![计算机视觉――一种现代方法（第二版）（英文版） [Computer Vision: A Modern Approach，Second Edition]](https://pic.tinynews.org/12125621/5962e81fN2ef6393c.jpg)
具体描述
编辑推荐
适读人群 ：本书可作为计算机几何学、计算机图形学、图像处理、模式识别、机器人学等专业高年级本科生和研究生的双语教材或参考书，也可供从事相关领域研究的工程技术人员参考阅读。*数学知识简洁，清晰
*关于现代特征的内容
*现代图像编辑技术以及物体识别技术
内容简介
计算机视觉是研究如何使人工系统从图像或多维数据中"感知”的科学。本书是计算机视觉领域的经典教材，内容涉及几何摄像模型、光照及阴影、颜色、线性滤波、局部图像特征、纹理、立体视觉运动结构、聚类分割、组合与模型拟合、跟踪、配准、平滑表面与轮廓、深度数据、图像分类、对象检测与识别、基于图像的建模与渲染、人形研究、图像搜索与检索、优化技术等内容。与前一版相比，本书简化了部分主题，增加了应用示例，重写了关于现代特性的内容，详述了现代图像编辑技术与对象识别技术。
作者简介
David Forsyth：1984年于威特沃特斯兰德大学取得了电气工程学士学位，1986年取得电气工程硕士学位，1989年于牛津贝列尔学院取得博士学位。之后在艾奥瓦大学任教3年，在加州大学伯克利分校任教10年，再后在伊利诺伊大学任教。2000年和2001年任IEEE计算机视觉与模式识别会议(CVPR)执行副主席，2006年任CVPR常任副主席，2008年任欧洲计算机视觉会议执行副主席，是所有关于计算机视觉主要国际会议的常任执委会成员。他为SIGGRAPH执委会工作了5期。2006年获IEEE技术成就奖，2009年成为IEEE会士。
Jean Ponce：于1988年在巴黎奥赛大学获得计算机科学博士学位。1990年至2005年，作为研究科学家分别供职于法国国家信息研究所、麻省理工学院人工智能实验室和斯坦福大学机器人实验室；1990年至2005年，供职于伊利诺伊大学计算机科学系。2005年开始，成为法国巴黎高等师范学校教授。
目录
i image formation 11 geometric camera models 3
1．1 image formation 4
1．1．1 pinhole perspective 4
1．1．2 weak perspective 6
1．1．3 cameras with lenses 8
1．1．4 the human eye 12
1．2 intrinsic and extrinsic parameters 14
1．2．1 rigid transformations and homogeneous coordinates 14
1．2．2 intrinsic parameters 16
1．2．3 extrinsic parameters 18
1．2．4 perspective projection matrices 19
1．2．5 weak-perspective projection matrices 20
1．3 geometric camera calibration 22
1．3．1 alinear approach to camera calibration 23
1．3．2 anonlinear approach to camera calibration 27
1．4 notes 29
2 light and shading 32
2．1 modelling pixel brightness 32
2．1．1 reflection at surfaces 33
2．1．2 sources and their effects 34
2．1．3 the lambertian+specular model 36
2．1．4 area sources 36
2．2 inference from shading 37
2．2．1 radiometric calibration and high dynamic range images 38
2．2．2 the shape of specularities 40
2．2．3 inferring lightness and illumination 43
2．2．4 photometric stereo： shape from multiple shaded images 46
2．3 modelling interreflection 52
2．3．1 the illumination at a patch due to an area source 52
2．3．2 radiosity and exitance 54
2．3．3 an interreflection model 55
2．3．4 qualitative properties of interreflections 56
2．4 shape from one shaded image 59
2．5 notes 61
3 color 68
3．1 human color perception 68
3．1．1 color matching 68
3．1．2 color receptors 71
3．2 the physics of color 73
3．2．1 the color of light sources 73
3．2．2 the color of surfaces 76
3．3 representing color 77
3．3．1 linear color spaces 77
3．3．2 non-linear color spaces 83
3．4 amodel of image color 86
3．4．1 the diffuse term 88
3．4．2 the specular term 90
3．5 inference from color 90
3．5．1 finding specularities using color 90
3．5．2 shadow removal using color 92
3．5．3 color constancy： surface color from image color 95
3．6 notes 99
ii early vision： just one image 105
4 linear filters 107
4．1 linear filters and convolution 107
4．1．1 convolution 107
4．2 shift invariant linear systems 112
4．2．1 discrete convolution 113
4．2．2 continuous convolution 115
4．2．3 edge effects in discrete convolutions 118
4．3 spatial frequency and fourier transforms 118
4．3．1 fourier transforms 119
4．4 sampling and aliasing 121
4．4．1 sampling 122
4．4．2 aliasing 125
4．4．3 smoothing and resampling 126
4．5 filters as templates 131
4．5．1 convolution as a dot product 131
4．5．2 changing basis 132
4．6 technique： normalized correlation and finding patterns 132
4．6．1 controlling the television by finding hands by normalized
correlation 133
4．7 technique： scale and image pyramids 134
4．7．1 the gaussian pyramid 135
4．7．2 applications of scaled representations 136
4．8 notes 137
5 local image features 141
5．1 computing the image gradient 141
5．1．1 derivative of gaussian filters 142
5．2 representing the image gradient 144
5．2．1 gradient-based edge detectors 145
5．2．2 orientations 147
5．3 finding corners and building neighborhoods 148
5．3．1 finding corners 149
5．3．2 using scale and orientation to build a neighborhood 151
5．4 describing neighborhoods with sift and hog features 155
5．4．1 sift features 157
5．4．2 hog features 159
5．5 computing local features in practice 160
5．6 notes 160
6 texture 164
6．1 local texture representations using filters 166
6．1．1 spots and bars 167
6．1．2 from filter outputs to texture representation 168
6．1．3 local texture representations in practice 170
6．2 pooled texture representations by discovering textons 171
6．2．1 vector quantization and textons 172
6．2．2 k-means clustering for vector quantization 172
6．3 synthesizing textures and filling holes in images 176
6．3．1 synthesis by sampling local models 176
6．3．2 filling in holes in images 179
6．4 image denoising 182
6．4．1 non-local means 183
6．4．2 block matching 3d (bm3d) 183
6．4．3 learned sparse coding 184
6．4．4 results 186
6．5 shape from texture 187
6．5．1 shape from texture for planes 187
6．5．2 shape from texture for curved surfaces 190
6．6 notes 191
iii early vision： multiple images 195
7 stereopsis 197
7．1 binocular camera geometry and the epipolar constraint 198
7．1．1 epipolar geometry 198
7．1．2 the essential matrix 200
7．1．3 the fundamental matrix 201
7．2 binocular reconstruction 201
7．2．1 image rectification 202
7．3 human stereopsis 203
7．4 local methods for binocular fusion 205
7．4．1 correlation 205
7．4．2 multi-scale edge matching 207
7．5 global methods for binocular fusion 210
7．5．1 ordering constraints and dynamic programming 210
7．5．2 smoothness and graphs 211
7．6 using more cameras 214
7．7 application： robot navigation 215
7．8 notes 216
8 structure from motion 221
8．1 internally calibrated perspective cameras 221
8．1．1 natural ambiguity of the problem 223
8．1．2 euclidean structure and motion from two images 224
8．1．3 euclidean structure and motion from multiple images 228
8．2 uncalibrated weak-perspective cameras 230
8．2．1 natural ambiguity of the problem 231
8．2．2 affine structure and motion from two images 233
8．2．3 affine structure and motion from multiple images 237
8．2．4 from affine to euclidean shape 238
8．3 uncalibrated perspective cameras 240
8．3．1 natural ambiguity of the problem 241
8．3．2 projective structure and motion from two images 242
8．3．3 projective structure and motion from multiple images 244
8．3．4 from projective to euclidean shape 246
8．4 notes 248
iv mid-level vision 253
9 segmentation by clustering 255
9．1 human vision： grouping and gestalt 256
9．2 important applications 261
9．2．1 background subtraction 261
9．2．2 shot boundary detection 264
9．2．3 interactive segmentation 265
9．2．4 forming image regions 266
9．3 image segmentation by clustering pixels 268
9．3．1 basic clustering methods 269
9．3．2 the watershed algorithm 271
9．3．3 segmentation using k-means 272
9．3．4 mean shift： finding local modes in data 273
9．3．5 clustering and segmentation with mean shift 275
9．4 segmentation， clustering， and graphs 277
9．4．1 terminology and facts for graphs 277
9．4．2 agglomerative clustering with a graph 279
9．4．3 divisive clustering with a graph 281
9．4．4 normalized cuts 284
9．5 image segmentation in practice 285
9．5．1 evaluating segmenters 286
9．6 notes 287
10 grouping and model fitting 290
10．1 the hough transform 290
10．1．1 fitting lines with the hough transform 290
10．1．2 using the hough transform 292
10．2 fitting lines and planes 293
10．2．1 fitting a single line 294
10．2．2 fitting planes 295
10．2．3 fitting multiple lines 296
10．3 fitting curved structures 297
10．4 robustness 299
10．4．1 m-estimators 300
10．4．2 ransac： searching for good points 302
10．5 fitting using probabilistic models 306
10．5．1 missing data problems 307
10．5．2 mixture models and hidden variables 309
10．5．3 the em algorithm for mixture models 310
10．5．4 difficulties with the em algorithm 312
10．6 motion segmentation by parameter estimation 313
10．6．1 optical flow and motion 315
10．6．2 flow models 316
10．6．3 motion segmentation with layers 317
10．7 model selection： which model is the best fit? 319
10．7．1 model selection using cross-validation 322
10．8 notes 322
11 tracking 326
11．1 simple tracking strategies 327
11．1．1 tracking by detection 327
11．1．2 tracking translations by matching 330
11．1．3 using affine transformations to confirm a match 332
11．2 tracking using matching 334
11．2．1 matching summary representations 335
11．2．2 tracking using flow 337
11．3 tracking linear dynamical models with kalman filters 339
11．3．1 linear measurements and linear dynamics 340
11．3．2 the kalman filter 344
11．3．3 forward-backward smoothing 345
11．4 data association 349
11．4．1 linking kalman filters with detection methods 349
11．4．2 key methods of data association 350
11．5 particle filtering 350
11．5．1 sampled representations of probability distributions 351
11．5．2 the simplest particle filter 355
11．5．3 the tracking algorithm 356
11．5．4 a workable particle filter 358
11．5．5 practical issues in particle filters 360
11．6 notes 362
v high-level vision 365
12 registration 367
12．1 registering rigid objects 368
12．1．1 iterated closest points 368
12．1．2 searching for transformations via correspondences 369
12．1．3 application： building image mosaics 370
12．2 model-based vision： registering rigid objects with projection 375
12．2．1 verification： comparing transformed and rendered source
to target 377
12．3 registering deformable objects 378
12．3．1 deforming texture with active appearance models 378
12．3．2 active appearance models in practice 381
12．3．3 application： registration in medical imaging systems 383
12．4 notes 388
13 smooth surfaces and their outlines 391
13．1 elements of differential geometry 393
13．1．1 curves 393
13．1．2 surfaces 397
13．2 contour geometry 402
13．2．1 the occluding contour and the image contour 402
13．2．2 the cusps and inflections of the image contour 403
13．2．3 koenderink’s theorem 404
13．3 visual events： more differential geometry 407
13．3．1 the geometry of the gauss map 407
13．3．2 asymptotic curves 409
13．3．3 the asymptotic spherical map 410
13．3．4 local visual events 412
13．3．5 the bitangent ray manifold 413
13．3．6 multilocal visual events 414
13．3．7 the aspect graph 416
13．4 notes 417
14 range data 422
14．1 active range sensors 422
14．2 range data segmentation 424
14．2．1 elements of analytical differential geometry 424
14．2．2 finding step and roof edges in range images 426
14．2．3 segmenting range images into planar regions 431
14．3 range image registration and model acquisition 432
14．3．1 quaternions 433
14．3．2 registering range images 434
14．3．3 fusing multiple range images 436
14．4 object recognition 438
14．4．1 matching using interpretation trees 438
14．4．2 matching free-form surfaces using spin images 441
14．5 kinect 446
14．5．1 features 447
14．5．2 technique： decision trees and random forests 448
14．5．3 labeling pixels 450
14．5．4 computing joint positions 453
14．6 notes 453
15 learning to classify 457
15．1 classification， error， and loss 457
15．1．1 using loss to determine decisions 457
15．1．2 training error， test error， and overfitting 459
15．1．3 regularization 460
15．1．4 error rate and cross-validation 463
15．1．5 receiver operating curves 465
15．2 major classification strategies 467
15．2．1 example： mahalanobis distance 467
15．2．2 example： class-conditional histograms and naive bayes 468
15．2．3 example： classification using nearest neighbors 469
15．2．4 example： the linear support vector machine 470
15．2．5 example： kernel machines 473
15．2．6 example： boosting and adaboost 475
15．3 practical methods for building classifiers 475
15．3．1 manipulating training data to improve performance 477
15．3．2 building multi-class classifiers out of binary classifiers 479
15．3．3 solving for svms and kernel machines 480
15．4 notes 481
16 classifying images 482
16．1 building good image features 482
16．1．1 example applications 482
16．1．2 encoding layout with gist features 485
16．1．3 summarizing images with visual words 487
16．1．4 the spatial pyramid kernel 489
16．1．5 dimension reduction with principal components 493
16．1．6 dimension reduction with canonical variates 494
16．1．7 example application： identifying explicit images 498
16．1．8 example application： classifying materials 502
16．1．9 example application： classifying scenes 502
16．2 classifying images of single objects 504
16．2．1 image classification strategies 505
16．2．2 evaluating image classification systems 505
16．2．3 fixed sets of classes 508
16．2．4 large numbers of classes 509
16．2．5 flowers， leaves， and birds： some specialized problems 511
16．3 image classification in practice 512
16．3．1 codes for image features 513
16．3．2 image classification datasets 513
16．3．3 dataset bias 515
16．3．4 crowdsourcing dataset collection 515
16．4 notes 517
17 detecting objects in images 519
17．1 the sliding window method 519
17．1．1 face detection 520
17．1．2 detecting humans 525
17．1．3 detecting boundaries 527
17．2 detecting deformable objects 530
17．3 the state of the art of object detection 535
17．3．1 datasets and resources 538
17．4 notes 539
18 topics in object recognition 540
18．1 what should object recognition do? 540
18．1．1 what should an object recognition system do? 540
18．1．2 current strategies for object recognition 542
18．1．3 what is categorization? 542
18．1．4 selection： what should be described? 544
18．2 feature questions 544
18．2．1 improving current image features 544
18．2．2 other kinds of image feature 546
18．3 geometric questions 547
18．4 semantic questions 549
18．4．1 attributes and the unfamiliar 550
18．4．2 parts， poselets and consistency 551
18．4．3 chunks of meaning 554
vi applications and topics 557
19 image-based modeling and rendering 559
19．1 visual hulls 559
19．1．1 main elements of the visual hull model 561
19．1．2 tracing intersection curves 563
19．1．3 clipping intersection curves 566
19．1．4 triangulating cone strips 567
19．1．5 results 568
19．1．6 going further： carved visual hulls 572
19．2 patch-based multi-view stereopsis 573
19．2．1 main elements of the pmvs model 575
19．2．2 initial feature matching 578
19．2．3 expansion 579
19．2．4 filtering 580
19．2．5 results 581
19．3 the light field 584
19．4 notes 587
20 looking at people 590
20．1 hmm’s， dynamic programming， and tree-structured models 590
20．1．1 hidden markov models 590
20．1．2 inference for an hmm 592
20．1．3 fitting an hmm with em 597
20．1．4 tree-structured energy models 600
20．2 parsing people in images 602
20．2．1 parsing with pictorial structure models 602
20．2．2 estimating the appearance of clothing 604
20．3 tracking people 606
20．3．1 why human tracking is hard 606
20．3．2 kinematic tracking by appearance 608
20．3．3 kinematic human tracking using templates 609
20．4 3d from 2d： lifting 611
20．4．1 reconstruction in an orthographic view 611
20．4．2 exploiting appearance for unambiguous reconstructions 613
20．4．3 exploiting motion for unambiguous reconstructions 615
20．5 activity recognition 617
20．5．1 background： human motion data 617
20．5．2 body configuration and activity recognition 621
20．5．3 recognizing human activities with appearance features 622
20．5．4 recognizing human activities with compositional models 624
20．6 resources 624
20．7 notes 626
21 image search and retrieval 627
21．1 the application context 627
21．1．1 applications 628
21．1．2 user needs 629
21．1．3 types of image query 630
21．1．4 what users do with image collections 631
21．2 basic technologies from information retrieval 632
21．2．1 word counts 632
21．2．2 smoothing word counts 633
21．2．3 approximate nearest neighbors and hashing 634
21．2．4 ranking documents 638
21．3 images as documents 639
21．3．1 matching without quantization 640
21．3．2 ranking image search results 641
21．3．3 browsing and layout 643
21．3．4 laying out images for browsing 644
21．4 predicting annotations for pictures 645
21．4．1 annotations from nearby words 646
21．4．2 annotations from the whole image 646
21．4．3 predicting correlated words with classifiers 648
21．4．4 names and faces 649
21．4．5 generating tags with segments 651
21．5 the state of the art of word prediction 654
21．5．1 resources 655
21．5．2 comparing methods 655
21．5．3 open problems 656
21．6 notes 659
vii background material 661
22 optimization techniques 663
22．1 linear least-squares methods 663
22．1．1 normal equations and the pseudoinverse 664
22．1．2 homogeneous systems and eigenvalue problems 665
22．1．3 generalized eigenvalues problems 666
22．1．4 an example： fitting a line to points in a plane 666
22．1．5 singular value decomposition 667
22．2 nonlinear least-squares methods 669
22．2．1 newton’s method： square systems of nonlinear equations670
22．2．2 newton’s method for overconstrained systems 670
22．2．3 the gauss―newton and levenberg―marquardt algorithms 671
22．3 sparse coding and dictionary learning 672
22．3．1 sparse coding 672
22．3．2 dictionary learning 673
22．3．3 supervised dictionary learning 675
22．4 min-cut/max-flow problems and combinatorial optimization 675
22．4．1 min-cut problems 676
22．4．2 quadratic pseudo-boolean functions 677
22．4．3 generalization to integer variables 679
22．5 notes 682
index 684
list of algorithms 707
精彩书摘
《计算机视觉――一种现代方法（第二版）（英文版）》：The sensitivities of the three different kinds of receptor to different wavelengths can be obtained by comparing color matching data for normal observers with color matching data for observers lacking one type of cone.Sensitivities obtained in this fashion are shown in Figure 3.3.The three types of cone are properly called S cones， M cones， and L cones （for their peak sensitivity being to short—，medium—， and long—wavelength light， respectively）.They are occasionally called blue， green， and red cones； however， this is bad practice， because the sensation of red is definitely not caused by the stimulation of red cones， and so on.
3.2 THE PHYSICS OF COLOR
Several different mechanisms result in colored light.First， light sources can produce different amounts of light at different wavelengths.This is what makes incandescentlights look orange or yellow， and fluorescent lights look bluish.Second， for mostdiffuse surfaces， albedo depends on wavelength， so that some wavelengths may be largely absorbed and others largely reflected.
……
用户评价
这本书，确切地说，是《计算机视觉——一种现代方法（第二版）》（英文原版《Computer Vision: A Modern Approach, Second Edition》），在我手中沉甸甸的，传递着一种学术的厚重感。翻开它，仿佛踏入了一个宏大而又精密的知识殿堂。从一开始，我就被作者精心构建的逻辑框架所吸引。它并非简单地罗列算法，而是深入浅出地剖析了计算机视觉背后的数学原理和工程实现。比如，在讨论特征提取的部分，作者并没有直接给出SIFT或SURF的公式，而是先花了相当篇幅去解释边缘检测的理论基础，从高斯滤波、Sobel算子到Canny算法，每一步的推导都严谨且清晰。这让我深刻理解了为什么这些算法能够捕捉到图像中的关键信息。然后，他又巧妙地将这些基础概念串联起来，解释了尺度不变性、旋转不变性等核心思想是如何在特征描述符中体现的。这种循序渐进、由浅入深的学习方式，对于我这样一个希望深入理解底层原理的读者来说，简直是福音。我特别欣赏的是，书中不仅仅停留在理论层面，还结合了大量的图示和代码片段（尽管是英文版，但代码逻辑是通用的），这使得抽象的概念变得具象化，易于消化。我曾花了好几个晚上，对着书中的某个章节，对照着实际的图像数据进行比对，甚至尝试自己动手去实现其中的部分逻辑，这种亲身的实践，让我对书中的知识有了更深刻的认识和记忆。
评分《计算机视觉——一种现代方法（第二版）》（英文原版《Computer Vision: A Modern Approach, Second Edition》）这本书，如同一个深邃的知识海洋，每一次翻阅都能激起新的思考浪花。在“图像生成与风格迁移”这方面的内容，给我留下了极为深刻的印象。作者并没有局限于传统的图像处理技术，而是将目光投向了当下最前沿的生成式模型。他从Generative Adversarial Networks (GANs) 的基本原理讲起，详细解释了生成器和判别器之间的对抗博弈过程，并介绍了StyleGAN、BigGAN等经典变体的演进。我曾为书中关于如何通过Latent Space的操纵来控制生成图像的风格和内容而着迷。更让我惊喜的是，书中还专门辟出章节讨论了“神经风格迁移”（Neural Style Transfer），它能够将一张图像的内容与另一张图像的风格进行融合，产生令人惊叹的艺术效果。作者对其中基于CNN特征提取和纹理匹配的算法进行了深入的解析。这种能够“创造”图像的能力，让我看到了计算机视觉在艺术创作、内容生成等领域的无限可能性。这本书让我意识到，计算机视觉的发展，已不再仅仅是“分析”和“理解”现有的图像，更是开始具备“创造”新图像的能力，这是一种质的飞跃。
评分阅读《计算机视觉——一种现代方法（第二版）》（英文原版《Computer Vision: A Modern Approach, Second Edition》）的过程，对我而言，更像是一次思维的淬炼。这本书所呈现的内容，绝不仅仅是关于“看”的技巧，而是关于“理解”的艺术。作者在叙述视角、几何变换以及三维重建等章节时，那种对问题的深度挖掘和多角度审视，让我耳目一新。我记得在关于相机模型的部分，他详尽地讲解了针孔相机模型，并将其推广到更复杂的透视投影和仿射投影，同时还引入了畸变模型，这对于理解真实世界中相机成像的复杂性至关重要。更让我印象深刻的是，他将这些几何学知识与实际应用场景紧密结合，例如如何利用多视图几何来估计相机的运动轨迹（Structure from Motion），以及如何通过立体视觉来获取深度信息。这些内容并非枯燥的公式堆砌，而是通过严谨的数学推导，辅以清晰的示意图，将一个原本可能令人望而生畏的领域，变得井井有条。我曾反复琢磨书中关于对极几何的阐述，试图理解两个不同视角的图像之间内在的约束关系，这让我对图像配准和三维重建的底层逻辑有了更清晰的认识。这种深度的解析，远超出了我之前接触过的任何一本教材，它让我意识到，计算机视觉不仅仅是算法的堆砌，更是对物理世界几何规律的数学建模和理解。
评分《计算机视觉——一种现代方法（第二版）》（英文原版《Computer Vision: A Modern Approach, Second Edition》）这本书，在我看来，更像是一位智慧的引路人，指引我探索计算机视觉这片浩瀚的星空。它在运动分析和跟踪方面的论述，别具一格。不同于许多教材简单提及光流法和卡尔曼滤波，这本书深入探讨了运动估计的多种模型，包括了块匹配、像素级光流（如Lucas-Kanade）以及更高级的全局光流方法。作者对这些算法的数学推导，以及它们在实际应用中面临的挑战（如遮挡、快速运动、光照变化）都进行了细致的分析。我特别喜欢书中关于“运动结构”（Structure from Motion）和“单目深度估计”的章节，它将运动信息与三维重建联系起来，提供了一种从二维序列中恢复三维信息的新视角。在跟踪算法方面，书中从早期的均值漂移（Mean Shift）和粒子滤波，到基于相关滤波（Correlation Filter）的方法，再到如今被深度学习主导的跟踪框架，都进行了详尽的介绍。我曾试图理解DCF（Discriminative Correlation Filter）的工作原理，以及它为何能在速度和鲁棒性上取得如此好的平衡。这本书让我体会到，运动理解是计算机视觉中一个极其重要且充满挑战的领域，它不仅关乎“你在看什么”，更关乎“你在如何移动”。
评分《计算机视觉——一种现代方法（第二版）》（英文原版《Computer Vision: A Modern Approach, Second Edition》）这本书，对我而言，是一次知识的洗礼，其在“三维物体识别与姿态估计”章节的内容，更是给我带来了巨大的启发。作者并非简单地罗列算法，而是系统地介绍了从二维图像到三维物体识别的整个流程。他首先讲解了如何从图像中提取三维特征（如SIFT3D, SHOT），并讨论了基于点云（Point Cloud）的方法，如FPFH, VFH。我曾为书中关于如何利用点云描述符来进行物体匹配和姿态估计的算法而深深着迷。随后，书中引入了基于深度学习的物体识别方法，例如使用PointNet、PointNet++等网络来直接处理三维数据。作者还详细阐述了如何利用单目或双目图像进行物体姿态估计，以及如何处理遮挡和视角变化等问题。我曾尝试去理解书中关于如何通过学习物体模型与图像特征之间的对应关系来估计物体姿态的算法。这本书让我意识到，三维物体识别不仅仅是“认出”一个物体，更是要“理解”它的三维形状、空间位置和朝向，这对于机器人抓取、增强现实等应用至关重要，是实现智能交互的关键一步。
评分拿到《计算机视觉——一种现代方法（第二版）》（英文原版《Computer Vision: A Modern Approach, Second Edition》）这本书，就如同开启了一扇通往计算机视觉核心奥秘的大门，它在“纹理分析与合成”方面的讲解，更是让我受益匪浅。作者从最基本的纹理描述符（如LBP、GLCM）入手，循序渐进地介绍了各种纹理特征的提取方法，并分析了它们在图像分类、医学诊断等领域的应用。我曾花费大量时间去理解如何利用这些统计特征来量化图像的“粗糙度”、“均匀度”等属性。随后，书中将话题引向了更具挑战性的纹理合成。从早期的基于马尔可夫随机场（MRF）的方法，到后来基于深度学习的纹理生成技术，作者都进行了详尽的阐述。我尤其对书中关于如何通过学习图像的局部统计特性来实现逼真纹理合成的算法感到着迷。通过本书，我认识到，纹理不仅仅是图像的“表面特征”，它蕴含着丰富的物理解释和信息，例如材料的构成、表面的生长过程等。这种深度理解，让我看到了计算机视觉在材料科学、虚拟现实等领域的巨大潜力。
评分这部《计算机视觉——一种现代方法（第二版）》（英文原版《Computer Vision: A Modern Approach, Second Edition》），在我看来，就是一本穿越时间的经典之作，它的每一个章节都充满了智慧的光芒。书中的“物体检测与识别”部分，尤其让我印象深刻。它不仅仅是简单地介绍一些算法，而是将整个领域的发展脉络梳理得清清楚楚。从早期的基于特征描述符（如HOG）和分类器（如SVM）的方法，到后来基于深度学习的两阶段检测器（如R-CNN系列）和一阶段检测器（如YOLO、SSD），作者都进行了详尽的介绍和分析。我曾花费大量时间去理解Anchor Box的设计理念，以及各种损失函数（如Classification Loss, Regression Loss）在模型训练中的作用。更让我着迷的是，书中还探讨了如何提高检测的鲁棒性，例如通过数据增强、多尺度特征融合以及使用更强大的骨干网络（Backbone Network）。我曾尝试去复现书中提到的某个经典检测模型，并在自己的数据集上进行训练，这个过程让我对模型的调优和性能评估有了更直观的认识。这本书让我明白，物体检测不仅仅是找到物体的位置，更是要准确地“识别”出它是什么，这对于自动驾驶、安防监控等领域至关重要。
评分这本书，也就是《计算机视觉——一种现代方法（第二版）》（英文原版《Computer Vision: A Modern Approach, Second Edition》），就像一位经验丰富的老者，娓娓道来，却字字珠玑。它在讲解图像分割和对象识别方面的内容，展现出一种令人惊叹的系统性和层次感。从最基础的像素级分类，到更复杂的语义分割和实例分割，作者都进行了详尽的介绍，并且清晰地梳理了不同方法之间的演进关系。我尤其欣赏他对传统方法（如基于图割、能量最小化）和深度学习方法（如CNN、RNN在分割领域的应用）的并列分析。他不仅指出了深度学习的强大之处，也提醒读者不要忽略传统方法的精髓和适用场景。在关于对象检测的部分，书中从滑动窗口、区域提议网络（RPN）到最新的one-stage和two-stage检测器，都进行了深入的剖析。我曾花大量时间去理解Faster R-CNN和YOLO系列算法的内部机制，包括Anchor Box的设计、NMS（非极大值抑制）的原理以及损失函数的选择。这种细致入微的讲解，让我能够清晰地看到，随着计算能力和模型复杂度的提升，对象检测的精度和速度是如何被不断优化的。这本书让我明白，理解一个算法，不仅要看其表面性能，更要探究其背后的设计理念和权衡取舍。
评分这份《计算机视觉——一种现代方法（第二版）》（英文原版《Computer Vision: A Modern Approach, Second Edition》）的书籍，对我来说，是一本充满启发性的百科全书，它拓展了我对视觉世界的理解边界。书中在“三维重建”这部分的内容，可谓是淋漓尽致地展现了其学术的严谨性和应用的广阔性。作者从基础的双目立体视觉模型开始，详细阐述了视差计算、不连续性问题以及各种匹配策略。随后，他进一步探讨了多视图几何在三维重建中的应用，特别是SFM（Structure from Motion）和MVS（Multi-View Stereo）技术。我曾花费很多时间去钻研书中关于“ Bundle Adjustment ”算法的原理，理解它如何通过最小化重投影误差来同时优化相机姿态和三维点的位置。这种迭代优化的思想，让我对其在摄影测量和SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）中的核心地位有了深刻认识。此外，书中还涉及了基于深度学习的三维重建方法，例如使用CNN来直接预测深度图或表面法线。虽然深度学习的章节篇幅相对较少，但作者巧妙地将其与传统方法进行了对比，让我看到了两者结合的巨大潜力。这本书，让我意识到，三维重建不仅仅是“看见”物体，更是“理解”它的空间形态和结构，这对于机器人导航、虚拟现实等领域至关重要。
评分《计算机视觉——一种现代方法（第二版）》（英文原版《Computer Vision: A Modern Approach, Second Edition》）这本厚重的著作，对我来说，就像一位博学的导师，总能在关键时刻点拨我前行的方向。它在“图像修复与增强”方面的论述，展现了其深厚的理论功底和巧妙的工程实践。书中不仅介绍了传统的图像增强技术，如对比度拉伸、直方图均衡化，还深入探讨了基于全局和局部优化的图像修复方法，例如泊松图像编辑（Poisson Image Editing）和基于Patch的修复（Patch-based Inpainting）。我曾为书中关于如何利用邻域信息来填充缺失区域的算法而惊叹，特别是对泊松方程在保持图像平滑性和边缘连续性方面的应用，有了更深的理解。此外，书中还触及了基于深度学习的图像修复技术，比如使用U-Net架构来学习修复缺失的区域。作者对这些算法的数学原理和计算复杂度进行了细致的分析，让我能够更好地理解它们各自的优缺点和适用场景。这本书让我意识到，图像修复和增强不仅仅是为了美化图像，更是为了恢复图像的真实信息，这对于医学影像分析、老照片修复等领域具有重要的意义。
评分很好，值得学习
评分很棒
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评分经典图书 内容还是很不错的
评分很好，经典，买了中文版做参考
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