计算机视觉算法与应用第二版

"《计算机视觉：算法与应用 第二版》是Richard Szeliski撰写的一本关于计算机视觉的专业书籍，属于'计算机科学教材'系列。该书在 Thomson Reuters 的图书引用索引中被收录，旨在为计算机科学和信息科学领域的本科生、研究生提供高质量的教学内容，特别是关注基础理论和核心技术，并包含一些重要的应用相关内容。全书力求自成一体，适合学期课程教学或个人自学扩展知识领域。作者是该领域的权威专家，书中包含大量实例，经过内部评审和系列编辑的审阅，确保了内容的现代性和准确性。" 《计算机视觉：算法与应用 第二版》深入探讨了计算机视觉的核心概念和方法。计算机视觉是一门涉及图像处理、机器学习、模式识别、数学和人工智能等多个学科交叉的领域，旨在让计算机系统能够理解、解析和解释视觉数据。此书详细介绍了以下关键知识点： 1. **图像表示与处理**：包括像素级别的图像表示、颜色模型、空间变换（如平移、旋转、缩放）、图像滤波（用于降噪和平滑）、边缘检测等基础图像处理技术。 2. **特征检测与描述**：如角点检测（Harris角点、SIFT、SURF等）、线段检测、纹理分析，以及特征描述符的提取和匹配，这些对于对象识别和图像配准至关重要。 3. **几何建模**：探讨了摄像机模型、单应性矩阵、姿态估计、立体视觉和多视图几何等，这些都是计算机理解三维世界的基础。 4. **机器学习与分类**：涵盖了监督和无监督学习方法，如支持向量机（SVM）、神经网络、决策树、集成学习等，用于图像分类、目标检测和识别。 5. **结构从运动中恢复**（ Structure from Motion, SFM）：通过分析一系列图像中的物体和场景的运动来重建三维结构。 6. **深度学习与卷积神经网络**（CNN）：书中可能涵盖了深度学习的发展、CNN架构、训练策略以及它们在图像分类、物体检测、语义分割等任务中的应用。 7. **实时与实用计算机视觉**：讨论如何在计算资源有限的环境下实现高效的计算机视觉算法，以及在真实世界中的应用挑战。 8. **应用案例**：书中可能会包含实际应用场景，如自动驾驶、无人机导航、医学图像分析、安全监控、虚拟现实等，以展示计算机视觉技术的实际影响力。 通过阅读此书，读者不仅可以掌握计算机视觉的基本原理和算法，还能了解到这个领域最新的研究进展和技术趋势。书中丰富的实例和习题有助于读者加深理解并提升实践能力。