在寻找一本能够提供全面且深入机器视觉知识的教材。《机器视觉教程》的出版，给我带来了极大的惊喜。我希望这本书不仅仅是罗列各种算法和公式，更能深入剖析其背后的数学原理和逻辑。例如，在讲解相机标定和立体视觉时，我希望能够看到详细的几何学和线性代数知识的运用，以及这些知识如何支撑起三维场景的重构。我也非常关注书中对于图像噪声、光照变化、遮挡等实际应用中常见问题的处理方法。机器视觉的鲁棒性至关重要，而这些问题的有效解决方案往往是区分优秀项目和普通项目的关键。我期望书中能够提供一些经典的图像增强技术，例如直方图均衡化、自适应滤波等，以及它们在不同场景下的适用性。另外，关于目标跟踪，我希望能够了解包括卡尔曼滤波、粒子滤波以及基于深度学习的跟踪算法等多种方法的原理和实现。尤其是在复杂的动态场景下，如何实现稳定准确的目标跟踪是一个很大的挑战。此外，我还期待书中能够涵盖一些前沿的机器视觉技术，比如生成对抗网络（GANs）在图像生成和风格迁移方面的应用，以及Transformer在视觉领域的潜力。了解这些最新进展，将有助于我把握机器视觉领域未来的发展方向，并为我的研究提供新的思路和灵感。
评分一直以来，我对智能汽车和自动驾驶技术非常着迷，而机器视觉是实现这些技术的核心驱动力之一。因此，《机器视觉教程》这本书对我来说具有非凡的意义。我非常期待书中能够深入讲解机器视觉在自动驾驶领域的应用，例如如何利用摄像机、激光雷达、毫米波雷达等传感器获取环境信息，并进行融合处理。我希望书中能够详细介绍障碍物检测、车道线识别、交通标志识别、行人检测等关键技术。尤其是在复杂天气条件，如雨、雪、雾等情况下，如何保证机器视觉系统的鲁棒性和准确性，是我非常关注的问题。书中能否提供一些针对这些挑战的解决方案？例如，利用多传感器融合来弥补单一传感器的不足，或者采用更高级的深度学习模型来提高鲁棒性。我还对书中关于路径规划和决策控制的部分感兴趣，虽然这不完全是机器视觉的范畴，但机器视觉的感知结果是这些决策的基础。如果书中能够对感知与决策的协同机制有所介绍，将非常有启发性。此外，我还希望了解一些与自动驾驶相关的3D视觉技术，例如立体视觉、结构光、ToF（Time-of-Flight）等，以及它们在场景理解和三维重建中的作用。我期待这本书能够帮助我更深入地理解自动驾驶汽车是如何“看”世界的，并为我未来在该领域的研究和工作打下坚实的基础。
评分我之前学习机器视觉时，最头疼的问题就是理论知识和实际操作之间的鸿沟。很多书籍或者教程会详细讲解算法原理，但却很少提供实操指导，导致学完后依然不知道如何将这些理论应用到实际项目中。因此，在选择《机器视觉教程》时，我最看重的是它能否提供丰富的实操案例和代码示例。我希望这本书能够从最基础的图像处理操作开始，例如滤波、边缘检测、颜色空间转换等，一步步引导读者完成实际项目。尤其是对于那些复杂的算法，如SIFT、SURF、ORB等特征提取算法，如果书中能提供相关的C++或Python代码实现，并且解释清楚每一步的逻辑和参数含义，那将极大地提升我的学习效率。此外，我还希望书中能够介绍一些主流的机器视觉库，比如OpenCV，并展示如何利用这些库来完成常见的机器视觉任务。比如，如何在项目中实现人脸识别、物体跟踪、光学字符识别（OCR）等功能。更进一步，如果书中能够涉及一些深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch，并在机器视觉任务中应用，比如使用卷积神经网络（CNN）进行图像分类或目标检测，那将是锦上添花。我对书中关于数据增强、模型训练和评估等方面的指导也充满兴趣，因为这些是保证模型性能的关键环节。总而言之，我希望这本书能够真正做到“授人以鱼不如授人以渔”，让我不仅能理解机器视觉的理论，更能亲手实现各种功能，从而独立解决实际问题。
评分作为一名平面设计师，我一直对如何将图像的美学和技术性进行融合感到好奇。《机器视觉教程》这本书，我希望能够从中了解到机器视觉在图像处理和创意设计方面的应用。我特别希望书中能够介绍一些高级的图像处理技术，比如图像修复、图像超分辨率、风格迁移等。这些技术不仅能够提升图像的质量，更能为设计师带来全新的创作工具和灵感。例如，如果能够学习如何利用机器视觉技术来移除图像中的水印、修复老照片的缺失部分，或者将一张照片的风格应用到另一张照片上，那将是非常有趣且实用的。我还对书中关于图像检索和内容理解的部分很感兴趣。如何在海量的图像数据中快速准确地找到符合特定需求的图片？或者如何让计算机理解图像的内容，并进行描述和分类？这些技术对于数字资产管理、内容推荐等领域都至关重要。我也希望书中能够包含一些关于图像生成的内容，比如如何利用GANs生成逼真的图像，或者如何通过算法生成具有特定风格的艺术作品。这些技术不仅能够拓展设计的边界，更能为艺术家和设计师带来前所未有的创作可能性。我期望这本书能够打开我新的视野，让我看到机器视觉与艺术设计结合的美妙之处，并从中汲取灵感，创造出更多令人惊叹的作品。
评分我对科学研究和技术创新始终抱有浓厚的兴趣，《机器视觉教程》这本书，我希望能够从中了解到机器视觉在科研前沿的最新进展和未来发展趋势。我非常关注书中是否能够深入探讨一些具有挑战性的研究课题，例如，如何在复杂多变的真实世界环境中实现鲁棒、可靠的视觉感知？如何让机器拥有常识和推理能力，从而更好地理解和交互？或者如何利用无监督学习或自监督学习的方法，从海量无标签数据中提取有价值的视觉信息？我也对书中关于机器视觉与脑科学、认知科学的交叉研究感兴趣。人类是如何通过视觉来感知世界的？机器视觉能否从生物视觉系统中获得启发，从而设计出更高效、更智能的视觉算法？此外，我还希望书中能够提及一些新兴的机器视觉技术，比如事件相机（Event Camera）在高速运动场景下的应用，或者全息视觉技术在三维交互中的潜力。对于一些前沿的理论，如Transformer在视觉领域的突破性进展，我也希望能有更深入的了解。总而言之，我希望这本书能够为我提供一个广阔的视角，让我认识到机器视觉领域的无限可能性，并为我未来的研究探索提供方向和动力。
评分我是一名软件工程师，对如何将理论知识转化为可执行的代码非常感兴趣。《机器视觉教程》这本书，我最期待的是它能够提供清晰、易懂的代码实现，并且能够与实际的开发环境无缝对接。我希望书中能够以主流的编程语言，如Python，结合强大的机器视觉库，如OpenCV、Scikit-image等，来讲解各种算法的实现细节。对于每一个算法，我希望都能看到完整的代码示例，并附有详细的注释，解释每一行代码的功能和逻辑。这不仅能帮助我理解算法的实现过程，还能让我快速地将这些技术应用到我自己的项目中。我非常看重书中对于开发流程的指导，比如如何搭建开发环境、如何进行调试、如何优化代码性能等。尤其是在处理大规模图像数据时，代码的效率至关重要。我希望书中能够提供一些关于并行计算、GPU加速等方面的优化技巧。此外，我还希望书中能够介绍一些常见的机器视觉开发框架或工具，例如ROS（Robot Operating System）在机器人视觉应用中的集成，或者一些专门用于深度学习的框架，如TensorFlow、PyTorch等。我希望通过这本书，能够真正掌握将机器视觉理论转化为实际应用的能力，并能够独立开发出高性能的机器视觉系统。
评分我一直对人工智能在医疗健康领域的应用非常关注，而机器视觉在其中扮演着至关重要的角色。《机器视觉教程》的出版，让我看到了深入了解这一领域的希望。我非常期待书中能够详细讲解机器视觉在医学影像分析中的应用，比如如何利用计算机视觉技术来辅助医生进行疾病诊断。这包括对X光片、CT、MRI等医学影像进行分析，识别病灶、测量肿瘤大小、进行病理分型等。我希望书中能够介绍一些经典的医学影像处理算法，以及如何利用深度学习模型来提高诊断的准确性和效率。例如，卷积神经网络（CNN）在医学影像分析中的应用，以及如何训练和优化这些模型。我还对书中关于手术导航和机器人手术的内容感到好奇。机器视觉如何为外科医生提供实时的三维导航信息，帮助他们更精确地进行手术操作？或者如何利用机器视觉来控制手术机器人，实现微创手术？这些应用不仅能够提高手术的成功率，更能减少患者的痛苦。此外，我也希望书中能够涉及一些生物特征识别技术，例如人脸识别、指纹识别等在医疗身份验证方面的应用，以及如何保证数据的安全和隐私。我期待这本书能够帮助我了解机器视觉如何赋能医疗健康，为提高人类健康水平做出贡献。
评分我最近入手了《机器视觉教程》，拿到手之后就被它厚实的体积和精美的封面设计吸引住了。作为一名在人工智能领域摸爬滚打了几年的从业者，我一直对机器视觉这个方向充满好奇，也深知其在自动驾驶、智能制造、医疗影像分析等众多前沿领域的关键作用。虽然之前零散地接触过一些相关的论文和开源项目，但始终感觉缺乏一个系统性的、深入的知识体系作为支撑。《机器视觉教程》的出现，恰好填补了我在这方面的空白。这本书的出版，无疑为无数像我一样想要系统学习机器视觉的读者提供了一本权威的参考资料。我特别期待它能够深入浅出地讲解机器视觉的基本原理，从图像采集、预处理，到特征提取、目标检测、图像分割，再到三维重建和深度学习在机器视觉中的应用，希望能涵盖目前机器视觉领域最核心的技术和发展趋势。如果这本书能清晰地梳理出这些技术的发展脉络，并辅以丰富的案例分析和代码示例，那就更完美了。我非常好奇书中对于不同算法的比较分析，以及在实际应用中如何根据具体场景选择最合适的算法。同时，我对书中关于硬件设备，如相机、镜头、光源等选择和配置的建议也充满期待，因为这些细节往往是决定项目成败的关键。总而言之，我希望这本书能够成为我深入理解和掌握机器视觉技术的得力助手，帮助我更好地将理论知识转化为实际项目中的解决方案。
评分CV好书
评分CV好书
评分翻译太差了，内容也有点老
评分CV好书
评分教科书也可以有趣
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