Computer Vision pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
Humans perceive the three-dimensional structure of the world with apparent ease. However, despite all of the recent advances in computer vision research, the dream of having a computer interpret an image at the same level as a two-year old remains elusive. Why is computer vision such a challenging problem and what is the current state of the art? "Computer Vision: Algorithms and Applications" explores the variety of techniques commonly used to analyze and interpret images. It also describes challenging real-world applications where vision is being successfully used, both for specialized applications such as medical imaging, and for fun, consumer-level tasks such as image editing and stitching, which students can apply to their own personal photos and videos. More than just a source of 'recipes,' this exceptionally authoritative and comprehensive textbook/reference also takes a scientific approach to basic vision problems, formulating physical models of the imaging process before inverting them to produce descriptions of a scene. These problems are also analyzed using statistical models and solved using rigorous engineering techniques. Topics and features: Structured to support active curricula and project-oriented courses, with tips in the Introduction for using the book in a variety of customized courses; Presents exercises at the end of each chapter with a heavy emphasis on testing algorithms and containing numerous suggestions for small mid-term projects; Provides additional material and more detailed mathematical topics in the Appendices, which cover linear algebra, numerical techniques, and Bayesian estimation theory; Suggests additional reading at the end of each chapter, including the latest research in each sub-field, in addition to a full Bibliography at the end of the book; and, Supplies supplementary course material for students at the associated website. Suitable for an upper-level undergraduate or graduate-level course in computer science or engineering, this textbook focuses on basic techniques that work under real-world conditions and encourages students to push their creative boundaries. Its design and exposition also make it eminently suitable as a unique reference to the fundamental techniques and current research literature in computer vision.
作者简介
目录信息
读后感
我不能算整整意义上读完此书，我当时在做项目时只是针对我的项目看过几个章节。内容讲解的还算精炼，如果看不懂可以看里面的参考原文，这本书好在把每个点都做了详细的引用标注，让你可以直接去找原论文。计算机视觉虽然是一个单独的学科方向，但还可以分很多个小方向，作为综...
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评分一本综述类型的书，居然没有参考文献！！！幸亏作者公开了电子版，要是没有电子版，让读者去猜参考文献？！！！ 出版商的良心啊！！ 出版商是为了省着几页的纸吗？ 一本综述类型的书，居然没有参考文献！！！幸亏作者公开了电子版，要是没有电子版，让读者去猜参考文献？！...
用户评价
我必须毫不犹豫地说，《Computer Vision》是一本改变了我对计算机视觉认知格局的书籍。作者的叙述方式极具感染力，他将一个通常被认为艰涩难懂的领域，描绘得既引人入胜又逻辑清晰。从基础的像素操作到高级的深度学习模型，每一个概念都被精心地组织和阐释。我尤其赞赏作者在处理复杂的数学模型时，并没有让它们成为学习的绊脚石，而是通过精炼的语言和恰当的比喻，将它们化繁为简，让我能够透彻地理解其背后的原理。例如，在讲解卷积神经网络（CNN）时，作者不仅详细解释了卷积层、池化层、全连接层的结构和功能，还通过生动的类比，让我理解了感受野、权值共享等概念如何提升模型的效率和泛化能力。书中的案例分析也十分精彩，它将理论知识与实际应用紧密结合，让我看到了计算机视觉技术在现实世界中的巨大潜力。阅读这本书的过程，让我感觉自己不仅是在学习一种技术，更是在培养一种看待世界的新视角，一种用数据和算法去解析视觉信息的能力。
评分《Computer Vision》这本书给我带来了前所未有的学习体验。作者的写作风格非常吸引人，他用一种非常亲切和易于理解的方式，将计算机视觉这一看似高深莫测的领域呈现在我面前。我尤其欣赏作者在讲解算法时，那种深入浅出的讲解方式，从问题的提出，到解决方案的设计，再到最终的实现，每一个环节都清晰明了。比如，在讲解图像分割时，作者不仅介绍了经典的阈值分割、区域生长法，还深入讲解了如今流行的深度学习方法，并且通过大量的代码示例和实验结果，让我直观地感受到了不同算法的性能差异和应用场景。这种理论与实践相结合的讲解方式，极大地提升了我的学习效率和学习兴趣。这本书的内容涵盖了计算机视觉的方方面面，从最基础的图像处理，到复杂的图像识别、目标跟踪、三维视觉等，都做了详尽的介绍。更重要的是，作者并没有止步于介绍现有技术，他还对未来的发展趋势进行了展望，这让我对这个领域充满了期待。
评分从我收到这本《Computer Vision》开始，我就知道我踏上了一段激动人心的探索之旅。翻开第一页，一股严谨而又不失活力的学术气息扑面而来，仿佛一位经验丰富的向导，正准备引领我深入计算机视觉的奇妙世界。作者的叙述方式非常独特，没有枯燥乏味的堆砌理论，而是通过生动形象的例子、逐步递进的逻辑，将复杂的概念一一拆解。我尤其喜欢作者在讲解核心算法时，那种由浅入深的分析，先勾勒出宏观的框架，再细致地剖析其中的数学原理和实现细节。每一个章节的结尾，都仿佛为读者打开了一个新的窗口，让我迫不及待地想去探索下一个未知领域。这本书不仅仅是知识的传递，更是一种思维的启迪，它教会我如何去“看”，如何去理解图像背后的信息，如何用代码去重现我们眼睛所能看到的一切，甚至超越。那种解开一个技术难题时的成就感，在阅读此书的过程中得到了无数次的体验。我强烈推荐给任何对人工智能、机器学习或者仅仅是对图像处理充满好奇的人，这本书绝对会让你大开眼界，收获满满。它所涵盖的内容之广，深度之深，足以满足初学者到进阶者的不同需求，而其清晰的结构和易懂的语言，更是让学习过程变得轻松愉快，甚至可以说是享受。
评分从翻开《Computer Vision》这本书的第一页起，我就被深深地吸引住了。作者的叙述方式非常独特，他并没有采用枯燥的理论堆砌，而是用一种生动而富有启发性的方式，将计算机视觉的奥秘展现在我面前。我特别欣赏作者在讲解核心算法时，那种深入浅出的讲解方式，从最基础的像素操作，到复杂的深度学习模型，每一个概念都得到了细致的解释。例如，在讲解图像修复时，作者不仅介绍了经典的基于纹理合成的方法，还详细阐述了基于深度学习的图像修复技术，并且通过大量的实验结果，让我直观地感受到了不同方法在修复效果上的差异。书中的案例分析也非常精彩，它将理论知识与实际应用紧密地联系起来，让我看到了计算机视觉技术在各个领域的广阔应用前景。阅读这本书的过程，就像是在与一位经验丰富的向导同行，他不仅为我指明了方向，更教会了我如何去独立思考和解决问题。
评分我必须坦诚地说，《Computer Vision》这本书带给我的启发是巨大的。作者的写作风格非常独特，他能够将计算机视觉这个听起来十分高深的领域，以一种非常平易近人且富有条理的方式展现出来。我尤其欣赏作者在阐述算法时，那种由浅入深、层层递进的讲解方式。他总是先从一个实际问题出发，然后逐步引导读者去理解解决这个问题的核心思路，再深入到具体的算法实现和数学原理。例如，在讲解目标跟踪时，作者不仅介绍了卡尔曼滤波器、粒子滤波器等经典方法，还重点讲解了基于深度学习的万向跟踪器（Siamese Network）等前沿技术，并且通过直观的图示和伪代码，让我能够清晰地理解它们的工作流程。书中对每种技术的优缺点以及适用场景的分析也十分到位，这为我后续的学习和实践提供了非常有价值的参考。阅读此书，感觉就像是在与一位博学的老师进行一次深入的交流，我不仅学到了知识，更重要的是，我学会了如何去思考，如何去分析，以及如何去创新。
评分这本书无疑是我在计算机视觉领域探索中最宝贵的伙伴。作者的文字功底深厚，将复杂的理论知识以一种流畅而富有逻辑性的方式呈现出来。我特别喜欢作者在描述算法时，那种严谨又不失趣味的风格。他不会生硬地抛出公式，而是会先勾勒出算法要解决的核心问题，然后逐步引导读者去理解解决问题的思路和方法。例如，在讲解边缘检测时，作者从人类视觉系统对边缘的感知出发，引出了 Sobel 算子、Canny 算子等经典算法，并且详细解释了它们在梯度计算、非极大值抑制、滞后阈值等方面的设计思想。这种从“为什么”到“怎么样”的讲解方式，让我对算法的理解更加深刻。书中提供的代码示例也十分实用，它们不仅能够帮助我验证理论知识，还能作为我进一步实践的起点。阅读这本书，让我感觉自己不仅仅是在汲取知识，更是在学习一种思维方式，一种将抽象的视觉信息转化为可执行的计算任务的科学方法。
评分《Computer Vision》这本书给我带来的不仅仅是知识的增长，更是一种对技术的热情和对未来的憧憬。作者的写作风格非常具有启发性，他能够用非常平实易懂的语言，将计算机视觉中那些听起来高深莫测的概念一一剖析。我特别喜欢作者在讲解各个算法时，那种循序渐进的逻辑，从基础概念的引入，到核心思想的阐述，再到实际应用的展示，每一个环节都衔接得恰到好处。例如，在讲解图像特征点匹配时，作者不仅详细介绍了 SIFT、SURF 等经典特征提取和描述算法，还重点讲解了 RANSAC 等鲁棒匹配算法，并且通过图示和伪代码，让我能够清晰地理解它们的工作流程和关键参数。书中对不同算法的对比分析也十分到位，它让我能够清晰地认识到各种算法的优劣势，以及它们适用的场景。这本书不仅仅是一本技术指南，更像是一次与作者的思想交流，它让我看到了计算机视觉技术背后蕴含的无限可能性。
评分我必须说，《Computer Vision》这本书给我带来的震撼是难以言喻的。它不仅仅是一本技术书籍，更像是一扇通往未来科技大门的钥匙。作者在内容组织上展现了极高的专业性和前瞻性，从最基础的图像形成原理，到如今炙手可热的深度学习在视觉领域的应用，无一不包含其中，而且讲解得非常透彻。我特别欣赏作者在阐述复杂的模型时，并没有仅仅停留在理论层面，而是结合了大量的实例和实际应用场景，这让我在学习过程中能够清晰地理解这些理论是如何转化为实际生产力的。比如，在讲解物体检测时，作者不仅详细介绍了各种经典和前沿的检测算法，还通过对比分析，让我深刻理解了它们各自的优缺点以及适用的场景。这种知其然也知其所以然的学习方式，让我受益匪浅。此外，书中穿插的许多业界最新研究动态和发展趋势的介绍，也让我对这个领域有了更宏观的认识，仿佛置身于一场正在进行的技术革命之中。阅读这本书的过程，就像是在和一位顶尖的科学家进行一场深入的对话，你不仅能学到知识，更能感受到他对这个领域的深刻洞察和无限热情。
评分《Computer Vision》这本书给我的感觉就像是开启了一扇通往全新世界的大门。作者的写作风格非常具有感染力，他能够用一种非常清晰而富有条理的方式，将计算机视觉中的各种复杂概念一一呈现。我特别喜欢书中对每个算法的讲解，它们不仅仅是公式的堆砌，而是包含了算法的直观理解、数学推导以及实际应用。比如，在讲解光流估计时，作者不仅介绍了 Lucas-Kanade 等经典算法，还重点讲解了深度学习在光流估计中的应用，并且通过详细的图示和代码片段，让我能够清晰地理解算法的实现细节。书中对不同算法的对比和分析也十分到位，它让我能够更好地理解各种算法的优缺点，以及它们在不同场景下的适用性。阅读这本书，不仅仅是在学习技术，更是在培养一种严谨的科学思维，一种用数据和算法去理解和改造世界的能力。
评分这本书就像一位循循善诱的导师，引导我一步步走进计算机视觉的精妙世界。我一直对如何让机器“看见”和“理解”感到好奇，而《Computer Vision》这本书则将这种好奇心转化为了清晰的认知。作者在编排内容时，充分考虑到了读者的学习路径，从最基础的图像表示、特征提取，到复杂的场景理解、三维重建，层层递进，逻辑严谨。我特别喜欢书中对各种数学概念的解释，它们并没有被生硬地塞进章节，而是巧妙地融入到算法的讲解中，让我在理解算法的同时，也巩固了相关的数学知识。例如，在讲解SIFT特征提取时，作者不仅清晰地描述了每一步操作，还详细解释了高斯滤波、差分高斯、关键点定位、方向分配等过程背后的数学原理，让我对特征提取的鲁棒性和有效性有了更深刻的理解。书中的图示也极具启发性，每一张图片、每一个图表都恰到好处地辅助了文字的说明，让抽象的概念变得具体可见。阅读此书，我感觉自己不仅仅是在学习技术，更是在培养一种解决问题的能力，一种用技术去模拟和理解现实世界的能力。
评分超大超全的survey
评分英文版对照读的，主要看专业词汇
评分A good start
评分经典
评分毕设的时候入门一手Vision看的参考书，其实CV领域由于数学复杂和各个子领域相对比较独立，很难写书。这本书主要讲的是ConvNet兴起之前的传统的CV方法，同时也涉及很多和Graphic交叉的子领域比如说光场和图像滤波器，书的每一章更像论文Review而不甚系统，单独读多半蒙圈，但前三四章讲视觉原理和相机模型的章节写的非常不错。
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