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[美] 伯特霍爾德·霍恩著，王亮，蔣欣蘭譯

圖書標籤:

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計算機視覺
深度學習
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目標檢測
圖像分割
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齣版社：中國青年齣版社

ISBN：9787515325316

版次：1

商品編碼：11515500

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2014-08-01

用紙：膠版紙

頁數：562

字數：660000

具體描述

編輯推薦

　　這本書是計算機視覺的“聖經”！如果任何人想要學習計算機視覺的基本內容，一定要以這本書作為起始點。韆萬不要錯過！尤其是，這本經典著作對於書中概念的傑齣的介紹方法。我強烈地將這本不可或缺的書推薦給所有學習計算機視覺的人。

內容簡介

　　《機器視覺》從逆問題的角度齣發，提齣瞭一整套關於機器視覺的研究方法，其核心是：機器視覺應該基於對成像過程的深刻理解！作為作者在麻省理工學院（MIT）所講授的機器視覺課程的指定教材，本書已經被使用瞭近30年，至今仍被歐美許多著名高校所廣泛使用。本書提供瞭一個理解現有方法和技術以及為以後的研究做準備的係統框架，其中包含瞭很多將機器視覺方法應用於實際問題的內容。全書共包括18章，前13章主要講述早期視覺的內容，後5章更加關注於：解決一些更加復雜的實際問題。最後，作者將各個章節所介紹的方法整閤到一起，搭建瞭一個可以和周圍環境進行交互的“眼-手”係統。書中所用到的數學方法，也都收錄在最後的附錄中；作為內容的補充和擴展，本書還提供瞭豐富的練習題。
　　本書可以作為高等院校相關專業本科生和研究生一年級課程的教材，也可以作為研究人員的參考書籍。

作者簡介

　　伯特霍爾德·霍恩（Berthold Klaus Paul Horn）現為美國麻省理工學院（MIT）計算機與電子工程係（EECS）人工智能實驗室（CSAIL）的教授、美國工程院（NAE）院士、美國人工智能協會（AAAI）院士，是享有國際聲望的計算機視覺領域專傢。他從事計算機視覺領域的研究長達40多年，在該領域有許多開創性和奠基性的貢獻，其博士論文《Shape from Shading》開創瞭一個嶄新的研究領域。他提齣的經典光流算法（Horn - Schunck方法）奠定瞭光流及運動視覺研究的基礎。霍恩教授的很多研究成果，如：二維retinex算法、反射圖、擴展Gauss圖、無源導航等，都在計算機視覺領域和工業界發揮著巨大的作用。他所開創的基於逆問題理論、通過分析成像過程來研究機器視覺的方法，被稱為霍恩學派。
　　霍恩教授獲得瞭諸多奬項和榮譽，其中包括：
　　Rank奬：“為瞭錶彰其在引領視覺係統實用化的工作中所做齣的開創性貢獻。”
　　——Rank基金委員會。1989年9月。
　　入選美國人工智能協會：“由於其在人工智能領域中所做齣的巨大貢獻。” ——美國人工智能協會。1990年8月。
　　入選美國工程院：“為其在計算機視覺領域（特彆是在：通過圖像亮度來恢復三維幾何結構的研究中）所做齣的開創性貢獻。” ——美國工程院。2002年2月。
　　Azriel Rosenfeld終身成就奬：“為錶彰其在早期視覺（包括：光流、從明暗恢復形狀）中所做齣的奠基性貢獻。” ——IEEE計算機協會。2009年9月。

精彩書評

　　《機器視覺》這本書提齣瞭一種從成像到圖像分析、再到場景分析的一緻研究方法。它既可以作為視覺領域中“Horn學派”的個人思想錶現，也可以作為一本教科書。每一個從事計算機視覺相關領域研究的科學傢和技術人員，都應該認真地閱讀本書！
　　——AlanK.Mackworth教授，美國哥倫比亞大學

　　霍恩教授是一個在人類以及機器視覺領域做瞭很多年研究的資深研究者。他所寫的這本優秀教材非常適閤覺領域的工程師、教師以及科學傢。本書遵循嚴格的數學架構，開始於成像的物理模型；逐漸過渡到——人類和機器對於光照、形狀、運動和景深的感知方麵的新計算理論；最後結束於——機器視覺方法在自動導航和工業機器人中的現實應用。
　　——AIBovik教授，美國田納西大學

　　《機器視覺》是一部極好的書，既是對該領域很好的介紹，同時也是一本完整包含瞭計算機視覺所需的數學知識的入門書籍。
　　——CharlesThorpe，《美國科學傢》

　　當我首次拿起這本書時，我有點擔心這本書齣版年代的久遠，但是，這本書是機器視覺核心思想的一個極其豐富的展現！我強烈地推薦：將這本書作為一本教科書。每一位認真從事於計算機視覺、機器人或計算機圖形學領域的研究者，都應該擁有這本書。我認為這本書寫得太好瞭，不管是過去還是未來，它都會是很有用的。
　　——讀者評論，Amazon網站

第 6 章圖像處理：連續圖像
6.1 綫性移不變係統
6.2 捲積與點擴散函數
6.3 調製傳遞函數
6.4 Fourier 變換和濾波
6.5 Fourier 變換和捲積
6.6 廣義函數與單位衝擊函數
6.7 收斂因子與單位衝擊函數
6.8 偏微分與捲積
6.9 鏇轉對稱與各嚮同性算子
6.10 模糊，失焦和運動拖尾
6.11 圖像復原與增強
6.12 相關以及功率譜
6.13 最優濾波器與噪聲抑製
6.14 圖像模型
6.15 本章參考文獻
6.16 習題

第 7 章圖像處理：離散圖像
7.1 有限的圖像尺寸
7.2 離散圖像采樣
7.3 采樣定理
7.4 離散 Fourier 變換
7.5 循環捲積
7.6 一些有用的結果
7.7 本章參考文獻
7.8 習題

第 8 章邊緣和邊緣查找
8.1 圖像中的邊緣
8.2 微分算子
8.3 離散近似
8.4 局部算子和噪聲
8.5 邊緣的檢測和定位
8.6 結論和例子
8.7 本章參考文獻
8.8 習題

第 9 章光照與顔色
9.1 物體錶麵的反射率以及 Land 實驗
9.2 Mondrian 圖
9.3 復原光照
9.4 求解逆問題
9.5 光照的歸一化
9.6 選擇閾值
9.7 離散情況下計算光照
9.8 一個物理模型
9.9 本章參考文獻
9.10 習題

第 10 章反射圖：光度立體視覺
10.1 圖像亮度
10.2 輻射
10.3 圖像的形成
10.4 雙嚮反射分布函數
10.5 連續光源
10.6 物體錶麵的反射性質
10.7 物體錶麵的亮度
10.8 物體錶麵的朝嚮
10.9 反射圖
10.10 圖像中的明暗
10.11 明暗圖
10.12 光度立體視覺
10.13 估計反射率
10.14 麯麵朝嚮的查詢錶
10.15 本章參考文獻
10.16 習題

第 11 章從明暗恢復形狀
11.1 從明暗中恢復形狀
11.2 特徵麯綫與初始麯綫
11.3 奇異點
11.4 奇異點附近的冪級數
11.5 閉閤邊界
11.6 球極投影
11.7 鬆弛方法
11.8 從針狀圖中恢復景深
11.9 本章參考文獻
11.10 習題

第 12 章運動場和光流
12.1 運動場
12.2 光流
12.3 光流的光滑性
12.4 填充光流信息
12.5 邊界條件
12.6 離散情況
12.7 光流的不連續
12.8 本章參考文獻
12.9 習題

第 13 章攝影測量和立體視覺
13.1 兩張圖像之間的差異
13.2 攝影測量
13.3 絕對朝嚮
13.4 相對朝嚮
13.5 使用已知的相對朝嚮
13.6 計算景深
13.7 外部朝嚮
13.8 內部朝嚮
13.9 尋找共軛點對
13.10 本章參考文獻
13.11 習題

第 14 章模式分類
14.1 由一個例子引入
14.2 特徵嚮量
14.3 基本方法
14.4 最近鄰分類
14.5 最近中心分類
14.6 實例：白血球分類
14.7 使用概率密度模型設計分類方法
14.8 不同形狀的聚類
14.9 聚類的自動形成
14.10 一個童話
14.11 本章參考文獻
14.12 習題

第 15 章多麵體物體
15.1 多麵體場景的素描圖
15.2 恢復三維結構
15.3 梯度空間
15.4 明暗和梯度空間
15.5 圖像分割與多個物體的情況
15.6 標記素描圖
15.7 演示：復製一個積木結構
15.8 本章參考文獻
15.9 習題

第 16 章擴展 Gauss 圖
16.1 凸多麵體
16.2 Gauss 圖
16.3 Gauss 麯率
16.4 擴展 Gauss 圖
16.5 擴展 Gauss 圖的例子
16.6 離散情況
16.7 圓環麵的擴展 Gauss 圖
16.8 對單位球麵的剖分
16.9 鏇轉體的擴展 Gauss 圖
16.10 一般情況下的 Gauss 麯率
16.11 擴展 Gauss 圖的應用
16.12 本章參考文獻
16.13 習題

第 17 章無源導航
17.1 恢復觀測者的運動
17.2 預備知識和技術
17.3 平動的情況
17.4 使用其他的範數形式
17.5 轉動的情況
17.6 一般剛體運動的情況
17.7 本章參考文獻
17.8 習題

第 18 章從容器中抓取零件
18.1 方法總覽
18.2 動機
18.3 裝著零件的容器
18.4 圖像分割
18.5 典型物體模型
18.6 物體錶麵的透視收縮
18.7 對齊主軸
18.8 非凸的物體
18.9 物體在空間中的姿態
18.10 鏇轉的錶示方法
18.11 朝嚮統計直方圖的匹配
18.12 針狀圖的二次投影
18.13 對偏離理想情況的矯正
18.14 選擇要抓取的物體
18.15 移動機器臂
18.16 “眼 --- 手”坐標係之間的變換
18.17 任意形狀的物體
18.18 結論
18.19 結束語
18.20 本章參考文獻
18.21 習題

附錄: 一些有用的數學工具
A.1 求解三角形
A.2 嚮量操作
A.3 嚮量和矩陣的導數
A.4 綫性方程組的最小二乘解
A.5 Lagrange 乘子
A.6 變分法
A.7 本附錄參考文獻

參考文獻

索引

精彩書摘

　　4.1.2連通性　　首先，我們必須認真考慮：術語近鄰點（具體）意思。假設我們使用正方形作為基本單元來對圖像進行剖分，那麼，在這種情況下，我們可以粗略地將近鄰點“認為是”：和給定圖像單元（即：像素點）的四條邊相連接的四個圖像單元。但是，我們應該如何看待：和給定像素點的四個角相連的四個像素點呢？因此，對近鄰點的定義存在兩種可能的情況，也就是說，　　4—連接：隻有和給定圖像單元（即：像素點）的（4條）邊相連的（4個）像素點，纔被認為是（給定像素點）的近鄰點。　　8—連接：和給定圖像單元的（4個）角相連的（4個）像素點，也被認為是（給定像素點）的近鄰點。　　這兩種不同的定義方式如下圖所示：　　事實上，這兩種定義方式都不能完全令人滿意。要看齣這一點，我們需要明確的一點是：從背景中，我們也可以“分割齣”一個連通區域。我們希望：對於離散二值圖，我們從連續二值圖中得齣的、關於連通區域的直觀感覺仍然適用。例如，我們可以用一條簡單的閉閤麯綫，將圖像分割為兩個簡單的連通區域（如圖4.2所不）。這個結論被稱為Jordan麯綫定理。　　……

前言/序言

　　中文版序言
　　對於《RobotVision》中譯本的齣版發行，我感到非常興奮。因為這將使得廣大的學生、教師和科研人員可以更容易地接觸和瞭解機器視覺。自從《RobotVision》首次齣版以來，將近三十年過去瞭，機器視覺領域一直在不斷地發展和變化著，但是直到現在，始終存在著一種需要，即：尋找一種關於這個領域的統一的研究方法，並且，該方法應該是能夠經受住時間考驗的。我相信在研究機器視覺的過程中，我們應該思索如下兩個問題：1）成像過程的基本原理是什麼？2）如何探索對成像過程“求逆”（也就是說，就是從一張圖像、多張圖像或者圖像序列中恢復齣關於場景或者觀測者的信息）的知識和方法？顯然，要做到這一點，我們至少需要理解：光學、運動學和坐標變換。
　　通過物理模型，我們可以很自然地導齣相應的數學公式，然後，通過數學公式，我們可以導齣相應的算法。本書的主題包括：
　　建立起對成像過程的基本理解；
　　探討對成像過程進行求逆的方法。
　　盡管本書包含瞭許多用於解決機器視覺問題的具體方法，但是，本書所關注的是：建立一種針對不同機器視覺問題的整體解決方法。事實上，許多成功的機器視覺技術，例如：從明暗恢復形狀、光流、無源導航等，都是這種“整體解決方法”的具體應用。關注基本原理所帶來的一個好處是：真正需要去理解的核心內容變少瞭，甚至連算法的實現細節都有可能會變成一個“瞬間”就被理解或完成的工作。
　　最近幾年，在機器視覺的應用領域取得瞭很多實質性的進展，這些進展部分歸功於機器學習方法的使用。當然，機器學習結果的好壞依賴於：從圖像中所提取齣來的特徵的“質量”。特徵的“描述力”越強，區分效果也就越好；所提取齣的特徵越有“特點”，所得到的結果也就越好。從這個意義上說，本書所講述的內容可以被看作是：用於提取“具有物理意義的特徵”的方法。還記得當初在寫《RobotVision》的序言時，我以“機器視覺是一個年輕的、發展很快的領域”作為開篇的第一句話。這麼多年過去瞭，我們很高興地看到：直到今天，這句話還像當初我寫它時一樣正確！
　　BertholdK。P。Horn
　　2014年6月於MIT

《靜默的觀察者：探索隱藏在日常中的規律》我們生活在一個信息爆炸的時代，每天都有海量的數據在我們身邊流動。從超市裏琳琅滿目的商品，到街頭川流不息的車流，再到社交媒體上紛繁復雜的文字和圖像，無不蘊含著豐富的模式和規律。然而，這些規律往往是微妙的、不易察覺的，它們隱藏在海量的信息之下，需要我們擁有敏銳的洞察力和恰當的工具去發現。《靜默的觀察者》這本書，並非一本枯燥的技術手冊，而是一次關於“看見”的深入探索。它邀請讀者一同踏上一場旅程，去發掘那些隱藏在平凡事物背後，卻又深刻影響著我們生活、工作和決策的無形秩序。我們並非專注於某個具體的學科領域，而是從更廣泛的視角，審視“規律”本身的存在形式及其被發現和應用的可能。本書的第一部分，我們將從哲學和心理學的角度齣發，探討人類是如何感知和理解世界的。從嬰兒時期對物體恒常性的認知，到成人世界中對社會交往模式的識彆，人類天生就具備尋找和利用規律的能力。我們將迴顧曆史上那些偉大的思想傢，如何通過觀察星辰的軌跡、生物的演化，甚至是人類的行為，來揭示宇宙和社會的內在規律。這一部分將幫助讀者建立一種“規律意識”，明白規律並非某種高深莫測的玄學，而是構成我們認知世界的基礎。隨後，我們將步入更加具體但依然廣泛的領域。在第二部分，我們聚焦於“模式識彆”的藝術。我們並非僅僅談論計算機如何識彆圖像中的貓狗，而是探討在更廣泛的意義上，如何從混沌中辨識齣有序的結構。我們會分析音樂中的節奏和鏇律，如何構成我們對音樂的感知；探討繪畫和建築中的對稱、比例和重復，如何帶來美學上的享受；甚至會審視語言的語法結構，如何讓我們的溝通成為可能。這一部分旨在通過豐富的例子，讓讀者體會到模式無處不在，並掌握一些初步的、非技術的模式識彆方法，例如對比分析、分類歸納、趨勢預測等。第三部分將把目光投嚮“數據背後的故事”。在現代社會，數據無處不在，但數據的價值並非在於其數量，而在於其能夠揭示的規律。我們將探討如何從看似零散的數據點中，提取齣有意義的信息。這並非要讀者成為統計學專傢，而是要理解數據分析的基本邏輯。例如，我們如何通過觀察銷售數據的波動，來預測未來的市場需求？如何通過分析交通流量，來優化城市道路規劃？如何通過審視用戶的行為軌跡，來改進産品的用戶體驗？本書將通過生動的案例，展現數據分析在商業、科學、社會治理等各個領域的應用，以及它如何幫助我們做齣更明智的決策。在第四部分，我們將探討“規律的預測與乾預”。一旦我們識彆齣規律，我們就擁有瞭預測未來的能力。從天氣預報到股票市場的波動，規律的預測為我們提供瞭寶貴的預警和指導。然而，本書更進一步，探討的是如何利用對規律的理解，來主動“乾預”和“塑造”未來。例如，通過改變某些變量，我們是否能影響社會發展的趨勢？通過優化設計，我們是否能提高係統的效率和穩定性？這一部分將引導讀者思考，掌握規律的力量，不僅僅是為瞭被動地觀察，更是為瞭主動地創造。最後，本書將以一個開放性的視角結束。我們將探討“規律的進化與復雜性”。世界並非靜止不變，規律也在不斷演變和産生新的組閤。從生物演化中的基因突變，到科技發展中的顛覆式創新，都在不斷刷新我們對規律的認知。我們也將審視，當越來越多的規律相互作用時，會産生何種令人驚嘆的復雜係統。本書希望鼓勵讀者保持好奇心，持續學習和探索，因為我們所處的這個世界，充滿瞭等待被發現的靜默觀察者和它們所揭示的迷人規律。《靜默的觀察者》將是一次啓迪思維的閱讀體驗。它不會提供一套現成的解決方案，而是希望喚醒讀者內心深處的探索精神，培養一種洞察事物本質的能力。無論您是身處科研前沿的學者，還是緻力於商業創新的企業傢，亦或是僅僅希望更深刻地理解自己所處的世界的普通人，都能從中獲得啓發。讓我們一同成為“靜默的觀察者”，去聆聽這個世界正在悄然訴說的規律之歌。

用戶評價

評分☆☆☆☆☆

我可以說，這本《機器視覺》徹底顛覆瞭我之前對這個領域的認知。在此之前，我總覺得機器視覺是一門非常高深的學科，離普通人很遙遠，充其量就是一些電影裏的黑科技。但這本書的齣現，就像是給我打開瞭一扇新世界的大門。作者用一種非常接地氣的方式，循序漸進地引導我進入機器視覺的核心。從最簡單的圖像采集，到復雜的特徵提取，再到高階的模式識彆和場景理解，每一步都講解得非常清晰透徹。讓我印象最深刻的是，書中對於圖像處理算法的闡述，沒有僅僅停留在公式層麵，而是花瞭大量篇幅去解釋這些算法背後的邏輯和幾何意義。比如，在講到邊緣檢測時，作者不僅介紹瞭Sobel算子、Canny算子等經典算法，還詳細解釋瞭它們是如何通過計算像素梯度的差異來找到圖像中的邊緣的，這種對細節的打磨，讓我能夠真正理解“為什麼”這樣做，而不是“怎麼”去做。此外，書中對不同類型視覺任務的分類和介紹，也讓我豁然開朗。無論是目標檢測、圖像分割，還是物體跟蹤、三維重建，作者都一一進行瞭詳細的梳理，並結閤實際案例說明瞭它們的應用。這種係統性的梳理，幫助我構建瞭一個完整的機器視覺知識體係，讓我不再對這個領域感到迷茫。而且，作者在技術講解的同時，也穿插瞭許多行業發展趨勢的分析，讓我對未來的發展方嚮有瞭更清晰的認識。比如，他提到瞭在醫療、安防、工業等領域的廣泛應用，並且對新興技術如Transformer在視覺領域的應用進行瞭展望，讓我對這個領域的未來充滿瞭信心。這本書的敘事方式也非常流暢，章節之間的銜接自然，讀起來一點也不枯燥，我常常會不知不覺地沉浸其中，直到深夜。

評分☆☆☆☆☆

這本書《機器視覺》的價值，絕不僅僅是一本技術手冊，更像是一扇通往智能世界的大門。我一直對計算機如何“理解”和“感知”這個世界充滿好奇，而這本書正是解答我心中疑惑的關鍵。作者以一種極其嚴謹又不失趣味的方式，帶領我一步步揭開瞭機器視覺的神秘麵紗。從最基礎的圖像獲取和錶示，到圖像的預處理和增強，再到核心的特徵提取和描述，每一個環節都闡述得鞭闢入裏。讓我特彆受益的是，書中對圖像分割算法的講解，比如閾值分割、區域生長、圖割等，不僅僅是羅列瞭算法的名稱，而是深入剖析瞭每種算法的原理、優缺點以及適用場景，並且通過形象的比喻和生動的圖示，讓我能夠深刻理解這些算法是如何將圖像分割成有意義的區域的。這種深入的講解，讓我不再停留在“是什麼”的層麵，而是能夠理解“為什麼”這樣做，並且能夠舉一反三。更讓我驚喜的是，書中還對一些高級的視覺任務進行瞭詳細的介紹，比如三維重建、立體視覺、光學流等。作者通過大量的實際案例，例如機器人導航、虛擬現實、增強現實等，讓我看到瞭這些復雜技術在現實世界中的強大應用。我尤其欣賞書中對深度學習在機器視覺領域的應用方麵的闡述，作者並沒有止步於介紹CNN，而是對Transformer等新興模型在視覺任務中的潛力進行瞭深入的探討，讓我對未來的發展趨勢有瞭更清晰的認識。總而言之，這本書的係統性、深度和前瞻性都非常齣色，讓我受益匪淺。

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得，機器視覺是一門既神秘又充滿魅力的學科，而這本《機器視覺》正好滿足瞭我探索的好奇心。作者的寫作風格非常獨特，他將一些復雜的理論概念，用非常形象的比喻和生動的語言進行解釋，讓原本晦澀難懂的內容變得易於理解。從最基礎的圖像采集和傳感器原理，到圖像的幾何變換和顔色空間，再到各種圖像增強和復原技術，每一步都講解得細緻入微。我尤其對書中關於形態學處理的講解印象深刻。不僅僅是介紹瞭腐蝕、膨脹、開運算、閉運算這些基本操作，更是通過大量的實際案例，讓我看到瞭它們是如何在圖像去噪、物體連接、邊緣提取等方麵發揮重要作用的。這種理論與實踐相結閤的講解方式，讓我學到瞭很多實用的技巧。接著，書中對圖像分割和目標檢測的講解，更是讓我對機器視覺的應用有瞭更深的認識。從傳統的基於特徵的方法，到如今基於深度學習的方法，作者都進行瞭詳細的介紹，並且對各種算法的優缺點和適用場景進行瞭深入的分析。讓我眼前一亮的是，書中還對物體跟蹤、三維視覺、立體匹配等領域進行瞭較為全麵的介紹，這讓我對機器視覺的廣闊應用領域有瞭更全麵的瞭解。而且，作者在講解這些技術的同時，也穿插瞭許多行業發展的趨勢和未來展望，這讓我對這個領域的未來充滿瞭期待。這本書的知識體係非常完整，內容豐富，絕對是一本不可多得的機器視覺領域的入門和進階讀物。

評分☆☆☆☆☆

這本《機器視覺》真的是一次令人振奮的學習體驗！作者以一種極其專業又不失親和力的語言，將這個復雜的技術領域呈現在我麵前。從最基礎的成像原理和圖像的數字錶示，到各種圖像增強、濾波、邊緣檢測等預處理技術，每一步都講解得清晰明瞭。我尤其欣賞書中對形態學圖像處理的講解，它不僅僅是列齣瞭腐蝕、膨脹、開運算、閉運算這些基本操作，更是通過大量的圖例，讓我看到瞭它們是如何在圖像去噪、形狀分析、物體連接等方麵發揮重要作用的。這種直觀的理解，極大地提升瞭我對這些算法的掌握程度。接著，書中對特徵提取和描述的講解，讓我看到瞭機器如何“抓住”圖像的本質。SIFT、SURF、ORB等經典算法的原理和實現，以及它們在圖像匹配、物體識彆等任務中的應用，都講得非常透徹。讓我眼前一亮的是，書中還對比瞭不同特徵描述符的優缺點，以及它們在不同場景下的適用性，這對於我進行實際項目開發非常有指導意義。更令我驚喜的是，書中對深度學習在機器視覺領域的應用進行瞭詳細的介紹。從捲積神經網絡（CNN）的基本結構和工作原理，到各種經典的CNN模型（如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet等）的演進，再到它們在圖像分類、目標檢測、圖像分割等任務中的強大能力，都進行瞭深入的闡述。這種循序漸進的講解方式，讓即使是對深度學習不太熟悉的讀者，也能輕鬆入門。這本書的語言風格非常流暢，排版也十分精美，讓我閱讀起來充滿瞭愉悅感。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本《機器視覺》，我感覺自己仿佛經曆瞭一次從“零”到“一”的蛻變。在此之前，我對機器視覺的理解僅停留在一些皮毛的認識上，比如人臉識彆、圖像搜索這些比較錶麵的應用。然而，這本書用一種循序漸進、層層遞進的方式，帶領我深入瞭解瞭機器視覺的整個體係。作者在開篇就為我們構建瞭一個宏大的圖景，從最基礎的模擬信號到數字圖像，再到高層級的場景理解，每一個環節都銜接得非常自然。讓我印象最深刻的是，在講解圖像的幾何變換時，作者不僅僅是給齣瞭數學公式，更是通過大量的圖例，直觀地展示瞭平移、鏇轉、縮放、仿射變換等操作是如何改變圖像的，以及在實際應用中，比如圖像校正、全景拼接等是如何實現的。這種“可視化”的講解方式，極大地降低瞭學習難度，讓我能夠輕鬆地掌握這些重要的概念。接著，書中深入探討瞭各種圖像增強和復原的技術。無論是對比度增強、降噪，還是運動模糊的復原，作者都詳細介紹瞭背後的原理和常用的算法，並且提供瞭相應的代碼示例，這對於想要動手實踐的讀者來說，無疑是巨大的福利。讓我眼前一亮的是，書中對顔色空間和顔色處理的講解，詳細闡述瞭RGB、HSV、YUV等不同顔色空間的特性以及它們在圖像處理中的應用，讓我對色彩的本質有瞭更深的理解。而且，作者在講解這些技術的同時，也融入瞭大量的實際案例，比如醫學影像的分析、工業産品的質量檢測等，這讓我能夠清晰地看到機器視覺技術在各個行業的落地應用，也激發瞭我對未來技術發展的無限遐想。

評分☆☆☆☆☆

這本《機器視覺》真的是讓我大開眼界！我一直對計算機如何“看”世界這件事充滿瞭好奇，市麵上相關的書籍也是看得不少，但大多要麼太過理論化，要麼又太過碎片化，很難形成一個係統的認知。直到我翻開瞭這本《機器視覺》，我纔感覺自己像是找到瞭一個寶藏。作者在開篇就以一種非常生動形象的方式，勾勒齣瞭機器視覺的宏大圖景，從最基礎的光學原理，到復雜的圖像處理算法，再到更深層次的場景理解和智能決策，層層遞進，引人入勝。我尤其喜歡作者在講解每一個概念時，都會輔以大量的實際應用案例，比如在工業自動化領域的缺陷檢測，醫療影像分析中的病竈識彆，以及自動駕駛中的障礙物感知等等，這些具體的例子讓我能夠直觀地理解抽象的理論知識，也讓我看到瞭機器視覺技術在現實世界中的巨大潛力和價值。更讓我驚喜的是，書中不僅僅是羅列技術名詞，而是深入剖析瞭每種技術的原理、優缺點以及適用場景，這使得我在學習過程中，能夠逐漸建立起一種“融會貫通”的感覺，不再是被動地記憶，而是主動地思考和應用。對於我這樣一個非計算機專業的讀者來說，這本書的語言也格外友好，避免瞭大量晦澀難懂的術語，即便遇到一些稍有難度的概念，作者也會用通俗易懂的比喻來解釋，讓我始終保持著學習的興趣和動力。而且，書中對一些前沿技術的介紹，也讓我感受到瞭機器視覺領域的蓬勃發展，比如深度學習在圖像識彆領域的突破性進展，以及生成對抗網絡在圖像生成和修復方麵的驚艷錶現，都讓我對未來的技術發展充滿瞭期待。總而言之，這本書不僅是一本技術教材，更像是一次引人入勝的探索之旅，讓我深刻體會到瞭機器視覺的神奇魅力。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，當我拿到這本《機器視覺》的時候，並沒有抱有多大的期待，畢竟市麵上同類書籍不少，真正能打動我的不多。然而，這本書卻給瞭我一個巨大的驚喜！作者以一種非常親切的口吻，將原本枯燥的技術知識，講解得生動有趣，引人入勝。從基礎的光學原理、相機模型，到復雜的圖像處理算法，再到高級的模式識彆和機器學習應用，層層遞進，邏輯清晰。我特彆喜歡書中對圖像濾波的講解，不僅僅是給齣瞭各種濾波器的數學公式，更是通過直觀的圖示，讓我看到瞭不同的濾波器是如何去除噪聲、銳化邊緣、提取紋理的。這種“眼見為實”的學習方式，極大地加深瞭我對這些算法的理解。接著，書中對特徵提取和描述的講解，更是讓我受益匪淺。SIFT、SURF、ORB等經典算法的原理和實現，以及它們在物體識彆、圖像匹配等任務中的應用，都講得非常透徹。讓我印象深刻的是，作者還對比瞭不同特徵描述符的優缺點，以及在不同場景下的適用性，這對於我進行實際項目開發非常有指導意義。更令我驚喜的是，書中對深度學習在機器視覺領域的應用進行瞭詳細的介紹。從捲積神經網絡（CNN）的基本結構和工作原理，到各種經典的CNN模型（如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet等）的演進，再到它們在圖像分類、目標檢測、圖像分割等任務中的強大能力，都進行瞭深入的闡述。這種循序漸進的講解方式，讓即使是對深度學習不太熟悉的讀者，也能輕鬆入門。這本書的語言風格非常流暢，排版也十分精美，讓我閱讀起來充滿瞭愉悅感。

評分☆☆☆☆☆

這本書《機器視覺》真的是一本讓我相見恨晚的好書。我之前一直在探索如何讓計算機能夠“看懂”世界，但總是感覺缺乏係統性的指導。這本書的齣現，就像是為我指明瞭方嚮。作者在內容安排上非常閤理，從基礎的光學原理和相機成像模型講起，一步步深入到圖像的數字化、預處理、特徵提取、模式識彆等核心環節。我特彆喜歡書中對圖像濾波算法的講解，不僅僅是給齣瞭各種濾波器的公式，更是通過直觀的圖示，讓我看到瞭它們是如何在不同程度上平滑圖像、銳化邊緣、或者提取特定紋理的。這種可視化講解，讓我對算法的理解更加深刻。接著，書中對物體識彆和分類的講解，更是讓我眼前一亮。從經典的基於特徵的方法，到如今盛行的基於深度學習的方法，作者都進行瞭詳細的介紹，並且對各種算法的優缺點和適用場景進行瞭深入的分析。我尤其欣賞書中對捲積神經網絡（CNN）的講解，從其基本結構到各種經典的CNN架構，再到它們在圖像分類、目標檢測、語義分割等任務中的齣色錶現，都講得非常透徹。這讓我對深度學習在機器視覺領域的強大能力有瞭更直觀的認識。而且，作者在講解這些技術的同時，也結閤瞭大量的實際應用案例，比如自動駕駛、醫療影像分析、工業自動化等，這讓我能夠清晰地看到機器視覺技術是如何改變我們生活的。這本書的語言風格非常流暢，即使是對於初學者來說，也不會感到晦澀難懂。

評分☆☆☆☆☆

這本書《機器視覺》的齣版，絕對是廣大技術愛好者和從業者的福音。我之前一直在某個技術領域深耕，但始終覺得在“看”這個環節上有所欠缺，接觸到這本書後，我纔真正意識到機器視覺的強大力量和無限可能。作者在內容組織上可謂是匠心獨運，從基礎的光學原理和相機成像原理講起，一步步深入到圖像的數字錶示、顔色空間、幾何變換等基礎知識，為後續更復雜的算法講解打下瞭堅實的基礎。我特彆欣賞書中對不同圖像處理算子（如濾波、銳化、膨脹、腐蝕等）的講解，不僅列齣瞭公式，更重要的是通過生動的圖示和清晰的語言，讓我理解瞭它們是如何改變圖像的，以及在實際應用中發揮什麼作用。例如，在講解閾值分割時，書中通過不同的閾值選擇策略，直觀地展示瞭如何從背景中分離齣感興趣的區域，這種直觀性對於理解抽象的算法至關重要。而當我翻到關於特徵提取的部分，我更是驚嘆於作者的博學和細緻。從SIFT、SURF等經典算法，到HOG、LBP等用於特定場景的特徵描述符，書中都進行瞭詳盡的介紹，並對它們的原理、計算方法以及適用性進行瞭深入的分析。這讓我能夠根據不同的應用場景，選擇最閤適的特徵提取方法，大大提高瞭我的技術應用能力。更讓我驚喜的是，書中還涉及到瞭機器學習在機器視覺中的應用，特彆是深度學習的發展。作者並沒有迴避深度學習的復雜性，而是通過通俗易懂的方式，解釋瞭神經網絡的基本結構、反嚮傳播算法等核心概念，並著重介紹瞭CNN（捲積神經網絡）在圖像分類、目標檢測等任務中的齣色錶現。這讓我對深度學習在機器視覺領域的革命性影響有瞭更深刻的認識，也為我後續深入學習深度學習打下瞭良好的基礎。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本《機器視覺》，我感覺自己仿佛經曆瞭一場思維的“升級”。在此之前，我總覺得機器視覺是一個非常高深的技術領域，離我的生活很遙遠。然而，這本書用一種極其生動和具象的方式，將那些抽象的理論概念變得觸手可及。作者在內容組織上非常有條理，從圖像的獲取和錶示，到各種圖像增強和復原的手段，再到核心的特徵提取和描述，每一步都講解得非常細緻。我特彆喜歡書中對圖像分割的講解，它不僅僅是介紹瞭閾值分割、區域生長等傳統方法，更是深入探討瞭圖割算法以及基於深度學習的分割方法，並且通過大量的圖例，讓我看到瞭如何將圖像分割成有意義的區域。這種對不同技術方案的深入剖析，讓我能夠更清晰地理解每種方法的原理和適用性。接著，書中對目標檢測和識彆的講解，更是讓我驚嘆於機器視覺的強大能力。從經典的特徵匹配方法，到如今的深度學習模型，作者都進行瞭詳盡的介紹，並且對YOLO、SSD、Faster R-CNN等主流目標檢測算法進行瞭詳細的分析。這讓我對如何在實際應用中實現高效的目標檢測有瞭更深刻的理解。讓我眼前一亮的是，書中還對一些高級的視覺任務，如姿態估計、場景理解、物體跟蹤等進行瞭較為全麵的介紹，這讓我對機器視覺的未來發展充滿瞭信心。這本書的敘事方式非常吸引人，即使是對於一些技術細節的講解，也能夠做到深入淺齣，讓我能夠保持高度的學習興趣。

評分☆☆☆☆☆

非常不錯，搶到瞭神券。很優惠，是時候學習一波啦

評分☆☆☆☆☆

書質量很好，本來就是一本好書！機器視覺必備啊！強烈推薦！

評分☆☆☆☆☆

精裝本，評價都不錯，可是個人覺得內容有點老瞭！

評分☆☆☆☆☆

好好～～～～～～～～～～～～～～

評分☆☆☆☆☆

書還是不錯的挺好的書

評分☆☆☆☆☆

很好的一本關於計算機視覺的教材