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☆☆☆☆☆

出版者:中国青年出版社

作者:[美]伯特霍尔德·霍恩

出品人:

页数:562

译者:蒋欣兰

出版时间:2014-8

价格:98.00元

装帧:精装

isbn号码:9787515325316

丛书系列:

图书标签:

机器视觉
计算机视觉
图像处理
人工智能
计算机图形学
干贷
万圣
机械
机器视觉
图像处理
计算机视觉
人工智能
自动化
工业检测
图像识别
深度学习
摄像头
视觉系统

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具体描述

《机器视觉》从逆问题的角度出发，提出了一整套关于机器视觉的研究方法，其核心是：机器视觉应该基于对成像过程的深刻理解！作为作者在麻省理工学院（MIT）所讲授的机器视觉课程的指定教材，本书已经被使用了近30年，至今仍被欧美许多著名高校所广泛使用。本书提供了一个理解现有方法和技术以及为以后的研究做准备的系统框架，其中包含了很多将机器视觉方法应用于实际问题的内容。全书共包括18章，前13章主要讲述早期视觉的内容，后5章更加关注于：解决一些更加复杂的实际问题。最后，作者将各个章节所介绍的方法整合到一起，搭建了一个可以和周围环境进行交互的“眼-手”系统。书中所用到的数学方法，也都收录在最后的附录中；作为内容的补充和扩展，本书还提供了丰富的练习题。

本书可以作为高等院校相关专业本科生和研究生一年级课程的教材，也可以作为研究人员的参考书籍。

《星海拾遗：远古文明的低语》内容提要：本书并非探讨现代科技的冰冷逻辑，而是深入人类文明的迷雾深处，探寻那些被时间洪流冲刷殆尽的失落国度、被遗忘的哲学思潮，以及那些隐藏在神话传说背后的真实图景。我们聚焦于前文字时代及古代文明的精妙组织、独特的宇宙观，以及他们如何通过非技术性的方式与自然、星辰建立起深刻的连接。全书通过考古学、比较宗教学、古代文献的重新解读，构建了一幅宏大而细腻的古代世界图景，力求还原那些关于生命起源、道德构建和宇宙秩序的古老智慧。 --- 第一章：迷雾中的曙光——史前社会的心灵架构在人类尚未掌握复杂的计算工具和光学原理的时代，他们的认知世界是如何运转的？本章从人类学和古人类学的最新发现出发，探讨了旧石器时代晚期至新石器时代早期，人类社群的社会结构、符号系统及早期艺术表达。我们关注的焦点并非生产力的提升，而是精神层面的跃迁——例如，对洞穴壁画的符号学分析，揭示的可能不是狩猎记录，而是关于生命循环与灵魂转化的宇宙模型。我们将细致考察包括哥贝克力石阵（Göbekli Tepe）在内的早期巨石遗址，深入分析其布局与天象观测的关联性，探讨在没有精密仪器的条件下，这些先民如何建立起一套复杂且精确的时间计量系统。这种系统植根于对自然现象的深度共情，而非机械的量化。重点分析了早期人类对“时间”和“空间”概念的构建方式，它们与现代科学理解的差异，以及这种差异如何塑造了他们的集体意识和道德准则。第二章：尼罗河畔的几何与神谕——古埃及的非线性思维古埃及文明以其宏伟的金字塔和复杂的象形文字著称，但本书试图剥离这些广为人知的表象，深入其思想内核。我们摒弃将古埃及视为纯粹工程奇迹的观点，转而研究其“思辨的几何学”——那些用于建造神庙和规划领土的数学概念，如何与祭司阶层的神学体系深度交织。本章将详细剖析《亡灵书》中的空间概念，探讨其如何描述灵魂穿越冥界“杜阿特”（Duat）的路径。这种路径的规划，与其说是为了导航，不如说是一种对宇宙秩序的象征性重现。我们对比了不同时期神庙（如卡尔纳克神庙）的轴线与特定星辰的对齐方式，推演出祭司群体如何通过空间布局，实现凡人世界与神圣领域的持续对话。探讨的重点在于，他们的“测量”行为，本质上是一种宗教仪式，而非纯粹的物理度量。第三章：两河流域的星辰档案——苏美尔的宇宙编年史美索不达米亚地区是人类最早的城市文明发源地，其楔形文字泥板记录了海量的天文观测数据。然而，本书关注的不是数据的准确性，而是数据背后的叙事逻辑。苏美尔人和巴比伦人如何将行星的运行轨迹，编织进关于创世、神祇更迭和人类命运的史诗之中？我们将深入研究《埃努玛·埃利什》（Enuma Elish）等创世史诗中关于“天穹结构”的描述，将其与古代的星象图进行对照。重点分析了“七星”概念（指可见的五大行星加上太阳和月亮）如何构建起巴比伦的宇宙等级制度。我们探究了占星术的起源，将其视作一种对“时间流逝的道德解读”，而非未来预测的工具。此外，本章还将考察古代立法（如汉谟拉比法典）中，如何将神谕和星辰的吉凶融入法律条文中，展现出古代社会中“天律”与“人律”的紧密结合。第四章：失落的轴线——中美洲文明的空间哲学跨越广袤的海洋，玛雅和阿兹特克文明发展出截然不同的时间与空间观念。本书将集中分析蒂卡尔、奇琴伊察等地的天文台建筑，以及其日历系统的精妙之处。玛雅的“二零进制”并非仅仅是数学上的创新，它如何反映了他们对时间周期的循环往复的深刻理解？我们将详细解读玛雅长纪历的结构，分析其“大周期”的意义——这是一种关于文明兴衰的哲学预言，而非纯粹的计时工具。重点探讨了中美洲文明对“世界树”和“宇宙层次”的表征方式。在他们的世界观中，地下、地面和天堂之间的垂直关系，是如何通过建筑形式和宗教仪式被不断强化的。我们还将考察这些文明对“完美对称”的追求，这种追求体现了他们试图在混乱的自然界中，强行植入一个和谐、永恒的秩序的努力。第五章：琥珀与密语——古代航海家的自然导航术在现代全球定位系统出现之前，古代水手如何穿越无垠的海洋？本章将绕开对指南针或磁力学的一般性描述，转而聚焦于那些依赖于复杂环境感知和经验传承的导航技术。我们考察波利尼西亚人对洋流、海鸟习性、波浪纹理的“读解”能力。重点分析了某些古代文化如何利用夜空中的特定星群，配合对特定海岛植被微小气味变化的敏感度，形成一套完整的“活地图”。这种导航术要求个体心智高度集中，与自然环境达到一种近乎直觉的共鸣状态。书中将收集整理关于远古爱尔兰、北欧维京人以及太平洋岛民在航海过程中所依赖的、难以言传的“微小线索”，将其视为一种高度演化的非量化认知技能的体现。结语：回望智慧的古径本书旨在提供一种对“知识”和“智慧”的再定义。古代的智者并未受限于狭隘的工具和量化模型，他们的伟大在于能够整合天文、地理、宗教和道德，构建出能够支撑数千年社会运作的宏大叙事。我们回望这些古老的足迹，不是为了复古，而是为了理解人类心智在面对未知时，所展现出的无尽创造力与深邃的洞察力，那些关于秩序、循环与存在的永恒追问，至今仍具有振聋发聩的力量。

作者简介

伯特霍尔德·霍恩（Berthold Klaus Paul Horn）现为美国麻省理工学院（MIT）计算机与电子工程系（EECS）人工智能实验室（CSAIL）的教授、美国工程院（NAE）院士、美国人工智能协会（AAAI）院士，是享有国际声望的计算机视觉领域专家。他从事计算机视觉领域的研究长达40多年，在该领域有许多开创性和奠基性的贡献，其博士论文《Shape from Shading》开创了一个崭新的研究领域。他提出的经典光流算法（Horn - Schunck方法）奠定了光流及运动视觉研究的基础。霍恩教授的很多研究成果，如：二维retinex算法、反射图、扩展Gauss图、无源导航等，都在计算机视觉领域和工业界发挥着巨大的作用。他所开创的基于逆问题理论、通过分析成像过程来研究机器视觉的方法，被称为霍恩学派。

目录信息

第 1 章简介
1.1 机器视觉
1.2 机器视觉的任务
1.3 机器视觉和其他领域的关系
1.4 后续章节的概要
1.5 本章参考文献
1.6 习题
第 2 章成像与图像检测
2.1 成像的两个方面
2.1.1 透视投影
2.1.2 正射投影
2.2 亮度
2.3 透镜
2.4 我们的视觉世界
2.5 图像检测
2.5.1 感知颜色
2.5.2 随机性和噪声
2.5.3 图像量化
2.6 本章参考文献
2.7 习题
第 3 章二值图：几何性质
3.1 二值图
3.2 简单几何性质
3.2.1 区域的位置
3.2.2 朝向
3.3 投影
3.4 离散二值图
3.5 行程编码
3.6 本章参考文献
3.7 习题
第 4 章二值图：拓扑性质
4.1 多个物体
4.1.1 标注图像中的物体
4.1.2 连通性
4.1.3 串行标注算法
4.2 局部计数和迭代修正
4.2.1 局部计数
4.2.2 集合可加性
4.2.3 迭代修正
4.3 本章参考文献
4.4 习题
第 5 章区域与图像分割
5.1 设定阈值的方法
5.2 统计直方图
5.3 空间相关性
5.4 图像分割
5.5 使用颜色信息
5.6 合并与分裂
5.7 本章参考文献
5.8 习题
第 6 章图像处理：连续图像
6.1 线性移不变系统
6.2 卷积与点扩散函数
6.3 调制传递函数
6.4 Fourier 变换和滤波
6.5 Fourier 变换和卷积
6.6 广义函数与单位冲击函数
6.7 收敛因子与单位冲击函数
6.8 偏微分与卷积
6.9 旋转对称与各向同性算子
6.10 模糊，失焦和运动拖尾
6.11 图像复原与增强
6.12 相关以及功率谱
6.13 最优滤波器与噪声抑制
6.14 图像模型
6.15 本章参考文献
6.16 习题
第 7 章图像处理：离散图像
7.1 有限的图像尺寸
7.2 离散图像采样
7.3 采样定理
7.4 离散 Fourier 变换
7.5 循环卷积
7.6 一些有用的结果
7.7 本章参考文献
7.8 习题
第 8 章边缘和边缘查找
8.1 图像中的边缘
8.2 微分算子
8.3 离散近似
8.4 局部算子和噪声
8.5 边缘的检测和定位
8.6 结论和例子
8.7 本章参考文献
8.8 习题
第 9 章光照与颜色
9.1 物体表面的反射率以及 Land 实验
9.2 Mondrian 图
9.3 复原光照
9.4 求解逆问题
9.5 光照的归一化
9.6 选择阈值
9.7 离散情况下计算光照
9.8 一个物理模型
9.9 本章参考文献
9.10 习题
第 10 章反射图：光度立体视觉
10.1 图像亮度
10.2 辐射
10.3 图像的形成
10.4 双向反射分布函数
10.5 连续光源
10.6 物体表面的反射性质
10.7 物体表面的亮度
10.8 物体表面的朝向
10.9 反射图
10.10 图像中的明暗
10.11 明暗图
10.12 光度立体视觉
10.13 估计反射率
10.14 曲面朝向的查询表
10.15 本章参考文献
10.16 习题
第 11 章从明暗恢复形状
11.1 从明暗中恢复形状
11.2 特征曲线与初始曲线
11.3 奇异点
11.4 奇异点附近的幂级数
11.5 闭合边界
11.6 球极投影
11.7 松弛方法
11.8 从针状图中恢复景深
11.9 本章参考文献
11.10 习题
第 12 章运动场和光流
12.1 运动场
12.2 光流
12.3 光流的光滑性
12.4 填充光流信息
12.5 边界条件
12.6 离散情况
12.7 光流的不连续
12.8 本章参考文献
12.9 习题
第 13 章摄影测量和立体视觉
13.1 两张图像之间的差异
13.2 摄影测量
13.3 绝对朝向
13.4 相对朝向
13.5 使用已知的相对朝向
13.6 计算景深
13.7 外部朝向
13.8 内部朝向
13.9 寻找共轭点对
13.10 本章参考文献
13.11 习题
第 14 章模式分类
14.1 由一个例子引入
14.2 特征向量
14.3 基本方法
14.4 最近邻分类
14.5 最近中心分类
14.6 实例：白血球分类
14.7 使用概率密度模型设计分类方法
14.8 不同形状的聚类
14.9 聚类的自动形成
14.10 一个童话
14.11 本章参考文献
14.12 习题
第 15 章多面体物体
15.1 多面体场景的素描图
15.2 恢复三维结构
15.3 梯度空间
15.4 明暗和梯度空间
15.5 图像分割与多个物体的情况
15.6 标记素描图
15.7 演示：复制一个积木结构
15.8 本章参考文献
15.9 习题
第 16 章扩展 Gauss 图
16.1 凸多面体
16.2 Gauss 图
16.3 Gauss 曲率
16.4 扩展 Gauss 图
16.5 扩展 Gauss 图的例子
16.6 离散情况
16.7 圆环面的扩展 Gauss 图
16.8 对单位球面的剖分
16.9 旋转体的扩展 Gauss 图
16.10 一般情况下的 Gauss 曲率
16.11 扩展 Gauss 图的应用
16.12 本章参考文献
16.13 习题
第 17 章无源导航
17.1 恢复观测者的运动
17.2 预备知识和技术
17.3 平动的情况
17.4 使用其他的范数形式
17.5 转动的情况
17.6 一般刚体运动的情况
17.7 本章参考文献
17.8 习题
第 18 章从容器中抓取零件
18.1 方法总览
18.2 动机
18.3 装着零件的容器
18.4 图像分割
18.5 典型物体模型
18.6 物体表面的透视收缩
18.7 对齐主轴
18.8 非凸的物体
18.9 物体在空间中的姿态
18.10 旋转的表示方法
18.11 朝向统计直方图的匹配
18.12 针状图的二次投影
18.13 对偏离理想情况的矫正
18.14 选择要抓取的物体
18.15 移动机器臂
18.16 “眼 --- 手”坐标系之间的变换
18.17 任意形状的物体
18.18 结论
18.19 结束语
18.20 本章参考文献
18.21 习题
附录: 一些有用的数学工具
A.1 求解三角形
A.2 向量操作
A.3 向量和矩阵的导数
A.4 线性方程组的最小二乘解
A.5 Lagrange 乘子
A.6 变分法
A.7 本附录参考文献
参考文献
索引
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

确实写得挺深的，没耐心读不下去，不过读懂了觉得有见地。每次想放弃，就看看后面的定价，呵呵。个人觉得最具精华的是6-9章，感觉对图像变化和处理的本质认识深多了。光度视觉这部分因为工作不涉及基本没好好看。前5章基本观念以前也了解，权当复习了话说这书咋写出来的呢...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

从一个完全的门外汉的角度来看，《机器视觉》这本书的引导作用非常显著。它就像一位经验丰富的导师，循序渐进地将我带入了这个充满魅力的领域。我尤其赞赏书中在介绍每一个算法时，都不仅仅是给出公式，而是会详细解释其背后的直观含义和几何意义。例如，在讲解霍夫变换用于直线检测时，作者通过一个“参数空间”的比喻，让我瞬间明白了为什么这种看似复杂的变换能够有效地检测出图像中的直线。这种“化繁为简”的讲解方式，极大地增强了我的学习信心。此外，书中还提及了大量相关的数学知识，例如线性代数、概率论等，但它们都被巧妙地融入到了算法的讲解中，并没有显得突兀。它让我认识到，数学是机器视觉的基石，但这些基石的运用方式才是关键。读完这本书，我不再是那个对机器视觉感到畏惧的人，而是对其充满了探索的激情，并且相信自己能够掌握这项技术。

评分☆☆☆☆☆

《机器视觉》这本书，在我看来，是一次对技术本质的深度挖掘。作者并没有停留在表面现象，而是深入到每一个环节的底层逻辑。例如，在讲解图像分割时，它不仅列举了 Otsu、Canny等经典算法，还详细阐述了这些算法背后的统计学原理和优化目标，让我理解了为什么这些方法在特定情况下会表现出色，以及它们的局限性又在哪里。更让我惊喜的是，书中还引入了现代的深度学习方法，并将其与传统方法进行了对比，让我看到了技术发展的趋势和方向。这种“古今结合”的叙事方式，让我在学习过程中，能够清晰地看到机器视觉技术是如何一步步演进，从最初的简单规则到如今复杂的神经网络。读这本书，我感觉自己就像在解构一个复杂的机器，每一个齿轮、每一个传动装置都清晰可见，并且能够理解它们是如何协同工作的。它不仅仅是知识的传递，更是一种思维的启迪，让我学会从更深层次去理解技术，去分析问题，去寻找最优的解决方案。对我而言，这本书带来的不仅仅是理论知识，更是一种解决实际问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

这部《机器视觉》就像一位技艺精湛的向导，带领我穿梭于那令人着迷的数字图像世界。它并没有直接灌输冰冷的公式和晦涩的概念，而是以一种娓娓道来的方式，勾勒出机器如何“看见”世界的脉络。从最基础的光学原理，到复杂的图像处理算法，再到如今深度学习框架下的前沿进展，作者仿佛将自己多年积累的智慧和经验，化作一条清晰可见的河流，在我脑海中缓缓流淌。我尤其喜欢书中对一些经典算法的解析，它不仅仅是罗列步骤，而是深入探讨了这些算法背后的思想，比如为什么选择某种滤波方式，它的优势和局限性又在哪里，这些都让我对机器视觉有了更深刻的理解。阅读过程中，我常常会因为某个巧妙的算法设计而拍案叫绝，也常常因为某个抽象的概念得到具象化的解释而豁然开朗。这本书就像一张详尽的地图，标记着这个领域的每一个重要节点，让我不再是那个茫然无措的探索者，而是自信满满的跋涉者。它激发了我对这个领域的好奇心，让我迫不及待地想去深入研究每一个我感兴趣的章节，去尝试书中提到的每一个实现方法。这本书的价值，在于它不仅仅教会我“是什么”，更重要的是它教会我“为什么”，以及“如何去思考”。

评分☆☆☆☆☆

我一直对那些能够让机器“看懂”世界的技术充满好奇，《机器视觉》这本书则满足了我这份好奇心，并且远远超越了我的预期。它并非一本枯燥的技术手册，而更像是一场引人入胜的探索之旅。作者以一种非常流畅和富有洞察力的方式，将机器视觉的各个方面娓娓道来。我尤其喜欢书中对于一些概念的类比，例如将特征描述比作为物体“拍照留证”，将图像匹配比作“寻找相似的证件照”，这些生动的比喻极大地降低了理解门槛，让我能够更轻松地掌握那些原本可能显得晦涩的技术。书中对不同算法的优劣分析也十分到位，它并没有简单地介绍算法，而是深入分析了它们在计算复杂度、鲁棒性、准确性等方面的权衡。这让我明白，在实际应用中，并没有放之四海而皆准的“最优解”，而是需要根据具体场景来选择最合适的工具。这本书让我对机器视觉有了更系统、更全面的认识，也为我未来深入学习和应用这项技术打下了坚实的基础。我可以说，这本书是我在这条学习道路上遇到的一个重要的里程碑。

评分☆☆☆☆☆

这部《机器视觉》在我看来，是一本能够激发探索欲的“百科全书”。它并没有局限于单一的技术方向，而是全面地覆盖了机器视觉领域的各个关键分支。从基础的图像滤波，到边缘检测，再到复杂的物体识别和跟踪，作者都进行了系统性的介绍。我喜欢书中对特征点的检测和描述的讲解，它让我理解了如何从图像中提取出具有代表性的信息，并将这些信息用于匹配和识别。比如，SIFT、SURF等算法的原理讲解，配合着图示，让我能够清晰地理解它们是如何捕捉图像的局部不变性特征的。此外，书中对物体跟踪算法的介绍，也让我看到了机器如何能够连续地“盯紧”目标，并在动态场景中进行信息的传递。这本书的内容丰富程度令人惊叹，每一个章节都像是一个独立的宝藏，等待我去发掘。它为我提供了一个广阔的平台，让我可以从中选择自己感兴趣的方向，并进行更深入的钻研。

评分☆☆☆☆☆

《机器视觉》这本书，对于我而言，是一次关于“看见”的重新学习。它让我明白，机器的“看见”并非简单地捕捉光线，而是一个复杂而精密的感知、理解和决策过程。作者在书中对图像质量的评估和增强技术进行了详尽的阐述，从噪声的来源和去除，到对比度的提升，再到细节的锐化，每一个环节都经过了深入的剖析。我尤其欣赏书中对图像复原技术的介绍，比如如何从模糊、有损的图像中恢复出原始信息。这让我联想到了现实生活中，我们是如何通过经验和知识来弥补感官上的不足，而机器视觉正是通过算法和模型来模拟这一过程。书中对于不同图像增强算法的对比分析，也让我认识到，并非所有增强方法都适用于所有场景，需要根据具体的图像特性和应用需求来选择。它让我看到了技术背后的智慧，以及如何通过精巧的设计来优化感知效果。这本书，为我描绘了一个机器感知世界的全景图，让我对这个领域有了前所未有的敬畏感。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，在翻开《机器视觉》之前，我对这个领域仅有模糊的认识，以为它只是简单地识别物体。然而，这本书彻底颠覆了我的认知。它展现的是一个庞大而精密的生态系统，其中包含了图像采集、预处理、特征提取、目标识别、场景理解等诸多相互关联的环节。作者并没有回避那些复杂的技术细节，但又巧妙地将它们组织起来，使得整个过程显得逻辑清晰，易于理解。我最欣赏的是书中对不同技术路线的对比分析，它帮助我理解了传统方法与深度学习方法各自的优势和劣势，以及它们在不同应用场景下的适用性。比如，在讨论特征提取时，作者详细介绍了SIFT、SURF等经典算法，并将其与卷积神经网络的特征学习能力进行了鲜明的对比，这种直观的比较让我对技术的发展演进有了更清晰的认识。读完这本书，我不再仅仅是把机器视觉看作一个工具，而是将其视为一种解决问题的思维方式，一种连接物理世界与数字世界的桥梁。它让我看到了计算机“智能”的来源，以及它在现实世界中能够发挥的巨大潜力。这本书的内容量非常扎实，需要耐心品读，但每一次的深入都会带来新的收获，这种学习的满足感是无与伦比的。

评分☆☆☆☆☆

《机器视觉》这部作品，对我来说，是一次深刻的认知重塑。我原以为机器视觉不过是简单的图像处理，但这本书却揭示了它背后庞大而精密的体系。从基础的像素操作，到复杂的几何变换，再到让人惊叹的深度学习模型，作者将这一切都梳理得井井有条。我印象特别深刻的是书中对相机标定和多视图几何的讲解，它不仅仅是理论的堆砌，而是通过清晰的图示和严谨的推导，让我理解了三维世界是如何被投影到二维图像上的，以及我们如何从二维图像中恢复出三维信息。这种对空间几何理解的加深，让我对机器如何进行三维重建、定位导航等复杂任务有了全新的认识。作者在讲解过程中，也时常会提及一些实际应用案例，例如自动驾驶中的障碍物检测，医疗影像分析中的病灶识别等，这些鲜活的例子让我看到了机器视觉技术的巨大价值和广阔前景。它不仅仅是一本书，更像是一把钥匙，为我打开了通往智能世界的大门，让我看到了无限的可能性。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我带着一些疑虑开始阅读《机器视觉》，担心它会过于理论化，脱离实际应用。然而，这本书的出现彻底打消了我的顾虑。作者在介绍各种技术的同时，非常注重其在实际工程中的应用和考量。比如，在讲解模板匹配时，它不仅介绍了基础的算法，还探讨了如何处理尺度、旋转、光照变化等实际问题，并提出了相应的解决方案。这种“理论与实践并肩同行”的处理方式，让我深感佩服。书中对一些优化技巧的介绍也十分实用，例如如何通过并行计算加速图像处理，如何选择合适的数据结构来提高效率等等。这些内容对于真正将机器视觉技术落地的人来说，是极其宝贵的。这本书就像一本“武功秘籍”，它不仅传授了招式（算法），更重要的是教会了如何将招式运用到实战中，如何根据对手（实际问题）的变化来调整策略。我从中获得的，不仅仅是知识，更是一种解决实际工程问题的能力和信心。

评分☆☆☆☆☆

《机器视觉》这本书，不仅仅是知识的堆砌，更是一种关于“如何构建智能眼睛”的设计哲学。作者在书中对图像处理的流水线设计进行了深入的探讨，以及如何将各个模块有效地连接起来，形成一个完整的视觉系统。我特别欣赏书中对算子和滤波器设计的细致讲解，它让我理解了为什么不同的卷积核会有不同的效果，以及如何通过设计更精巧的算子来提取更具代表性的特征。例如，在讲解高斯模糊和拉普拉斯算子时，作者详细阐述了它们对图像平滑和边缘增强的作用，以及它们在实际应用中的权衡。这本书让我认识到，机器视觉的成功，在于每一个环节的精心设计和优化，以及它们之间的协同配合。它不仅仅是技术的介绍，更是一种工程思维的启迪，让我开始思考如何将理论知识转化为实际可用的解决方案。这本书为我提供了一个宝贵的视角，让我能够从一个更宏观、更系统的角度来理解机器视觉的魅力。

评分☆☆☆☆☆

牛逼的书，外行我就看个热（tian)闹(shu)了，全是数(wo)学(xuan)数(ze)学(go)数(die)学。。。啥时候能让我见个活体的大拿膜拜一下！感官果然视觉最重

评分☆☆☆☆☆

很好，但缘分不够，只能擦肩

评分☆☆☆☆☆

不求甚解的读，还蛮爽

评分☆☆☆☆☆

天哪，越来越不想搞机械了…虽说泛读即可，但这些超出我的理解范围了，即使再学习20年，我的脑子应该也理解不了这些

评分☆☆☆☆☆

计算机视觉的圣经