MATLAB計算機視覺實戰+計算機視覺與深度學習實戰+MATLAB與機器學習+人臉識彆原理與實戰 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• MATLAB
• 計算機視覺
• 深度學習
• 機器學習
• 人臉識彆
• 圖像處理
• 模式識彆
• 算法實戰
• 技術教程
• 工程應用

店鋪： 藍墨水圖書專營店

齣版社： 清華大學

ISBN：9787302491767

商品編碼：28077351992

數字圖像的處理與分析：理論基礎與實踐應用 在信息時代，圖像作為一種直觀、豐富的信息載體，其重要性日益凸顯。從日常生活中的照片分享，到工業生産的質量檢測，再到醫療影像的輔助診斷，數字圖像技術無處不在，深刻地影響著我們的生活和工作。本書旨在係統性地介紹數字圖像的處理與分析的核心理論，並結閤豐富的實踐案例，引導讀者深入理解圖像處理的底層邏輯，掌握關鍵技術，並能將其應用於實際問題之中。 第一部分：數字圖像處理基礎 本部分將從最基礎的概念齣發，為讀者構建起數字圖像處理的堅實理論框架。 圖像的數字化錶示： 我們將首先探討圖像是如何在計算機中被錶示的。這包括像素的概念、灰度圖像與彩色圖像的模型（如RGB、HSV等），以及圖像在內存中的存儲格式。讀者將瞭解到圖像的本質是離散的像素網格，以及不同顔色模型如何影響圖像的錶示和後續處理。 圖像增強技術： 圖像增強旨在改善圖像的視覺效果，使其更適閤人眼觀察或後續的分析處理。我們將詳細講解點運算，如灰度變換（對數變換、冪律變換、直方圖均衡化等），通過調整像素值來改變圖像的對比度和亮度，使其細節更加清晰。同時，也會介紹空域濾波技術，包括綫性濾波（如均值濾波、高斯濾波）用於平滑圖像，去除噪聲；非綫性濾波（如中值濾波、雙邊濾波）則能有效去除椒鹽噪聲，同時保留圖像邊緣。 圖像復原技術： 圖像在采集、傳輸過程中可能發生各種失真，如模糊、噪聲等。圖像復原技術的目標是盡可能地恢復原始圖像。我們將介紹退化模型，以及各種復原方法，如逆濾波、維納濾波、約束最小二乘濾波等，探討如何根據不同的退化模型來選擇閤適的復原算法。 圖像變換： 傅裏葉變換是圖像處理中極其重要的工具，它能將圖像從空間域轉換到頻率域，揭示圖像的頻率特性。我們將講解一維和二維傅裏葉變換的原理，以及其在圖像去噪、邊緣檢測等方麵的應用。此外，還會介紹小波變換，其具有多分辨率分析的特點，在圖像壓縮、特徵提取等方麵展現齣獨特的優勢。 色彩空間與色彩變換： 不同色彩空間具有不同的特性，適用於不同的應用場景。我們將深入探討RGB、CMY、HSV、Lab等多種色彩空間的原理和相互轉換方法，並講解如何在這些色彩空間中進行顔色增強、色彩分割等操作。 第二部分：圖像分析與特徵提取 本部分將聚焦於如何從圖像中提取有意義的信息，為更高級的應用奠定基礎。 邊緣檢測： 邊緣是圖像中最基本也是最重要的局部特徵之一，它反映瞭圖像中亮度、顔色等發生顯著變化的地方。我們將介紹多種經典的邊緣檢測算子，如Sobel算子、Prewitt算子、Laplacian算子、Canny算子等，並分析它們的優缺點及適用場景。Canny算子作為一種最優邊緣檢測算子，將得到重點講解，包括其多階段的檢測流程。 角點檢測： 角點是圖像中具有明顯局部變化的區域，通常位於物體的拐角處，具有較強的魯棒性，是許多圖像識彆和跟蹤算法的基礎。我們將講解Harris角點檢測算法的原理，以及Moravec角點檢測算法等，探討如何穩定地檢測齣圖像中的角點。 綫段檢測： 直綫和麯綫是構成圖像的重要幾何元素。我們將介紹Hough變換及其變種，如何通過投票機製檢測圖像中的直綫和圓等幾何形狀。 形狀分析與描述： 提取圖像中物體的形狀信息對於識彆和分類至關重要。我們將講解輪廓提取、區域分割等技術，以及如何使用各種形狀描述子（如Hu矩、傅裏葉描述子、形狀上下文等）來量化和描述物體的形狀，從而實現形狀匹配和識彆。 紋理分析： 紋理是圖像錶麵的一種統計特徵，它能夠反映物體的錶麵性質。我們將介紹多種紋理分析方法，包括統計紋理分析（如灰度共生矩陣GLCM、局部二值模式LBP）、頻率域紋理分析（如Gabor濾波器）等，探討如何量化和描述圖像的紋理信息。 圖像分割： 圖像分割是將圖像劃分為若乾個具有相似特徵的區域的過程，是許多圖像分析任務的預處理步驟。我們將介紹閾值分割（全局閾值、局部閾值、 Otsu方法）、區域生長法、分水嶺算法、以及基於圖論的分割方法等。 第三部分：高級圖像處理與應用 在掌握瞭基礎理論和分析技術後，本部分將深入探討一些更高級的圖像處理技術，並展示其在實際問題中的應用。 圖像特徵描述子： 為瞭實現更魯棒的圖像識彆和匹配，我們需要能夠描述圖像局部特徵的特徵描述子。我們將詳細介紹SIFT（尺度不變特徵變換）、SURF（加速魯棒特徵）等經典的局部特徵描述子，分析它們的計算原理、不變性以及在圖像配準、物體識彆等領域的應用。 圖像配準： 圖像配準是指將不同時間、不同視角或不同傳感器采集的同一場景的多幅圖像對齊的過程。我們將講解剛性變換、仿射變換、投影變換等幾何變換模型，以及基於特徵匹配和基於區域優化的配準算法。 圖像檢索： 圖像檢索是指根據輸入的圖像或文本描述，在大量的圖像庫中查找具有相似內容的圖像。我們將探討基於內容的圖像檢索（CBIR）的基本原理，包括特徵提取、相似性度量和索引技術。 形態學圖像處理： 形態學圖像處理是基於圖像中物體形狀的數學形態學理論。我們將介紹腐蝕、膨脹、開運算、閉運算等基本形態學操作，並探討它們在去噪、連接組件、提取骨架等方麵的應用。 圖像壓縮： 隨著圖像數據量的不斷增大，高效的圖像壓縮技術至關重要。我們將介紹無損壓縮（如LZW、Huffman編碼）和有損壓縮（如JPEG標準中的DCT變換、量化、熵編碼）的原理，以及不同壓縮算法的優缺點。 三維視覺基礎： 隨著計算機視覺技術的發展，對三維場景的理解也越來越重要。我們將初步介紹立體視覺的基本概念，如雙目立體視覺、深度估計的基本原理，以及如何從兩幅圖像中重建三維信息。 學習方法與實踐指導： 本書在講解理論知識的同時，非常注重實踐能力的培養。每一章節都會結閤具體的應用場景，引導讀者思考如何將所學知識應用於解決實際問題。書中會提供清晰的算法流程圖和僞代碼，幫助讀者理解算法的實現細節。此外，我們會建議讀者利用開源的圖像處理庫（如OpenCV）進行編程實踐，通過動手實現各種算法，加深對理論的理解，並鍛煉解決實際問題的能力。 本書適閤讀者： 本書適閤對數字圖像處理與分析感興趣的初學者，包括計算機科學、電子工程、自動化、生物醫學工程等專業的學生；也適閤從事圖像處理、模式識彆、計算機視覺等相關領域的研發人員和工程師，希望係統性地學習相關理論知識，並掌握實際應用技術。通過本書的學習，讀者將能夠獨立地解決許多實際的圖像處理與分析問題，並為進一步深入研究更復雜的計算機視覺問題打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

我一直對計算機視覺領域充滿瞭好奇，最近入手瞭《MATLAB計算機視覺實戰》，這本書真的給瞭我一個絕佳的入門體驗。它不像一些理論書籍那樣枯燥，而是從實際操作齣發，一步步引導讀者理解計算機視覺的基本概念和核心技術。書中的代碼示例非常詳盡，而且清晰易懂，即使是初學者也能跟著操作。我最喜歡的是它涵蓋瞭圖像處理的基礎知識，比如濾波、邊緣檢測、特徵提取等，這些都是後續學習更復雜算法的基石。而且，它還介紹瞭SIFT、SURF等經典的特徵點匹配算法，並提供瞭MATLAB代碼實現，這讓我對如何讓計算機“看懂”圖像有瞭更直觀的認識。通過這本書的學習，我不僅掌握瞭MATLAB在計算機視覺領域的應用技巧，還對圖像識彆、目標跟蹤等應用有瞭初步的瞭解，為我後續深入研究打下瞭堅實的基礎。最重要的是，它激起瞭我對計算機視覺更深層次的探索欲望，讓我看到瞭這個領域廣闊的可能性。

評分☆☆☆☆☆

《計算機視覺與深度學習實戰》這本書簡直是為我量身定做的。我之前對深度學習在計算機視覺中的應用一直很感興趣，但總是覺得理論太抽象，實踐起來無從下手。這本書完美地解決瞭我的痛點。它將深度學習的核心概念，如捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）等，用非常生動的方式呈現在讀者麵前，並且重點在於實戰。書中提供瞭大量基於TensorFlow和PyTorch的實際案例，涵蓋瞭圖像分類、目標檢測、圖像分割等多個重要應用方嚮。我尤其喜歡它對於模型訓練、調參以及性能評估的詳細講解，這些都是決定模型好壞的關鍵環節。通過跟隨書中的實踐，我不僅學會瞭如何構建和訓練深度學習模型，還對如何優化模型以達到更好的效果有瞭更深刻的理解。這本書讓我切實感受到深度學習在計算機視覺領域帶來的顛覆性力量，也為我未來在這個領域的發展指明瞭方嚮。

評分☆☆☆☆☆

我最近剛開始接觸計算機視覺相關的內容，看到市麵上有很多不同方嚮的書籍，讓我一度陷入選擇睏難。最終我選擇瞭幾本不同側重點的書籍來係統學習，其中一本專注於MATLAB在計算機視覺中的基礎應用，另一本則深入探討瞭深度學習在這一領域的最新進展。這兩本書我都覺得非常不錯，前者教會瞭我如何使用MATLAB進行圖像的預處理、特徵提取和一些經典算法的實現，這為我打下瞭堅實的數學和編程基礎。後者則讓我對捲積神經網絡、循環神經網絡等深度學習模型有瞭初步的認識，並瞭解瞭它們在圖像分類、目標檢測等任務中的強大能力。通過閱讀這兩本書，我仿佛打開瞭一扇新世界的大門，看到瞭計算機如何“看懂”並理解我們所處的現實世界。雖然內容量很大，但我感覺這兩本書的知識體係非常完整，能夠讓我逐步深入，從入門到精通。

評分☆☆☆☆☆

《人臉識彆原理與實戰》這本書，讓我對人臉識彆這個既熟悉又充滿神秘感的技術有瞭前所未有的深入瞭解。我一直對人臉識彆的應用場景感到著迷，比如安防監控、身份驗證等等，但對其背後的技術原理卻知之甚少。這本書就像一位循循善誘的老師，從人臉識彆的基本流程講起，包括人臉檢測、特徵提取、特徵比對等關鍵步驟，並詳細闡述瞭各種算法的原理和優劣。我尤其欣賞它對不同特徵提取方法的介紹，比如LBP、HOG以及基於深度學習的方法，讓我瞭解瞭技術是如何不斷演進和優化的。書中的實戰部分更是精彩，它提供瞭使用MATLAB和Python等工具進行人臉識彆係統開發的完整示例，讓我能夠動手實踐，構建屬於自己的人臉識彆應用。通過這本書的學習，我對人臉識彆的理解不再停留在錶麵，而是能夠深入到其核心技術層麵，並且掌握瞭將其應用於實際項目的方法。

評分☆☆☆☆☆

《MATLAB與機器學習》這本書，絕對是我在機器學習領域探索的寶貴財富。我一直想係統地學習機器學習，但麵對浩瀚的理論和眾多的算法，常常感到無從下手。這本書以MATLAB為載體，將機器學習的理論知識與實踐操作完美結閤，讓學習過程變得更加直觀和高效。書中詳細講解瞭監督學習、無監督學習、半監督學習等不同類型的機器學習方法，並對決策樹、支持嚮量機（SVM）、K-means聚類等經典算法進行瞭深入剖析。更令人驚喜的是，它提供瞭大量可以直接運行的MATLAB代碼，讓我在理解算法原理的同時，能夠親手實現並驗證。我通過這本書，不僅掌握瞭如何運用MATLAB進行數據預處理、特徵工程、模型選擇和評估，還學會瞭如何將這些技術應用到實際問題中，比如預測分析和模式識彆。這本書的嚴謹性和實用性，讓我對機器學習有瞭更紮實的掌握，也為我解決實際問題提供瞭有力的工具。