计算机视觉基础：几何计算与图像结构

资源摘要信息:"《计算机视觉基础》一书详细阐述了计算机视觉领域的核心概念和基础理论，涵盖了计算几何、视觉图像结构和物体形状检测三大主题，共计436页。该书是深度学习与计算机视觉研究的重要参考资料，旨在为读者提供一个全面而深入的理解计算机视觉的平台。 在计算几何方面，书中讲解了与计算机视觉密切相关的几何基础，如二维和三维空间中的点、线、面等基本几何元素的表示和操作，以及如何利用这些几何元素来表示和分析图像数据。计算几何为计算机视觉提供了一种数学化的工具和框架，使得算法可以对图像中的几何结构进行精确计算和推理。 视觉图像结构的内容包括图像的基本属性、图像处理的技术方法，以及图像中目标的定位和分割技术。这部分内容着重于图像数据本身的处理，介绍如何通过数学和算法手段提取图像特征，理解图像内容。它涉及的技能包括边缘检测、区域生长、图像分割、特征匹配等。 物体形状检测是计算机视觉的一个关键应用领域，该书将详细解释物体识别的原理和方法。形状检测不仅仅是识别出图像中的物体，更重要的是理解物体的形状特征，并对不同物体进行分类。这涉及到模式识别、机器学习等领域的知识，书中可能会探讨形状描述符的提取、特征向量的构造、以及如何使用这些特征进行物体识别和分类的算法。 深度学习在计算机视觉领域中扮演着越来越重要的角色。它使计算机能够通过学习大量图像数据，自动提取和识别视觉特征，完成复杂的视觉任务。在深度学习的章节中，读者可以期待了解卷积神经网络（CNNs）、递归神经网络（RNNs）等深度学习模型是如何应用于图像识别、物体检测、场景理解等任务的。 总之，《计算机视觉基础》是一本集计算几何、视觉图像结构和物体形状检测于一体的综合性教材，适合那些希望深入了解计算机视觉技术、并在深度学习领域有所建树的研究人员和工程师阅读。"