计算机单目视觉定位 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:国防工业出版社

作者:秦丽娟

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:79元

装帧:平装

isbn号码:9787118107661

丛书系列:

图书标签:

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探秘未知的空间：数字影像的深度解析与三维重建 在这本书中，我们将踏上一段激动人心的数字影像探索之旅，深入理解计算机如何通过单一的二维影像来感知和理解三维世界。这不是一个关于“计算机单目视觉定位”的直接教程，而是围绕其背后蕴含的深层理论、关键技术以及广泛应用展开的深度解析。我们将暂且搁置“定位”这个具体的任务，而是聚焦于构成这一任务的基础——如何从一张静态的图像中提取出丰富的三维几何信息，并构建出我们所看到的空间的模型。 我们的旅程始于对图像本质的理解。一张二维照片，本质上是三维世界在特定视角下的投影。这种投影过程不可避免地丢失了深度信息，就像一块平坦的画布，抹去了事物的远近层次。然而，人类的视觉系统拥有惊人的能力，即使是单眼，也能通过诸如物体大小、遮挡关系、纹理细节等线索，在脑海中构建出三维场景。本书将探讨计算机视觉领域如何模拟和超越这一过程，赋予机器感知深度和空间关系的能力。 我们将首先从光学基础出发，回顾相机模型、投影几何以及相机内参和外参的概念。理解光线如何在三维空间中传播，如何被镜头聚焦，以及最终如何在传感器上形成二维图像，是后续一切讨论的基石。我们会深入解析针孔相机模型及其数学表述，理解焦距、主点、畸变等参数如何影响图像的形成。在此基础上，我们将进一步探讨世界坐标系、相机坐标系和图像坐标系之间的转换关系，这为我们理解相机在空间中的姿态奠定了基础。 接下来，我们将进入图像信息提取的核心领域。纹理分析是揭示图像细节和结构的关键。我们将学习各种纹理描述符，如LBP（局部二值模式）、SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速稳健特征）等，这些算法能够捕捉图像中具有代表性的局部特征，即便在尺度、旋转和光照发生变化时也能保持稳定。这些特征点就像是图像中的“地标”，为后续的三维重建提供了关键的对应信息。 除了局部特征，我们还将关注图像中的边缘和角点检测。Canny边缘检测算法以其优异的性能在业界享有盛誉，它通过多尺度高斯滤波、梯度计算和滞后阈值处理，有效地提取出图像中最有意义的轮廓信息。Harris角点检测器则能够找到图像中具有鲁棒性的角点，这些角点通常位于物体的显著位置，是进行特征匹配的理想选择。 然而，仅仅提取出特征点是不够的。如何找到不同图像中同一三维点的对应关系，是构建三维信息的核心挑战。本书将详细介绍多种特征匹配算法，从传统的暴力匹配到更高效的KNN（K近邻）匹配，再到引入词袋模型（Bag-of-Words）进行全局特征匹配的策略。我们会深入分析各种匹配方法的优缺点，以及如何通过RANSAC（随机采样一致性）等鲁棒性估计方法来过滤掉误匹配，确保匹配的准确性。 当有了准确的特征匹配点之后，我们就可以开始尝试从二维图像中恢复三维信息了。这涉及到多视图几何的核心概念。我们将深入探讨本质矩阵（Essential Matrix）和基础矩阵（Fundamental Matrix）的数学原理，理解它们如何在两视图之间建立点和线的对应关系。通过求解这些矩阵，我们可以初步估计相机的相对运动，并推断出三维点的深度信息。 更进一步，我们将探讨三角测量（Triangulation）的原理。在已知相机内外参以及两幅图像中对应点的位置后，我们可以通过几何约束来计算出三维空间中该点的坐标。本书将详细讲解不同三角测量方法的数学推导和实现细节，以及它们在不同场景下的适用性。 单目深度估计是本书的另一个重要主题。在只有一个相机的情况下，如何从图像中恢复深度信息，是一个极具挑战性的问题。我们将介绍基于几何的方法，例如利用已知物体尺寸进行比例推断，或者通过运动恢复结构（Structure from Motion, SfM）技术，通过连续的多幅图像序列来逐步恢复场景的三维结构和相机运动。 同时，我们也会广泛探讨基于学习的方法，尤其是深度学习在单目深度估计领域的突破。卷积神经网络（CNN）能够学习图像中与深度相关的丰富特征，通过端到端的训练，直接预测出图像中每个像素的深度值。我们将介绍各种经典的单目深度估计网络架构，例如DispNet、DORN（Depth-Order-Regression Network）等，并分析它们的设计理念和性能表现。我们会深入理解这些网络是如何通过学习大量标注数据来掌握深度感知能力的，以及它们在真实世界中的应用潜力。 为了更直观地理解三维信息，本书还将涵盖三维重建的技术。从稀疏点云的构建，到密集点云的生成，再到最终的三维网格模型的创建，我们将一步步解析整个流程。我们将介绍体素（Voxel）表示、泊松表面重建（Poisson Surface Reconstruction）等算法，它们能够将零散的点云数据转化为连续、光滑的三维表面。 此外，我们还会探讨多视图立体（Multi-View Stereo, MVS）技术。当拥有多个相机的图像时，我们可以利用更丰富的视图信息来提高深度估计的精度和重建质量。我们将介绍MVS算法的基本原理，包括视图选择、深度图融合以及点云/网格后处理等关键步骤。 本书的另一条重要线索是运动恢复结构（SfM）。通过连续的图像序列，我们可以同时估计出相机的运动轨迹以及场景的三维结构。我们将深入讲解Bundle Adjustment（捆绑调整）这一核心优化算法，它通过迭代地优化相机姿态和三维点坐标，来最小化重投影误差，从而获得全局最优的解。SfM技术在无人机航拍、SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）等领域有着广泛的应用。 最后，我们将把这些理论和技术串联起来，探讨它们在实际应用中的重要价值。虽然本书不直接聚焦于“定位”，但我们所探讨的深度信息提取、三维场景理解和运动估计，正是实现精准定位的基础。例如，在机器人导航中，通过单目相机获取的深度信息可以帮助机器人感知周围环境，识别障碍物，并规划路径。在增强现实（AR）应用中，理解场景的深度结构是实现虚拟物体与真实世界无缝融合的关键。在虚拟现实（VR）领域，高质量的三维重建能够提供沉浸式的体验。 总而言之，本书的目标是为读者提供一个全面而深入的视角，去理解计算机如何通过二维图像“看见”并“理解”三维世界。我们将从底层光学原理出发，逐步深入到复杂的算法和模型，最终触及这些技术在广泛领域的实际应用。无论你是对计算机视觉充满好奇的学生，还是希望深入理解三维感知技术的专业人士，这本书都将为你打开一扇通往数字影像深度解析的大门。我们将一起探索，如何从一张张静态的图像中，挖掘出隐藏的三维奥秘，构建出数字世界中的真实空间。

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这本书的结构安排，初看之下似乎有些跳跃。前几章内容铺垫得非常稳健，从相机模型到运动估计，逻辑衔接得天衣无缝。但当我进入到基于图优化的 SLAM 框架介绍时，感觉信息的密度突然暴增。作者似乎默认读者已经对概率统计和图论有了非常扎实的背景知识，导致我在理解后端优化那一块时，需要频繁地“回溯”到前面的基础章节进行知识点的重新巩固。 我特别欣赏书中对于“回环检测”的讨论，它详细介绍了传统的方法如 PCL 描述符和更现代的基于语义信息的方法。然而，书中对这些方法的局限性分析，虽然提到了，但给出的解决方案似乎还是停留在理论层面。比如，对于在大场景下如何高效地管理和查询地图节点，书中的数据结构描述略显抽象，没有给出清晰的软件工程实践建议。总的来说，它更像是一份高精度的学术综述，而非一本面向工程师的“实战手册”。如果你想知道“为什么”和“是什么”，这本书绝对是宝库；但如果你在寻找“如何高效地做”，你可能需要自己去填补一些工程上的空白。

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说实话，我买这本书主要是冲着它名字里那个“单目”去的，本以为会聚焦于如何用最少的硬件成本解决复杂的定位问题。然而，阅读体验却给我带来了一些惊喜和一丝失落。惊喜之处在于，作者对经典几何学原理的阐述非常透彻，特别是对对极几何和本质矩阵的推导，简直是教科书级别的清晰。但失落感则来自于，书中对实际工程中遇到的“脏数据”处理着墨不够。例如，在处理模糊图像或极端视角下的点云数据时，那些理论上的完美假设在实际应用中往往难以成立。 我花了不少时间在理解书中关于Bundle Adjustment（BA）优化的章节，那部分的数学推导虽然严谨，但缺乏足够直观的图示来辅助理解，导致我在理解“误差最小化”的迭代过程时，需要反复查阅相关的优化理论资料。对于一个注重实践的开发者来说，我更希望看到更多关于CUDA加速、GPU优化或者不同优化器（如Levenberg-Marquardt vs. Dogleg）在实际运行速度上的对比分析。这本书的侧重点明显偏向于理论基础的建立，对于实际部署的性能调优，着墨就显得有些单薄了。

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这本《计算机单目视觉定位》的装帧设计倒是挺别致的，封面的深蓝色调配上抽象的几何线条，让人一眼就觉得这书内容应该很硬核。我是在一个技术交流群里看到有人推荐的，说是对SLAM（即时定位与地图构建）的入门非常友好。不过，真正翻开内页后，我发现内容远比我想象的要深入得多，尤其是在数学基础和算法推导的部分，着实让我这个非科班出身的读者感到有些吃力。书里详细介绍了各种特征提取算法的原理，比如SIFT、SURF，甚至还穿插了最新的深度学习方法在视觉定位中的应用案例。 我特别关注了书中关于“鲁棒性”的讨论，毕竟在实际的室外环境中，光照变化、遮挡和动态物体对定位精度影响巨大。作者在这方面花了很大篇幅来论述如何通过多传感器融合（比如惯性测量单元IMU）来弥补纯视觉系统的不足。书中的案例研究部分虽然经典，但可能对于追求前沿技术的读者来说，稍微有点滞后。我个人更希望看到更多关于大规模场景下，比如城市级地图构建和在线重定位的最新优化策略。整体来看，它更像是一本扎实的教科书，适合系统学习视觉定位理论的工程师或研究生，而不是那种追求快速上手的速成指南。它的价值在于构建一个完整的知识体系框架，而非仅仅提供一堆可以直接复制代码的示例。

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这本书的文字风格比较偏向于严谨的学术论述，逻辑严密，句式结构复杂，读起来需要高度集中注意力。我个人倾向于寻找那种带有较多项目经验分享的书籍，能从作者的失败教训中学习。这本书在这方面相对保守，它主要聚焦于算法的“最优解”的推导和证明，而非“次优解”在复杂环境下的适应性调整。 例如，在讲解局部地图优化和全局一致性矫正的章节，书中详细介绍了卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波在视觉里程计中的应用。这些数学工具的引入，极大地提升了本书的理论深度，但也显著拉高了读者的门槛。对于初学者而言，可能需要花费大量时间去补习概率图模型和状态估计的基础知识。这本书的价值在于它能够让你理解每一个算法选择背后的数学必然性，但如果你期待的是一种轻量级的、快速上手的编程实践指南，那么这本书的深度和侧重可能与你的期望有所偏差。它更像是为未来的研究者准备的基石，而非为当下的开发者准备的工具箱。

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这是一本非常有野心想覆盖视觉定位所有重要技术栈的著作。从基础的特征点法到后来的流场分析，再到基于深度学习的语义分割辅助定位，作者的知识广度令人印象深刻。我最感兴趣的是它对运动恢复结构（Structure from Motion, SfM）和同时定位与地图构建（SLAM）之间的微妙区别和联系的梳理。这种宏观的视角有助于我们理解整个领域的发展脉络。 然而，这种广博也带来了一个问题：深度上的权衡。在某些关键算法的介绍上，例如光流法的迭代求解过程，描述得过于简略，关键参数的选择和敏感性分析几乎没有提及。这使得读者在尝试复现一些基础实验时，会遇到很多“黑箱”问题——代码跑起来了，但不知道为什么在特定光照下性能会急剧下降。对于那些试图将这些技术应用于机器人导航或AR领域的读者来说，这本书提供了扎实的理论骨架，但缺乏关键的“血肉”——那些只有在真实世界中摸爬滚打才能积累的工程经验和调试技巧。

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关于PnP问题，以及直线定位最详细的推导了，比十四讲和MVG的内容要深入专一。比较适合对SLAM深入研究的人看，不适合入门。

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关于PnP问题，以及直线定位最详细的推导了，比十四讲和MVG的内容要深入专一。比较适合对SLAM深入研究的人看，不适合入门。

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快开始学习！从今天起每日7点开始学

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关于PnP问题，以及直线定位最详细的推导了，比十四讲和MVG的内容要深入专一。比较适合对SLAM深入研究的人看，不适合入门。

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关于PnP问题，以及直线定位最详细的推导了，比十四讲和MVG的内容要深入专一。比较适合对SLAM深入研究的人看，不适合入门。