包郵 計算機視覺——一種現代方法（第二版）現代圖像編輯技術與對象識彆技術 計算機視覺領域 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 計算機視覺
• 圖像處理
• 模式識彆
• 機器學習
• 深度學習
• 對象識彆
• 圖像編輯
• 算法
• 現代圖像處理
• 技術圖書

店鋪： 布剋專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121276170

商品編碼：14708393823

包裝：平塑

開本：16

齣版時間：2017-07-01

頁數：520

商品參數

計算機視覺——一種現代方法（第二版）
	定價	95.00
	齣版社	電子工業齣版社
	版次	1
	齣版時間	2017年07月
	開本	16開
	作者	（美）David A. Forsyth（D. A. 福賽斯），（美）Jean Ponce（J. 泊斯）
	裝幀	平塑
	頁數	520
	字數
	ISBN編碼	9787121276170
	重量

內容介紹
計算機視覺是研究如何使人工係統從圖像或多維數據中“感知”的科學。本書是計算機視覺領域的經典教材，內容涉及攝像機的幾何模型、光照及陰影、顔色、綫性濾波、局部圖像特徵、紋理、立體視覺、運動結構、聚類分割、分組與模型擬閤、跟蹤、配準、平滑錶麵及其輪廓、深度數據、圖像分類、物體檢測與識彆、基於圖像的建模與渲染、人形研究、圖像搜索與檢索、優化技術等。與前一版相比，本書簡化瞭部分主題，增加瞭應用示例，重寫瞭關於現代特徵的內容，詳述瞭現代圖像編輯技術與物體識彆技術。

目錄

目錄
第壹部分圖像生成  
第1章攝像機的幾何模型  
1.1圖像成像  
1.1.1針孔透視  
1.1.2弱透視  
1.1.3帶鏡頭的照相機  
1.1.4人的眼睛  
1.2內參數和外參數  
1.2.1剛體變換和齊次坐標  
1.2.2內參數  
1.2.3外參數  
1.2.4透視投影矩陣  
1.2.5弱透視投影矩陣  
1.3照相機的幾何標定  
1.3.1使用綫性方法對照相機進行標定  
1.3.2使用非綫性方法對照相機進行標定  
1.4注釋  
習題  
編程練習  
第2章光照及陰影  
2.1像素的亮度  
2.1.1錶麵反射  
2.1.2光源及其産生的效果  
2.1.3朗伯+鏡麵反射模型  
2.1.4麵光源  
2.2陰影的估算  
2.2.1輻射校準和高動態範圍圖像  
2.2.2鏡麵反射模型  
2.2.3對亮度和照度的推理  
2.2.4光度立體技術:從多幅陰影圖像恢復形狀  
2.3對互反射進行建模  
2.3.1源於區域光在一個塊上的照度  
2.3.2熱輻射和存在性  
2.3.3互反射模型  
2.3.4互反射的定性性質  
2.4一個陰影圖像的形狀  
2.5注釋  
習題  
編程練習  
第3章顔色  
3.1人類顔色感知  
3.1.1顔色匹配  
3.1.2顔色感受體  
3.2顔色物理學  
3.2.1顔色的來源  
3.2.2錶麵顔色  
3.3顔色錶示  
3.3.1綫性顔色空間  
3.3.2非綫性顔色空間  
3.4圖像顔色的模型  
3.4.1漫反射項  
3.4.2鏡麵反射項  
3.5基於顔色的推論  
3.5.1用顔色發現鏡麵反射  
3.5.2用顔色去除陰影  
3.5.3顔色恒常性:從圖像顔色獲得錶麵顔色  
3.6注釋  
習題  
編程練習  
第二部分早期視覺:使用一幅圖像  
第4章綫性濾波  
4.1綫性濾波與捲積  
4.1.1捲積  
4.2移不變綫性係統  
4.2.1離散捲積  
4.2.2連續捲積  
4.2.3離散捲積的邊緣效應  
4.3空間頻率和傅裏葉變換  
4.3.1傅裏葉變換  
4.4采樣和混疊  
4.4.1采樣  
4.4.2混疊  
4.4.3平滑和重采樣  
4.5濾波器與模闆  
4.5.1捲積與點積  
4.5.2基的改變  
4.6技術:歸一化相關和檢測模式  
4.6.1通過歸一化相關檢測手勢的方法來控製電視機  
4.7技術:尺度和圖像金字塔  
4.7.1高斯金字塔  
4.7.2多尺度錶示的應用  
4.8注釋  
習題  
編程練習  
第5章局部圖像特徵  
5.1計算圖像梯度  
5.1.1差分高斯濾波  
5.2對圖像梯度的錶徵  
5.2.1基於梯度的邊緣檢測子  
5.2.2方嚮  
5.3查找角點和建立近鄰  
5.3.1查找角點  
5.3.2采用尺度和方嚮構建近鄰  
5.4通過SIFT特徵和HOG特徵描述近鄰  
5.4.1SIFT特徵  
5.4.2HOG特徵  
5.5實際計算局部特徵  
5.6注釋  
習題  
編程練習  
第6章紋理  
6.1利用濾波器進行局部紋理錶徵  
6.1.1斑點和條紋  
6.1.2從濾波器輸齣到紋理錶徵  
6.1.3實際局部紋理錶徵  
6.2通過紋理基元的池化紋理錶徵  
6.2.1嚮量量化和紋理基元  
6.2.2k均值聚類的嚮量量化  
6.3紋理閤成和對圖像中的空洞進行填充  
6.3.1通過局部模型采樣進行閤成  
6.3.2填充圖像中的空洞  
6.4圖像去噪  
6.4.1非局部均值  
6.4.2三維塊匹配(BM3D)  
6.4.3稀疏編碼學習  
6.4.4結果  
6.5由紋理恢復形狀  
6.5.1在平麵內由紋理恢復形狀  
6.5.2從彎麯錶麵的紋理恢復形狀  
6.6注釋  
習題  
編程練習  
第三部分低層視覺:使用多幅圖像  
第7章立體視覺  
7.1雙目攝像機的幾何屬性和對極約束  
7.1.1對極幾何  
7.1.2本徵矩陣  
7.1.3基礎矩陣  
7.2雙目重構  
7.2.1圖像矯正  
7.3人類立體視覺  
7.4雙目融閤的局部算法  
7.4.1相關  
7.4.2多尺度的邊緣匹配  
7.5雙目融閤的全局算法  
7.5.1排序約束和動態規劃  
7.5.2平滑約束和基於圖的組閤優化  
7.6使用多颱攝像機  
7.7應用:機器人導航  
7.8注釋  
習題  
編程練習  
第8章從運動中恢復三維結構  
8.1內部標定的透視攝像機  
8.1.1問題的自然歧義性  
8.1.2從兩幅圖像估計歐氏結構和運動  
8.1.3從多幅圖像估計歐氏結構和運動  
8.2非標定的弱透視攝像機  
8.2.1問題的自然歧義性  
8.2.2從兩幅圖像恢復仿射結構和運動  
8.2.3從多幅圖像恢復仿射結構和運動  
8.2.4從仿射到歐氏圖像  
8.3非標定的透視攝像機  
8.3.1問題的自然歧義性  
8.3.2從兩幅圖像恢復投影結構和運動  
8.3.3從多幅圖像恢復投影結構和運動  
8.3.4從投影到歐氏圖像  
8.4注釋  
習題  
編程練習  
第四部分中層視覺方法  
第9章基於聚類的分割方法  
9.1人類視覺:分組和格式塔原理  
9.2重要應用  
9.2.1背景差分  
9.2.2鏡頭的邊界檢測  
9.2.3交互分割  
9.2.4形成圖像區域  
9.3基於像素點聚類的圖像分割  
9.3.1基本的聚類方法  
9.3.2分水嶺算法  
9.3.3使用k均值算法進行分割  
9.3.4均值漂移:查找數據中的局部模型  
9.3.5采用均值漂移進行聚類和分割  
9.4分割、聚類和圖論  
9.4.1圖論術語和相關事實  
9.4.2根據圖論進行凝聚式聚類  
9.4.3根據圖論進行分解式聚類  
9.4.4歸一化切割  
9.5圖像分割在實際中的應用  
9.5.1對分割器的評估  
9.6注釋  
習題  
編程練習  
第10章分組與模型擬閤  
10.1霍夫變換  
10.1.1用霍夫變換擬閤直綫  
10.1.2霍夫變換的使用  
10.2擬閤直綫與平麵  
10.2.1擬閤單一直綫  
10.2.2擬閤平麵  
10.2.3擬閤多條直綫  
10.3擬閤麯綫  
10.4魯棒性  
10.4.1M估計法  
10.4.2RANSAC:搜尋正常點  
10.5用概率模型進行擬閤  
10.5.1數據缺失問題  
10.5.2混閤模型和隱含變量  
10.5.3混閤模型的EM算法  
10.5.4EM算法的難點  
10.6基於參數估計的運動分割  
10.6.1光流和運動  
10.6.2光流模型  
10.6.3用分層法分割運動  
10.7模型選擇:哪個zui好  
10.7.1利用交叉驗證選擇模型  
10.8注釋  
習題  
編程練習  
第11章跟蹤  
11.1簡單跟蹤策略  
11.1.1基於檢測的跟蹤  
11.1.2基於匹配的平移跟蹤  
11.1.3使用仿射變換來確定匹配  
11.2匹配跟蹤  
11.2.1匹配摘要錶徵  
11.2.2流跟蹤  
11.3基於卡爾曼濾波器的綫性動態模型跟蹤  
11.3.1綫性測量值和綫性動態模型  
11.3.2卡爾曼濾波  
11.3.3前嚮後嚮平滑  
11.4數據相關  
11.4.1卡爾曼濾波檢測方法  
11.4.2數據相關的關鍵方法  
11.5粒子濾波  
11.5.1概率分布的采樣錶示  
11.5.2zui簡單的粒子濾波器  
11.5.3跟蹤算法  
11.5.4可行的粒子濾波器  
11.5.5創建粒子濾波器中的粒子問題  
11.6注釋  
習題  
編程練習  
第五部分高層視覺  
第12章配準  
12.1剛性物體配準  
12.1.1迭代zui近點  
12.1.2通過關聯搜索轉換關係  
12.1.3應用:建立圖像拼接  
12.2基於模型的視覺:使用投影配準剛性物體  
12.2.1驗證:比較轉換與渲染後的原圖與目標圖  
12.3配準可形變目標  
12.3.1使用主動外觀模型對紋理進行變形  
12.3.2實踐中的主動外觀模型  
12.3.3應用:醫療成像係統中的配準  
12.4注釋  
習題  
編程練習  
第13章平滑的錶麵及其輪廓  
13.1微分幾何的元素  
13.1.1麯綫  
13.1.2錶麵  
13.2錶麵輪廓幾何學  
13.2.1遮擋輪廓和圖形輪廓  
13.2.2圖像輪廓的歧點和拐點  
13.2.3Koenderink定理  
13.3視覺事件:微分幾何的補充  
13.3.1高斯映射的幾何關係  
13.3.2漸近麯綫  
13.3.3漸近球麵映射  
13.3.4局部視覺事件  
13.3.5雙切射綫流形  
13.3.6多重局部視覺事件  
13.3.7外觀圖  
13.4注釋  
習題  
第14章深度數據  
14.1主動深度傳感器  
14.2深度數據的分割  
14.2.1分析微分幾何學的基本元素  
14.2.2在深度圖像中尋找階躍和頂邊  
14.2.3把深度圖像分割為平麵區域  
14.3深度圖像的配準和模型獲取  
14.3.1四元組  
14.3.2使用zui近點迭代方法配準深度圖像  
14.3.3多幅深度圖像的融閤  
14.4物體識彆  
14.4.1使用解釋樹匹配分段平麵錶示的錶麵  
14.4.2使用自鏇圖像匹配自由形態的麯麵  
14.5Kinect  
14.5.1特徵  
14.5.2技術:決策樹和隨機森林  
14.5.3標記像素  
14.5.4計算關節位置  
14.6注釋  
習題  
編程練習  
第15章用於分類的學習  
15.1分類、誤差和損失函數  
15.1.1基於損失的決策  
15.1.2訓練誤差、測試誤差和過擬閤  
15.1.3正則化  
15.1.4錯誤率和交叉驗證  
15.1.5受試者工作特徵麯綫(ROC)  
15.2主要的分類策略  
15.2.1示例:采用歸一化類條件密度的馬氏距離  
15.2.2示例:類條件直方圖和樸素貝葉斯  
15.2.3示例:采用zui近鄰的非參分類器  
15.2.4示例:綫性支持嚮量機  
15.2.5示例:核機器  
15.2.6示例:級聯和Adaboost  
15.3構建分類器的實用方法  
15.3.1手動調整訓練數據並提升性能  
15.3.2通過二類分類器構建多類分類器  
15.3.3求解SVM和核機器的方案  
15.4注釋  
習題  
第16章圖像分類  
16.1構建好的圖像特徵  
16.1.1示例應用  
16.1.2采用GIST特徵進行編碼布局  
16.1.3采用視覺單詞總結圖像  
16.1.4空間金字塔  
16.1.5采用主分量進行降維  
16.1.6采用典型變量分析進行降維  
16.1.7示例應用:檢測不雅圖片  
16.1.8示例應用:材料分類  
16.1.9示例應用:場景分類  
16.2分類單一物體的圖像  
16.2.1圖像分類策略  
16.2.2圖像分類的評估係統  
16.2.3固定類數據集  
16.2.4大量類的數據集  
16.2.5花、樹葉和鳥:某些特定的數據集  
16.3在實踐中進行圖像分類  
16.3.1關於圖像特徵的代碼  
16.3.2圖像分類數據庫  
16.3.3數據庫偏差  
16.3.4采用眾包平颱進行數據庫收集  
16.4注釋  
編程練習  
第17章檢測圖像中的物體  
17.1滑動窗口法  
17.1.1人臉檢測  
17.1.2行人檢測  
17.1.3邊界檢測  
17.2檢測形變物體  
17.3物體檢測算法的發展現狀  
17.3.1數據庫和資源  
17.4注釋  
編程練習  
第18章物體識彆  
18.1物體識彆應該做什麼  
18.1.1物體識彆係統應該做什麼  
18.1.2目前物體識彆的策略  
18.1.3什麼是類彆  
18.1.4選擇:應該怎麼描述  
18.2特徵問題  
18.2.1提升當前圖像特徵  
18.2.2其他類型的圖像特徵

洞悉視覺的語言：探索計算機視覺的奧秘與現代應用 我們的世界，充斥著海量的信息，而其中絕大部分，是以圖像和視頻的形式存在。從我們用手機捕捉生活瞬間，到科學傢觀測浩瀚宇宙，再到自動駕駛汽車感知周圍環境，視覺信息無處不在，並深刻地影響著我們與世界的互動方式。然而，對於計算機而言，圖像和視頻僅僅是像素的集閤，它們缺乏理解其中的含義、識彆其中的對象、感知其中的運動的能力。 正是在這樣的背景下，計算機視覺這門迷人的學科應運而生。它緻力於賦予機器“看”的能力，讓它們能夠像人類一樣，甚至在某些方麵超越人類，去理解、分析、解釋和利用視覺信息。這不僅僅是讓機器能夠“看到”，更是讓它們能夠“理解”所見，從而在各個領域釋放齣巨大的潛力。 本書將帶您踏上一場深度探索計算機視覺世界的旅程。我們將從基礎概念齣發，逐步深入到其核心技術和前沿應用，旨在為讀者構建一個全麵、係統且深入的理解框架。 第一部分：基石——圖像的語言與理解 在深入算法之前，我們首先需要理解“圖像”本身。本部分將從圖像的本質齣發，剖析其構成要素：像素、顔色空間、紋理等。我們將學習如何用數學的語言來描述和處理這些視覺信息，理解圖像的幾何變換（如縮放、鏇轉、平移）以及它們在圖像處理中的作用。 圖像的數字化錶示： 瞭解像素網格如何構建起我們所見的圖像，以及不同顔色模型（如RGB, HSV）如何錶示色彩信息。 圖像預處理技術： 學習如何通過濾波、增強、去噪等技術，為後續的分析任務奠定良好的基礎，讓圖像“更乾淨”、“更清晰”。 特徵提取的藝術： 探索如何從原始像素中提取齣具有代錶性的信息，例如邊緣、角點、紋理等。這些“特徵”將是機器識彆和理解圖像的關鍵。我們將介紹經典的SIFT、SURF等特徵提取算法，以及它們背後的原理。 幾何變換與圖像配準： 理解圖像在空間上的變化，以及如何通過圖像配準將不同視角或不同時間的圖像對齊，這是很多高級應用（如三維重建、目標跟蹤）的基礎。 第二部分：核心驅動——現代圖像編輯與對象識彆 隨著計算機視覺技術的發展，我們已經能夠對圖像進行復雜的編輯操作，並且讓機器識彆齣圖像中的各種物體。這部分將深入探討實現這些功能的關鍵技術。 現代圖像編輯技術： 圖像分割： 學習如何將圖像劃分為有意義的區域，例如將人物從背景中分離齣來，或者識彆齣圖像中的不同對象。我們將介紹基於閾值、區域生長、圖割以及深度學習的分割方法。 圖像修復與內容生成： 探討如何智能地填充圖像中的缺失區域，甚至根據現有內容生成新的、逼真的圖像內容。這包括圖像修復（inpainting）和圖像生成（image generation）的技術，例如GAN（生成對抗網絡）在圖像生成領域的突破性進展。 風格遷移： 瞭解如何將一張圖像的藝術風格應用到另一張圖像上，創造齣獨具創意的視覺作品。 超分辨率與圖像增強： 學習如何提高圖像的清晰度和分辨率，讓低質量圖像煥發新生。 對象識彆的奧秘： 分類（Classification）： 如何判斷一張圖像屬於哪個預定義的類彆（例如，這是一張貓的圖片還是狗的圖片？）。 檢測（Detection）： 如何在圖像中找齣特定對象的位置（例如，框齣圖像中的所有汽車）。我們將深入講解各種對象檢測算法，從傳統的基於滑動窗口的方法，到現代的基於深度學習的R-CNN係列、YOLO係列以及SSD等。 分割（Segmentation）作為識彆的延伸： 進一步探討實例分割（Instance Segmentation）和語義分割（Semantic Segmentation）技術，它們不僅識彆對象，還能精確地勾勒齣對象的輪廓。 特徵匹配與目標跟蹤： 學習如何識彆圖像中的特定目標，並在連續幀中對其進行跟蹤，這對於視頻分析、安防監控等應用至關重要。 第三部分：深度賦能——神經網絡與深度學習在計算機視覺中的革命 近年來，深度學習的興起，以前所未有的方式改變瞭計算機視覺領域。本部分將聚焦於深度學習模型，以及它們如何在圖像理解任務中取得輝煌成就。 捲積神經網絡（CNN）的原理與應用： 深入剖析CNN的結構，包括捲積層、池化層、全連接層等，以及它們如何有效地從圖像中學習層次化的特徵。我們將詳細介紹AlexNet, VGG, ResNet, Inception等經典CNN架構，並探討它們在圖像分類、對象檢測和分割等任務中的應用。 生成對抗網絡（GAN）的創新： 探索GAN如何通過“對抗”的方式生成高度逼真的圖像，並瞭解其在圖像閤成、風格遷移、數據增強等方麵的應用。 Transformer在視覺領域的崛起： 瞭解Transformer模型如何跳齣CNN的範式，以自注意力機製處理圖像信息，並在許多視覺任務中展現齣強大的性能，例如Vision Transformer (ViT)。 遷移學習與預訓練模型： 學習如何利用在大規模數據集上預訓練好的模型，通過少量數據進行微調，快速有效地解決新的視覺任務。 第四部分：跨越維度——從靜態圖像到動態世界 計算機視覺的應用並不僅僅局限於靜態圖像，它同樣深入到視頻和三維世界的理解。 視頻分析與行為識彆： 學習如何分析視頻序列，理解其中的運動模式、識彆事件和行為，例如運動員的動作分析、交通事件檢測等。 三維視覺： 探索如何從二維圖像或傳感器數據中恢復三維信息，包括立體視覺、結構光、激光雷達等技術，以及它們在三維重建、機器人導航、增強現實等領域的應用。 多模態視覺： 瞭解如何融閤視覺信息與其他感知模態（如文本、語音）來更全麵地理解世界，例如圖像字幕生成、視覺問答等。 第五部分：展望未來——前沿探索與實際挑戰 計算機視覺領域日新月異，總有新的突破和應用不斷湧現。本部分將帶領讀者展望未來的發展方嚮，並探討當前麵臨的挑戰。 自監督學習與無監督學習： 探索如何在沒有大量標注數據的情況下，讓模型自主學習圖像的特徵和錶示。 可解釋性AI： 關注如何讓深度學習模型“透明化”，理解它們做齣決策的原因，這對於安全和可靠性至關重要。 低功耗與邊緣計算： 探討如何在資源受限的設備上部署和運行復雜的計算機視覺模型，實現真正的智能化邊緣應用。 倫理與社會影響： 思考計算機視覺技術在隱私、偏見、安全等方麵帶來的倫理和社會挑戰，以及如何負責任地發展和應用這項技術。 本書特色： 理論與實踐並重： 在深入闡述理論概念的同時，將穿插豐富的案例分析和實際應用場景，幫助讀者將所學知識融會貫通。 循序漸進的學習路徑： 從基礎概念到前沿技術，設計閤理的學習順序，適閤不同層次的讀者。 前沿技術的及時追蹤： 涵蓋瞭近年來計算機視覺領域最重要和最熱門的技術進展，力求內容的先進性。 啓發式思維： 鼓勵讀者獨立思考，發現問題，探索解決方案，培養解決實際問題的能力。 通過本書的學習，您將不再僅僅是圖像的觀察者，而是能夠深入理解圖像背後的語言，掌握操控和解讀視覺信息的力量。無論您是希望踏入計算機視覺研究領域的研究生，還是尋求將視覺技術應用於實際業務的工程師，亦或是對AI和智能技術充滿好奇的學習者，本書都將是您寶貴的參考和指引。讓我們一同開啓這場探索視覺智能的精彩旅程！

評分☆☆☆☆☆

這次拿到這本書，真的是抱著一種“踩雷”的心態。最近深度學習領域的發展實在是太快瞭，很多關於計算機視覺的書籍，內容更新的速度根本跟不上。我之前也讀過幾本，要麼就是理論講得過於晦澀，要麼就是代碼示例老舊到根本跑不通，讓人覺得學到的知識很快就會過時。所以，當看到這本書的封麵和標題時，我心裏其實是有些打鼓的。尤其是“現代圖像編輯技術與對象識彆技術”這一塊，雖然聽起來很吸引人，但總覺得這種“一網打盡”的標題，很容易導緻內容膚淺，無法深入。我尤其擔心的是，它會不會像一些速成教程一樣，隻是淺嘗輒止，講些皮毛，而沒有真正抓住問題的核心。畢竟，計算機視覺，尤其是涉及到“現代”和“技術”這些詞，都意味著其復雜性和深度。我期待的是能夠真正幫助我理解背後的原理，而不是簡單地調用API。

評分☆☆☆☆☆

當我翻開這本書，我首先想到的是，如今計算機視覺領域發展得實在太快瞭，新算法、新模型層齣不窮，想要找到一本既有深度又能跟上時代步伐的書確實不容易。我之前也接觸過一些計算機視覺的書籍，但很多要麼是理論講得過於晦澀難懂，要麼就是例子陳舊，根本無法在實際項目中應用。所以我對於這本書的“現代”二字寄予厚望，希望它能夠真正地覆蓋當前最前沿的圖像編輯和對象識彆技術。我特彆期待能夠深入瞭解一些基於深度學習的圖像生成、風格遷移、超分辨率等技術，以及在對象識彆領域，那些能夠大幅提升精度和效率的最新模型架構和訓練方法。如果書中能夠提供清晰的原理講解、詳實的算法推導，並且附帶可運行的代碼，那就太棒瞭，這樣我纔能真正地將學到的知識轉化為實踐能力。

評分☆☆☆☆☆

我一直以來都在關注計算機視覺的最新進展，尤其是圖像編輯和對象識彆這兩個分支。市麵上關於這個主題的書籍不少，但很多要麼過於偏重理論，讓我感覺像在啃一本數學教科書，要麼就是例子陳舊，根本無法應對當前實際應用的需求。我希望能找到一本能夠平衡理論深度和實踐操作的書，能夠讓我理解“為什麼”這樣做，而不是僅僅停留在“怎麼做”的層麵。特彆是在圖像編輯方麵，很多算法的演進速度非常快，從傳統的圖像處理到如今基於深度學習的生成式模型，這中間的跨度非常大。同樣，對象識彆也是一個龐大而復雜的領域，從早期的SIFT、HOG特徵提取，到如今的CNN、Transformer架構，每一步都伴隨著巨大的技術革新。我希望這本書能夠比較係統地梳理這些發展脈絡，並且提供一些能夠落地使用的思路和方法，而不是僅僅介紹一些概念性的東西。

評分☆☆☆☆☆

在收到這本《包郵 計算機視覺——一種現代方法（第二版）現代圖像編輯技術與對象識彆技術 計算機視覺領域》之後，我首先被其“現代”和“技術”這些關鍵詞吸引。計算機視覺領域發展迅猛，新的算法和模型層齣不窮，一本優秀的教材應該能夠反映這種發展趨勢。我尤其對其中提到的“現代圖像編輯技術”和“對象識彆技術”這兩個部分抱有較高的期望。我希望它能夠講解一些當前最流行、最有效的圖像編輯方法，比如基於AI的風格遷移、超分辨率重建，甚至是更復雜的圖像修復和生成技術。同時，在對象識彆方麵，我希望能夠看到一些關於最新檢測器（如YOLO係列、DETR等）和分類器（如ResNet、Vision Transformer等）的深入分析，以及它們在不同場景下的應用。如果書中能包含一些清晰的算法原理講解、詳細的代碼實現以及實際的應用案例，那就再好不過瞭，這能極大地幫助我理解並掌握這些技術。

評分☆☆☆☆☆

我購買過許多關於計算機視覺的書籍，但很多時候，我發現它們的內容更新速度跟不上技術發展的步伐。尤其是在圖像編輯和對象識彆這兩個熱門領域，新的技術和模型幾乎是每個月都在湧現。因此，我對於這類書籍的“現代”性有著很高的要求。我希望這本書能夠深入淺齣地講解計算機視覺的底層原理，並且能提供一些最新的、具有代錶性的算法和技術。例如，在圖像編輯方麵，我希望能夠瞭解到最新的AI驅動的圖像生成和編輯技術，而不僅僅是傳統的圖像處理方法。在對象識彆方麵，我希望能夠看到對當前主流深度學習模型的詳細介紹，包括它們的優缺點、適用場景以及一些實際應用案例。如果書中能夠提供一些可執行的代碼示例，那將是極大的加分項。