具体描述
本书系统地介绍了计算机视觉方面的基础知识，详细讨论了从图像自动抽取重要信息的相关理论，内容包括最近出现的研究成果。本书取材新颖精炼，重点突出，以解决实际问题为目的。前11章讨论的是2D情况；第12章到第15章从2D情况扩展到3D情况；第16章介绍了利用计算机视觉技术的实际应用系统。书中的大量实例及习题，贴近生活，面向应用，富有情趣。 本书适合作为高等院校计算机及相关专业的高年级本科生和研究和的教材，也可供相关技术人员参考。 长期以来，科学家与科幻作家一直梦想着人类能够制造出智能机器，而这种智能机器首先要能够对视觉信息进行理解。本书详细讨论了从图像自动抽取重要信息和理论和技术，把利用计算机视觉技术把利用计算机视觉技术解决问题的重要研究内容汇集到一起。随着计算机技术的最新发展，计算机图像已经成为一种经济灵活的技术手段，并已渗透到各行各业。图像计算不再只属于科学研究领域，甚至成为人们的业余爱好。本书适合作为高等院校计算机及相关专业的高年级本科生和研究和的教材，也可供相关技术人员参考。本书英文版被美国华盛顿大学等高等院校采用为教材。 本书特点： ●除了传统内容外，增加了图像数据库，虚拟现实和增强现实方面的内容； ●介绍了两个运用计算机视觉技术的实际系统； ●应用面涉及工业、医学、地产、多媒体及计算机绘图； ●内含大量习题和编程项目，以及大量极具说服力的图片； ●书中提供大量相关网站，包括额外图像档案文件，图像处理代码和幻灯片等。
作者简介
目录信息
前言
第1章 绪论
1.1 机器视觉
1.2 应用问题
1.3 图像运算
1.4 面临的问题
1.5 计算机和应用软件
1.6 相关领域
1.7 内容安排
1.8 参考文献
1.9 附加习题
第2章 图像生成与图像表示
2.1 光线感测
2.2 成像设备
2.3 数字图像中的问题
2.4 图像函数与数字图像
2.5 数字图像格式
2.6 成像影响因素
2.7 从二维图像到三维结构
2.8 5种参考坐标系
2.9 其他类型的传感器
2.10 参考文献
第3章 二值图像分析
3.1 像素与邻域
3.2 图像模板运算
3.3 目标计数
3.4 连通成分标记
3.5 二值图像形态学
3.6 区域特征
3.7 区域邻接图
3.8 灰度级图像阈值化
3.9 参考文献
第4章 模式识别
4.1 模式识别问题
4.2 分类模型
4.3 查准率与查全率
4.4 特征表示
4.5 特征向量表示
4.6 分类器的实现
4.7 结构方法
4.8 混淆矩阵
4.9 决策树
4.10 贝叶斯决策
4.11 多维数据决策
4.12 机器学习
4.13 人工神经网络
4.14 参考文献
第5章 图像滤波与增强
第6章 颜色与明暗分析
第7章 纹理分析
第8章 基于内容的图像检索
第9章 二维运动分析
第10章 图像分割
第11章 2D匹配
第12章 2D图像中的3D信息
第13章 3D感知与目标位姿计算
第14章 3D模型和匹配
第15章 虚拟现实
第16章 案例研究
索引
· · · · · · (收起)
读后感
评分
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评分
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用户评价
我必须承认，我是在一个非常焦虑的阶段接触到这本《操作系统原理深度解析》的。当时我对进程间通信、内存管理那块的理解总是浮于表面，每次面试或实际遇到并发问题时都会心虚。这本书的厉害之处在于它没有满足于对概念的简单罗列，而是深入到了内核级别去剖析这些机制是如何协同工作的。它的行文风格极其严谨、逻辑链条环环相扣，读起来有一种在阅读精密机械设计图的感觉。特别是它对虚拟内存的分页与分段机制的对比分析，结合了具体硬件的支持细节，让我清晰地看到了操作系统的抽象层是如何在物理硬件之上搭建起一个稳定高效的运行环境的。我特别喜欢其中关于死锁预防和检测的章节，作者没有简单地给出算法，而是用了一个非常贴近现实的资源分配模型进行模拟推演，这种仿真式的讲解，极大地增强了对理论约束条件的理解。这本书绝对不是那种可以轻松翻阅的“速成”读物，它要求读者保持高度的专注，但一旦你沉下心来，它回报给你的将是对系统底层运作逻辑的深刻洞察力。
评分说实话，我买这本《现代编译技术与实践》纯属是抱着试一试的心态，因为我对编译原理这个领域一直持有一种敬而远之的态度，觉得那是非常偏向理论和学院派的深奥学问。然而，这本书彻底颠覆了我的认知。它的写作非常注重“实践”二字，大量的篇幅放在了如何将理论付诸代码实现上。作者的语言风格非常务实，没有过多的学术腔调，更像是一位资深工程师在分享他的项目经验。比如在讲解词法分析器生成时，它没有停留在正则表达式的理论层面，而是直接带着读者使用Flex/Lex这样的工具，一步步生成代码并调试，这种即时反馈的学习过程，极大地降低了学习的门槛。更让我印象深刻的是，书中对中间代码生成和优化部分的讲解，它不仅展示了如何生成三地址码，还引入了寄存器分配的贪心算法和图着色方法，并清晰地展示了这些优化步骤是如何显著提升最终程序的运行效率的。这本书让编译原理从“高不可攀”的理论，变成了手中可以掌控的工程技术。
评分对《机器学习中的数学原理》这本书的评价，必须用“痛快淋漓”来形容。我一直认为，许多机器学习的书籍在介绍模型时，要么是黑箱式地给出公式，让读者只知道怎么用但不知道为什么有效；要么就是过于侧重数学证明，让工程背景的读者望而却步。这本书则完美地找到了那个黄金分割点。它的核心优势在于，每当引入一个复杂的概念，比如支持向量机的核技巧、高斯混合模型的EM算法，作者都会先从它要解决的实际问题入手，然后“倒推”出所需的数学工具——无论是线性代数中的投影、概率论中的最大似然估计，还是优化理论中的拉格朗日乘子法。讲解数学概念时，语言简练有力，绝不拖泥带水，并且会立刻回到模型中去解释这个数学工具是如何赋予模型强大能力和泛化性的。读完后，我感觉自己不再是那个只能调用库函数的“调用者”，而是真正理解了算法“发动机”是如何运转的工程师。这本书真正地将“数学”与“智能”的桥梁搭建了起来。
评分我是一名侧重于前端开发的程序员，对网络协议一直感到有些模糊，只知道HTTP/2比HTTP/1.1快，但具体快在哪里，底层TCP/UDP的细节对我来说总是一团迷雾。因此，当我翻开《深入理解TCP/IP协议栈》时，我预期它会是枯燥乏味的协议规范堆砌。出乎意料的是，作者运用了一种近乎“侦探小说”般的叙事手法来解构这些复杂的网络交互。他不是孤立地解释每一个头部字段，而是将整个数据包的传输过程描绘成一个充满挑战和博弈的旅程。例如，在讲解三次握手时，他详细模拟了SYN、SYN-ACK、ACK这三个报文段在网络中传输可能遇到的延迟和丢失情况，并解释了为什么必须是“三次”而不是两次。对于拥塞控制算法（如慢启动和竞争窗口），作者用数据流和窗口大小的变化图表来展示，那种动态的、与时间赛跑的感觉，比单纯看公式要直观和震撼得多。这本书让我第一次真正理解了，我们习以为常的“秒开网页”，背后是多么精妙的工程妥协与平衡。
评分这本《数据结构与算法导论》简直是为我这种初学者量身定做的，作者的叙述方式非常亲切，就像一个经验丰富的朋友在手把手教你。一开始我对那些复杂的概念感到畏惧，比如红黑树的旋转、图的深度优先搜索，总觉得云里雾里的。但翻开这本书，我立刻被那种娓娓道来的讲解方式吸引住了。书中的图示简直是神来之笔，每一个复杂的结构都是用清晰的、分步骤的插图来解释，配合着生动的比喻，那些原本抽象的算法逻辑一下子就具象化了。比如讲到动态规划时，它没有直接抛出复杂的数学公式，而是通过一个经典的背包问题，一步步引导我们思考如何拆解问题、如何存储中间结果，那种豁然开朗的感觉，至今记忆犹新。而且，这本书的练习题设计得也非常巧妙，难度梯度设置得非常合理，从基础的数组操作到后期的高级图论算法，每完成一组练习，都能明显感觉到自己的内功在扎实地增长。对于那些想要从零开始，系统性地构建起扎实算法基础的读者来说，这本书的价值无可估量，它不仅仅是知识的传授，更是一种思维方式的培养。
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