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出版者:Prentice Hall

作者:David A. Forsyth

出品人:

頁數:693

译者:

出版時間:2002-8-24

價格:USD 146.00

裝幀:Hardcover

isbn號碼:9780130851987

叢書系列:

圖書標籤:

• 計算機視覺
• CV
• Computer.Vision
• 計算機
• 經典之作
• 計算機科學
• ComputerVision
• CS
• Computer Vision
• Machine Learning
• Image Processing
• Deep Learning
• Optical Flow
• Object Detection
• Convolutional Neural Networks
• Image Recognition
• Visual Recognition

《像素的低語：探索視覺世界的奧秘》 我們每天都在感知和理解周圍的世界，而這一切的基石，便是我們那敏銳的視覺能力。然而，當我們將目光投嚮機器，試圖賦予它們“看見”的能力時，一個全新的、充滿挑戰與魅力的領域便展現在我們麵前——視覺世界的計算化探索。《像素的低語》正是這樣一本引人入勝的讀物，它將帶領你深入探究，那些構成我們所見圖像的微小像素，如何被賦予意義，如何被解析，又如何最終被機器所理解。 本書並非一本關於計算機視覺的教科書，而是旨在以一種更加宏觀、更富啓發性的視角，去解讀視覺信息在數字世界中的轉化與應用。我們將從最基礎的光學原理齣發，探討光綫如何與物體交互，形成我們眼中所見的色彩與形狀。然後，我們將進入數字成像的世界，瞭解傳感器如何捕捉光綫，將現實世界的模擬信號轉化為機器可以處理的數字數據。你會發現，每一個像素背後，都蘊含著豐富的亮度、色彩信息，而這些看似簡單的點，卻是構建整個視覺信息庫的基石。 《像素的低語》將帶領你穿越一係列引人入勝的視覺轉換過程。我們將審視圖像的降噪與增強技術，理解如何從模糊、失真的圖像中提取齣更清晰、更有用的信息。接著，我們將深入探討特徵提取的藝術，學習機器是如何識彆圖像中的邊緣、角點、紋理等關鍵元素的，這些元素就像是圖像的“指紋”，能夠幫助我們區分不同的物體和場景。 本書的重點將放在“理解”層麵。你將瞭解，不僅僅是識彆物體，機器還可以通過分析圖像中的空間關係、上下文信息，甚至微妙的光影變化，來推斷場景的含義。我們會探討物體檢測和識彆的原理，從簡單的形狀匹配到復雜的深度學習模型，理解機器是如何學會“認識”你手中的杯子，或者遠方地平綫上的建築物。 同時，《像素的低語》也會觸及圖像分割的精妙之處，學習機器如何將一幅復雜的圖像切割成有意義的區域，從而為更深層次的分析打下基礎。例如，在自動駕駛領域，道路、行人、車輛的精確分割，是保證安全行駛的關鍵。 此外，本書還將為你揭示運動的視覺解析。我們將瞭解，機器如何通過連續幀之間的差異，來感知物體的運動軌跡、速度，甚至意圖。這不僅僅是簡單的像素位移，而是對時間維度上視覺信息的一次深刻洞察。 《像素的低語》還將拓展到更廣闊的應用領域。你將看到，這些對視覺信息的解析能力，如何在醫學影像診斷中輔助醫生做齣更準確的判斷；如何在安防監控係統中，自動識彆異常行為；又如何在工業生産綫上，實現高效的質量檢測。你還將瞭解到，虛擬現實和增強現實技術，正是通過對現實世界的精細捕捉和虛擬信息的疊加，纔得以讓我們體驗到身臨其境的沉浸感。 本書強調的並非代碼的編寫，而是對視覺信息處理背後邏輯的理解，對算法原理的感悟，以及對技術潛力的展望。我們相信，通過《像素的低語》，你將不再僅僅是旁觀者，而是能夠更深刻地理解，那些在屏幕上跳動的像素，是如何匯聚成一個充滿智能的視覺世界，並逐漸改變著我們與科技互動的方式。這本書，是獻給每一個對“看見”的奧秘充滿好奇的探索者。

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**視角一：初學者睏惑的迷茫** 這本書的名字是《Computer Vision》，聽起來就充滿瞭前沿科技的魅力。我一直對用機器“看”這件事很著迷，想象著那些無人駕駛汽車、智能安防攝像頭是如何工作的，背後一定有著深刻的理論和精妙的技術。所以，我滿懷期待地翻開瞭這本書，希望能夠從零開始，一步步揭開計算機視覺的神秘麵紗。然而，書中的內容似乎並不像我最初設想的那樣，充滿瞭直觀的圖像和通俗易懂的解釋。相反，一開始就迎麵而來的是各種復雜的數學公式和抽象的概念。例如，我看到瞭一些關於“特徵提取”的章節，雖然我知道這是計算機視覺的核心，但書中描述的SIFT、SURF等算法，僅僅通過文字描述，我很難在腦海中形成清晰的圖像，也無法理解它們是如何從一張照片中“捕捉”到關鍵信息的。更讓我感到吃力的是，書中對“濾波器”和“捲積”的講解，雖然我知道它們在圖像處理中至關重要，但那種抽象的數學推導，讓我感覺像是直接跳到瞭某個高深的層次，而缺失瞭中間的過渡和鋪墊。我嘗試著去理解每一個公式，去推導每一個步驟，但感覺就像是在一片迷霧中摸索，找不到前進的方嚮。我渴望看到一些實際的例子，一些直觀的圖示，來幫助我理解這些理論是如何落地的，是如何驅動那些令人驚嘆的計算機視覺應用的。這本書的深度和嚴謹性毋庸置疑，但對於像我這樣想要入門的讀者來說，我感覺自己像是在直接麵對一座巍峨的高山，而我還沒來得及準備好攀登的工具。我期待著能夠找到一些更具引導性的內容，能夠循序漸進，讓我一點點地建立起對這個領域的認知，而不是被復雜的理論淹沒。

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**視角四：對AI發展曆史好奇的觀察者** 最近人工智能發展得如火如荼，我一直對計算機視覺這個子領域充滿瞭好奇，想知道它是如何一步步走到今天的。抱著這樣的想法，我翻開瞭《Computer Vision》這本書，希望能夠瞭解到計算機視覺從早期發展到如今的演變過程。書中對一些早期經典算法的介紹，比如霍夫變換用於直綫檢測，以及邊緣檢測算子（如Sobel, Canny）的原理，讓我對計算機視覺的“啓濛時代”有瞭一些認識。瞭解到這些基礎算法，能夠幫助我理解後麵更復雜的算法是如何在此之上發展起來的。然而，書中似乎更多地聚焦於近些年深度學習帶來的突破，對於早期圖像處理和特徵提取的理論演進，以及那些奠定基礎的裏程碑式的工作，介紹的篇幅似乎不夠詳盡。例如，關於“圖像識彆”的早期發展，像是基於模闆匹配、基於統計模型的分類器等，這些在AI發展史上具有重要意義的內容，如果能夠有更深入的梳理，會更有助於我理解整個學科的發展脈絡。我也注意到書中在介紹深度學習模型時，更多的是展示最新的網絡結構和性能指標，而對於這些模型是如何從早期神經網絡發展而來，又是如何一步步剋服瞭梯度消失、過擬閤等問題的，這部分的“曆史沿革”和“演進路徑”的敘述不夠清晰。我期待這本書能夠更像一本“編年史”，不僅僅展示“現在”的成就，更能勾勒齣“過去”的足跡，讓我能夠更全麵地理解計算機視覺這門學科的成長曆程。

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**視角五：對數學與工程交叉領域探索者的視角** 《Computer Vision》這本書，對於我這樣一個對數學原理在工程應用中落地充滿興趣的讀者來說，是一次令人著迷的探索。書中對“相機模型”的講解，就讓我看到瞭幾何學在計算機視覺中的重要地位。從針孔相機模型到更復雜的透視投影，再到相機標定和內參外參的推導，這些內容讓我深刻理解瞭現實世界的三維信息是如何被“編碼”到二維圖像中的，以及我們如何通過數學手段來“解碼”它。我特彆喜歡書中對“多視圖幾何”的闡述，例如對基本矩陣（Fundamental Matrix）和本質矩陣（Essential Matrix）的推導，以及如何利用它們來估計相機姿態和重建稀疏三維點雲。這種從數學原理齣發，最終導齣工程應用解決方案的邏輯，是我非常欣賞的。書中關於“圖像恢復”和“圖像增強”的部分，也讓我看到瞭信號處理和優化理論的應用。例如，對去噪算法的介紹，從簡單的綫性濾波到更復雜的非局部均值濾波，再到基於稀疏錶示和深度學習的方法，讓我看到瞭數學工具如何不斷演進以解決實際問題。然而，在某些章節，我感覺數學推導的部分可以更進一步，例如，對於一些優化問題的求解，如果能提供更詳細的算法分析，包括收斂性、復雜度等，對我這種喜歡深究數學細節的讀者來說，會更有價值。總的來說，這本書成功地將抽象的數學概念與具體的計算機視覺任務結閤起來，為我提供瞭一個理解數學在工程領域強大力量的絕佳窗口。

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**視角二：理論研究者的深度審視** 《Computer Vision》這本書，對於我這個長期在計算機視覺領域進行理論研究的人來說，是一本值得反復推敲的著作。它在深度學習模型驅動的現代計算機視覺範式下，對一些基礎但依然關鍵的理論進行瞭深入的探討。我特彆欣賞書中對於“多視角幾何”部分的處理，它不僅僅是簡單羅列公式，而是從投影變換、對極幾何等角度，細緻地闡述瞭三維場景如何映射到二維圖像，以及如何通過這些幾何約束來重建場景。書中對“立體視覺”的講解，也讓我印象深刻。它詳細分析瞭視差計算的各種方法，包括塊匹配、斑點匹配，並對它們的優缺點進行瞭比較，這對於理解深度估計的準確性和局限性至關重要。我還注意到書中對“運動恢復結構”（Structure from Motion）的論述，它不僅介紹瞭基本的SfM流程，還探討瞭光流法在運動估計中的作用，以及如何從連續的圖像序列中恢復齣相機的運動軌跡和場景的三維結構。這部分內容對於動態場景分析和三維重建有著重要的理論指導意義。不過，在某些章節，我個人認為還可以進一步拓展，例如，對於最近流行的Transformer在視覺領域的應用，書中涉及的內容相對較少，這或許是由於齣版時間的限製，但對於跟進前沿研究的學者來說，可能會感到意猶未盡。總的來說，這本書為我提供瞭一個紮實的理論基礎，也讓我對一些經典算法的內在機製有瞭更深刻的理解，是理論研究者案頭的必備參考。

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**視角三：項目實踐者的實用考量** 拿到《Computer Vision》這本書，我更多的是想從中找到能夠指導實際項目開發的思路和方法。作為一名從事計算機視覺應用開發的工程師，我更關心的是如何利用現有的技術解決具體問題，比如目標檢測、圖像分割、人臉識彆等。這本書的名字聽起來就很實用，所以我期望它能給我帶來一些可以直接應用到項目中的技巧和工具。我在書中翻閱瞭關於“圖像分割”的部分，雖然它介紹瞭馬爾可夫隨機場（MRF）、條件隨機場（CRF）等經典方法，並對它們的原理進行瞭分析，但我更希望看到一些關於如何高效實現這些算法，以及如何針對不同場景進行優化的具體指導。例如，對於實時性要求很高的應用，如何選擇閤適的分割算法，或者如何通過並行計算來加速分割過程，這些內容在書中似乎提及不多。另外，在“目標檢測”章節，書中對R-CNN係列、YOLO、SSD等算法的介紹，更多的是側重於它們的理論框架和網絡結構，而對於如何在大規模數據集上進行有效的訓練，如何處理小目標檢測的難題，以及如何部署到嵌入式設備上，這些實際工程中經常遇到的挑戰，書中並沒有給齣詳盡的解決方案。我理解作為一本技術書籍，不可能涵蓋所有細節，但如果書中能夠多一些僞代碼，多一些具體的實驗配置建議，甚至是一些在工業界已經被證明是有效的最佳實踐，那對我來說將是極大的幫助。總的來說，這本書在理論層麵提供瞭一定的基礎，但距離成為我項目開發的“實戰手冊”，我感覺還有一定的距離。

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scan瞭一部分，s17的computer vision的參考書

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這本書是我們老闆當時在群裏麵發給我們的，囑咐我們要認真學習打好理論基礎。然後我看瞭其中的一部分就扔在一邊瞭，後來也沒有看完，現在想起來有些可惜。

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我居然有一本，學長畢業後留給我的，放在辦公室翻過幾次。

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上CV課用的教材。內容翔實結構嚴謹，一本學習CV不可多得的好書。

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歇瞭一年腦子就像生銹瞭一樣