具体描述
本书全面介绍了近10年来发展的基于几何的计算机视觉计算方法及其数学基础。除了上述内容外，其中多摄像机视图几何及其计算方法，值得读者关注。这是因为当前计算机的性能价格比大大提高，使人们有条件在视觉系统中使用更多的摄像机，以利用冗余的信息，来换取系统对噪声的鲁棒性。系统对噪声的鲁棒性一直是实用计算机视觉系统的瓶颈问题，解决该问题的可能的办法是：提高摄像机的分辨率、多摄像机方法和近年来大量引进的统计最优化鲁棒算法(本书许多章节也有描述)。本书对我国专门从事计算机视觉研究的读者有较好的参考价值。此外，从事相关数学领域研究的人士也值得一读。
作者简介
目录信息
读后感
非常好的一本书。四个对应点的算法影响实在是太大了。有兴趣的话还可以看看“In Defense of the Eight-Point Algorithm”，1997年发表。非常的严谨。其实，书里面的算法并不难理解，但是最棒的是书中提供了用伪代码写成的算法。这对实现算法以及理解非常非常有帮助！。
评分计算机视觉分两大类：1.识别 2. 三维。我读书的时候research是做三维的，老板是Marr奖得主。 本书刚出的时候，我国内的老板就带了一本回国。当时还没有入门，但richard的书写的非常容易看。从single view开始看，很快就看进去了。第一次感受到科学的神奇就是那个暑假。真是读...
评分今年圣诞节送了此书作者一罐鹌鹑蛋和一瓶老干妈 ...............................................................................................................
评分计算机视觉分两大类：1.识别 2. 三维。我读书的时候research是做三维的，老板是Marr奖得主。 本书刚出的时候，我国内的老板就带了一本回国。当时还没有入门，但richard的书写的非常容易看。从single view开始看，很快就看进去了。第一次感受到科学的神奇就是那个暑假。真是读...
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用户评价
我可以诚实地说，《计算机视觉中的多视图几何》这本书，即便以我一个旁观者的角度来看，它所展现出的知识体系的严谨性和完整性也是令人印象深刻的。我并非直接从事计算机视觉的开发者，但我一直对“从图像中学习”的理念非常着迷。这本书就像是一本解码器，它揭示了二维图像背后隐藏的三维世界是如何被计算和理解的。我注意到书中对**相机模型**的介绍，从基本的针孔相机，到考虑镜头畸变的模型，再到更复杂的传感器模型，这让我明白，我们看到的数字图像并非是物体真实形状的简单复制，而是经过了一系列复杂的几何变换。书中对**对极几何**的阐述，解释了为什么两个不同视角拍摄的图像，同一场景点会在另一张图像的特定“对极线”上。这种约束关系是后续进行相机位姿估计和三维重建的基石。我特别欣赏书中对**Structure from Motion (SfM)**和**Multi-View Stereo (MVS)**这两种核心三维重建技术的介绍。SfM主要关注如何从图像序列中估计相机的运动和稀疏的三维点，而MVS则在此基础上，利用更多的图像信息来生成密集的三维模型。理解这两种技术的区别和联系，以及它们所依赖的多视图几何原理，对于我理解现代3D扫描和建模技术非常有帮助。这本书的价值在于，它不仅仅提供技术细节，更重要的是培养一种从几何角度分析视觉问题的能力，即使我不能立即应用这些算法，也能更好地理解和评估那些基于这些原理的现有技术。
评分这本书是为那些真正想深入理解计算机视觉底层逻辑的人量身打造的，它不会给你现成的“拿来即用”的库函数，而是告诉你这些库函数背后的数学原理和推导过程。作为一名对算法理论充满热情的研究生，我发现《计算机视觉中的多视图几何》提供了我一直寻找的深度。书中对**相机姿态估计**的阐述，无论是基于特征点的PnP（Perspective-n-Point）问题，还是基于直接线性变换（DLT）的求解方法，都进行了清晰的讲解。这对于将已知三维模型“放入”到图像中的场景中，或者在已知相机位姿的情况下识别三维点，都具有极高的应用价值。我特别喜欢书中对**BA（Bundle Adjustment）**的介绍，这是一个非常重要的优化过程，它能够同时优化所有相机位姿和三维点的位置，从而得到全局最优的解。理解BA的迭代过程和其在实际应用中的重要性，对于提升3D重建的精度和鲁棒性至关重要。书中对**SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）**的提及，也让我看到了多视图几何在机器人和自动驾驶领域的巨大潜力。通过连续的多帧图像，不仅可以估计相机的运动轨迹，还可以构建周围环境的三维地图。这需要对前面的所有几何概念有非常透彻的理解。这本书的优点在于，它将分散的几何概念整合在一起，形成了一个完整的知识体系，让读者能够看到不同算法之间的内在联系。虽然阅读过程需要投入大量的时间和精力去消化吸收，但每一次的理解和突破，都让我觉得无比充实，也为我未来在计算机视觉领域的研究指明了方向。
评分从一个充满好奇心的探索者的角度来看，《计算机视觉中的多视图几何》这本书，它就像是一幅精美的地图，指引着我探索计算机视觉这个令人着迷的领域。我一直对“机器如何理解空间”这个话题感到着迷，而这本书恰恰解答了我很多疑问。作者在**相机成像原理**的讲解上，从最基本的针孔模型到考虑了镜头畸变等现实因素，让我明白我们看到的二维图像，是三维世界投影到二维平面的结果，而这个过程充满了几何信息。我尤其被书中关于**多视图几何**的阐述所吸引，它揭示了不同视角下图像之间的内在联系，以及如何通过这些联系来推断相机的运动和场景的三维结构。书中对**对极几何**的解释，以及**基础矩阵（Fundamental Matrix）**和**本质矩阵（Essential Matrix）**的推导，让我看到了几何约束如何在图像匹配和相机位姿估计中发挥核心作用。我印象深刻的是书中关于**三角测量**的讨论，它展示了如何利用多个视图中的对应点，在三维空间中精确地定位一个点。这个过程是我理解3D重建技术的基础。这本书的魅力在于，它不仅仅是理论的堆砌，更是通过清晰的图示和逻辑严谨的推导，将抽象的数学概念变得易于理解，并将其与实际应用紧密结合。读完这本书，我感觉自己对“看”这件事有了更深刻的理解，也对计算机如何“学习”视觉信息有了更清晰的认识，这无疑激发了我进一步探索更高级计算机视觉技术的强烈愿望。
评分从工程实践的角度来看，《计算机视觉中的多视图几何》这本书的价值简直无法估量。我是一名软件工程师，一直在寻找能够提升我们产品视觉处理能力的方法，而这本书提供的理论基础和算法指导，正是我们迫切需要的。书中对立体视觉（Stereo Vision）的深入剖析，尤其是视差计算（Disparity Calculation）的各种方法，如块匹配、像素匹配以及更先进的基于学习的方法，都进行了非常细致的讨论。我特别关注了图像去扭曲（Image Rectification）的部分，因为这是立体匹配的前提，确保了左右图像的扫描线是水平对齐的，这极大地简化了后续的视差计算。书中还详细介绍了如何使用多视图几何来解决SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）问题，这对于开发无人驾驶汽车、机器人导航等应用至关重要。理解了传感器数据（如摄像头）与环境几何之间的关系，才能实现精确的定位和地图构建。书中对BA（Bundle Adjustment）算法的讲解，也让我认识到优化所有相机位姿和三维点坐标的重要性，它能够显著提高重建的精度和稳定性。虽然书中涉及的数学工具（如线性代数、微积分、概率论）需要一定的基础，但作者的讲解逻辑清晰，并且常常给出直观的解释，使得理解过程不至于太过艰难。我可以想象，这本书将成为我日常工作中解决复杂视觉问题的“圣经”，为我的项目提供强有力的技术支撑，帮助我们更高效地开发出高质量的计算机视觉应用。
评分我可以毫不夸张地说，《计算机视觉中的多视图几何》这本书，它所涵盖的深度和广度，对于我来说，简直是一次智识上的“探险”。我一直对人类感知和机器感知的界限感到好奇，而这本书恰恰展示了机器如何通过“观看”来理解三维空间。书中对**相机标定**的详细讲解，包括内参、外参的估计，以及它们如何影响最终的三维重建结果，让我对“视角”这个概念有了全新的认识。我尤其关注书中关于**鲁棒性**的讨论，例如在实际应用中，如何处理特征匹配的错误、遮挡等问题，并引入RANSAC（Random Sample Consensus）等算法来提高估计的准确性。这让我意识到，理论上的完美推导，在现实世界中需要更多的工程智慧来克服不确定性。书中对**多视角下的相机位姿估计**，即如何根据已知三维点和其在图像中的二维投影来计算相机的外参，这对于AR/VR应用中的追踪至关重要。我看到书中介绍了PnP问题，并探讨了不同的求解方法。同时，我也看到了多视图几何在**目标跟踪**中的应用，如何通过跟踪目标在序列图像中的位置变化，来推断相机的运动或者目标的运动。这本书的价值在于，它将看似独立的计算机视觉任务，如相机标定、3D重建、目标跟踪等，都统一在多视图几何这个核心框架下进行阐述，使得整个知识体系更加连贯和完整。我虽然还需要反复钻研才能完全掌握其中的精髓，但这本书无疑为我打开了一扇通往更广阔的计算机视觉世界的大门。
评分我一直认为，真正的技术书籍，应该能让你在阅读中产生“顿悟”的感觉，《计算机视觉中的多视图几何》这本书就做到了这一点。作为一名对图像处理和计算机图形学都有涉猎的学习者，我一直渴望能够理解“机器如何感知世界”的底层逻辑。这本书通过对**相机模型**的细致分析，让我明白，我们看到的数字图像，是如何从三维世界映射到二维平面的，以及这个过程中涉及到的投影、畸变等关键因素。我尤其沉迷于书中关于**对极几何**的讲解，它揭示了不同视角下图像之间的内在联系，以及如何利用这些联系来约束相机位姿的估计。书中对**基础矩阵（Fundamental Matrix）**的推导和应用，让我理解了它在无标定相机之间的几何约束关系。这对于从头开始建立一个多视角系统至关重要。此外，书中对**三角测量**的阐述，即如何利用两个视图中的对应点和相机参数，来恢复三维空间中的点坐标，更是让我看到了从2D到3D的桥梁。这让我对3D扫描和建模有了更直观的理解。这本书的精妙之处在于，它不仅仅罗列公式，更注重解释公式背后的几何直觉，以及这些几何概念在实际应用中的重要性，例如在3D重建、立体视觉、视觉SLAM等领域。我虽然还不能完全精通每一个算法，但这本书已经极大地提升了我对计算机视觉技术的理解深度，并激发了我对这些技术在现实世界中应用的浓厚兴趣。
评分坦白说，《计算机视觉中的多视图几何》这本书，它提供的知识深度和严谨性，对我而言，是一次非常扎实的学习体验。我一直认为，要理解一个复杂的领域，首先要掌握其基础的数学和几何原理，而这本书正是循着这条路径前进的。作者在**相机模型**部分的讲解，从最基础的针孔相机模型，到考虑了镜头畸变的更现实的模型，让我充分认识到，数字图像的形成是一个复杂的几何映射过程。我特别重视书中关于**多视图几何**的核心概念，如**对极几何**及其相关的**本质矩阵（Essential Matrix）**和**基础矩阵（Fundamental Matrix）**。理解这些矩阵如何量化两个相机视图之间的相对运动和几何约束，是解决后续一系列视觉问题的关键。书中对**相机标定**的详尽介绍，以及如何利用已知三维点和其在图像中的对应关系来估计相机的内外参数，这对于任何需要精确三维信息处理的应用都至关重要。我也对书中介绍的**Structure from Motion (SfM)**和**Multi-View Stereo (MVS)**技术印象深刻。SfM侧重于从连续的图像序列中估计相机的运动和场景的三维结构，而MVS则在SfM的基础上，利用更多的图像信息来生成更为密集的3D模型。这本书的独特价值在于，它将这些技术有机地整合在一起，清晰地阐述了多视图几何在其中所起的核心作用。即使我目前的应用场景还不直接涉及这些复杂算法，但理解它们的工作原理，能够让我更好地理解那些利用这些技术的现有解决方案，也为我未来进行更深入的研究奠定了基础。
评分一本打开了新世界大门的奇书，即使对于我这个并非专业科班出身的普通爱好者来说，也感受到了它深邃的魅力。我一直对那些能够让静止的画面“活”起来的技术感到好奇，而《计算机视觉中的多视图几何》恰恰满足了我这份渴望。书中详尽地阐述了如何通过捕捉物体在不同视角下的影像，来推断出其三维结构和空间关系。这种从二维到三维的跳跃，在我看来简直是魔法。我还记得第一次尝试理解相机标定部分时，那些复杂的数学公式让我头晕目眩，但作者用一种非常耐心且富有条理的方式，将抽象的概念具象化，例如通过棋盘格图案来解释如何找到相机的内参和外参，让我恍然大悟。书中的图示更是功不可没，那些清晰的标注和几何示意图，让原本晦涩的理论变得直观易懂。我尤其喜欢其中关于对极几何的讲解，它解释了为什么在两个不同视角的图像中，同一个三维点会对应到图像平面上的特定对应关系，这个原理在很多实际应用中都至关重要，比如三维重建和物体跟踪。作者还分享了许多经典的多视图几何算法，如SVD在求解基础矩阵中的应用，虽然我还需要反复练习才能完全掌握，但能够了解到这些底层逻辑，已经让我受益匪浅。这本书不仅仅是理论的堆砌，更像是为我打开了一扇通往计算机视觉核心技术的大门，让我看到了图像背后的结构和规律，也激发了我进一步探索的兴趣。即使对计算机视觉只有浅薄了解的人，也能从中找到学习的乐趣和方向，相信对于有一定基础的读者来说，这本书更是不可多得的宝藏。
评分读完《计算机视觉中的多视图几何》这本书，我感觉自己的思维方式都发生了一些变化。它不仅仅是教授技术，更像是培养一种“几何思维”。作者巧妙地将抽象的数学概念与我们日常可见的物理世界联系起来，让我开始用一种全新的视角去审视周围的一切。书中所描绘的相机模型，从针孔相机模型到更复杂的透视投影，再到考虑畸变的相机模型，都让我对“看”这个动作有了更深刻的理解。我们眼睛看到的二维图像，实际上是三维世界在二维平面上的投影，而这本书就是教我们如何从这些投影中反推出原始的三维信息。我印象最深的是关于**相机标定**的章节，理解了如何通过一组已知三维点和其在图像上的对应点，来求解相机的内外参数，这就像是在为相机“量身定做”一个精确的测量模型。书中还讲到了**多视角下的特征匹配**，比如SIFT、SURF等特征点检测和描述算法，以及如何通过这些特征点来建立不同图像之间的对应关系。这种对应关系是进行三维重建和相机位姿估计的基础。作者还提及了**三维重建**的不同方法，例如Structure from Motion（SfM）和Multi-View Stereo（MVS），以及它们各自的优缺点。这些知识不仅让我对计算机视觉技术有了更全面的认识，也让我开始思考如何将这些技术应用到我的个人项目，比如制作我旅行照片的3D模型，或者复原一些历史建筑的数字模型。这本书的深度和广度都让我惊叹，它是一本真正能够启发思考、培养能力的绝佳读物。
评分对于我这样一名对视觉学和光学原理颇感兴趣的读者，《计算机视觉中的多视图几何》这本书提供了一个非常详实且体系化的框架。它从最基本的原理出发，一步步构建起理解复杂视觉任务所需的核心知识。作者对**相机成像模型**的讲解，从理想的针孔模型到更贴近现实的径向和切向畸变模型，都进行了细致入微的阐述。这对于理解图像失真以及如何校正失真至关重要。尤其是在研究3D重建和增强现实（AR）时，精确的相机模型是基础中的基础。书中对**多视图几何**核心概念的定义，如**对极几何（Epipolar Geometry）**和**本质矩阵（Essential Matrix）/基础矩阵（Fundamental Matrix）**，我进行了反复的研读。理解了这些矩阵如何描述两个视图之间的几何约束，我才能真正理解为什么能够通过匹配点来计算相机之间的相对位姿。例如，对极约束（Epipolar Constraint）——$mathbf{x}_2^T mathbf{E} mathbf{x}_1 = 0$——这个简洁的方程，背后蕴含着强大的几何意义，它告诉我，在第一张图像中的一个点$mathbf{x}_1$，在第二张图像中的对应点$mathbf{x}_2$必定位于一条特定的线上。此外，书中对**三角测量（Triangulation）**的解释，即如何利用对应点和相机参数，在三维空间中确定该点的精确位置，也是我学习的重点。这个过程直接将二维的图像信息转化为三维的几何信息，是实现3D重建的关键一步。这本书不仅仅是理论的介绍，还常常结合实际的算法流程，让我能够将抽象的数学模型与具体的计算过程联系起来，为我探索更高级的计算机视觉技术奠定了坚实的基础。
评分漂亮！
评分理论很赞，读这本书的章节顺序是最大的难点，摸索好了就是一本好书！不过中文翻译得不够好，可能那些数学名词就是这样吧……
评分非常不错的一本书。深入浅出的讨论了相机成像原理、相机校正、多视图几何等问题。
评分匆匆读过，很系统，不过很多没看懂，只看个大概
评分视觉圣经。
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