Computer Vision pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Tyler, Christopher W.

出品人:

页数:250

译者:

出版时间:

价格:695.00 元

装帧:

isbn号码:9781439817124

丛书系列:

图书标签:

• 计算机科学
• to
• Vision
• Surfaces
• Objects
• From
• Computer
• 3D
• 计算机视觉
• 图像处理
• 机器学习
• 深度学习
• 模式识别
• 人工智能
• OpenCV
• 图像分析
• 目标检测
• 图像分割

《光影之下：探索视觉世界的奥秘》 这是一本关于我们如何感知和理解所见世界的深度探索。本书并非聚焦于计算机如何“看”，而是将目光投向了人类大脑中那令人惊叹的视觉处理系统。我们将一起踏上一段科学与哲学的奇妙旅程，解开光线如何被捕捉，色彩如何被感知，形状如何被识别，运动又如何被解读。 我们首先将从基础出发，回顾视觉的生物学基础——眼睛的结构与功能，从视网膜上的光感受器捕捉光信号，到视神经将信号传递至大脑。你将了解视锥细胞与视杆细胞如何协同工作，一个负责色彩与细节，一个在微弱光线下发挥作用。更深入地，我们将探讨视觉通路在大脑中的复杂网络，从初级的视觉皮层处理简单的线条和边缘，到高级皮层区域负责物体识别、空间感知和面部识别。 本书将生动地阐释那些看似毫不费力的视觉体验背后隐藏的复杂机制。例如，当我们看到一张静止的图片，大脑是如何赋予它深度和空间的？我们将讨论立体视觉、遮挡关系以及纹理梯度等线索在构建三维感知中的作用。而当物体在运动时，我们又是如何精确地追踪它们的轨迹，预测它们的去向？本书将深入研究运动感知系统，以及大脑如何处理时间信息来理解动态场景。 色彩，这个我们习以为常的视觉体验，其背后同样蕴藏着深刻的科学原理。我们将探索色彩是如何由光的波长决定，又是如何在我们的视觉系统中被解析和编码。红、绿、蓝三色视觉的理论，以及色觉异常（色盲）的成因，都将在本书中得到详尽的解释。你将惊叹于大脑如何能够根据不同的光照条件，依然保持对物体色彩的稳定感知，这种被称为“色彩恒常性”的奇妙能力。 更进一步，本书将深入探讨视觉系统在识别和理解我们所见事物中的关键作用。我们将审视人类大脑如何通过“自下而上”和“自上而下”两种机制来完成物体识别。前者依赖于从图像中提取的低级特征，如边缘、角点等；后者则受到我们已有的知识、经验和预期（“先验知识”）的影响，帮助我们快速而准确地识别熟悉的事物。面部识别，作为一种高度特化的视觉任务，也将是本书的重点之一。我们将探讨识别面孔所需的独特神经机制，以及面部识别中的“整体效应”。 除了对基本视觉功能的解析，本书还将触及视觉感知中的一些令人着迷的现象和理论。我们将讨论错觉——那些欺骗我们眼睛的视觉幻象，并从中反观大脑如何进行信息处理和推断。还会探讨“注意”在视觉过程中的角色，我们是如何选择性地关注某些视觉信息，而忽略其他信息的。 《光影之下：探索视觉世界的奥秘》旨在为读者提供一个全面而深入的视角，去理解我们赖以认识世界最直接、最丰富的方式——视觉。它将融合神经科学、心理学、认知科学以及哲学等多个领域的知识，以通俗易懂的语言，带领读者穿越光线与大脑的交织，揭示隐藏在每一幅图像、每一个色彩、每一次移动背后的深刻智慧。无论你是对人类认知充满好奇的学生，还是希望深入了解自身感官机制的探索者，本书都将为你开启一扇通往视觉奇妙世界的大门。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

令人耳目一新的是，书中关于图像分割的章节，其广度和深度超出了我的预期。它不仅详述了经典的阈值法和区域生长法，还用相当大的篇幅专门介绍了几种基于能量最小化的主动轮廓模型（Active Contour Models），例如著名的Snake模型。作者对能量泛函的构造逻辑进行了非常透彻的剖析，详细解释了如何平衡内部光滑性和外部数据驱动力，这是一个非常精妙的数学建模过程。更让我惊喜的是，书中对这些模型的数值求解方法也给出了详细的步骤，包括有限差分法的应用和稳定性分析。这种从宏观的几何直觉到微观的数值实现的全景式覆盖，极大地拓宽了我对分割问题的理解边界。我过去对主动轮廓模型的理解多停留在“橡皮筋拉伸”的概念层面，而这本书让我真正理解了其背后的变分法原理。这种将理论深度与实际应用案例紧密结合的处理方式，使得这本书的知识密度非常高，每一页都充满了干货，需要极高的专注度来阅读和吸收。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，这本书的阅读体验是充满挑战的，它更像是一座需要攀登的高峰。我尝试着将它带入实际的工作项目背景中去对照学习，发现在处理实时性要求极高的场景时，书中所述的许多优化算法，例如多分辨率图像配准的迭代逼近法，虽然在精度上表现优异，但在计算复杂度上的考量似乎没有得到足够的强调。书中对某些高级概念的介绍，比如多视图几何中的对极约束和本质矩阵的求解，虽然逻辑自洽，但对读者的先验知识要求极高，如果读者没有扎实的线性代数和优化理论背景，很容易在中途迷失方向。我发现自己不得不频繁地停下来，去查阅旁边的线性代数教材来回顾矩阵分解的内容。这本书的作者似乎更侧重于构建一个完整的、无可挑剔的理论框架，对于工程实践中的“权衡艺术”讨论相对较少。因此，我认为它非常适合那些致力于算法底层优化和理论研究的博士生或资深研究员，对于初入行、渴望快速上手解决实际问题的技术人员来说，可能会感到有些力不从心，收获与付出的时间成本不成正比。

评分☆☆☆☆☆

这本厚厚的精装书，初拿到手里就有一种沉甸甸的实在感，封面设计得很有艺术感，那种深邃的蓝色调，配上抽象的几何图形，着实吸引人。我本来是抱着学习基础知识的心态来翻阅的，没想到第一章就开始深入探讨了图像采集和传感器原理，内容详实得让人有些吃惊。它花了大量的篇幅来介绍不同类型的成像设备，比如CCD和CMOS传感器的内部结构、噪声模型，甚至连不同光照条件下的光谱响应特性都做了细致的分析。老实说，对于一个初学者来说，这些技术细节可能有些晦涩，需要反复阅读才能消化。特别是关于光学系统畸变校正的那几个章节，作者似乎非常执着于数学推导，各种矩阵变换和参数估计的方法被详细地展示出来，让我深刻体会到这不仅仅是一本入门读物，更像是一本面向专业研究人员的参考手册。我花了整整一个周末才啃完前三章，感觉收获颇丰，但同时也需要更多的实践经验来印证这些理论。这本书的排版和图示质量极高，即便是复杂的公式也能用清晰的图表辅助理解，这一点非常值得称赞。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排显示出一种极其古典的学术气质，它从最基础的光学和传感器物理性质讲起，逐步过渡到信号处理层面的滤波与变换，再到几何层面的相机标定和三维重建，最后才稍微触及到一些现代的模式识别思想的边缘。这种自底向上的组织方式，虽然在逻辑上无懈可击，但对于习惯于“结果导向”的现代读者来说，可能显得有些缓慢和冗长。例如，关于三维重建的部分，它花费了大量篇幅来详述经典的多视角几何方法的数学推导，涉及到对本征矩阵、基础矩阵的分解与估计，这部分内容极为扎实。然而，书中对于近年来如火如荼的深度学习在几何重建中的应用，仅仅是寥寥数语带过，似乎将其视为一个完全不同的领域进行划分。这种处理方式使得这本书更像是一部经典的“机器视觉”教科书，而不是一本涵盖当前所有前沿技术的“计算机视觉”手册。因此，如果读者期望从中找到关于生成模型、Transformer架构或者最新的神经辐射场（NeRF）技术的详细介绍，那么这本书显然无法满足这些期望，它更侧重于对传统、稳健的数学和物理基础的夯实与传承。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程中，我最大的感受是它在理论深度上的极致追求，简直可以说是对经典方法的“考古式”挖掘。它并没有急于介绍那些时髦的深度学习框架，而是将大量的笔墨倾注在了那些奠基性的算法上，比如经典的边缘检测算子——从Sobel、Prewitt到Canny的演变过程，每一步的数学动机和性能权衡都被剖析得淋漓尽致。特别是关于特征提取的部分，SIFT、HOG等算法的推导过程，简直像在欣赏一场精密的机械表演，每一步的几何意义都交代得清清楚楚。这让我意识到，很多现在被封装成一行代码的“黑箱”操作，其背后蕴含着多么深厚的数学功底和工程智慧。这本书的叙事风格非常严谨，几乎不带任何主观色彩，完全是以一种客观、百科全书式的口吻在陈述知识体系。对于那些想追溯算法源头、理解“为什么”而不是仅仅停留在“怎么做”的工程师来说，这本书提供了无与伦比的参照价值。它更像是一部严肃的学术专著，而不是一本面向快速应用的书籍。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆