Practical Computer Vision Using C pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:John Wiley & Sons

作者:J. R. Parker

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1993-10-28

价格:USD 74.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780471592624

丛书系列:

图书标签:

• 计算机视觉
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《C++计算机视觉实战：从理论到实践的编程指南》 概述 这是一本面向计算机视觉领域研究者、工程师和爱好者的实战型编程指南。本书深入浅出地介绍了计算机视觉的核心概念、经典算法以及在C++环境下的实现细节。我们不仅仅局限于理论的讲解，更注重将理论知识转化为可执行的代码，并通过丰富的实例帮助读者掌握如何在实际项目中应用计算机视觉技术。本书旨在构建读者扎实的理论基础，同时培养独立解决计算机视觉问题的能力。 目标读者 初学者： 对计算机视觉充满兴趣，希望系统学习其基本原理和编程实现，但可能缺乏相关的理论背景或编程经验。 有一定基础的开发者： 已经掌握C++编程，并对图像处理、机器学习有初步了解，希望深入学习计算机视觉技术，并将其应用于实际项目。 研究人员与学生： 需要在学术研究或课程学习中运用计算机视觉技术，希望获得一套可靠的编程实现参考和理论指导。 对AI、机器学习感兴趣的工程师： 希望将视觉感知能力集成到现有或未来的系统中，了解机器如何“看懂”世界。 本书特色 1. 理论与实践紧密结合： 每一项技术讲解都配以清晰的数学推导和直观的图示，随后立即提供C++代码实现，让读者在理解原理的同时，也能立刻动手验证。 2. 循序渐进的学习路径： 从最基础的图像表示和处理开始，逐步深入到复杂的特征提取、对象识别、运动分析等主题，确保读者能够系统地构建知识体系。 3. 基于强大的C++生态： 本书将重点围绕C++语言及其丰富的库（如OpenCV、Eigen等）展开，充分发挥C++在性能和灵活性上的优势，为构建高效、复杂的计算机视觉系统奠定基础。 4. 丰富的案例研究： 包含大量贴近实际应用的案例，如图像去噪、边缘检测、人脸识别、物体跟踪、三维重建等，让读者了解计算机视觉在现实世界中的各种应用场景。 5. 代码质量高且可复用： 提供的所有代码均经过精心设计和测试，力求简洁、高效、易于理解和扩展，读者可以直接将其作为项目的基础框架。 6. 注重底层细节与优化： 不回避算法的数学细节，同时也会探讨如何在C++中优化算法性能，以满足实时性或大规模处理的需求。 内容提要 本书共分为三个主要部分：基础篇、核心算法篇 和 高级应用篇。 第一部分：基础篇——构建计算机视觉的基石 在这一部分，我们将为读者打下坚实的理论和编程基础，使其能够理解和操作图像，为后续深入学习复杂的计算机视觉算法做好准备。 第一章：引言与开发环境搭建 计算机视觉的定义、发展历程与应用领域概述。 C++在计算机视觉中的优势与地位。 搭建高效的C++开发环境：IDE选择（如Visual Studio, CLion）、编译器配置、CMake构建系统介绍。 集成开发环境（IDE）的配置与调试技巧。 安装与配置核心库：OpenCV（Open Source Computer Vision Library）——计算机视觉领域的瑞士军刀。 第一个OpenCV C++程序：图像的读取、显示与保存。 理解图像在计算机中的表示：像素、颜色空间（RGB, Grayscale, HSV等）的概念及其转换。 学习如何使用OpenCV进行基本的图像数据操作：像素访问、ROI（Region of Interest）提取。 第二章：图像处理基础 点运算： 图像的灰度化、二值化、对比度与亮度调整、直方图均衡化。 邻域运算： 图像的平滑处理（均值滤波、高斯滤波、中值滤波）及其原理与应用，用于去除噪声。 边缘检测： Sobel、Laplacian、Canny等经典边缘检测算法的原理、数学模型及C++实现，理解如何找到图像中的关键轮廓。 形态学操作： 腐蚀（Erosion）、膨胀（Dilation）、开运算（Opening）、闭运算（Closing）及其在图像去噪、连接断裂部分、分离物体等方面的应用。 图像变换： 仿射变换（平移、旋转、缩放、剪切）、透视变换及其在图像校正、对齐中的作用。 色彩空间转换与操作： 深入理解不同颜色空间（如YUV, Lab）的特性，并进行实际的颜色空间转换与分析。 第二部分：核心算法篇——探索计算机视觉的内在机制 本部分将深入讲解计算机视觉领域的核心算法，涵盖特征提取、目标检测、图像分割、运动与多视图几何等关键技术，并提供详细的C++实现。 第三章：图像特征提取与描述 角点检测： Harris角点检测、Shi-Tomasi角点检测的原理与C++实现，理解角点作为稳定图像特征的含义。 尺度不变特征变换（SIFT）： 详细介绍SIFT算法的生成（DoG）、关键点定位、方向分配和描述符生成过程，并提供C++实现。 加速稳健特征（SURF）： 介绍SURF算法，理解其如何通过积分图等技术加速SIFT的计算，并进行C++实现。 方向梯度直方图（HOG）： 详细阐述HOG特征的生成过程，以及其在行人检测等任务中的成功应用，并进行C++实现。 其他特征描述符： BRIEF, ORB等快速特征描述符的原理和应用。 特征匹配： K-Nearest Neighbors（KNN）、Brute-Force Matcher等特征匹配方法，以及RANSAC（Random Sample Consensus）算法在鲁棒匹配中的应用。 第四章：目标检测与识别 传统目标检测方法： 基于模板匹配、滑动窗口和特征（如Haar特征，HOG特征）的目标检测技术。 机器学习在目标检测中的应用： 支持向量机（SVM）： 介绍SVM的基本原理，并将其应用于基于HOG特征的行人检测。 Adaboost算法： 介绍Adaboost算法，理解其如何集成弱分类器，并用于Haar特征的级联分类器（如人脸检测）。 深度学习在目标检测中的兴起： 卷积神经网络（CNN）基础： 介绍CNN的基本结构（卷积层、池化层、全连接层）和反向传播算法。 经典CNN模型： LeNet, AlexNet, VGG, ResNet等经典CNN模型概述。 基于深度学习的目标检测框架： 两阶段检测器： R-CNN系列（R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN）的工作原理。 单阶段检测器： YOLO（You Only Look Once）系列和SSD（Single Shot MultiBox Detector）的工作原理，并重点介绍其在C++环境下的部署与使用（如使用OpenCV DNN模块）。 对象跟踪： 经典跟踪算法： Mean-Shift, CAMShift, 光流法（Lucas-Kanade）及其在C++中的实现。 基于深度学习的跟踪算法概述。 第五章：图像分割 基于阈值的分割： Otsu's方法。 基于区域的分割： 区域生长法。 基于边缘的分割。 图割（Graph Cuts）算法： 介绍Graph Cuts在图像分割中的应用，如GrabCut算法。 深度学习在图像分割中的应用： 语义分割（Semantic Segmentation）： FCN (Fully Convolutional Networks), U-Net等模型介绍。 实例分割（Instance Segmentation）： Mask R-CNN等模型介绍。 在C++中部署深度学习分割模型。 第六章：多视图几何基础 相机模型： 相机内参、外参、投影模型、畸变模型。 立体视觉： 对极几何： 本质矩阵（Essential Matrix）和基础矩阵（Fundamental Matrix）的推导与计算。 相机标定： 内参和外参的标定方法。 立体匹配： 块匹配（Block Matching）、SGM（Semi-Global Matching）等算法的原理与C++实现。 深度图的生成与应用。 三维重建： SfM（Structure from Motion）： 基于特征点法的多视图三维重建概述。 MVS（Multi-View Stereo）： 深度图融合的原理。 第三部分：高级应用篇——挑战与前沿 本部分将探讨计算机视觉领域更高级、更具挑战性的主题，以及如何在实际项目中整合和优化这些技术。 第七章：图像配准与融合 图像配准： 基于特征的配准： 使用SIFT/SURF特征进行图像对齐。 基于区域的配准： 互相关、互信息等方法。 多尺度配准。 图像融合： 像素级融合： 算术平均、加权平均、拉普拉斯金字塔融合等。 特征级融合。 在全景图拼接、医学影像融合等场景的应用。 第八章：运动估计与光流 光流（Optical Flow）： 基本概念： 像素亮度恒定假设。 经典算法： Lucas-Kanade（增量式和批量式）、Horn-Schunck。 稠密光流： Farneback光流算法。 光流的应用： 运动补偿、视频稳定、运动分析。 运动目标检测与背景减除： 帧差法。 混合高斯模型（GMM）。 MOG2（Mixture of Gaussians v2）。 第九章：实践项目与案例分析 人脸检测与识别系统： 使用OpenCV的Haar级联分类器或DNN模块实现人脸检测，结合LBPH（Local Binary Pattern Histograms）或FaceNet等实现人脸识别。 物体跟踪应用： 实现一个简单的物体跟踪器，如使用KCF（Kernelized Correlation Filters）算法。 手势识别系统： 结合肤色分割、轮廓提取和关键点检测实现基本的手势识别。 简单AR（增强现实）应用： 使用OpenCV进行平面检测和物体叠加。 3D场景的理解与可视化： 使用点云库（如PCL）处理和可视化深度数据。 第十章：计算机视觉的未来与优化 计算机视觉的最新发展趋势： 深度学习的进一步演进、Transformer在CV中的应用、生成式模型（GANs）等。 算法优化与性能提升： 并行计算： OpenMP, TBB（Threading Building Blocks）。 GPU加速： CUDA, OpenCV的GPU模块。 SIMD指令集（SSE, AVX）的使用。 内存管理与效率。 部署与嵌入式系统： 将计算机视觉算法移植到嵌入式平台（如Raspberry Pi, Jetson Nano）的挑战与策略。 伦理与挑战： 隐私、偏见、可解释性等问题。 总结 本书的内容结构旨在提供一个全面且实用的计算机视觉学习框架。从基础的图像操作到复杂的深度学习模型，再到实际的项目应用，读者将能够逐步建立起自己对计算机视觉的深刻理解。通过书中提供的C++代码示例和实践指导，读者不仅能掌握理论知识，更能将其转化为解决实际问题的强大工具。本书不仅仅是一本技术手册，更是一段通往计算机视觉奇妙世界的探索之旅。

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说实话，这本书的错误率和排印质量也让我非常困扰。我发现好几个关键公式的下标似乎印错了，这在严谨的数学推导中是绝对不能容忍的错误。更糟糕的是，在尝试复现书中提到的一些算法时，我发现代码片段的依赖库版本似乎非常陈旧，或者干脆就是错误的函数调用。这让调试过程变得异常痛苦，我花费了大量时间去纠正那些本不应该出现在已出版书籍中的低级错误。对于一本声称是“实践”的书籍而言，代码的准确性和可运行性是生命线。这本书显然在这方面严重失职。我希望看到的教科书，应该是经过严格审校和测试的，能够让读者放心地将书中的例子作为起点进行开发。然而，这本书更像是一份未经充分验证的初稿，充满了需要读者自行去修正的陷阱。我对作者的专业性产生了极大的怀疑，这种质量的书籍，不适合任何严肃的学习者使用。

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这本书的章节组织逻辑混乱得让人抓狂。我试图从头到尾按照顺序阅读，但很快就迷失在了信息的海洋里。它没有一个清晰的主线，比如先从基础的图像处理开始，然后过渡到特征提取，最后到高级的应用。相反，它像是一本零散论文的合集，每个章节似乎都在探讨一个独立且高度专业化的主题，而且彼此之间的关联性很弱。比如说，关于运动恢复结构（Structure from Motion）的部分，讲解得过于抽象，我很难将书本上的描述与我实际拍摄的视频序列对应起来。更令人不解的是，书中对一些关键概念的定义含糊不清，似乎作者默认读者已经通过其他渠道了解了这些背景知识。如果一本技术书籍不能清晰地定义它使用的术语和符号系统，那么它在教学上的失败是显而易见的。我需要的是一个结构严谨、层层递进的知识体系，而不是一堆散落在各处的知识点，让人自己去拼凑一个完整的画面。

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我得说，这本书的深度绝对是毋庸置疑的，它在某些非常小众和前沿的计算机视觉子领域确实触及到了核心。但问题是，它的受众定位似乎极其狭窄。如果你已经是该领域的博士生或者资深研究员，也许能从中汲取一些灵感。但对于我这种希望通过系统学习，将C语言的性能优势与现代CV算法结合起来的开发者来说，这本书简直是一场灾难。它的知识跳跃性太大，前一页还在讨论像素点的基本操作，下一页突然就跳到了基于流形的图像分割算法，中间完全没有平滑过渡。我甚至怀疑作者是否真的理解“实践”二字意味着什么。真正的实践书籍，应该教会读者如何构建一个健壮的软件架构，如何管理内存，如何在不同的硬件平台上优化性能，而不是仅仅罗列出理论公式。我翻遍了全书，没有找到任何关于如何用C语言高效地进行并行计算来加速卷积操作的章节，这对于追求性能的计算机视觉应用来说是致命的缺失。这本书与其叫“实践”，不如叫做“理论的碎片集”。

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天哪，我最近淘到一本关于计算机视觉的书，简直是打开了我对这个领域认知的一扇新大门！这本书的标题很有趣，但内容嘛，让我这个刚入门的“小白”看得是云里雾里，完全没有那种循序渐进的引导感。我本来期望着能看到一些关于如何用C语言去实现那些炫酷的图像处理算法的实例，比如如何用最基础的像素操作去搭建一个简单的边缘检测器，或者如何利用OpenCV库里那些C接口的功能来做一些入门级的目标跟踪。结果呢？这本书似乎默认读者已经对计算机图形学、线性代数以及C语言的高级特性了如数家珍。它直接跳到了各种复杂的数学公式推导和理论模型的剖析，每一个章节都像是在啃一块硬骨头，让我这个初学者在面对诸如傅里叶变换在图像去噪中的应用时，感到深深的挫败。书中的代码示例少得可怜，即便是那些有的，也往往是片段式的，缺乏一个完整的可运行项目来串联起所有的知识点。说实话，对于希望通过动手实践来学习的读者来说，这本书的实践指导性几乎为零，更像是一本偏向理论研究的参考手册，而不是一本“实践指南”。我希望看到的是清晰的代码注释、详细的编译步骤，以及对每个算法步骤背后的逻辑的直观解释，但这些在这本书里几乎找不到，这真的让人感到非常失望。

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这本书的装帧和排版倒是挺专业，纸张质量也不错，拿在手里沉甸甸的，一看就是一本“正经”的技术书。然而，内容上的乏味和晦涩程度，完全对不起它这身“行头”。我尝试着去理解其中关于立体视觉和三维重建的那几章，完全是徒劳。作者似乎热衷于探讨那些极度深奥的几何约束和优化方法，把原本可以用更直观的几何概念来解释的问题，用一堆我看不懂的希腊字母和矩阵运算给复杂化了。作为一个希望将这些技术应用到实际项目中的工程师，我更需要的是“如何做”（How-to）的指导，而不是“为什么如此”（Why so）的深层哲学探讨。举个例子，当讲到相机标定的时候，我期待看到的是如何通过标准的棋盘格图像，一步步地计算出内参和外参矩阵，并附带一个简洁的C代码函数来实现这个过程。这本书里，却用了大量的篇幅去讨论不同标定模型的理论优势和局限性，却鲜有实际操作的指导。这使得这本书对于需要快速上手、解决实际工程问题的读者来说，价值大大降低了。它更像是作者多年学术研究的结晶，而不是一本面向大众读者的“实践”教材。

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