Introductory Techniques for 3-D Computer Vision pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Pearson

作者:Trucco

出品人:

页数:343

译者:

出版时间:1998-3-6

价格:GBP 44.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780132611084

丛书系列:

图书标签:

• 计算机视觉
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《三维计算机视觉入门技巧》 一本面向初学者的全面指南，深入浅出地剖析三维计算机视觉的核心概念与实用技术。 核心内容概览： 本书旨在为计算机科学、工程学、机器人学以及对三维世界感知感兴趣的各个领域的研究者、学生和从业人员，提供一个坚实的三维计算机视觉理论基础和丰富的实践指导。我们避免了过于晦涩的数学推导，而是聚焦于直观的理解和实际的应用，让读者能够快速掌握构建三维视觉系统的关键技术。 第一部分：三维世界的基础 相机模型与成像原理： 深入理解相机如何将三维世界映射到二维图像平面是三维视觉的基石。我们将从针孔相机模型出发，详细介绍相机的内参（焦距、主点、畸变系数）和外参（旋转、平移），以及它们如何影响成像过程。我们将讨论不同类型的相机模型，包括透视投影和正交投影，并解释畸变校正的重要性及常见方法。此外，还会触及光照、反射和纹理等影响图像质量的因素，并提供处理这些问题的初步思路。 立体视觉基础： 立体视觉是人类感知深度的关键，也是计算机视觉模仿的核心任务之一。本部分将详细讲解立体视觉的基本原理，包括双目相机的几何关系，视差的定义及其计算方法。我们将介绍本质矩阵和基础矩阵的概念，以及它们在相机标定和三维重建中的作用。读者将学习到如何通过匹配图像中的对应点来估计深度信息，并了解几种经典的立体匹配算法，如块匹配、动态规划和置信传播等，并探讨它们的优缺点和适用场景。 多视图几何： 当我们拥有来自不同视角的三维数据时，如何将它们有效地整合起来是至关重要的。本部分将深入探讨多视图几何的理论，介绍射影几何的基本概念，如点、线、平面在射影空间中的表示。我们将详细讲解对极几何，解释极线、对极点以及它们如何约束不同视图之间的对应关系。本书将详细阐述对极约束的数学形式，并展示如何利用它们进行相机姿态估计和场景重建。读者还将接触到多视角立体（MVS）的概念，理解如何从多个图像中恢复出更为完整和精确的三维模型。 第二部分：三维重建的技术 结构光与深度传感器： 除了基于图像的重建方法，直接获取深度信息的技术也日益成熟。本部分将介绍结构光（Structured Light）原理，解释如何通过投影已知图案的光并分析其变形来计算深度。我们将深入探讨不同类型的结构光系统，如条纹投影和编码投影，以及它们的优势和局限性。此外，还会详细介绍主动深度传感器（Active Depth Sensors），例如激光雷达（LiDAR）和飞行时间（ToF）相机，解释它们的工作原理、测量精度以及在机器人导航、三维扫描等领域的广泛应用。 摄影测量学（Photogrammetry）： 摄影测量学是一门利用航空或地面摄影测量影像来确定物体或地形的几何形状、大小和位置的科学。本部分将介绍摄影测量的基本流程，包括影像采集、空中三角测量（Aerotriangulation）、立体模型测量以及数字高程模型（DEM）和三维模型生成。我们将讨论不同类型的摄影测量数据，如航空影像、卫星影像和无人机影像，以及它们的特点和应用。读者将了解如何利用已有的摄影测量数据进行精确的三维重建和地理信息提取。 点云处理与分析： 重建得到的三维数据通常以点云（Point Cloud）的形式存在，点云处理和分析是后续应用的关键。本部分将介绍点云数据的表示方法，包括体素（Voxel）和网格（Mesh）。我们将详细讲解点云滤波技术，用于去除噪声、平滑数据。同时，还将深入探讨点云配准（Registration）技术，介绍各种匹配算法，如迭代最近点（ICP）算法及其变种，用于对齐多个点云。此外，还会介绍点云分割、特征提取和曲面重建等高级技术，为读者后续开发点云相关的应用打下基础。 第三部分：高级主题与应用 SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）： SLAM是机器人领域的核心技术之一，它允许机器人在未知环境中同时进行定位和地图构建。本部分将深入探讨SLAM的原理，介绍基于视觉的SLAM（vSLAM）和基于激光雷达的SLAM。我们将详细讲解特征点法SLAM、直接法SLAM和混合法SLAM，并分析它们在不同场景下的优缺点。读者将了解传感器融合在SLAM中的重要作用，以及如何利用SLAM技术实现自主导航、三维测绘和虚拟现实。 三维目标识别与跟踪： 将三维计算机视觉技术应用于识别和跟踪真实世界中的三维物体是许多应用场景的最终目标。本部分将介绍基于特征点、形状和深度信息的三维目标识别方法。我们将详细讲解如何训练和匹配三维模型，以及如何处理遮挡、光照变化等挑战。此外，还会介绍三维目标跟踪的各种技术，包括卡尔曼滤波器、粒子滤波器以及深度学习在目标跟踪中的最新进展。 特定应用案例分析： 为了帮助读者更好地理解三维计算机视觉的实际应用，本部分将精选几个典型的案例进行深入剖析。其中包括： 三维扫描与建模： 介绍如何使用各种技术构建高精度三维模型，用于文化遗产保护、工业设计、虚拟现实等领域。 自动驾驶与机器人导航： 探讨三维视觉如何在自动驾驶汽车和机器人中发挥关键作用，实现环境感知、路径规划和避障。 增强现实（AR）与虚拟现实（VR）： 讲解三维视觉技术如何实现逼真的AR/VR体验，将虚拟物体叠加到真实世界或构建沉浸式的虚拟环境。 医疗影像与生物医学应用： 展示三维计算机视觉在医学影像分析、手术导航、药物研发等方面的潜力。 本书特色： 循序渐进的教学方法： 从基本概念到高级应用，逐步深入，适合不同背景的读者。 直观的解释和丰富的图示： 采用大量图解和实例，帮助读者理解抽象的几何概念。 强调理论与实践的结合： 讲解核心算法的同时，也会提供相关的实现技巧和代码示例（非直接代码，但引导读者理解其逻辑）。 面向未来的技术展望： 介绍当前研究的热点和未来的发展趋势，激发读者的创新思维。 目标读者： 计算机视觉、机器人学、人工智能、计算机图形学等相关专业的本科生和研究生。 希望将三维计算机视觉技术应用于实际问题的工程师和研究人员。 对三维世界感知和建模感兴趣的业余爱好者。 通过阅读本书，您将能够掌握三维计算机视觉的核心技术，理解其背后的原理，并具备开发和应用相关系统的能力。无论您是希望深入研究理论，还是寻求实际解决方案，本书都将是您不可或缺的宝贵资源。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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”。

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什么都讲一点，很多不明白

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