Senior/Graduate level courses on computer vision, robot vision and image processing in electrical and computer engineering, mathematics, and computer science departments, and an essential reference for researchers and scientists in the field of computer vision. An applied introduction to modern computer vision, focusing on a set of computational techniques for 3-D imaging. Covers a wide range of fundamental problems encountered within computer vision and provides detailed algorithmic and theoretical solutions for each. Each chapter concentrates on a specific problem and solves it by building on previous results.
An applied introduction to modern computer vision, focusing on a set of computational techniques for 3-D imaging, this book covers a wide range of fundamental problems encountered within computer vision and provides detailed algorithmic and theoretical solutions for each. Each chapter concentrates on a specific problem and solves it by building on previous results.
FEATURES:
* Provides a guide to well-tested theory and algorithms including solutions of problems encountered in modern computer vision.
* Contains many practical hints highlighted in the book.
* Develops two parallel tracks in the presentation, showing how fundamental problems are solved using both intensity and range images, the most popular types of images used today.
* Each chapter contains notes on the literature, review questions, numerical exercises, and projects.
* Provides an Internet list for accessing links to test images, demos, archives and additional learning material.
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这本书的语言风格,初看之下略显严谨,甚至带有一丝学究气,但细品之下,却能体会到作者深厚的教学功力与对知识的敬畏之心。它很少使用花哨的、吸引眼球的流行词汇,而是坚持使用精准、无歧义的专业术语。这种克制的美感,反而让内容的权威性更加凸显。阅读过程中,我感觉自己不是在和一位朋友聊天,而是在聆听一位经验丰富的导师的谆谆教诲。每一个论断都有充分的逻辑支撑,每一个例子都经过深思熟虑的选择,绝无半点赘述。虽然这种风格可能不太适合那些追求快速娱乐性阅读的读者,但对于那些渴望建立扎实理论基础的严肃学习者而言,这种不带任何修饰的纯粹表达,反而是最高效的知识传递方式。它要求读者投入专注力,但回报绝对是实打实的认知提升。
评分我必须得说,作者在内容的组织逻辑上展现了近乎偏执的清晰度。很多计算机视觉的入门书籍往往在基础数学和实际应用之间摇摆不定,导致读者要么被公式淹没,要么觉得内容过于肤浅。然而,这本书完美地找到了那个黄金分割点。它从最基础的投影几何和相机模型开始,用极其直观的方式阐述了三维重建的本质,丝毫没有跳跃感。举个例子,在讲解非线性优化部分时,它没有直接抛出复杂的矩阵运算,而是先用一个生动的物理场景来类比误差的最小化过程,然后再逐步引入梯度下降等算法的数学表达。这种“先知其意,后探其形”的教学方法,极大地降低了初学者的心理门槛。我发现自己不再是被动地记忆公式,而是真正开始理解每一个数学步骤背后的物理意义和工程考量。这种由浅入深,层层递进的叙述方式,让人有一种“原来如此简单”的豁然开朗之感,真正做到了“引人入胜”。
评分从一个资深工程师的角度来看,这本书的实用价值远超预期。许多学术著作往往停留在理论的象牙塔中,鲜有与业界标准接轨的实例。这本书却不然,它在讲解算法的同时,非常注重与现有主流库和硬件平台的结合点。例如,在讨论特征匹配与鲁棒性时,作者不仅仅停留在经典的SIFT/SURF介绍,而是巧妙地穿插了如何利用GPU加速进行大规模数据集处理的思路,甚至暗示了现代SLAM系统中常用的Bundle Adjustment的优化技巧。它没有给出冗长晦涩的代码实现,而是提供了清晰的算法框架和伪代码,这对于希望将理论迅速转化为实际工程项目的开发者来说,简直是量身定做。我个人认为,这本书成功地搭建了一座连接前沿学术研究和工业界工程实践的坚实桥梁,它教会你的不仅仅是“如何做”,更是“为什么要这么做”,这才是真正宝贵的经验。
评分这本书的排版和装帧简直是一场视觉盛宴,拿在手里沉甸甸的质感,让人立刻感受到作者对细节的极致追求。封面设计简约而不失深度,那种深邃的蓝色调仿佛直接将你拉入了那个充满数学与几何的虚拟世界。我特别喜欢它在章节间的过渡处理,不仅仅是简单的文字切换,而是通过一些精心挑选的插图和图表,巧妙地引导读者的思维,让复杂的概念过渡得如同行云流水般自然。更值得称赞的是,它的注释系统做得非常人性化,对于那些需要更深入了解背景知识的读者,提供了大量的参考链接和经典文献的引用,而不是生硬地把所有信息一股脑地塞给你。阅读的过程就像是进行一场精心策划的漫游,每翻过一页,都能发现新的惊喜和更精妙的结构安排。这本书的印刷质量也是一流的,即便是长时间在灯光下阅读,纸张的反光度也控制得恰到好处,保护了我的眼睛。这绝非一本普通的教材,它更像是一件精心打磨的艺术品,值得收藏者郑重对待。
评分我特别欣赏作者在处理不同理论分支时的宏观视野。三维计算机视觉领域包罗万象,从光学几何到非刚体形变,如果仅仅关注局部细节,很容易迷失方向。这本书的高明之处在于,它始终将读者置于一个高地,让他们能够清晰地看到整个知识体系的脉络。例如,在讲完立体视觉的各个子模块后,它会有一个专门的小结,将这些技术整合进一个完整的感知流程中,并探讨它们之间的相互依赖性和潜在的误差传播路径。这种“上帝视角”的引导,帮助我构建了一个完整的知识地图,而不是零散的知识点集合。这使得我不仅学会了如何解决具体问题,更重要的是,学会了如何从一个系统的角度去审视和设计三维重建方案,这对于长远的职业发展和更高级的研究工作至关重要,体现了作者超越具体技术的洞察力。
评分什么都讲一点,很多不明白
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