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[美] 伯特霍尔德·霍恩著，王亮，蒋欣兰译

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机器视觉
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计算机视觉
深度学习
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图像分割
视觉检测
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出版社：中国青年出版社

ISBN：9787515325316

版次：1

商品编码：11515500

包装：平装

开本：16开

出版时间：2014-08-01

用纸：胶版纸

页数：562

字数：660000

具体描述

编辑推荐

　　这本书是计算机视觉的“圣经”！如果任何人想要学习计算机视觉的基本内容，一定要以这本书作为起始点。千万不要错过！尤其是，这本经典著作对于书中概念的杰出的介绍方法。我强烈地将这本不可或缺的书推荐给所有学习计算机视觉的人。

内容简介

　　《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。

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。
　　霍恩教授获得了诸多奖项和荣誉，其中包括：
　　Rank奖：“为了表彰其在引领视觉系统实用化的工作中所做出的开创性贡献。”
　　——Rank基金委员会。1989年9月。
　　入选美国人工智能协会：“由于其在人工智能领域中所做出的巨大贡献。” ——美国人工智能协会。1990年8月。
　　入选美国工程院：“为其在计算机视觉领域（特别是在：通过图像亮度来恢复三维几何结构的研究中）所做出的开创性贡献。” ——美国工程院。2002年2月。
　　Azriel Rosenfeld终身成就奖：“为表彰其在早期视觉（包括：光流、从明暗恢复形状）中所做出的奠基性贡献。” ——IEEE计算机协会。2009年9月。

精彩书评

　　《机器视觉》这本书提出了一种从成像到图像分析、再到场景分析的一致研究方法。它既可以作为视觉领域中“Horn学派”的个人思想表现，也可以作为一本教科书。每一个从事计算机视觉相关领域研究的科学家和技术人员，都应该认真地阅读本书！
　　——AlanK.Mackworth教授，美国哥伦比亚大学

　　霍恩教授是一个在人类以及机器视觉领域做了很多年研究的资深研究者。他所写的这本优秀教材非常适合觉领域的工程师、教师以及科学家。本书遵循严格的数学架构，开始于成像的物理模型；逐渐过渡到——人类和机器对于光照、形状、运动和景深的感知方面的新计算理论；最后结束于——机器视觉方法在自动导航和工业机器人中的现实应用。
　　——AIBovik教授，美国田纳西大学

　　《机器视觉》是一部极好的书，既是对该领域很好的介绍，同时也是一本完整包含了计算机视觉所需的数学知识的入门书籍。
　　——CharlesThorpe，《美国科学家》

　　当我首次拿起这本书时，我有点担心这本书出版年代的久远，但是，这本书是机器视觉核心思想的一个极其丰富的展现！我强烈地推荐：将这本书作为一本教科书。每一位认真从事于计算机视觉、机器人或计算机图形学领域的研究者，都应该拥有这本书。我认为这本书写得太好了，不管是过去还是未来，它都会是很有用的。
　　——读者评论，Amazon网站

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

精彩书摘

　　4.1.2连通性　　首先，我们必须认真考虑：术语近邻点（具体）意思。假设我们使用正方形作为基本单元来对图像进行剖分，那么，在这种情况下，我们可以粗略地将近邻点“认为是”：和给定图像单元（即：像素点）的四条边相连接的四个图像单元。但是，我们应该如何看待：和给定像素点的四个角相连的四个像素点呢？因此，对近邻点的定义存在两种可能的情况，也就是说，　　4—连接：只有和给定图像单元（即：像素点）的（4条）边相连的（4个）像素点，才被认为是（给定像素点）的近邻点。　　8—连接：和给定图像单元的（4个）角相连的（4个）像素点，也被认为是（给定像素点）的近邻点。　　这两种不同的定义方式如下图所示：　　事实上，这两种定义方式都不能完全令人满意。要看出这一点，我们需要明确的一点是：从背景中，我们也可以“分割出”一个连通区域。我们希望：对于离散二值图，我们从连续二值图中得出的、关于连通区域的直观感觉仍然适用。例如，我们可以用一条简单的闭合曲线，将图像分割为两个简单的连通区域（如图4.2所不）。这个结论被称为Jordan曲线定理。　　……

前言/序言

　　中文版序言
　　对于《RobotVision》中译本的出版发行，我感到非常兴奋。因为这将使得广大的学生、教师和科研人员可以更容易地接触和了解机器视觉。自从《RobotVision》首次出版以来，将近三十年过去了，机器视觉领域一直在不断地发展和变化着，但是直到现在，始终存在着一种需要，即：寻找一种关于这个领域的统一的研究方法，并且，该方法应该是能够经受住时间考验的。我相信在研究机器视觉的过程中，我们应该思索如下两个问题：1）成像过程的基本原理是什么？2）如何探索对成像过程“求逆”（也就是说，就是从一张图像、多张图像或者图像序列中恢复出关于场景或者观测者的信息）的知识和方法？显然，要做到这一点，我们至少需要理解：光学、运动学和坐标变换。
　　通过物理模型，我们可以很自然地导出相应的数学公式，然后，通过数学公式，我们可以导出相应的算法。本书的主题包括：
　　建立起对成像过程的基本理解；
　　探讨对成像过程进行求逆的方法。
　　尽管本书包含了许多用于解决机器视觉问题的具体方法，但是，本书所关注的是：建立一种针对不同机器视觉问题的整体解决方法。事实上，许多成功的机器视觉技术，例如：从明暗恢复形状、光流、无源导航等，都是这种“整体解决方法”的具体应用。关注基本原理所带来的一个好处是：真正需要去理解的核心内容变少了，甚至连算法的实现细节都有可能会变成一个“瞬间”就被理解或完成的工作。
　　最近几年，在机器视觉的应用领域取得了很多实质性的进展，这些进展部分归功于机器学习方法的使用。当然，机器学习结果的好坏依赖于：从图像中所提取出来的特征的“质量”。特征的“描述力”越强，区分效果也就越好；所提取出的特征越有“特点”，所得到的结果也就越好。从这个意义上说，本书所讲述的内容可以被看作是：用于提取“具有物理意义的特征”的方法。还记得当初在写《RobotVision》的序言时，我以“机器视觉是一个年轻的、发展很快的领域”作为开篇的第一句话。这么多年过去了，我们很高兴地看到：直到今天，这句话还像当初我写它时一样正确！
　　BertholdK。P。Horn
　　2014年6月于MIT

《静默的观察者：探索隐藏在日常中的规律》我们生活在一个信息爆炸的时代，每天都有海量的数据在我们身边流动。从超市里琳琅满目的商品，到街头川流不息的车流，再到社交媒体上纷繁复杂的文字和图像，无不蕴含着丰富的模式和规律。然而，这些规律往往是微妙的、不易察觉的，它们隐藏在海量的信息之下，需要我们拥有敏锐的洞察力和恰当的工具去发现。《静默的观察者》这本书，并非一本枯燥的技术手册，而是一次关于“看见”的深入探索。它邀请读者一同踏上一场旅程，去发掘那些隐藏在平凡事物背后，却又深刻影响着我们生活、工作和决策的无形秩序。我们并非专注于某个具体的学科领域，而是从更广泛的视角，审视“规律”本身的存在形式及其被发现和应用的可能。本书的第一部分，我们将从哲学和心理学的角度出发，探讨人类是如何感知和理解世界的。从婴儿时期对物体恒常性的认知，到成人世界中对社会交往模式的识别，人类天生就具备寻找和利用规律的能力。我们将回顾历史上那些伟大的思想家，如何通过观察星辰的轨迹、生物的演化，甚至是人类的行为，来揭示宇宙和社会的内在规律。这一部分将帮助读者建立一种“规律意识”，明白规律并非某种高深莫测的玄学，而是构成我们认知世界的基础。随后，我们将步入更加具体但依然广泛的领域。在第二部分，我们聚焦于“模式识别”的艺术。我们并非仅仅谈论计算机如何识别图像中的猫狗，而是探讨在更广泛的意义上，如何从混沌中辨识出有序的结构。我们会分析音乐中的节奏和旋律，如何构成我们对音乐的感知；探讨绘画和建筑中的对称、比例和重复，如何带来美学上的享受；甚至会审视语言的语法结构，如何让我们的沟通成为可能。这一部分旨在通过丰富的例子，让读者体会到模式无处不在，并掌握一些初步的、非技术的模式识别方法，例如对比分析、分类归纳、趋势预测等。第三部分将把目光投向“数据背后的故事”。在现代社会，数据无处不在，但数据的价值并非在于其数量，而在于其能够揭示的规律。我们将探讨如何从看似零散的数据点中，提取出有意义的信息。这并非要读者成为统计学专家，而是要理解数据分析的基本逻辑。例如，我们如何通过观察销售数据的波动，来预测未来的市场需求？如何通过分析交通流量，来优化城市道路规划？如何通过审视用户的行为轨迹，来改进产品的用户体验？本书将通过生动的案例，展现数据分析在商业、科学、社会治理等各个领域的应用，以及它如何帮助我们做出更明智的决策。在第四部分，我们将探讨“规律的预测与干预”。一旦我们识别出规律，我们就拥有了预测未来的能力。从天气预报到股票市场的波动，规律的预测为我们提供了宝贵的预警和指导。然而，本书更进一步，探讨的是如何利用对规律的理解，来主动“干预”和“塑造”未来。例如，通过改变某些变量，我们是否能影响社会发展的趋势？通过优化设计，我们是否能提高系统的效率和稳定性？这一部分将引导读者思考，掌握规律的力量，不仅仅是为了被动地观察，更是为了主动地创造。最后，本书将以一个开放性的视角结束。我们将探讨“规律的进化与复杂性”。世界并非静止不变，规律也在不断演变和产生新的组合。从生物演化中的基因突变，到科技发展中的颠覆式创新，都在不断刷新我们对规律的认知。我们也将审视，当越来越多的规律相互作用时，会产生何种令人惊叹的复杂系统。本书希望鼓励读者保持好奇心，持续学习和探索，因为我们所处的这个世界，充满了等待被发现的静默观察者和它们所揭示的迷人规律。《静默的观察者》将是一次启迪思维的阅读体验。它不会提供一套现成的解决方案，而是希望唤醒读者内心深处的探索精神，培养一种洞察事物本质的能力。无论您是身处科研前沿的学者，还是致力于商业创新的企业家，亦或是仅仅希望更深刻地理解自己所处的世界的普通人，都能从中获得启发。让我们一同成为“静默的观察者”，去聆听这个世界正在悄然诉说的规律之歌。

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本《机器视觉》真的是一次令人振奋的学习体验！作者以一种极其专业又不失亲和力的语言，将这个复杂的技术领域呈现在我面前。从最基础的成像原理和图像的数字表示，到各种图像增强、滤波、边缘检测等预处理技术，每一步都讲解得清晰明了。我尤其欣赏书中对形态学图像处理的讲解，它不仅仅是列出了腐蚀、膨胀、开运算、闭运算这些基本操作，更是通过大量的图例，让我看到了它们是如何在图像去噪、形状分析、物体连接等方面发挥重要作用的。这种直观的理解，极大地提升了我对这些算法的掌握程度。接着，书中对特征提取和描述的讲解，让我看到了机器如何“抓住”图像的本质。SIFT、SURF、ORB等经典算法的原理和实现，以及它们在图像匹配、物体识别等任务中的应用，都讲得非常透彻。让我眼前一亮的是，书中还对比了不同特征描述符的优缺点，以及它们在不同场景下的适用性，这对于我进行实际项目开发非常有指导意义。更令我惊喜的是，书中对深度学习在机器视觉领域的应用进行了详细的介绍。从卷积神经网络（CNN）的基本结构和工作原理，到各种经典的CNN模型（如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet等）的演进，再到它们在图像分类、目标检测、图像分割等任务中的强大能力，都进行了深入的阐述。这种循序渐进的讲解方式，让即使是对深度学习不太熟悉的读者，也能轻松入门。这本书的语言风格非常流畅，排版也十分精美，让我阅读起来充满了愉悦感。

评分☆☆☆☆☆

这本书《机器视觉》真的是一本让我相见恨晚的好书。我之前一直在探索如何让计算机能够“看懂”世界，但总是感觉缺乏系统性的指导。这本书的出现，就像是为我指明了方向。作者在内容安排上非常合理，从基础的光学原理和相机成像模型讲起，一步步深入到图像的数字化、预处理、特征提取、模式识别等核心环节。我特别喜欢书中对图像滤波算法的讲解，不仅仅是给出了各种滤波器的公式，更是通过直观的图示，让我看到了它们是如何在不同程度上平滑图像、锐化边缘、或者提取特定纹理的。这种可视化讲解，让我对算法的理解更加深刻。接着，书中对物体识别和分类的讲解，更是让我眼前一亮。从经典的基于特征的方法，到如今盛行的基于深度学习的方法，作者都进行了详细的介绍，并且对各种算法的优缺点和适用场景进行了深入的分析。我尤其欣赏书中对卷积神经网络（CNN）的讲解，从其基本结构到各种经典的CNN架构，再到它们在图像分类、目标检测、语义分割等任务中的出色表现，都讲得非常透彻。这让我对深度学习在机器视觉领域的强大能力有了更直观的认识。而且，作者在讲解这些技术的同时，也结合了大量的实际应用案例，比如自动驾驶、医疗影像分析、工业自动化等，这让我能够清晰地看到机器视觉技术是如何改变我们生活的。这本书的语言风格非常流畅，即使是对于初学者来说，也不会感到晦涩难懂。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，当我拿到这本《机器视觉》的时候，并没有抱有多大的期待，毕竟市面上同类书籍不少，真正能打动我的不多。然而，这本书却给了我一个巨大的惊喜！作者以一种非常亲切的口吻，将原本枯燥的技术知识，讲解得生动有趣，引人入胜。从基础的光学原理、相机模型，到复杂的图像处理算法，再到高级的模式识别和机器学习应用，层层递进，逻辑清晰。我特别喜欢书中对图像滤波的讲解，不仅仅是给出了各种滤波器的数学公式，更是通过直观的图示，让我看到了不同的滤波器是如何去除噪声、锐化边缘、提取纹理的。这种“眼见为实”的学习方式，极大地加深了我对这些算法的理解。接着，书中对特征提取和描述的讲解，更是让我受益匪浅。SIFT、SURF、ORB等经典算法的原理和实现，以及它们在物体识别、图像匹配等任务中的应用，都讲得非常透彻。让我印象深刻的是，作者还对比了不同特征描述符的优缺点，以及在不同场景下的适用性，这对于我进行实际项目开发非常有指导意义。更令我惊喜的是，书中对深度学习在机器视觉领域的应用进行了详细的介绍。从卷积神经网络（CNN）的基本结构和工作原理，到各种经典的CNN模型（如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet等）的演进，再到它们在图像分类、目标检测、图像分割等任务中的强大能力，都进行了深入的阐述。这种循序渐进的讲解方式，让即使是对深度学习不太熟悉的读者，也能轻松入门。这本书的语言风格非常流畅，排版也十分精美，让我阅读起来充满了愉悦感。

评分☆☆☆☆☆

我可以说，这本《机器视觉》彻底颠覆了我之前对这个领域的认知。在此之前，我总觉得机器视觉是一门非常高深的学科，离普通人很遥远，充其量就是一些电影里的黑科技。但这本书的出现，就像是给我打开了一扇新世界的大门。作者用一种非常接地气的方式，循序渐进地引导我进入机器视觉的核心。从最简单的图像采集，到复杂的特征提取，再到高阶的模式识别和场景理解，每一步都讲解得非常清晰透彻。让我印象最深刻的是，书中对于图像处理算法的阐述，没有仅仅停留在公式层面，而是花了大量篇幅去解释这些算法背后的逻辑和几何意义。比如，在讲到边缘检测时，作者不仅介绍了Sobel算子、Canny算子等经典算法，还详细解释了它们是如何通过计算像素梯度的差异来找到图像中的边缘的，这种对细节的打磨，让我能够真正理解“为什么”这样做，而不是“怎么”去做。此外，书中对不同类型视觉任务的分类和介绍，也让我豁然开朗。无论是目标检测、图像分割，还是物体跟踪、三维重建，作者都一一进行了详细的梳理，并结合实际案例说明了它们的应用。这种系统性的梳理，帮助我构建了一个完整的机器视觉知识体系，让我不再对这个领域感到迷茫。而且，作者在技术讲解的同时，也穿插了许多行业发展趋势的分析，让我对未来的发展方向有了更清晰的认识。比如，他提到了在医疗、安防、工业等领域的广泛应用，并且对新兴技术如Transformer在视觉领域的应用进行了展望，让我对这个领域的未来充满了信心。这本书的叙事方式也非常流畅，章节之间的衔接自然，读起来一点也不枯燥，我常常会不知不觉地沉浸其中，直到深夜。

评分☆☆☆☆☆

这本《机器视觉》真的是让我大开眼界！我一直对计算机如何“看”世界这件事充满了好奇，市面上相关的书籍也是看得不少，但大多要么太过理论化，要么又太过碎片化，很难形成一个系统的认知。直到我翻开了这本《机器视觉》，我才感觉自己像是找到了一个宝藏。作者在开篇就以一种非常生动形象的方式，勾勒出了机器视觉的宏大图景，从最基础的光学原理，到复杂的图像处理算法，再到更深层次的场景理解和智能决策，层层递进，引人入胜。我尤其喜欢作者在讲解每一个概念时，都会辅以大量的实际应用案例，比如在工业自动化领域的缺陷检测，医疗影像分析中的病灶识别，以及自动驾驶中的障碍物感知等等，这些具体的例子让我能够直观地理解抽象的理论知识，也让我看到了机器视觉技术在现实世界中的巨大潜力和价值。更让我惊喜的是，书中不仅仅是罗列技术名词，而是深入剖析了每种技术的原理、优缺点以及适用场景，这使得我在学习过程中，能够逐渐建立起一种“融会贯通”的感觉，不再是被动地记忆，而是主动地思考和应用。对于我这样一个非计算机专业的读者来说，这本书的语言也格外友好，避免了大量晦涩难懂的术语，即便遇到一些稍有难度的概念，作者也会用通俗易懂的比喻来解释，让我始终保持着学习的兴趣和动力。而且，书中对一些前沿技术的介绍，也让我感受到了机器视觉领域的蓬勃发展，比如深度学习在图像识别领域的突破性进展，以及生成对抗网络在图像生成和修复方面的惊艳表现，都让我对未来的技术发展充满了期待。总而言之，这本书不仅是一本技术教材，更像是一次引人入胜的探索之旅，让我深刻体会到了机器视觉的神奇魅力。

评分☆☆☆☆☆

这本书《机器视觉》的出版，绝对是广大技术爱好者和从业者的福音。我之前一直在某个技术领域深耕，但始终觉得在“看”这个环节上有所欠缺，接触到这本书后，我才真正意识到机器视觉的强大力量和无限可能。作者在内容组织上可谓是匠心独运，从基础的光学原理和相机成像原理讲起，一步步深入到图像的数字表示、颜色空间、几何变换等基础知识，为后续更复杂的算法讲解打下了坚实的基础。我特别欣赏书中对不同图像处理算子（如滤波、锐化、膨胀、腐蚀等）的讲解，不仅列出了公式，更重要的是通过生动的图示和清晰的语言，让我理解了它们是如何改变图像的，以及在实际应用中发挥什么作用。例如，在讲解阈值分割时，书中通过不同的阈值选择策略，直观地展示了如何从背景中分离出感兴趣的区域，这种直观性对于理解抽象的算法至关重要。而当我翻到关于特征提取的部分，我更是惊叹于作者的博学和细致。从SIFT、SURF等经典算法，到HOG、LBP等用于特定场景的特征描述符，书中都进行了详尽的介绍，并对它们的原理、计算方法以及适用性进行了深入的分析。这让我能够根据不同的应用场景，选择最合适的特征提取方法，大大提高了我的技术应用能力。更让我惊喜的是，书中还涉及到了机器学习在机器视觉中的应用，特别是深度学习的发展。作者并没有回避深度学习的复杂性，而是通过通俗易懂的方式，解释了神经网络的基本结构、反向传播算法等核心概念，并着重介绍了CNN（卷积神经网络）在图像分类、目标检测等任务中的出色表现。这让我对深度学习在机器视觉领域的革命性影响有了更深刻的认识，也为我后续深入学习深度学习打下了良好的基础。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，机器视觉是一门既神秘又充满魅力的学科，而这本《机器视觉》正好满足了我探索的好奇心。作者的写作风格非常独特，他将一些复杂的理论概念，用非常形象的比喻和生动的语言进行解释，让原本晦涩难懂的内容变得易于理解。从最基础的图像采集和传感器原理，到图像的几何变换和颜色空间，再到各种图像增强和复原技术，每一步都讲解得细致入微。我尤其对书中关于形态学处理的讲解印象深刻。不仅仅是介绍了腐蚀、膨胀、开运算、闭运算这些基本操作，更是通过大量的实际案例，让我看到了它们是如何在图像去噪、物体连接、边缘提取等方面发挥重要作用的。这种理论与实践相结合的讲解方式，让我学到了很多实用的技巧。接着，书中对图像分割和目标检测的讲解，更是让我对机器视觉的应用有了更深的认识。从传统的基于特征的方法，到如今基于深度学习的方法，作者都进行了详细的介绍，并且对各种算法的优缺点和适用场景进行了深入的分析。让我眼前一亮的是，书中还对物体跟踪、三维视觉、立体匹配等领域进行了较为全面的介绍，这让我对机器视觉的广阔应用领域有了更全面的了解。而且，作者在讲解这些技术的同时，也穿插了许多行业发展的趋势和未来展望，这让我对这个领域的未来充满了期待。这本书的知识体系非常完整，内容丰富，绝对是一本不可多得的机器视觉领域的入门和进阶读物。

评分☆☆☆☆☆

读完这本《机器视觉》，我感觉自己仿佛经历了一次从“零”到“一”的蜕变。在此之前，我对机器视觉的理解仅停留在一些皮毛的认识上，比如人脸识别、图像搜索这些比较表面的应用。然而，这本书用一种循序渐进、层层递进的方式，带领我深入了解了机器视觉的整个体系。作者在开篇就为我们构建了一个宏大的图景，从最基础的模拟信号到数字图像，再到高层级的场景理解，每一个环节都衔接得非常自然。让我印象最深刻的是，在讲解图像的几何变换时，作者不仅仅是给出了数学公式，更是通过大量的图例，直观地展示了平移、旋转、缩放、仿射变换等操作是如何改变图像的，以及在实际应用中，比如图像校正、全景拼接等是如何实现的。这种“可视化”的讲解方式，极大地降低了学习难度，让我能够轻松地掌握这些重要的概念。接着，书中深入探讨了各种图像增强和复原的技术。无论是对比度增强、降噪，还是运动模糊的复原，作者都详细介绍了背后的原理和常用的算法，并且提供了相应的代码示例，这对于想要动手实践的读者来说，无疑是巨大的福利。让我眼前一亮的是，书中对颜色空间和颜色处理的讲解，详细阐述了RGB、HSV、YUV等不同颜色空间的特性以及它们在图像处理中的应用，让我对色彩的本质有了更深的理解。而且，作者在讲解这些技术的同时，也融入了大量的实际案例，比如医学影像的分析、工业产品的质量检测等，这让我能够清晰地看到机器视觉技术在各个行业的落地应用，也激发了我对未来技术发展的无限遐想。

评分☆☆☆☆☆

读完这本《机器视觉》，我感觉自己仿佛经历了一场思维的“升级”。在此之前，我总觉得机器视觉是一个非常高深的技术领域，离我的生活很遥远。然而，这本书用一种极其生动和具象的方式，将那些抽象的理论概念变得触手可及。作者在内容组织上非常有条理，从图像的获取和表示，到各种图像增强和复原的手段，再到核心的特征提取和描述，每一步都讲解得非常细致。我特别喜欢书中对图像分割的讲解，它不仅仅是介绍了阈值分割、区域生长等传统方法，更是深入探讨了图割算法以及基于深度学习的分割方法，并且通过大量的图例，让我看到了如何将图像分割成有意义的区域。这种对不同技术方案的深入剖析，让我能够更清晰地理解每种方法的原理和适用性。接着，书中对目标检测和识别的讲解，更是让我惊叹于机器视觉的强大能力。从经典的特征匹配方法，到如今的深度学习模型，作者都进行了详尽的介绍，并且对YOLO、SSD、Faster R-CNN等主流目标检测算法进行了详细的分析。这让我对如何在实际应用中实现高效的目标检测有了更深刻的理解。让我眼前一亮的是，书中还对一些高级的视觉任务，如姿态估计、场景理解、物体跟踪等进行了较为全面的介绍，这让我对机器视觉的未来发展充满了信心。这本书的叙事方式非常吸引人，即使是对于一些技术细节的讲解，也能够做到深入浅出，让我能够保持高度的学习兴趣。

评分☆☆☆☆☆

这本书《机器视觉》的价值，绝不仅仅是一本技术手册，更像是一扇通往智能世界的大门。我一直对计算机如何“理解”和“感知”这个世界充满好奇，而这本书正是解答我心中疑惑的关键。作者以一种极其严谨又不失趣味的方式，带领我一步步揭开了机器视觉的神秘面纱。从最基础的图像获取和表示，到图像的预处理和增强，再到核心的特征提取和描述，每一个环节都阐述得鞭辟入里。让我特别受益的是，书中对图像分割算法的讲解，比如阈值分割、区域生长、图割等，不仅仅是罗列了算法的名称，而是深入剖析了每种算法的原理、优缺点以及适用场景，并且通过形象的比喻和生动的图示，让我能够深刻理解这些算法是如何将图像分割成有意义的区域的。这种深入的讲解，让我不再停留在“是什么”的层面，而是能够理解“为什么”这样做，并且能够举一反三。更让我惊喜的是，书中还对一些高级的视觉任务进行了详细的介绍，比如三维重建、立体视觉、光学流等。作者通过大量的实际案例，例如机器人导航、虚拟现实、增强现实等，让我看到了这些复杂技术在现实世界中的强大应用。我尤其欣赏书中对深度学习在机器视觉领域的应用方面的阐述，作者并没有止步于介绍CNN，而是对Transformer等新兴模型在视觉任务中的潜力进行了深入的探讨，让我对未来的发展趋势有了更清晰的认识。总而言之，这本书的系统性、深度和前瞻性都非常出色，让我受益匪浅。

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还不错，双十一的时候抢的，就是翻译的一般般

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京东618搞活动买的，很划算，质量也很好。

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好书好书好书好书好书好书

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包装很好，封皮，塑料膜完好，翻开这本所谓经典，和想象不一样，可能我一无所知吧

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挺好的，不愧是经典啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊

评分☆☆☆☆☆

一本学习机器视觉的好书，内容还是较新的，只得一读。