具体描述
《视觉测量》是作者研究组15年来从事视觉测量研究工作的总结和提炼，系统地介绍了视觉测量的基础原理、测量方法、关键技术与实用算法，并给出了几何变换与摄像机模型，视觉图像特征信息撮，典型算法硬件IP核设计，摄像机标定，双目立体礼堂测量，结构光三维视觉测量，多传感器三维视觉测量，流动式三维视觉测量，以及三个典型视觉测量系统。
作者简介
目录信息
· · · · · · (收起)
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
我一直以来都对如何从二维平面图像中获取三维空间信息感到好奇，这个问题在很多科学研究和工程应用中都至关重要。而《视觉测量》这本书，恰好以一种系统而全面的方式，为我揭示了其中的奥秘。它从最基础的相机成像模型开始，详细讲解了如何理解镜头畸变、焦距、像素坐标系与世界坐标系之间的关系，这些都是进行精确视觉测量的基石。书中对各种相机标定方法（例如张正友标定法）的介绍，及其背后的数学原理和实践要点，让我能够理解如何校正相机的内外参数，从而获得真实可靠的测量数据。更令我惊喜的是，这本书并没有止步于静态的图像测量，而是深入探讨了如何利用运动中的图像序列进行测量。例如，通过对连续帧中特征点的跟踪，可以实现对相机自身运动的估计（SLAM），以及对环境中物体的三维重建。这对于无人驾驶、增强现实等领域至关重要。作者在讲解过程中，不仅提供了详细的理论推导，还辅以大量的图示和实际案例，使得原本复杂的技术概念变得易于理解和消化。
评分作为一个对计算机视觉和图形学都有浓厚兴趣的学习者，《视觉测量》这本书为我提供了一个极佳的切入点，让我能够深入理解如何利用视觉信息来“测量”世界。书中对三维重建技术的探讨，特别是如何从点云数据到表面网格的转换，以及如何进行网格处理和优化，都让我受益匪浅。我之前在尝试进行三维建模时，经常遇到数据噪声大、模型不完整等问题，而书中关于点云滤波、曲面拟合等技术方法的介绍，为我解决这些难题提供了思路。此外，书中对于“多视图几何”的深入讲解，也让我理解了如何通过多个不同视角的图像来更精确地估计物体的三维结构，并实现更鲁棒的重建。作者在介绍这些技术时，不仅会讲解算法的原理，还会探讨其在实际应用中的挑战，例如如何处理重复纹理区域、如何应对遮挡和光照变化等，并给出相应的解决方案。这使得这本书既具有理论深度，又具备实践指导意义。
评分这本书对于我这样一个需要进行实际项目开发的人来说，不仅仅是一本理论指导手册，更是一份宝贵的实践指南。作者在章节末尾或独立章节中，提供了许多关于如何在实际场景中应用这些视觉测量技术的建议和案例分析。比如，在进行工业零件检测时，如何根据零件的材质、形状和表面特性选择合适的相机和光源；在设计机器人视觉导航系统时，如何平衡精度、实时性和计算资源的需求；在进行文物数字化保护时，如何处理光照变化、表面反光等复杂因素，以获得高质量的三维模型。书中还穿插了一些关于开源视觉库（如OpenCV）和相关工具的使用说明，这对于想要动手实践的读者来说，无疑是极大的便利。我尤其欣赏书中关于“误差分析与鲁棒性提升”的章节，它详细讨论了各种误差来源（如相机标定误差、匹配误差、模型拟合误差等），以及如何通过算法优化、数据后处理等手段来减小误差、提高测量的可靠性。读完之后，我对于如何着手进行一个视觉测量项目，如何选择合适的算法和工具，以及如何评估和改进项目的性能，都有了非常清晰的思路。
评分这本书的逻辑性和连贯性是我非常看重的一点。它不是简单地罗列各种视觉测量技术，而是将这些技术有机地组织起来，形成一个完整的知识体系。从基础的相机几何模型，到单目和双目立体视觉，再到更复杂的基于深度学习的三维感知方法，整个讲解过程如同一次精心设计的学习之旅，让我能够逐步建立起对这一领域的认知框架。书中对不同技术之间的联系和区别的阐述，也帮助我理解了它们各自的应用场景和局限性。例如，它会对比分析了传统立体视觉与深度学习驱动的立体视觉在精度、鲁棒性和计算效率上的差异，帮助我做出更明智的技术选型。我特别欣赏书中关于“不确定性分析”的讨论，它让我意识到任何测量都存在误差，理解和量化这些不确定性对于评估测量结果的可靠性至关重要。书中提出的多种不确定性量化方法，为我在实际应用中评估测量精度提供了有力的工具。
评分总而言之，《视觉测量》这本书是一本我强烈推荐给任何对计算机视觉、机器人技术、三维重建以及相关工程领域感兴趣的读者的书籍。它不仅提供了扎实的理论基础，还包含了丰富的实践经验和前沿技术介绍。无论你是初学者还是有一定基础的研究者，都能从中获得宝贵的知识和启发。这本书帮助我克服了之前在理解和应用视觉测量技术方面遇到的许多障碍，让我能够更自信地面对未来的项目挑战。它就像一本“武功秘籍”，为我打开了通往更高境界的大门。
评分这本书的语言风格严谨而又不失可读性。虽然涉及的专业术语较多，但作者通过清晰的定义、生动的比喻和详实的图示，将复杂的概念解释得浅显易懂。我特别欣赏作者在讲解数学原理时，不会让人感到枯燥乏味，而是将其巧妙地融入到技术应用场景中，让读者能够体会到数学之美及其在解决实际问题中的强大力量。书中对各种算法的伪代码或流程图的展示，也极大地帮助了我理解算法的实现细节。在阅读过程中，我很少感到迷失或困惑，反而是随着阅读的深入，对视觉测量这个领域产生了越来越浓厚的兴趣。它就像一位循循善诱的老师，引导我一步步地探索这个充满挑战和魅力的领域。
评分这本书在内容上呈现出了非常高的专业性和前沿性。作者在其中穿插了许多关于最新研究成果和技术趋势的介绍，让我能够紧跟视觉测量领域的发展步伐。例如，书中对基于Transformer的视觉感知模型，以及在三维重建和物体检测中的应用进行了探讨，这让我看到了未来这一领域可能的发展方向。同时，书中也并没有忽略对经典技术的深入讲解，例如对斑点跟踪、光学流等技术的原理和应用的阐述，这为我理解更复杂的动态测量场景奠定了基础。我尤其对书中关于“摄影测量学”与“立体视觉”的联系和区别的讨论印象深刻，它帮助我更好地理解了不同技术流派的演进和互补性。在阅读过程中，我感到自己仿佛置身于一个知识的宝库，每一页都充满了新的启示和学习点，让我对如何利用视觉信息进行精确测量和感知有了更深刻、更全面的认识。
评分这本书的出现，恰好填补了我长期以来在理解三维空间信息和物体形变方面的知识空白。一直以来，我对于如何精确地捕捉和分析现实世界的几何形状感到困惑，尤其是当涉及到复杂曲面、动态变化或者是在严苛环境下（比如光照不足、遮挡严重）进行测量时。我曾尝试阅读一些更偏向于理论和数学推导的文献，但那些晦涩的公式和抽象的概念，往往让我望而却步，很难将其与实际应用场景联系起来。而《视觉测量》则以一种非常直观和易于理解的方式，层层递进地阐释了这一领域的核心原理和关键技术。它没有一开始就抛出大量的数学符号，而是从最基础的概念入手，比如“什么是视觉信息”，“视觉信息如何编码空间信息”等等，用生动的比喻和丰富的图示，将抽象的原理具象化。当我读到关于相机模型和投影几何的部分时，我才真正理解了为什么二维图像能够承载三维世界的深度信息，以及这种映射关系是如何被逆向推导出来的。作者在介绍不同测量方法时，也考虑到了实际应用中的各种挑战，比如如何处理噪声、如何提高精度、如何优化计算效率等等，并给出了相应的解决方案和技术路径。读完之后，我感觉自己就像是获得了一副能够“看穿”物体三维结构的“透视眼”，对于理解工业检测、机器人导航、虚拟现实、自动驾驶等众多前沿技术，都有了更深刻的认识和更扎实的理论基础。
评分坦白说，我之前对“测量”这个词的理解，更多地局限于传统的物理测量工具，比如尺子、卡尺、激光测距仪等等。我很少将“视觉”和“测量”这两个概念紧密地联系在一起。而《视觉测量》这本书，则彻底颠覆了我原有的认知。它让我明白了，通过对图像或视频序列进行分析，我们不仅能够获取物体的形状、大小、位置等几何信息，还能够进一步推断出物体的姿态、运动轨迹，甚至进行形变分析和三维重建。书中对于“结构光测量”、“激光扫描”等非接触式测量方法的介绍，也让我看到了比传统接触式测量更广阔的应用前景。我尤其对书中关于“时间信息”在视觉测量中的作用的阐述感到耳目一新。通过分析连续的图像帧，我们不仅可以捕捉物体的静态几何信息，还可以动态地记录其运动过程，从而实现对动态场景的精确测量和理解。这对于运动捕捉、生物力学分析、流体动力学研究等领域具有重要的意义。这本书为我打开了一个全新的视野，让我认识到视觉技术在测量领域的无限可能，也让我对未来的科技发展充满了期待。
评分令我印象最为深刻的是，作者在阐述多种视觉测量技术时，并没有仅仅停留在概念的介绍，而是深入探讨了每种技术背后的数学原理、算法流程以及实现细节。例如，在介绍立体视觉（Stereo Vision）时，书中详细讲解了相机标定、特征点匹配、视差计算以及深度图重建等关键步骤，并对不同的匹配算法（如块匹配、基于图割的匹配）的优缺点进行了对比分析。这种深入的剖析让我得以窥见其“黑箱”之下的运作机制，也让我理解了为何在实际应用中，某些算法会表现得更加鲁棒或高效。此外，书中对于单目深度估计的探讨也极具启发性。在没有双目相机的情况下，如何从单张图像中推断出深度信息，这是一个看似不可能的任务，但作者通过对图像纹理、物体尺寸先验知识以及深度学习方法的介绍，为我们展示了解决这一难题的多种途径。特别是关于利用卷积神经网络（CNN）学习深度信息的部分，让我看到了人工智能在视觉测量领域的巨大潜力，也激起了我进一步探索深度学习在三维重建方面的兴趣。这本书的结构安排非常合理，从基础到进阶，循序渐进，使得即便是没有相关背景的读者，也能逐步建立起对视觉测量技术的系统性认知。
评分当然细节什么的全无了啊啊
评分书的内容和工程贴合较紧密，数学推导浅显易懂，写的不错
评分看张广军院士讲视觉测量，好书，应用背景，理论分析，精度分析，一应俱全。唯一的遗憾是，和张广军的另一部书《机器视觉》重复的内容太多。
评分看张广军院士讲视觉测量，好书，应用背景，理论分析，精度分析，一应俱全。唯一的遗憾是，和张广军的另一部书《机器视觉》重复的内容太多。
评分当然细节什么的全无了啊啊
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 qciss.net All Rights Reserved. 小哈图书下载中心 版权所有