An Introduction to 3D Computer Vision Techniques and Algorithms pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
Computer vision encompasses the construction of integrated vision systems and the application of vision to problems of real-world importance. The process of creating 3D models is still rather difficult, requiring mechanical measurement of the camera positions or manual alignment of partial 3D views of a scene. However using algorithms, it is possible to take a collection of stereo-pair images of a scene and then automatically produce a photo-realistic, geometrically accurate digital 3D model. This book provides a comprehensive introduction to the methods, theories and algorithms of 3D computer vision. Almost every theoretical issue is underpinned with practical implementation or a working algorithm using pseudo-code and complete code written in C++ and MatLab®. There is the additional clarification of an accompanying website with downloadable software, case studies and exercises. Organised in three parts, Cyganek and Siebert give a brief history of vision research, and subsequently: present basic low-level image processing operations for image matching, including a separate chapter on image matching algorithms; explain scale-space vision, as well as space reconstruction and multiview integration; demonstrate a variety of practical applications for 3D surface imaging and analysis; provide concise appendices on topics such as the basics of projective geometry and tensor calculus for image processing, distortion and noise in images plus image warping procedures. An Introduction to 3D Computer Vision Algorithms and Techniques is a valuable reference for practitioners and programmers working in 3D computer vision, image processing and analysis as well as computer visualisation. It would also be of interest to advanced students and researchers in the fields of engineering, computer science, clinical photography, robotics, graphics and mathematics.
作者简介
目录信息
读后感
The authors start with two fundamental tasks in 3D computer vision, i.e., matching and reconstruction. Elegant codes in C++ and MATLAB are provided for some classical algorithms. If you are new to this area, this book can be a very good introduction not onl...
评分The authors start with two fundamental tasks in 3D computer vision, i.e., matching and reconstruction. Elegant codes in C++ and MATLAB are provided for some classical algorithms. If you are new to this area, this book can be a very good introduction not onl...
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评分The authors start with two fundamental tasks in 3D computer vision, i.e., matching and reconstruction. Elegant codes in C++ and MATLAB are provided for some classical algorithms. If you are new to this area, this book can be a very good introduction not onl...
用户评价
这本书的装帧设计着实让人眼前一亮，封面那种深邃的蓝色调，配上简洁有力的白色字体，立刻就传递出一种专业与前沿的感觉。初次翻阅，就被它清晰的目录结构所吸引，条理分明，从基础概念的铺陈到复杂算法的深入探讨，循序渐进，没有丝毫的跳跃感。作者显然在内容组织上花费了大量心血，使得即便是初次接触这个领域的新手，也能找到清晰的路径图。尤其值得称赞的是，书中对核心概念的解释往往能结合生动的实例或者非常直观的图示，这极大地降低了理解门槛。例如，在讲解某经典滤波器的原理时，它没有仅仅停留在枯燥的数学公式堆砌上，而是通过一个生活化的场景来类比其作用，让人恍然大悟。这种“化繁为简”的能力，是衡量一本技术书籍优秀与否的关键指标，而这本书无疑做到了。阅读过程中，我感觉自己不是在啃一本冷冰冰的教科书，而是在与一位经验丰富的导师进行深度对话，他总能在我即将迷失时，递来一盏指路的明灯。这种流畅且富有启发性的阅读体验，使得学习过程本身变成了一种享受，而不是负担。
评分读完大半，我越来越确信，这本书的价值远超出了它所涵盖的技术范畴。它不仅仅是一本技术手册，更像是一套系统的思维训练。作者在阐述每一个算法时，都深入剖析了其背后的设计哲学——为什么要选择这种方法，它的局限性在哪里，以及在何种工程场景下它会表现最佳。这种对“为什么”的执着探究，是真正区分“知道如何做”和“理解为什么”的关键。我特别喜欢它在讨论不同算法的权衡时所展现出的那种辩证思维。比如，当我们谈论速度与精度的矛盾时，作者会拿出两个并列的案例，细致对比它们在计算复杂度、鲁棒性以及实际应用中的表现，让读者能够自己去构建一个适合特定需求的决策框架。这种引导式的教学方法，培养了读者批判性思考的能力，而非仅仅是机械地复制粘贴代码或公式。坦白说，很多教材只是罗列知识点，但这本书却在教我们如何“思考”三维视觉中的问题，这对于希望未来能进行原创性研究或者复杂系统开发的人来说，是无价之宝。
评分从排版和细节处理上看，这本书体现了出版方对读者的尊重。纸张的质感很好，即便是长时间的阅读也不会让眼睛感到过于疲劳。更重要的是，公式的排版非常规范，符号定义清晰，字体大小适中，这在处理复杂的矩阵和向量运算时尤为重要，极大地减少了因阅读错误而产生的挫败感。许多技术书籍在引用和参考文献的处理上往往草草了事，但这本书在这方面做得非常到位，每一次重要的理论引入都有可靠的出处佐证，为那些希望进行更深层次文献调研的读者铺平了道路。我注意到，书中对于一些容易混淆的术语，都会在首次出现时给予精确的界定，并且在后续的章节中保持一致性，这在高度专业化的领域中是保持知识连贯性的基础保障。总体来说，这本书在“硬件”上的用心，与它在“软件”（内容）上的深度是相匹配的，这让整个阅读体验达到了一个非常高的水准，体现了精益求精的专业态度。
评分我尝试用这本书中的一些示例代码进行了实践操作，结果非常令人满意。作者提供的代码示例不仅仅是功能的展示，更像是可供调试和修改的半成品模块。它们被设计得足够模块化，使得读者可以轻松地抽取其中感兴趣的部分，集成到自己的项目中进行快速原型验证。在调试过程中，我发现作者对于代码中的关键变量和函数命名都极其考究，清晰明了，这在处理涉及多视角几何的复杂代码时，是多么宝贵的品质啊！而且，书中对于环境配置和依赖项的说明也写得非常详尽，避开了许多初学者在搭建实验环境时会遇到的常见陷阱。这种理论与实践无缝对接的编排方式，极大地提升了学习的效率和成就感。我曾经尝试过其他几本号称“实践型”的书籍，但往往代码晦涩难懂或者环境配置复杂到令人望而却步，相比之下，这本书的实用价值简直是火箭级别的，它真正做到了将复杂的理论转化为可执行的工程方案。
评分这本书在处理前沿技术与经典理论的结合点上，拿捏得恰到好处。它没有沉溺于最新的热点而忽略了基础的坚实性，反之，它将那些构建现代三维视觉大厦的基石——那些经过时间检验的经典算法——阐述得透彻且有力。然而，更令人振奋的是，作者总能巧妙地将这些经典与近几年的突破性进展联系起来，展示出一条清晰的技术演进脉络。例如，在讲解某一种深度估计方法时，它会追溯到早期的几何学原理，然后平滑地过渡到利用现代深度学习框架进行优化和加速的版本。这种“古今结合”的叙事方式，不仅让读者理解了当下技术的来龙去脉，更重要的是，它为读者展望了未来可能的发展方向。阅读这样的书籍，让人感觉自己站在了巨人的肩膀上，同时也能清楚地看到前方的迷雾中潜藏的机遇。这绝不是一本只能让你跟上现有技术步伐的书，它更像是一张藏宝图，指引你探索未知的领域。
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