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出版者:

作者:刘振安

出品人:

页数:251

译者:

出版时间:2008-1

价格:25.00元

装帧:

isbn号码:9787111231264

丛书系列:

图书标签:

• 自考教材
• 教材
• C++
• 程序设计
• 编程
• 计算机科学
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图书简介：数字图像处理与计算机视觉基础 书名： 数字图像处理与计算机视觉基础 作者： [此处可填写真实作者姓名，如：张伟 / 李明] 出版社： [此处可填写真实出版社名称，如：清华大学出版社 / 机械工业出版社] --- 第一部分：数字图像处理的基石（约 450 字） 本书旨在为读者构建一个全面而深入的数字图像处理（Digital Image Processing, DIP）理论与实践框架，重点关注图像的采集、表示、增强、恢复与分割等核心环节。 图像的本质与表示： 我们从最基础的层面入手，探讨数字图像的物理起源——光与色彩的数字化过程。内容详细阐述了连续图像到离散数字图像的转换原理，包括采样（Sampling）和量化（Quantization）的数学模型。读者将深入理解不同色彩空间（如RGB、CMYK、HSV、Lab）的特性及其在特定应用场景下的优劣，并学习如何利用矩阵和向量来高效地表示图像数据。 图像增强的艺术与科学： 图像增强是改善人眼视觉感知的关键步骤。本书将传统空间域增强方法与现代频率域方法并重。在空间域，我们将细致剖析点操作（如灰度变换、伽马校正）、直方图处理（均衡化、规定化）的原理及其对图像对比度和亮度的影响。在频率域，我们引入傅里叶变换（2D DFT）作为强大的分析工具，系统讲解如何利用低通、高通、带通和带阻滤波器（如理想、Butterworth、高斯滤波器）实现平滑（去噪）和锐化处理，并对比分析它们在时域和频域的特性差异。 图像复原的挑战： 与增强的主观性不同，图像复原致力于通过数学模型消除或减轻图像在采集过程中引入的退化（如运动模糊、失焦、噪声）。本书详述了退化模型的建立（卷积过程），并重点介绍反卷积问题，特别是维纳滤波（Wiener Filter）和约束最小二乘滤波在抑制噪声和恢复细节之间的权衡与优化策略。 --- 第二部分：计算机视觉的感知之路（约 550 字） 在图像处理技术奠定基础后，本书将视角转向计算机视觉（Computer Vision, CV），探讨机器如何“看懂”世界，并从中提取有意义的信息。 图像分割：关键信息的提取： 图像分割是将图像划分为多个具有相似属性的区域的过程，是高级视觉分析的第一步。本书系统介绍了基于阈值（如Otsu法）、基于区域（如区域生长、分裂与合并）以及基于边缘检测的经典方法。特别地，我们将深入讲解梯度算子（Sobel, Prewitt, Roberts）和二阶导数算子（Laplacian）的原理，并详细阐述了更先进的Canny边缘检测算法的流程与参数优化。此外，形态学处理（腐蚀、膨胀、开闭运算）作为预处理和后处理的关键工具，将以其在去噪和结构分析中的应用被完整阐述。 特征提取与描述： 机器理解世界的关键在于识别和描述图像中的核心特征。本章内容涵盖了点特征、线特征和区域特征的提取。读者将学习如何使用LoG、DoG算子进行尺度空间分析，并掌握Harris角点检测器的实现原理。随后，本书将介绍如何利用局部描述符，如SIFT（尺度不变特征变换）和HOG（方向梯度直方图）来构建对旋转、尺度变化具有鲁棒性的视觉特征表示。这些描述符是匹配、识别和三维重建的基础。 几何基础与三维重建初步： 计算机视觉的最终目标往往是将二维图像信息提升到三维空间。本书提供了必要的几何学背景，包括相机模型（针孔模型）、内参和外参的标定过程。我们详细解释了对极几何（Epipolar Geometry）的概念，并展示了如何通过求解本质矩阵（Essential Matrix）和基础矩阵（Fundamental Matrix）来确定两幅图像之间的空间关系。这为后续立体视觉和运动恢复结构（SfM）打下坚实的理论基础。 --- 第三部分：现代技术与前沿展望（约 500 字） 面对海量数据和复杂场景，传统的算法面临挑战。本部分聚焦于如何利用现代计算资源和机器学习技术来解决复杂的视觉问题。 机器学习在视觉中的应用： 本章回顾了经典的模式识别方法，如支持向量机（SVM）在图像分类中的应用。重点在于介绍深度学习（Deep Learning）范式的崛起。我们将深入剖析卷积神经网络（CNN）的基本结构——卷积层、池化层、激活函数和全连接层的工作原理，并探讨经典的CNN架构（如AlexNet, VGG, ResNet）在图像分类和目标检测任务中的创新点。 目标检测与语义分割： 现代视觉应用对定位和理解能力要求极高。本书将介绍当前主流的目标检测框架，包括基于区域提议（Region Proposal）的方法（如Faster R-CNN）以及一步到位（One-Stage）的检测方法（如YOLO系列、SSD）。在更精细的层次上，本书也会介绍语义分割（Semantic Segmentation）和实例分割（Instance Segmentation）的基础概念，例如使用全卷积网络（FCN）和U-Net架构实现像素级别的分类。 运动分析与跟踪： 运动分析是理解动态场景的关键。我们将探讨光流法（Optical Flow）的理论基础，特别是Lucas-Kanade方法的迭代优化过程，以及如何利用它进行物体跟踪。对于更复杂的运动场景，本书将介绍卡尔曼滤波（Kalman Filter）和粒子滤波（Particle Filter）在状态估计和多目标跟踪中的应用，展示如何通过概率模型来平滑和预测目标轨迹。 总结与展望： 本书的最后部分将对当前图像处理和计算机视觉领域的前沿热点进行简要梳理，包括生成对抗网络（GANs）在图像合成中的应用、多模态数据融合的趋势，以及实时性对算法设计提出的新要求，引导读者进行更深入的专业探索。 --- 本书特点： 理论与实践紧密结合： 每一章节都配有清晰的数学推导和直观的几何解释。 算法实现的指导： 尽管本书不侧重于特定编程语言的代码实现，但提供的伪代码和算法流程图足以指导读者使用如OpenCV、Matlab等主流工具进行复现验证。 知识的系统性： 脉络清晰地从底层像素操作，过渡到中层的特征工程，最终深入到高层的语义理解，构建起完整的视觉知识体系。 目标读者： 本书适合高等院校计算机科学、电子工程、自动化、模式识别等专业的本科生、研究生，以及从事相关领域研发工作的工程师和技术人员阅读。

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说实话，这本书带给我的感受是复杂而矛盾的。一方面，它极其详尽和严谨，几乎涵盖了C++语言标准库中每一个重要组件的底层实现原理，这对于追求极致性能和底层控制的读者来说无疑是如获至宝。我曾经花了整整一个下午的时间，只是为了弄明白`std::vector`内部的内存重分配策略，书中的解释清晰得令人信服。但另一方面，这种深度也带来了不小的学习门槛。对于没有经过系统计算机科学训练的读者，可能在刚接触到RAII（资源获取即初始化）或者移动语义时会感到非常吃力。书中的例子代码虽然正确无误，但在工程实践上显得有些“孤立”，缺乏将各个知识点串联起来形成一个完整应用项目的引导。我希望作者能在后续的修订中，加入更多贯穿全书、不断迭代的综合性项目案例，让读者在实战中体会C++这门语言的强大和复杂并存的魅力。

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这本《C++程序设计》的书籍，从我一个初学者的角度来看，简直是打开了新世界的大门，但同时又让我体验了一把“过山车”般的学习历程。书本的整体结构安排得相当有条理，从最基础的变量、数据类型讲起，逐步深入到函数、指针这些让新手闻风丧胆的概念。作者的叙述风格非常平实，就像一位耐心的老师在身边一步步指导，这点我非常欣赏。特别是对于指针的讲解部分，书中不仅有理论阐述，还配有大量的代码示例，这些例子并非那种“为举例而举例”的僵硬代码，而是贴近实际开发场景的片段，让我能够清晰地理解内存是如何被操作的。不过，我必须承认，有些章节，比如涉及到模板元编程或者特定STL容器的深度优化时，内容密度实在太大了，我需要反复阅读好几遍，甚至得借助网上的其他资源才能勉强跟上思路。整体而言，这本书为我构建了一个坚实的C++基础框架，但要真正做到融会贯通，还需要我付出更多的汗水和时间去消化那些硬骨头。它更像是一本详尽的参考手册，而不是一本可以轻松读完的小说。

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这本书简直就是一本“硬核”的C++武功秘籍，对于那些已经掌握了基础语法，想要向高手进阶的人来说，绝对是不可多得的宝藏。它的论述风格是典型的学院派，逻辑缜密到令人发指，每一个论点都有充分的理论支撑和数学依据。我尤其对书中关于模板特化和SFINAE（Substitution Failure Is Not An Error）原理的解析印象深刻，作者用近乎于数学证明的方式，将这些C++中最晦涩难懂的部分剖析得淋漓尽致。我甚至觉得，如果能完全理解书中关于异常处理和RAII模式在复杂继承体系中应用的章节，那么应对大部分软件架构中的边界条件处理也游刃有余了。唯一的缺点可能是，对于初次接触编程的“小白”来说，这本书的上手难度实在太高了，读起来就像是在直接啃最坚硬的骨头，可能会打击学习的热情。它更适合作为进阶学习者的“字典”或“圣经”。

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我以一个正在尝试构建高性能计算库的开发者的眼光来看待这本《C++程序设计》，它的价值主要体现在对性能和底层机制的深刻洞察上。书中对标准库容器和算法的剖析，远远超出了“如何使用”的层面，而是深入到了“为什么这样设计”的层面，这对于优化代码的运行效率至关重要。作者对内存模型、缓存友好性等硬件相关的编程技巧的描述，是许多流行教程中往往会略过的关键部分。然而，在面向现代并行计算的章节，我感觉到略微的力不从心。虽然提及了多线程的基本概念，但在诸如原子操作的细粒度控制、内存屏障的实际应用，以及如何有效地利用现代CPU架构特性等方面，内容的深度和广度尚有提升空间。总而言之，它是一部扎实的基石之作，但要跟上当前硬件和软件领域飞速发展的步伐，可能需要读者自行在这些前沿领域进行大量的补充阅读和实践探索。

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这本书的排版和设计风格，坦白讲，让我一开始有些望而却步。那种教科书式的、略显密集的文字布局，总让我想起大学里那些厚重的理论著作。然而，一旦我沉下心来认真阅读，便发现其中蕴含的智慧是无可替代的。我特别欣赏它在面向对象编程（OOP）部分的处理方式。作者没有停留在简单的类和对象的定义上，而是深入探讨了多态性、封装性和继承性的设计哲学，甚至穿插了一些设计模式的基础概念。这使得我对“为什么要这么设计”而不是“应该怎么写代码”有了更深层次的理解。唯一让我感到有些遗憾的是，对于现代C++（比如C++11/14/17引入的新特性）的覆盖似乎不够全面和深入，很多新标准下的简洁写法和性能优化技巧需要我在其他地方寻找补充材料。如果能增加更多关于并发编程和异步操作的现代实践案例，这本书的价值会更上一层楼，成为真正面向工业界应用的宝典。

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作者的语文应该是体育老师教的吧，书中语病百出。 随便摘抄书中的一段话，大家感受一下： 类是从结构演变而来的，开始称为“带类的C”。这种演变就是从结构含有函数开始的。 类开始称为“带类的C”还是C++开始称为“带类的C”？

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作者的语文应该是体育老师教的吧，书中语病百出。 随便摘抄书中的一段话，大家感受一下： 类是从结构演变而来的，开始称为“带类的C”。这种演变就是从结构含有函数开始的。 类开始称为“带类的C”还是C++开始称为“带类的C”？

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作者的语文应该是体育老师教的吧，书中语病百出。 随便摘抄书中的一段话，大家感受一下： 类是从结构演变而来的，开始称为“带类的C”。这种演变就是从结构含有函数开始的。 类开始称为“带类的C”还是C++开始称为“带类的C”？