具体描述
在计算机视觉处理中,特征指的是能够解决某种特定任务的信息。图像局部特征在目标识别、目标跟踪、目标匹配、三维重建、图像检索等应用中发挥着重要的作用。它是近20年来在计算机视觉领域中研究的热点问题之一。本书以OpenCV 2.4.9为研究工具,对其实现的所有新的特征检测和描述算法—Kitchen-Rosenfeld、Canny、Harris、Shi-Tomasi、FAST、MSER、MSCR、SIFT、SURF、BRISK、BRIEF、ORB、FREAK、CenSurE、SimpleBlob等,不仅详细分析了它们的原理和实现方法,还进行了详细的源码解析,并且给出了具体的程序实现范例,充分体现了理论与实践相结合的特点。
作者简介
赵春江,博士,在图像处理、计算机视觉,人工智能方面有很深入的研究。共主持了两个安徽省级项目。从博士以来,共发表论文20余篇,9篇被EI或SCI检索。
目录信息
1.1 原理分析1
1.2 源码解析1
1.3 应用实例3
第 2章 Canny边缘检测5
2.1 理论分析5
2.2 源码解析7
2.3 应用实例13
第3章 Harris角点检测16
3.1 理论分析16
3.2 源码解析18
3.3 应用实例21
第4章 Shi-Tomasi角点检测24
4.1 理论分析24
4.2 源码解析24
4.3 应用实例29
第5章 SIFT方法31
5.1 原理分析31
5.2 源码解析42
5.3 应用实例59
第6章 MSER区域检测63
6.1 原理分析63
6.2 源码解析66
6.3 应用实例76
第7章 SURF方法78
7.1 原理分析78
7.2 源码解析88
7.3 应用实例8
第8章 FAST角点检测112
8.1 原理分析112
8.2 源码解析113
8.3 应用实例123
第9章 MSCR彩色图像区域检测126
9.1 原理分析126
9.2 源码解析127
9.3 应用实例139
第 章 CenSurE检测方法141
.1 原理分析141
.2 源码解析146
.3 应用实例156
第 11章 BRIEF描述符方法158
11.1 原理分析158
11.2 源码解析160
11.3 应用实例162
第 12章 BRISK方法165
12.1 原理分析165
12.2 源码解析176
12.3 应用实例220
第 13章 ORB方法223
13.1 原理分析223
13.2 源码解析225
13.3 应用实例238
第 14章 FREAK方法242
14.1 原理分析242
14.2 源码解析245
14.3 应用实例259
第 15章 SimpleBlob方法261
15.1 原理分析261
15.2 源码解析264
15.3 应用实例270
第 16章 密度特征检测272
16.1 原理分析272
16.2 源码解析272
16.3 应用实例273
附录A Windows 7系统下OpenCV 2.4.9与 Visual Studio 2012编译环境的配置275
附录B Windows 7系统下Qt 5.3.1与OpenCV 2.4.9编译环境的配置280
参考文献285
· · · · · · (收起)
读后感
用户评价
天哪,我刚刚翻完了这本厚厚的《数字图像处理基础》,简直是为我这种对计算机视觉领域一知半解的新手量身定做的。这本书的结构安排得非常精妙,开篇并没有直接抛出复杂的算法,而是从最基本的像素操作和灰度变换讲起,循序渐进地引导读者进入数字图像的世界。作者在讲解卷积核和滤波器的部分,用了大量的图示和直观的比喻,比如用“模糊”和“锐化”来解释低通和高通滤波器,这比那些干巴巴的数学公式要容易理解得多。更让我惊喜的是,书中对傅里叶变换在图像处理中的应用讲解得极其透彻,不再是教科书上那种晦涩难懂的理论堆砌,而是结合了实际的去噪案例,让我第一次真正明白了为什么高频分量对应着图像的边缘和细节。这本书的实用性太强了,它不是那种只停留在理论层面的参考书,而是真正教会你如何“动手做”图像处理的宝典。我强烈推荐给所有对图像底层原理感兴趣的同行或者学生,它能帮你打下一个无比扎实的基础。
我最近研读的《自然语言处理的统计学视角》给我带来了极大的思想冲击。这本书与市面上那些充斥着Transformer和大型语言模型(LLM)的潮流书籍截然不同,它选择了一条更根本的路径——深入挖掘语言现象背后的概率和统计规律。作者用非常严谨的笔触,系统地梳理了N-gram模型、隐马尔可夫模型(HMM)在词性标注和命名实体识别中的应用,并通过大量的语料库分析实例,展示了马尔可夫假设和最大似然估计的强大力量。书中对语言模型困境的分析,特别是对数据稀疏性问题的讨论,非常深刻,这让我重新审视了当前深度学习模型“黑箱”式的成功背后所隐藏的统计学基础。这本书的阅读过程就像是在给自己的NLP知识体系进行一次彻底的“回归检验”,它提醒我们,无论模型架构如何演变,对语言本质的统计学理解永远是创新的基石。
读完《机器学习算法的工程化部署》这本书,我的主要感受是“接地气”和“实用至上”。这本书完美地弥补了理论书籍与实际工业应用之间的鸿沟。它没有花费大量的篇幅去重复讲解逻辑回归或支持向量机的数学证明,而是直奔主题,讲解如何将这些模型高效地部署到生产环境中。书中详尽地分析了模型序列化(如ONNX、Protobuf)的优缺点,针对高并发场景下如何设计模型服务的API接口,以及如何利用TensorRT等加速库进行推理优化,都提供了详尽的步骤和代码示例。尤其是在模型版本管理和A/B测试的章节,简直就是一本实战手册,教会你如何在一个持续迭代的系统中保证服务的稳定性和准确性。对于那些已经掌握了模型训练,但苦于无法将成果高效推向市场的工程师来说,这本书简直是雪中送炭,它让理论模型真正拥有了商业价值。
我对《现代计算机图形学:从原理到实践》这本书的体验,简直是一次视觉和认知的双重震撼。这本书的广度和深度都达到了一个令人难以置信的水平。它不仅仅涵盖了传统的渲染管线,比如光栅化、Z缓冲、纹理映射这些基础知识,更深入地探讨了现代实时渲染中的尖端技术,比如基于物理的渲染(PBR)的数学模型,以及延迟渲染(Deferred Shading)的实现细节。特别是书中关于全局光照算法的章节,对蒙特卡洛路径追踪的推导过程详尽到令人发指,每一个随机数采样、每一个重要性采样的选择,作者都给出了非常清晰的数学依据和代码片段参考。读完之后,我感觉自己对屏幕上看到的每一个光影效果,都能在脑海中构建出它背后的复杂计算过程。这本书的排版也十分专业,大量的公式和伪代码穿插得恰到好处,使得晦涩的数学概念得以可视化。对于希望从事游戏引擎开发或者高端可视化工作的专业人士来说,这本书的价值无可估量。
不得不说,《高级机器人运动规划与控制》这本书,简直是机器人学领域的一部百科全书式的著作。我尤其欣赏作者在理论严谨性和工程可行性之间找到的完美平衡。这本书的开篇部分对欧拉-拉格朗日方程在刚体动力学中的应用进行了详尽的推导,构建了扎实的数学基础。随后,书中对路径规划的经典算法,如RRT*和PRM,不仅给出了清晰的伪代码,还详细分析了它们的完备性与收敛性。但最让我震撼的是关于不确定性下的控制策略部分,作者深入探讨了卡尔曼滤波及其扩展版本(EKF, UKF)在状态估计中的应用,并结合一个具体的移动机器人案例,展示了如何将观测噪声和控制噪声纳入到运动控制的设计中。读完后,我感觉自己不再是孤立地看待“规划”和“控制”两个模块,而是真正理解了它们在一个动态、存在噪声的环境中是如何协同工作的,为未来从事复杂自主系统设计提供了坚实的理论和实践框架。
作者写得很细致,比较实际的一本书,有助于深入理解算法实现。
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