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出版者:东南大学出版社

作者:[美]Adrian Kaehlef

出品人:

页数:990

译者:

出版时间:2017-10-1

价格:168.00元

装帧:平装

isbn号码:9787564173548

丛书系列:

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深入探索计算机视觉的边界：从理论到实践的全面指南 欢迎来到一个由像素、算法和智能构筑的迷人世界——计算机视觉。在这个日新月异的领域，我们正以前所未有的方式赋予机器“看”和“理解”世界的能力。从智能手机上的面部识别，到自动驾驶汽车的环境感知，再到医疗影像的辅助诊断，计算机视觉技术已经渗透到我们生活的方方面面，并且其潜力仍在不断释放。 本书旨在为你开启一扇通往计算机视觉核心技术的窗口，带领你系统地、深入地理解这一迷人领域的方方面面。我们不仅仅是罗列技术名词，更侧重于让你掌握背后的原理、算法的精髓，以及如何在实际项目中灵活运用这些工具。无论你是对计算机视觉充满好奇的初学者，希望夯实理论基础并掌握实际操作的工程师，还是寻求拓展技术边界的研究者，都能在这本书中找到属于自己的价值。 第一部分：洞悉计算机视觉的基础 在踏入更复杂的应用之前，理解计算机视觉的基石至关重要。我们将从最基础的概念讲起，逐步建立起完整的知识体系。 图像的语言：像素、颜色空间与图像表示 我们将从最基本的图像单元——像素开始，深入了解数字图像是如何被存储和表示的。你将理解不同颜色空间的含义及其在图像处理中的作用，例如RGB、灰度、HSV等。掌握这些基础知识，将有助于你更好地理解后续的图像操作和算法。我们还会探讨图像的维度、数据类型以及常见的图像文件格式，为你构建对图像的全面认知。 数学的基石：线性代数与微积分在计算机视觉中的应用 计算机视觉的许多核心算法都建立在扎实的数学基础之上。本书将重点讲解线性代数中的矩阵运算、向量空间、特征值与特征向量等概念，以及微积分中的导数、梯度等知识，并清晰地阐述它们如何被应用于图像变换、特征提取、模型优化等关键环节。我们将通过直观的例子和代码片段，让你领略数学之美在计算机视觉领域的强大力量。 图像的“解剖”：滤波与增强 噪声是图像处理中的一个常见挑战，而滤波技术则是应对噪声、提取有用信息的重要手段。你将学习各种经典的滤波算法，如高斯滤波、中值滤波、Sobel算子、Laplacian算子等，并理解它们的工作原理和适用场景。通过这些技术，你将能够有效地去除图像中的噪声，平滑图像，以及检测图像的边缘和轮廓，为后续的特征提取打下坚实基础。 色彩的魔力：颜色空间转换与直方图分析 图像的色彩信息是理解图像内容的重要组成部分。我们将深入探讨不同颜色空间的转换原理，以及如何根据特定任务选择最合适的颜色空间。你还将学会如何分析图像的颜色直方图，理解直方图均衡化等技术如何改善图像的对比度和视觉效果。 第二部分：核心的算法与技术 掌握了基础知识后，我们将进入计算机视觉的核心算法领域，探索如何让机器“看懂”图像。 特征提取：捕捉图像的“关键信息” 图像中的许多细节是冗余的，而特征则是能够代表图像本质、便于机器识别和分析的关键信息。你将学习多种经典的特征提取方法，包括： 角点检测： 如Harris角点检测，它能够识别出图像中具有显著局部变化的点，这些点通常是图像中的重要“锚点”。 边缘检测： 如Canny边缘检测，它能够精确地勾勒出图像的物体轮廓，是物体识别和分割的基础。 斑点检测： 如SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）和SURF（Speeded Up Robust Features），这些算法能够检测出在尺度、旋转和光照变化下都鲁棒的局部特征点，对于图像匹配和对象识别至关重要。 HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征： 这种特征通过描述局部图像块的梯度方向分布来捕捉形状信息，在行人检测等任务中表现出色。 图像分割：划分“区域”与“对象” 图像分割是将图像划分为不同的区域或对象，是许多高级计算机视觉任务的前提。你将学习： 阈值分割： 基于像素灰度值的简单而有效的分割方法。 区域生长法： 从种子点出发，逐步扩展形成具有相似属性的区域。 图割（Graph Cut）： 将图像分割问题转化为图论中的最小割问题，能够实现精细的分割。 Watershed算法： 通过模拟地形学的“分水岭”概念来实现区域的分割。 对象检测与识别：让机器“认出”物体 对象检测旨在定位图像中的特定物体，而对象识别则进一步识别出这些物体的类别。你将深入了解： 传统方法： 如级联分类器（Viola-Jones算法），它曾经在人脸检测等领域取得了巨大的成功。 基于深度学习的方法： R-CNN系列（R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN）： 它们通过区域提议和卷积神经网络相结合，实现了高效准确的对象检测。 YOLO（You Only Look Once）系列： 以单次预测的方式实现实时对象检测，速度优势明显。 SSD（Single Shot MultiBox Detector）： 同样采用单次预测，在速度和精度之间取得了良好的平衡。 图像配准与拼接：对齐“不同视角”的图像 图像配准是指将两张或多张具有一定重叠区域的图像进行几何变换，使其对齐。图像拼接则是将多张图像组合成一张全景图。你将学习： 基于特征的配准： 利用SIFT、SURF等特征匹配技术，找到图像间的对应点，然后求解变换矩阵。 全景图像生成： 如何将多张照片无缝地拼接成一张广阔的景象。 立体视觉与深度估计：感知“三维空间” 当我们将两只眼睛（或两个摄像头）的图像结合起来，就能感知到深度。你将学习： 立体匹配： 计算左右图像中像素的对应关系，从而推断深度信息。 深度图的生成： 如何从立体图像对中构建出场景的深度图。 3D重建： 基于多视角图像构建出场景的三维模型。 第三部分：高级主题与应用 在本部分，我们将探索计算机视觉领域更具挑战性、更具前沿性的技术，以及它们在实际项目中的广泛应用。 运动分析与目标跟踪：理解“动态世界” 让机器能够感知和理解物体的运动是计算机视觉的重要挑战。你将学习： 光流法： 估计图像序列中像素点的运动矢量，从而分析物体的运动轨迹。 目标跟踪算法： 如卡尔曼滤波、粒子滤波、深度学习跟踪器等，用于在视频序列中持续跟踪特定目标。 深度学习在计算机视觉中的革命：CNN的魅力 卷积神经网络（CNN）的出现彻底改变了计算机视觉领域。你将深入理解CNN的核心原理，包括卷积层、池化层、激活函数、全连接层等，并学习如何构建和训练自己的CNN模型，用于图像分类、对象检测、语义分割等任务。我们将详细讲解经典的CNN架构，如AlexNet、VGG、ResNet、Inception等，并分析它们的优势和特点。 生成模型与图像合成：创造“新的景象” 生成模型能够学习数据的分布，并从中生成新的、逼真的样本。你将探索： 生成对抗网络（GANs）： 通过生成器和判别器的对抗训练，生成高度逼真的图像。 风格迁移： 将一张图片的艺术风格应用到另一张图片上，创造出独具特色的视觉效果。 图像修复与超分辨率： 利用生成模型来修复损坏的图像或提升图像的分辨率。 人脸识别与分析：理解“人类面孔” 人脸识别是计算机视觉中最受欢迎和最具影响力的应用之一。你将学习： 人脸检测与对齐： 在图像中找到人脸并将其进行标准化处理。 特征提取与比对： 提取人脸的关键特征，并与数据库中的人脸进行比对。 人脸表情识别与情绪分析： 识别出人脸上的表情，进一步分析情绪状态。 实例分析与实战项目：将理论付诸实践 理论学习固然重要，但实际操作才能真正提升技能。本书将通过一系列精心设计的实战项目，让你将所学知识融会贯通。这些项目可能涵盖： 自定义对象检测器 视频监控下的目标跟踪系统 基于图像的智能推荐系统 虚拟现实与增强现实应用的基础模块 学习本书，你将获得： 坚实的理论基础： 深入理解计算机视觉的核心概念和数学原理。 精湛的算法技能： 掌握从经典到前沿的各种计算机视觉算法。 强大的实践能力： 通过丰富的代码示例和实战项目，将理论知识转化为解决实际问题的能力。 前瞻的视野： 了解计算机视觉领域的最新发展趋势和未来方向。 无论你的人生目标是成为一名杰出的计算机视觉工程师，还是希望在科研领域有所建树，亦或是仅仅被这个充满魅力的领域所吸引，本书都将是你不可或缺的伙伴。让我们一起踏上这段激动人心的计算机视觉探索之旅！

评分☆☆☆☆☆

这是一本由翻译软件直译的书，简直是译者的耻辱，原作者的悲哀 就请问你们这帮翻译大大，能不能做个人。这上面的翻译你能读懂是什么。全书概念描述全特么靠猜。 全书都特么这德行。。。。垃圾 （我有花钱买实体书） 以下是谷歌的翻译 通常，我们在高斯金字塔中生成层（i + 1）...

评分☆☆☆☆☆

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部分错误及翻译不合理处: p40，表3-1，“判断一个点p是否在举行r内”，举行->矩形 p108，“void cv::gemm(”，重复 p114，“cvMahalanobiscv::Mahalanobis()” p155，SVD分解，V转置公式格式 p169，“读写读/写” p187，“一些操作系统已经的平台专用工具包进行集成。” p23...  

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部分错误及翻译不合理处: p40，表3-1，“判断一个点p是否在举行r内”，举行->矩形 p108，“void cv::gemm(”，重复 p114，“cvMahalanobiscv::Mahalanobis()” p155，SVD分解，V转置公式格式 p169，“读写读/写” p187，“一些操作系统已经的平台专用工具包进行集成。” p23...  

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这本书的纸张质量和印刷效果给我留下了深刻的印象。在这个电子阅读盛行的时代，一本实体书的触感和视觉体验变得尤为重要。这本书的纸张厚实，即使用荧光笔做了大量标记，也不会出现墨水洇透到下一页的情况，这对于需要反复翻阅和标注重点的读者来说，是极大的加分项。另外，书中穿插的图表和流程图，线条清晰、色彩运用得当，极大地辅助了对算法流程的理解。很多复杂的流程，如果只是用文字描述，很容易让人迷失在逻辑的迷宫里，但有了这些高质量的视觉辅助，大脑处理信息的效率瞬间提高了好几个档次。我毫不夸张地说，光是看着这些清晰的插图和工整的代码块，我的学习动力就被极大地激发了。它不仅仅是一本知识的载体，更是一件精美的、令人愉悦的阅读工具。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得非常吸引人，那种深邃的蓝色调，搭配上略带科技感的字体，一下子就抓住了我的眼球。我本来就是对计算机视觉领域抱有浓厚兴趣的新手，看到“OpenCV3”这几个字，心里就“咯噔”一下，知道这可能是通往新世界的大门。打开书本，首先映入眼帘的是清晰的排版和大量的代码示例。虽然我还没有深入阅读，但光是浏览目录和章节标题，就能感觉到作者在内容组织上的用心良苦。尤其是那些关于图像处理基础算法的介绍部分，文字描述得非常到位，不像有些技术书籍那样干巴巴的，而是用了不少类比和生活化的例子来帮助理解复杂的数学概念。我特别留意了一下关于环境配置的那一章，很多初学者都会在这里栽跟头，希望这本书的指导能像一位耐心的导师，手把手地领我入门。整体来说，这本书给我的第一印象是专业、严谨，并且充满了实战的潜力，让我对接下来的学习充满了期待，仿佛已经能看到自己亲手处理图像的场景了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的章节划分逻辑性极强，我花了好几个小时仅仅是梳理了一下它的内容结构，就受益匪浅。它似乎没有急于求成地直接抛出复杂的神经网络模型，而是采取了一种循序渐进的策略。从最基础的像素操作、色彩空间转换讲起，像剥洋葱一样，一层一层深入到更高级的特征提取和对象识别。这种由浅入深的编排方式对于我这种有一定编程基础但对计算机视觉知识相对零散的读者来说，简直是福音。它不像某些教程那样，只罗列API调用，而是会解释“为什么”要用这个函数，背后的原理是什么。这一点至关重要，因为只有理解了底层逻辑，才能在遇到实际问题时灵活变通，而不是只会生搬硬套。我甚至发现它在某些晦涩难懂的几何变换部分，配上了非常直观的图示，这极大地缓解了阅读枯燥感，让那些原本让人头疼的矩阵变换变得清晰可见，这在很大程度上降低了我的学习门槛。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我之前尝试过几本号称是入门级的OpenCV书籍，结果往往是买了就吃灰，因为它们要么内容过于陈旧，要么就是对最新特性的覆盖不足。这本书的出现，让我看到了希望。从它对某些新函数和模块的介绍深度来看，它显然是紧跟时代步伐的。我特别关注了一下关于实时处理和视频流分析的部分，这正是我目前项目中最需要攻克的难点。这本书没有回避这些“硬骨头”，反而用专门的篇幅进行了细致的拆解。更让我惊喜的是，它对代码示例的讲解异常细致，不仅仅是贴出代码块，还会对关键行的作用进行详细注释和功能描述，这对于我这种喜欢“抠代码细节”的读者来说，简直是宝藏。我甚至可以预见，这本书未来会成为我工具箱里不可或缺的参考手册，而不是读完一次就束之高阁的“一次性读物”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格，用一个词来形容就是“沉稳而又不失激情”。作者似乎深知，学习技术书籍最怕的就是那种高高在上、拒人于千里之外的专业术语堆砌。因此，在叙述过程中，他总能找到一个恰当的平衡点，既保证了技术的准确性，又用一种近乎于朋友交谈般的口吻，将复杂的概念娓娓道来。我尤其欣赏其中关于性能优化和内存管理的讨论，这往往是初学者容易忽略但对实际项目至关重要的部分。作者没有把这些内容简单带过，而是深入探讨了不同算法在不同硬件平台上的表现差异，并提供了实用的调试技巧。这种对细节的关注度，体现了作者深厚的工程实践经验，而不是纯粹的理论堆砌。读起来感觉不像是在啃一本冷冰冰的教材，更像是在听一位经验丰富的工程师分享他的“武功秘籍”。

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我没有买纸质书，用的pdf查找功能选读的。因为我读过《学习opencv》纸质书，并且有运行一些代码，相对有基础一些，所以看《opencv3》极为轻松，需要用到的函数部分，直接去搜去查，有示例。所以书相对厚很多，是入门以后较好的参考书，特色是github上公布了很多书后的素材习题代码，多练习总是好的，而且是经过几千人贡献代码和力量的，是最全最有含金量的最权威的提高内容

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