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[美] 塞利斯基（RichardSzeliski） 著

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• 计算机视觉
• 图像处理
• 模式识别
• 机器学习
• 深度学习
• 算法
• 应用
• OpenCV
• Python
• 人工智能

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302269151

商品编码：1028142491

出版时间：2012-01-01

作  者:(美)塞利斯基(Richard Szeliski) 著作 艾海舟,兴军亮 等 译者 定  价:109 出 版 社:清华大学出版社 出版日期:2012年01月01日 页  数:665 装  帧:平装 ISBN:9787302269151     《计算机视觉：算法与应用》主题和特色：
    编排结构有利于活跃课堂气氛，适合面向项目的课程，针对各种特定课程提供了《计算机视觉：算法与应用》使用提示各章末尾的习题着重强调对算法的测试，重点包含大量针对小型期中课题的建议。
    附录中提供额外的补充材料和更详细的数学知识介绍，包括线性代数、数值方法和贝时斯估计理论完整的参考文献和各章的补充阅读，全面等 ●第1章 概述
●1.1 什么是计算机视觉？
●1.2 简史
●1.3 本书概述
●1.4 课程大纲样例
●1.5 标记法说明
●1.6 扩展阅读
●
●第2章 图像形成
●2.1 几何基元和变换
●2.1.1 几何基元
●2.1.2 2D变换
●2.1.3 3D变换
●2.1.4 3D旋转
●2.1.5 3D到2D投影
●2.1.6 镜头畸变
●2.2 光度测定学的图像形成
●2.2.1 照明
●2.2.2 反射和阴影
●2.2.3 光学
●部分目录

内容简介

    《计算机视觉：算法与应用》探索了用于分析和解释图像的各种常用技术，描述了具有一定挑战性的视觉应用方面的成功实例，兼顾专业的医学成像和图像编辑与拼接之类有趣的大众应用，以便学生能够将其应用于自己的照片和视频，从中获得成就感和乐趣。《计算机视觉：算法与应用》从科学的角度介绍基本的视觉问题，将成像过程的物理模型公式化，然后在此基础上生成对场景的逼真描述。作者还运用统计模型来分析和运用严格的工程方法来解决这些问题。
    《计算机视觉：算法与应用》作为本科生和研究生“计算机视觉”课程的理想教材，适合计算机和电子工程专业学生使用，重点介绍现实中行之有效的基本技术，通过大量应用和练习来鼓励学生大胆创新。此外，本书的精心设计和编排，使其可以作为计算机视觉领域中一本独特的基础技术参考和*新研究成果文献。&nb;等
(美)塞利斯基(Richard Szeliski) 著作 艾海舟,兴军亮 等 译者     Richard Szeliski博士，计算机视觉领域的大师级人物，Szeliski博士在计算机视觉研究方面有25年以上的丰富经验，先后任职于DEC和微软研究院1996年，他在微软研究院任职期间，提出一种基于运动的全景图像拼接模型，采用L-M算法，通过求图像间的几何变换关系来进行图像匹配，此方法是图像拼接领域的经典算法，Richard Szel iski也因此成为图像拼接领域的奠基人。

    艾海舟博士，清华大学计算机系教授，IEEE不错会员和IEEE&nbs;等

《洞见之眼：重塑现实的感知革命》 在这信息爆炸、技术迭代飞速的时代，人类对世界理解的边界正在被不断拓展。而在这场深刻的变革中，一股无形的力量正悄然改变着我们与现实互动的方式——它并非魔法，也非虚幻，而是建立在严谨的数学、精巧的算法和强大的计算能力之上的“视觉智能”。《洞见之眼：重塑现实的感知革命》一书，将带您踏上一场引人入胜的探索之旅，揭示这项颠覆性技术如何从实验室走向现实，如何赋予机器“看”的能力，并最终重塑我们的生活、工作乃至整个社会。 本书并非一本枯燥的技术手册，而是一部充满洞察力与前瞻性的科普巨著。我们旨在为广大读者——无论您是技术爱好者、行业决策者、学生，还是对未来充满好奇的普通人——描绘出一幅清晰而生动的视觉智能发展全景图。我们将深入浅出地剖析那些驱动这场革命的核心概念，并结合大量生动鲜活的应用案例，让您深刻理解视觉智能的强大之处及其对未来的深远影响。 第一章：超越肉眼的界限——视觉智能的黎明 我们将从人类视觉最本源的奥秘入手，探讨视觉作为人类获取信息最主要、最直观的感知方式。接着，我们将回溯计算机视觉学科的诞生与发展历程，从早期简单的图像处理技术，到如今能够进行复杂场景理解的深度学习模型，勾勒出这条充满挑战与突破的道路。您将了解到，赋予机器“看”的能力，并非一蹴而就，而是历经几代科学家的不懈努力和理论创新。我们将介绍一些早期里程碑式的算法和技术，它们为后来的飞跃奠定了坚实的基础。本章还将引入“智能”的概念，并探讨如何将这些智能赋予机器的“眼睛”，使其能够超越单纯的图像记录，进阶到理解、分析和决策的层面。 第二章：机器如何“看见”——感知与理解的数学基石 进入本书的核心，我们将开始剖析机器“看见”的内在机制。您将接触到那些构成视觉智能的基石性概念，但无需担心复杂的数学推导。我们将以直观易懂的方式，解释诸如图像的数字化表示、特征提取、边缘检测、形状识别等基本原理。随后，我们将重点介绍近年来引领视觉智能飞速发展的深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNNs）。您将理解CNNs如何通过多层次的抽象，从原始像素中学习到具有语义意义的视觉特征，从而实现对图像内容的深度理解。我们会探讨激活函数、池化层、全连接层等关键组成部分的作用，并用生动的比喻来解释它们是如何协同工作的。此外，我们还将触及一些其他重要的算法，如目标检测、图像分割、图像生成等，为后续章节的应用打下基础。 第三章：智能之眼的应用万花筒——改变世界的现实力量 “看得见”只是第一步，真正令人惊叹的是“看得懂”并能“做出反应”。本章将带领您走进视觉智能的广阔应用领域，它们已经渗透到我们生活的方方面面，并正在以前所未有的速度改变着世界。 自动驾驶的未来： 您将了解到，视觉智能是实现无人驾驶汽车安全运行的关键。从识别道路标志、车道线，到检测行人、车辆、障碍物，再到预测其他交通参与者的行为，机器视觉扮演着“司机之眼”的角色。本书将详细阐述自动驾驶系统中，视觉传感器（如摄像头、激光雷达）的数据融合，以及如何通过复杂的算法来实现高精度的环境感知和决策规划。 医疗健康的革新： 在医疗领域，视觉智能正成为医生诊断和治疗的得力助手。从X光片、CT、MRI等医学影像的自动分析，辅助医生检测病灶、识别疾病，到手术机器人的精确导航，再到个性化药物研发，视觉智能正在提升医疗效率、降低误诊率，并为患者带来更精准的治疗方案。 智能制造的升级： 工业生产线上的视觉检测系统，能够以超乎人眼的精度和速度，进行产品质量的自动化检测，大幅提升生产效率和产品合格率。例如，在电子产品制造中，视觉系统可以检测微小的焊点缺陷；在食品行业，可以检测异物或产品瑕疵。您还将了解到，视觉智能如何赋能机器人进行精准抓取、装配，推动制造业向智能化、柔性化方向发展。 安防监控的智慧升级： 传统的监控系统只能被动记录，而集成视觉智能的安防系统则能主动识别、预警。人脸识别、行为分析、异常事件检测等技术，正在让我们的城市更加安全。我们将探讨这些技术在公共安全、边境管理、财产保护等方面的应用，以及随之而来的隐私和伦理挑战。 零售业的智能化转型： 无人零售商店、智能货架、客流分析……视觉智能正在重塑消费者的购物体验。通过分析顾客的行为模式、商品陈列效果，零售商能够优化运营，提升客户满意度。 增强现实与虚拟现实的沉浸体验： 视觉智能是AR/VR技术的核心驱动力之一。它使得虚拟物体能够真实地叠加在现实世界中，并与环境进行交互，为游戏、教育、设计、娱乐等领域带来前所未有的沉浸式体验。 农业的精准化： 从农作物生长状态的监测、病虫害的早期识别，到自动化灌溉、精准施肥，视觉智能正在帮助农民更科学、更高效地进行生产，实现“智慧农业”。 第四章：挑战与未来——视觉智能的无限可能与伦理考量 尽管视觉智能取得了令人瞩目的成就，但前方的道路并非坦途。本章将审视当前视觉智能发展面临的挑战，例如： 数据偏差与公平性： 训练数据的不完整或带有偏见，可能导致算法在某些群体或场景下表现不佳，引发公平性问题。 可解释性与鲁棒性： 深度学习模型往往被视为“黑箱”，其决策过程难以理解，并且在面对未见过的数据时可能出现鲁棒性问题。 能耗与计算资源： 复杂的视觉模型需要巨大的计算资源和能源消耗，如何实现高效、低能耗的部署是一个重要课题。 隐私与安全： 随着视觉技术在生活中的广泛应用，个人隐私的保护和数据安全面临前所未有的挑战。 与此同时，我们将展望视觉智能的未来。您将了解到，下一代视觉智能将更加注重： 跨模态融合： 将视觉信息与其他感知模态（如听觉、触觉）相结合，实现更全面的环境理解。 自主学习与泛化能力： 机器能够从少量数据中快速学习，并轻松适应新的环境和任务。 情感计算与人机交互： 机器能够理解和表达情感，实现更自然、更人性化的人机交互。 边缘计算与实时处理： 将计算能力部署到设备端，实现更快速、更低延迟的视觉处理。 本书的最终目标，是希望通过这场关于视觉智能的深度探索，激发您对这项改变未来的技术的兴趣与思考。我们相信，理解“洞见之眼”的力量，就是拥抱一个更加智能、更加便捷、也更加充满无限可能性的未来。这本书，正是您开启这场感知革命之旅的绝佳起点。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对计算机视觉充满好奇心的学生，目前正在学习相关的课程。虽然课堂上老师会讲解一些基础的算法和理论，但我总觉得意犹未尽，希望能够通过阅读更深入的书籍来拓展我的知识边界。这本书的“算法”部分，我希望能够看到对各种经典算法的详细阐述，比如SIFT、SURF等特征提取算法，以及HOG、LBP等描述符。我希望书中能够详细解释这些算法的数学原理，并对比它们的优缺点。更重要的是，我希望书中能够过渡到现代的深度学习方法，比如卷积神经网络（CNN）的演进，从LeNet到AlexNet，再到ResNet和Inception等，以及它们在图像分类、物体检测、语义分割等任务中的应用。我对“应用”部分也非常感兴趣，希望能够看到一些生动的案例，例如，人脸识别技术是如何在手机解锁和社交媒体中使用的；智能交通系统是如何利用计算机视觉来管理交通流量和检测违章的；以及增强现实（AR）和虚拟现实（VR）技术是如何依赖计算机视觉来实现沉浸式体验的。这本书，对我来说，就像一个宝藏，充满了学习和探索的可能性。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对新兴技术非常关注的技术爱好者。最近几年，人工智能的发展可以说是日新月异，而计算机视觉无疑是其中最引人瞩目的分支之一。我看到这本书的书名“计算机视觉：算法与应用”，觉得它很可能是一本能够引领我深入了解这个领域的权威读物。我希望书中能够深入浅出地介绍计算机视觉的核心算法，特别是那些在近年来取得突破性进展的深度学习模型。例如，我希望能够详细了解Transformer模型是如何应用于图像识别、目标检测和图像生成等任务的，以及它的优势和局限性。同时，我也对书中“应用”部分的讲解寄予厚望。我希望能够看到一些关于计算机视觉在各个前沿科技领域中的具体应用案例，比如在虚拟现实和增强现实的融合，在医疗影像的精准诊断，在智能制造的自动化生产，以及在内容创作的个性化生成。如果书中能够提供一些关于未来发展趋势的展望，以及对相关开源工具和框架的介绍，那将更能激发我的学习热情。

评分☆☆☆☆☆

我一直对计算机视觉在艺术和创意领域的应用非常着迷。想象一下，通过算法生成全新的艺术作品，或者让图像拥有生命力，这都是令人兴奋的可能性。我看到这本书的书名“计算机视觉：算法与应用”，觉得它很有可能能够为我打开这扇门。我希望书中能够介绍一些在图像生成、风格迁移、艺术创作等方面的算法，比如生成对抗网络（GANs）及其变种，或者一些基于深度学习的图像风格化技术。我希望书中能够不仅仅是提供算法的介绍，更能深入探讨这些技术如何被应用于艺术创作，并提供一些鼓舞人心的案例。例如，利用计算机视觉技术创作出具有独特风格的绘画、设计出逼真的虚拟角色，或者实现交互式的艺术装置。我尤其期待书中能够探讨“应用”部分，例如，计算机视觉在电影特效制作中的应用，在游戏美术设计中的作用，或者在时尚设计领域的创新。如果书中能够鼓励读者进行二次创作，并提供一些相关的指导和资源，那将非常有意义。

评分☆☆☆☆☆

我对计算机视觉的理解还停留在比较初级的阶段，主要是一些基础的图像处理知识。最近听同事说起，现在很多公司都在大力投入计算机视觉技术的研发，尤其是在人工智能领域。我看到这本书的书名“计算机视觉：算法与应用”，感觉它是一个能够帮助我全面了解这个领域的好机会。我希望书中能够详细介绍一些核心的计算机视觉算法，并且能够用清晰易懂的语言来解释它们背后的原理。例如，在图像识别方面，我希望能够了解卷积神经网络（CNN）是如何工作的，以及如何训练和优化一个图像分类模型。同时，我也非常关注书中关于“应用”的部分。我想了解计算机视觉是如何在现实世界中发挥作用的，比如在自动驾驶汽车中，它如何感知环境、识别障碍物；在智能家居中，它如何实现人机交互、监控安全；在游戏开发中，它如何实现逼真的虚拟场景和角色动画。如果书中能够提供一些关于计算机视觉最新发展趋势的介绍，比如Transformer在视觉领域的应用，或者可解释性AI在计算机视觉中的研究进展，那将对我非常有启发。

评分☆☆☆☆☆

我之前参加过一个关于深度学习的线上分享会，主讲人提到了计算机视觉是深度学习最重要的应用领域之一。当时他推荐了一些入门级的学习资源，其中就包括一些经典的计算机视觉书籍。虽然我当时没有立刻去查找，但“计算机视觉：算法与应用”这个书名，让我觉得它很有可能就是我一直在寻找的那本。我对计算机视觉最感兴趣的部分是它在机器人和自动化领域的应用。比如，机器人如何通过视觉感知来理解周围的环境，从而做出决策并执行任务。这涉及到目标识别、场景理解、路径规划等一系列复杂的技术。我希望这本书能够详细介绍这些技术是如何实现的，特别是那些基于深度学习的方法。例如，卷积神经网络（CNN）在图像识别中的作用，循环神经网络（RNN）在视频分析中的应用，以及Transformer在视觉任务中的崛起。我希望书中能够清晰地解释这些模型的原理，并提供一些实际的训练和部署示例。此外，对于“应用”部分，我特别希望看到一些关于自动驾驶、无人机技术、以及工业自动化等领域的案例研究，了解计算机视觉是如何为这些前沿技术提供动力的。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我对计算机视觉的“应用”部分尤其感兴趣，因为我觉得理论再怎么精妙，最终都要落地到实际的解决方案中。我的工作涉及到一些图像处理和分析的任务，例如，需要对大量的照片进行分类、标注，或者从视频流中提取关键信息。目前遇到的一个挑战是，如何更有效地进行物体检测和识别，尤其是在复杂背景或者光照条件不佳的情况下。这本书的标题“算法与应用”让我觉得它很有可能能够帮助我解决这些实际问题。我希望书中不仅能介绍一些经典的物体检测算法，比如YOLO系列、Faster R-CNN等，还能深入讲解它们在不同应用场景下的性能表现和调优方法。例如，在安防监控中，如何实现高精度的实时目标检测；在工业检测中，如何识别产品表面的微小缺陷。此外，我也期待书中能探讨一些更前沿的应用，比如三维重建、图像生成、甚至是生成对抗网络（GAN）在图像风格迁移和内容创作方面的应用。如果书中能够提供一些代码实现，并附带数据集的说明，那将对我个人的学习和工作实践产生极大的促进作用。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计倒是挺吸引人的，简洁明了，一种科技感油然而生。我平时对图像处理和人工智能领域就有浓厚的兴趣，所以看到这本书的标题，立刻就被吸引住了。虽然我还没有正式深入阅读，但从标题和目录大致能窥见其内容的深度和广度。我想，这本书应该是为那些想要系统性地了解计算机视觉的读者准备的，它很可能从最基础的原理开始，一步步深入到各种复杂的算法和实际应用。想象一下，那些在现实生活中随处可见的智能应用，比如人脸识别、自动驾驶、甚至是医疗影像分析，背后都离不开计算机视觉的技术支撑。这本书，很有可能就是打开这些神秘面纱的钥匙。我尤其期待书中能够详细讲解一些核心算法的数学原理，毕竟，理解算法背后的数学逻辑，是真正掌握一项技术的前提。同时，如果书中能结合一些实际的案例和代码示例，那就更完美了，这样可以帮助我们更好地理解理论知识，并将其应用到实践中。这本书给我的第一印象，就是它具备了成为一本经典计算机视觉教材的潜力，能够带领读者从入门到精通，领略这个充满魅力的技术领域。

评分☆☆☆☆☆

最近在研究图像分割方面的东西，在网上搜集资料的时候无意间发现了这本书。虽然我对书中的具体内容还不是特别了解，但从书名“计算机视觉：算法与应用”来看，它应该涵盖了从算法理论到实际应用的整个流程。我比较关注的是书中有没有讲解一些经典的图像分割算法，比如U-Net、Mask R-CNN等，并且是否会深入剖析它们的优缺点和适用场景。我希望这本书能够提供清晰的理论解释，而不是仅仅罗列公式。此外，我对书中关于“应用”的部分也充满期待。在实际项目中，我们经常会遇到各种各样的问题，而这些问题的解决往往需要将理论知识与实际情况相结合。所以，如果书中能提供一些具体的应用案例，并分析如何将算法应用到这些案例中，那对我来说将非常有价值。比如，在医学影像分析中，如何利用图像分割技术来辅助医生诊断；或者在智能监控领域，如何通过目标检测和跟踪技术来提升安全效率。这些都是我非常感兴趣的方向。总而言之，这本书给我的感觉是既有深度又有广度，希望能在我研究的道路上提供一些启示和帮助。

评分☆☆☆☆☆

我是一名软件工程师，目前的工作涉及到一些图像相关的业务。虽然我的专业不是计算机视觉，但我深知这项技术在未来的重要性。我看到这本书的书名“计算机视觉：算法与应用”，觉得它非常适合我这种想要快速入门并了解行业现状的读者。我希望书中能够提供一种循序渐进的学习路径，从基础的图像处理技术开始，比如滤波、边缘检测、颜色空间转换等，然后逐渐深入到更复杂的算法。我特别关注的是书中关于“算法”部分的讲解，我希望能够理解各种算法的工作原理，而不仅仅是知道它们的名字。例如，在目标跟踪方面，我希望了解卡尔曼滤波、粒子滤波等经典方法，以及基于深度学习的目标跟踪算法。同时，我也对“应用”部分非常期待，我希望书中能够展示计算机视觉在各个行业中的实际落地案例，比如在医疗领域，如何利用图像识别来辅助疾病诊断；在金融领域，如何进行人脸识别来提升交易安全性；在零售领域，如何通过计算机视觉来分析顾客行为和优化商品陈列。如果书中能够提供一些实用的编程建议或者开源库的介绍，那将更有助于我将所学知识应用到实际工作中。

评分☆☆☆☆☆

我是一名研究人员，在我的工作中有时会涉及到图像数据的分析和处理。虽然我不是计算机视觉领域的专家，但我深知这项技术在科学研究中的重要作用。我看到这本书的书名“计算机视觉：算法与应用”，觉得它是一本能够帮助我系统性地了解计算机视觉理论和实践的优秀教材。我希望书中能够对各种经典的计算机视觉算法进行详细的阐述，并提供严谨的数学推导和理论分析。例如，在图像配准和三维重建方面，我希望能够看到对各种几何变换、相机模型和优化算法的深入讲解。同时，我也对书中“应用”部分的介绍非常感兴趣。我希望能够看到计算机视觉在科学研究中的具体应用案例，比如在天文学中，如何利用图像分析来探测星体；在生物学中，如何利用图像处理来研究细胞结构和功能；在材料科学中，如何利用计算机视觉来分析材料的微观形貌。如果书中能够提供一些关于前沿研究方向的介绍，以及对相关研究工具和数据集的推荐，那将更有助于我开展相关研究。

评分☆☆☆☆☆

学习中。

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学习中。

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欺骗读者的卖家，以上帝者姿态自居的客服。糟糕的体验。糟糕！

评分☆☆☆☆☆

欺骗读者的卖家，以上帝者姿态自居的客服。糟糕的体验。糟糕！

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书挺老了

评分☆☆☆☆☆

原来是两本书，还有一本是辅助

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好书

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还不错

评分☆☆☆☆☆

感觉不适合初学者看