计算机视觉与图像处理手册（第2版）

"Handbook of Machine and Computer Vision 2nd Edition" 是一本专注于计算机视觉和图像处理领域的权威指南，由Alexander Hornberg编辑。本书是第二版，经过修订和更新，适用于开发者和用户。它涵盖了该领域的重要理论、算法和技术。 计算机视觉（CV）是一门多学科的交叉领域，结合了计算机科学、数学、光学、电子学和心理学等多个方面的知识，旨在让机器“看”并理解世界。本书深入探讨了以下几个关键知识点： 1. 图像获取与处理：包括数字图像的获取原理，如传感器工作方式、图像数字化过程以及图像预处理技术，如去噪、增强和直方图均衡化等。 2. 形状与特征描述：讨论如何从图像中提取有用特征，如边缘检测、角点检测、SIFT、SURF、HOG等，这些特征对于物体识别、匹配和跟踪至关重要。 3. 目标检测与识别：介绍各种目标检测方法，如滑动窗口、区域提议网络（RPN）、YOLO和Faster R-CNN等，以及基于深度学习的图像分类和识别技术，如卷积神经网络（CNN）。 4. 图像分割：探讨像素级的图像分割技术，如阈值分割、区域生长、水平集方法以及基于深度学习的语义分割。 5. 几何变换与立体视觉：涵盖图像配准、单应性几何、相机模型、多视图几何以及立体匹配和深度估计。 6. 运动分析与跟踪：讨论光流计算、运动估计算法，以及对象跟踪技术和多目标跟踪策略。 7. 深度学习与卷积神经网络：详细阐述深度学习在计算机视觉中的应用，包括CNN的结构、训练技巧、迁移学习和模型优化。 8. 实时系统与应用：涉及计算机视觉在现实世界中的应用，如自动驾驶、无人机导航、医学成像和安全监控等。 9. 软件工具与库：介绍OpenCV、PIL、TensorFlow、PyTorch等常用计算机视觉开发工具和库的使用。 本书不仅适合研究人员和专业人士作为参考，也为学生提供了丰富的学习材料，帮助他们理解和掌握计算机视觉领域的核心概念和最新进展。通过阅读本书，读者将能够运用这些知识解决实际问题，并跟上这个快速发展的领域的步伐。尽管作者、编辑和出版商尽力确保书中信息的准确性，但读者仍需意识到可能存在错误或不准确之处，应结合其他资源进行验证。