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出版者:McGraw-Hill Science/Engineering/Math

作者:Ramesh Jain

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1995-03-01

价格:USD 133.75

装帧:Hardcover

isbn号码:9780070320185

丛书系列:

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《光影织梦：图像的艺术、科学与未来》 内容梗概 《光影织梦》是一部深度探索图像世界宏大叙事的著作，它不拘泥于任何单一的学科领域，而是以一种跨学科的视角，勾勒出图像从最原始的记录载体，演变为如今渗透于我们生活方方面面的核心媒介的壮丽历程。本书旨在为读者揭示图像背后的深层逻辑，解析其形式、功能、感知与创造的内在联系，并展望其在未来社会中的无限可能。 第一部分：图像的起源与嬗变 本书开篇将带领读者回溯至图像的黎明。从史前洞穴壁画的粗犷线条，到古埃及象形文字的神秘符号，再到古希腊雕塑的完美比例，我们追溯人类早期对视觉表达的渴望。这一部分将深入探讨早期图像作为记录、传承、宗教祭祀和权力象征的多种功能，以及它们如何塑造早期文明的认知体系。 随后，我们将目光聚焦于印刷术的革命性影响。从活字印刷到现代的摄影技术，图像的复制与传播能力实现了指数级的飞跃。我们分析了版画、油画、素描等传统绘画形式如何在追求逼真与写意之间探索，以及它们如何成为艺术家表达思想、情感和时代精神的独特语言。摄影的出现，则彻底改变了我们观看世界的方式。从早期的大画幅相机到后来的胶片机，再到数码摄影的普及，本书将详细阐述摄影技术的发展如何挑战了绘画的写实地位，同时又催生了新的艺术形式，如纪实摄影、肖像摄影、风景摄影等，并探讨了图像作为“真实瞬间”的记录者，其客观性与主观性之间的微妙张力。 第二部分：图像的语言与感知 进入本书的核心部分，《光影织梦》将深入剖析图像的构成元素及其传达信息的语言学原理。我们将从最基本的视觉语言元素入手，包括点、线、面、色彩、光影、构图等，解释这些元素如何被艺术家和设计师巧妙运用，以引发观者的特定情绪、引导视线、构建空间感，并最终传达复杂的主题。 色彩理论将被赋予全新的解读。我们不仅会介绍色彩的三原色、三间色等基础知识，更会深入探讨色彩的情感联想、文化象征以及在不同艺术风格中的应用。例如，梵高的热烈黄色，莫奈的朦胧蓝色，以及它们如何构建出艺术家独特的视觉世界。光影的运用，则被视为图像的灵魂。本书将分析光线的方向、强度、性质如何塑造物体的形态，营造氛围，并暗示故事的走向。从伦勃朗的明暗对比，到卡拉瓦乔的戏剧性光影，我们将揭示光影如何成为叙事的有力工具。 构图的艺术同样是本书的重点。我们将探讨黄金分割、三分法、对称、对角线等经典构图法则，分析它们如何影响图像的稳定感、动感以及视觉焦点。本书还将引入格式塔心理学在视觉感知中的应用，解释诸如邻近性、相似性、闭合性等原则如何影响我们对图像的解读，以及艺术家如何利用这些原则来引导观者的注意力，形成特定的观看体验。 此外，本书还将触及图像的象征主义和符号学。我们将分析一些普遍存在的视觉符号，如十字架、眼睛、圆圈等，探讨它们的文化内涵和历史演变。同时，我们也将探讨抽象艺术如何摆脱具象的束缚，通过纯粹的形式和色彩来表达更深层次的哲学和情感观念。 第三部分：图像的文化与社会 《光影织梦》将进一步探讨图像在文化与社会传播中的关键作用。在信息爆炸的时代，图像已成为传递新闻、普及知识、推广理念、影响舆论的主要载体。本书将分析新闻摄影如何记录历史，记录社会变迁，以及它在塑造公众认知和推动社会变革中的力量。同时，我们也将审视广告图像如何通过视觉语言来吸引消费者，塑造品牌形象，并影响消费行为。 本书还将关注图像在艺术史中的地位及其演变。我们将回顾不同艺术运动的代表性图像，如文艺复兴的古典主义、巴洛克的宏伟、印象派的光影探索、表现主义的情感宣泄、现代主义的解构与创新、以及后现代主义的拼贴与挪用。通过对这些艺术作品的深入解读，读者将能够理解图像如何反映和塑造特定时代的文化精神和社会思潮。 我们还将探讨图像在身份认同与社会交往中的作用。从个人肖像的绘制与摄影，到家庭照片的珍藏，图像承载着我们的记忆、情感和人际关系。社交媒体的兴起，则进一步催生了“自我图像”的构建与传播。本书将分析这些图像如何影响我们的自我认知，以及它们在虚拟社交空间中如何构建社群和传递文化。 第四部分：图像的未来与挑战 《光影织梦》的最后一部分将目光投向图像的未来。随着科技的飞速发展，图像的创作、传播和交互方式正经历着前所未有的变革。本书将探讨人工智能在图像生成、编辑和分析中的应用。从算法生成的艺术作品，到通过深度学习识别和理解图像内容的AI系统，我们将分析这些技术将如何颠覆传统的图像创作模式，并为艺术、设计、科学研究等领域带来新的机遇。 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术将为图像的呈现和体验带来革命性的变化。本书将探讨这些沉浸式技术如何模糊现实与虚拟的界限，创造出全新的视觉体验，并可能重塑我们与信息互动的方式。 同时，本书也将关注图像在数字时代面临的挑战。我们将讨论“信息茧房”、“虚假信息”和“深度伪造”等问题，分析图像的滥用如何对社会信任、公共舆论和个体认知造成负面影响。我们还将探讨在数字时代，如何培养批判性思维，提高图像素养，以应对图像传播的复杂性和潜在风险。 结语 《光影织梦：图像的艺术、科学与未来》是一部献给所有对图像充满好奇的读者的著作。它不仅仅是一部关于技术和形式的书，更是一部关于人类创造力、感知力以及我们如何通过图像理解世界、构建意义的书。通过对图像的全面而深入的探讨，本书希望能帮助读者超越表象，洞察图像背后的深层逻辑，从而更深刻地理解我们所处的视觉化时代，并为未来的图像探索之旅播下想象的种子。本书将以严谨的学术考证、生动的案例分析、以及富有启发性的哲学思考，引领读者踏上一段穿越光影、探索无限可能的奇妙旅程。

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这本《Machine Vision》的书名倒是挺吸引人的，我对这个领域一直抱有浓厚的兴趣，所以毫不犹豫地买了下来。然而，实际翻阅之后，发现内容与我预期的“机器视觉”的深度和广度有些出入。首先，书中对于基础理论的阐述显得有些过于浅显和概念化，像是为完全没有接触过计算机视觉的初学者准备的入门读物，缺乏足够的数学推导和算法细节支撑。例如，在介绍经典的边缘检测算子时，只是简单地提到了它们的功能和应用场景，却没有深入剖析背后的卷积原理和在不同噪声环境下性能差异的对比分析。这对于一个期望能够深入理解并动手实践的读者来说，无疑是一种遗憾。我原本期待能看到更详尽的案例研究，比如在工业检测、自动驾驶或医学影像等特定领域，如何将这些理论知识转化为实际可行的解决方案，但这些内容在书中基本是空白的。整体来看，这本书更像是一本“扫盲手册”，而非一本能够引领读者进入专业领域的深度参考书。如果作者能在算法的实现细节、代码示例以及性能优化等方面多下功夫，这本书的价值将会大大提升，目前的呈现方式，实在有些“光说不练假把式”的味道，让人读完后总感觉意犹未尽，对解决实际问题帮助有限。

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初次接触这本书时，我被其精美的封面设计和清晰的排版所吸引，心想这或许是一本能在学术与工程实践之间架起桥梁的佳作。然而，阅读体验随着章节深入而逐渐显露出疲态。书中对深度学习在机器视觉领域的最新进展覆盖得不够及时和全面，这在日新月异的今天，无疑是一个巨大的短板。比如，对于Transformer架构在视觉任务中的应用，仅仅是一笔带过，缺乏对ViT（Vision Transformer）及其变体的深入探讨和实战指导。更令人困惑的是，书中引用的部分参考文献似乎比较陈旧，这让读者很难判断其中所介绍的技术在当前行业标准下的适用性和先进性。举个例子，当我们讨论到实时目标检测时，书中提及的仍然是几年前的某些模型，而对于YOLO系列最新版本的迭代逻辑和性能飞跃，几乎没有涉及。这种时间上的滞后感，使得这本书的参考价值大打折扣。毕竟，对于像机器视觉这样高度依赖前沿研究的领域，一本不与时俱进的教材，很快就会沦为历史的尘埃，无法有效指导当下的项目开发和技术选型工作，读起来总有一种在“炒冷饭”的感觉。

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这本书的结构安排存在着明显的不合理性，使得知识点的逻辑递进关系显得十分混乱。例如，在讲解图像预处理的章节中，关于色彩空间的转换和灰度化处理的讨论被分散在不同的、不相干的段落里，读者需要花费额外的精力在不同章节之间跳转，才能拼凑出一个完整的流程概念。这种碎片化的信息呈现方式，严重影响了学习的效率和对全局的把握。更糟糕的是，章节之间的过渡极为生硬，好像是由不同作者在不同时间独立撰写后简单拼凑而成，缺乏一个统一的叙事主线来串联起从像素到场景理解的整个认知路径。一个好的技术书籍，理应像一条精心铺设的轨道，引导读者平稳前行，但这本《Machine Vision》更像是一堆散落的零部件，需要读者自己去摸索组装的顺序和方法。对于新手而言，这种混乱的编排方式极易造成误解和知识体系的混乱，让人不禁怀疑作者在编写过程中是否缺乏对教学逻辑的严谨规划和整体把控，阅读起来着实感到心力交瘁。

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我购买这本书的目的是希望能获得一套系统性的、从底层原理到高级应用的完整知识体系，特别是关于相机标定和三维重建这块，我投入了大量精力去研读。但遗憾的是，这部分内容的处理方式过于依赖图示和文字描述，而对核心的几何代数和矩阵运算的推导过程含糊其辞，许多关键的变换矩阵是如何建立和求解的，书中没有给出清晰的步骤。这对于需要亲自搭建或调试3D视觉系统的工程师来说，简直是灾难性的缺失。我不得不频繁地去查阅其他更专业的数学专著来弥补这部分知识的空缺，这极大地打断了阅读的连贯性和流畅性。而且，书中提供的所有代码示例都是伪代码或者只有函数签名的骨架结构，完全没有提供可运行的环境和具体的库依赖说明。这意味着读者如果想通过“边学边做”的方式来巩固知识，几乎是不可能完成的任务。一本面向实践的工具书，如果不能提供可以直接运行的代码作为辅助，那它在“实践”层面的价值就近乎于零，更像是一本理论的空洞宣言，而非实战的指南手册。

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这本书在对“解释性”的追求上做得非常不到位，这是我最不能接受的一点。它似乎默认读者已经对背后的物理光学原理、传感器特性以及数字信号处理有非常深刻的理解。在讨论到图像采集和量化误差时，作者只是简单地抛出了一个结论，却没有解释为什么在特定的曝光时间和增益设置下，图像会出现过曝或欠曝的现象，也没有详细分析量化噪声是如何影响最终识别精度的。这就好比只告诉我们“机器能看懂东西”，却从不解释“眼睛是如何运作”的根本原理。对于我这样希望探究技术本质的读者来说，这种只停留在表层应用和现象描述的描述方式是无法接受的。专业的视觉系统搭建，其核心就在于对这些底层物理限制和数学模型的深刻理解，唯有如此，才能在实际工程中进行有效的调试和优化。这本书给我的感觉是，它只提供了一层薄薄的“用户界面”介绍，却完全没有触及到“操作系统”的内部机制，使得学习的深度止步于表面，无法真正构建起坚实的理论护城河，读完后总有一种“知其然而不知其所以然”的空虚感。

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經典，言簡意賅!!!

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經典，言簡意賅!!!

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經典，言簡意賅!!!

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看的我痛不欲生的一本书

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經典，言簡意賅!!!