本书清晰而系统地阐述了计算机与机器视觉的基本概念,对重要的图像处理和计算机视觉算法进行了详细分析,既介绍理论的基本元素,又强调算法和实际设计约束,并通过实际案例演示具体技术的应用。前三版已经奠定了本书在机器视觉领域中独一无二的地位,这一版进行了全面更新和修订,增加了最新进展,是一部全面而且与时俱进的权威著作。
本书特色
通过丰富的实例和案例研究揭示开发实际视觉系统的来龙去脉,展示了如何在实践中应用这些基本原理。
新增章节包含监视和驾驶辅助系统方面的案例研究,给出了计算机视觉中那些尖端领域应用的实际方法。
对于必要的数学工具和关键理论都进行了详细解释和很好的实例说明。
内容更丰富,覆盖人类虹膜定位、图像拼接、使用RANSAC进行线条检测、性能度量和高光谱成像等主题。
每章的“More Recent Developments”介绍了相关主题的一些新进展。
E. R. Davies 著名机器视觉专家、英国物理学会会士、英国机器视觉协会的执行委员,现为伦敦大学皇家霍洛威学院机器视觉荣誉退休教授。Davies教授在图像分析、自动视觉检测和噪声抑制技术等方面有丰富的教学和科研经验。他已发表200余篇论文,出版3部著作。他曾被英国机器视觉协会授予杰出会士奖,并且还是国际模式识别协会的会士。
评分
评分
评分
评分
这本书的**排版和插图**,简直是视觉上的灾难,这绝对不是一本轻松愉快的读物。大量的数学公式占据了整页篇幅,而且很多公式的上下标和符号密集到需要用放大镜才能辨认清楚。最让我头疼的是那些**流程图和系统架构图**,它们往往挤在一个小小的方框内,线条交错复杂,几乎没有留白,我怀疑排版人员是不是故意想考验读者的空间想象力极限。举个例子,书中关于三维重建中**Bundle Adjustment(光束法平差)**的描述,仅仅用一张巨大的、密布着参数符号的流程图来概括整个优化过程,我花了近一个小时才勉强理清输入、约束和输出之间的关系。这与目前市面上很多追求简洁、大图示的科普类书籍形成了鲜明的对比。这本书的设计哲学似乎是“信息密度最大化”,它要求读者在阅读时必须全神贯注,任何一次分心都可能导致对后续逻辑的完全丢失。它更像是一份严肃的学术报告集,而不是一本能让人惬意地捧在手中阅读的书籍。
评分这本《计算机与机器视觉》的书,我拿到手时,心里其实是有些忐忑的。我本职是做传统机械设计的,对于计算机图形学和算法的理解,还停留在非常基础的层面,感觉自己像是误入了一个高速运转的赛道。翻开书的第一页,就被那种扑面而来的专业感给震慑住了。书中对**光学成像原理**的阐述,细致到了令人发指的地步,什么透镜的畸变校正、噪声模型的建立,感觉每深入一个章节,我的知识边界就被推出去好远。比如讲到**立体视觉的几何约束**那一块,作者似乎预设了读者已经完全掌握了线性代数和三维空间变换的知识体系,那些复杂的矩阵运算和坐标系转换,简直像是天书。我不得不经常停下来,翻阅我大学时代的《微积分》和《线性代数》教材,试图跟上作者的思路。坦白说,这本书更像是为那些已经在算法领域摸爬滚打了几年,急需系统化理论支撑的研究生或者资深工程师准备的“武功秘籍”,对于像我这种想从零开始建立机器视觉基础的新手来说,阅读体验更像是一场艰苦卓绝的“拉练”,充满了挫败感,但同时又隐隐地感受到一股力量的涌动——知道前方有如此宏大的知识体系等待我去征服。它没有太多面向初学者的“友好引导”,直给的深度和广度,让我对作者的专业素养肃然起敬,但也让我对自己的学习计划不得不重新审视。
评分说实话,这本书的**软件实现细节**部分,我看得云里雾里,完全超出了我的预期。我原本以为它会侧重于介绍一些主流的视觉库,比如OpenCV或者MATLAB的工具箱的使用方法,提供一些可以直接复制粘贴运行的代码示例。结果呢?它深入探讨了**底层数据结构和高效算法的C++实现**,对内存管理和并行计算的考量,简直是教科书级别的范本。例如,在讲解**特征点提取**时,书中不仅仅是描述了SIFT或SURF算法的数学原理,还花了大篇幅去分析如何在多核CPU环境下优化其运算速度,甚至讨论了 SIMD 指令集对图像处理性能的影响。这种对“快”的极致追求,对于追求实时性的工业检测应用场景来说,无疑是至宝。然而,对于我这种更偏向应用层面,只关心“能否解决问题”而不是“如何用最高效的方式解决问题”的人来说,这部分内容显得过于“硬核”和抽象。我感觉自己像是走进了一间F1赛车的维修间,里面布满了复杂的工具和精密的设计图纸,而我却只拿着一把螺丝刀,试图理解引擎的全部构造,过程是令人敬畏的,但实践起来却感到无从下手。
评分这本书在**深度学习在机器视觉中的应用**这块的论述,风格极其严谨且具有前瞻性,但似乎对某些新兴模型着墨不多。它非常扎实地回顾了CNN在图像分类、目标检测上的经典架构演变,比如从LeNet到AlexNet再到ResNet的脉络梳理得非常清晰。作者对于**损失函数的设计原理**和**反向传播的数学推导**讲解得淋漓尽致,每一个梯度下降的步骤都像是艺术品般呈现出来。但奇怪的是,对于近两年迅速蹿红的Transformer架构在视觉领域的应用,虽然有所提及,但深度似乎不如对传统卷积网络那般详尽。这让我产生一种时空错位感,一方面它精准地把握了视觉领域的核心数学基础和经典算法的精髓,另一方面,它似乎对瞬息万变的前沿技术保持了一种审慎的距离。这使得本书的价值更偏向于**奠定“内功”**,而非追逐“热点”。读完后,我对经典算法的理解得到了空前的巩固,但如果想立刻将最新的SOTA模型应用到实际项目中,可能还需要再补充一些近期的综述文章。
评分这本书最让我印象深刻,但也最让我感到“无助”的是它对**特定应用领域案例的选取**。作者并未选择我们日常生活中常见的如人脸识别或自动驾驶辅助系统,而是聚焦于**工业无损检测**和**高精度机器人抓取**等高门槛的细分领域。书中详细分析了如何利用**相移轮廓术**进行微米级的表面形貌测量,以及如何应对高反光金属表面的鲁棒性问题。这些案例的专业性极强,涉及到的物理背景知识(例如散射模型、表面粗糙度对光照的影响)需要读者具备跨学科的背景。我尝试将这些理论应用于我过去处理的简单瑕疵检测任务中,却发现书中提供的模型和参数设置完全不适用,因为我们面临的物理环境和精度要求天差地别。这本书像是一位站在珠穆朗玛峰顶的向导,为我们描绘了极致的风景,但同时也清晰地展示了到达那里所需要的、我目前尚不具备的装备和攀登能力。它让我清晰地看到了“专业”与“业余”之间的巨大鸿沟,激发了我对更高技术水平的向往,但目前来看,它更像是一面高悬的旗帜,而非触手可及的拐杖。
评分 评分 评分 评分 评分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.quotespace.org All Rights Reserved. 小美书屋 版权所有