计算机视觉经典书籍推荐
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时间:2024-09-29 08:13
计算机视觉作为人工智能的一个分支,专注于使机器能够“看”并识别目标。这包括使用摄像机和电脑模拟人眼进行识别、跟踪和测量,以及进行图形处理,使图像更适合人眼观察或仪器检测。
无人机技术领域已经产生了许多关于计算机视觉的优秀案例。为了更好地学习和深入研究计算机视觉,阿木实验室为您推荐以下经典书籍。
一、综合篇
1.《计算机视觉:算法与应用》作者:Richard Szeliski
这本书为计算机视觉初学者提供了广泛的标准计算机视觉问题的坚实基础。理查德根据多年在华盛顿大学教授这一课题的经验编写了此书,包括成像、图像处理、特征检测、匹配与分割、基于特征的对齐、基于运动的结构重建等。此外,书中还涉及了计算机视觉算法涉及的线性代数、数值优化技术、贝叶斯建模与推理。
2.《计算机视觉:一种现代方法》作者: 福赛斯(David A. Forsyth)/泊斯(Jean Ponce)
本书内容涉及几何摄像模型、光照和着色、色彩、线性滤波、局部图像特征、纹理、立体相对、运动结构、聚类分割、组合与模型拟合、追踪、配准、平滑表面与骨架、距离数据、图像分类、对象检测与识别、基于图像的建模与渲染、人形研究、图像搜索与检索、优化技术等内容。
二、几何篇
1.《计算机视觉中的多视图几何》作者:Richard Hartley/Andrew Zisserman
本书以统一框架的形式给出了场景重建的理论与实现细节,包括三维几何与重建所需的计算相关的几何原则及物体的代数表达。同时,作者还提供了详尽的背景知识、应用和实现算法的解释。
2.《An Invitation to 3-D Vision》作者: Yi Ma / Stefano Soatto / Jana Kosecká / S. Shankar Sastry
本书着重讲述了计算机视觉中的重要问题,利用线性代数和矩阵理论从一系列二维图像中重建三维结构和运动。本书的特点是一套基于多幅图像的研究几何和重建几何模型的统一框架,包括图像形成、基本的图像处理方法以及特征提取等内容,同时也给出实现视觉算法及系统的操作指南。
3.《计算机视觉: 计算理论与算法基础》 作者:马颂德,张正友
本书阐述计算机视觉从信息处理的层次研究视觉信息的认知过程,以及视觉信息处理的计算理论、表达与计算方法。本书系统地介绍了计算机视觉的重要理论与算法,包括图像特征提取、摄像机定标、立体视觉、运动视觉(或称序列图像分析)、由图像灰度恢复三维物体形状的方法、物体建模与识别方法以及距离图像分析方法等。
三、OpenCV 篇
1.《Learning OpenCV 3》作者: Adrian Kaehler / Gary Bradski
这本书的重点是教你如何使用opencv库,也许是首屈一指的开源计算机视觉库。所有的代码示例都在C++中,这表明目标受众是专业的开发人员,他们想学习如何将计算机视觉应用到他们的项目中。
2.《OpenCV 教程》作者: 刘瑞祯 / 于仕琪
本书是国内第一本全面介绍OpenCV的中文版图书,对OpenCV开放源代码计算机视觉库进行了详细讲解。OpenCV由一系列 C函数和C++类构成,功能涵盖图像处理、计算机视觉和模式识别等领域。OpenCV实现了大量通用算法,涉及到图像处理、结构分析、运动检测、摄像机定标、三维重建以及机器学习等方面,并有较高的运行效率。书中所有实例均提供C/C++语言的源代码。
四、图像处理以及模式识别
1.《数字图像处理》作者:冈萨雷斯,阮秋琦(译)
本书共12章,即绪论、数字图像基础、灰度变换与空间滤波、频率域滤波、图像复原与重建、彩色图像处理、小波和多分辨率处理等。
2.《模式识别》 作者:边肇琪,张学工
本教材系统地讨论了模式识别的基本概念和代表性方法,包括监督模式识别中的贝叶斯决策理论、概率密度函数的估计、线性判别函数、非线性判别函数、近邻法、特征选择与提取的典型方法以及非监督模式识别中的基于模型的方法、混合密度估计、动态聚类方法、分级聚类方法等,并在相应章节包括了人工神经网络、支持向量机、决策树与随机森林、罗杰斯特回归、B00sting方法、模糊模式识别等较新进入模式识别领域的内容。整体内容安排力求系统性和实用性,并覆盖部分当前研究前沿。
3.《模式分类》 作者:Richard O. Duda
模式识别和场景分析领域奠基性的经曲名著。主要讲解统计模式识别和结构模式识别,以及许多近25年来的新理论和新方法,其中包括神经网络、机器学习、数据挖掘、进化计算、不变量理论、隐马尔可夫模型、统计学习理论和支持向量机等。
五、机器学习篇
1.《Computer Vision: Models, Learning, and Inference》作者:Simon J.D. Prince
本书介绍了解决计算机视觉问题的概率模型学习与推理的方法,讲述了如何利用训练数据建立观察图像和要估计的内容的联系,例如估计三维结构。本书包括概率基础知识、概率图模型、图分割方法、多视觉几何、相机标定、人脸识别、目标跟踪等等。书*介绍了70多种算法。
2.《Pattern Recognition and Machine Learning》 作者:Christopher Bishop
本书是第一本从贝叶斯的角度讲述模式识别,用图模型的方式描述离散概率分布的书籍。内容包括:线性回归模型、线性分类模型、神经网络、核方法、稀疏核方法、图模型、混合模型与期望最大化算法、近似推理、采样方法、连续隐变量模型等。
3.《深度学习》 作者:Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville
本书包括三大部分,第一部分介绍了基本的数学工具和机器学习概念,第二部分描述了最著名的深度学习算法,第三部分列举了深度学习研究前沿的想法及问题。
4.《Generalized Principal Component Analysis》作者:RenéVidal, Yi Ma, Shankar Sastry
本书介绍了关于从一个或多个子空间或流形产生出来的,可能含有噪声、大误差或者异常的高维数据建模的数学理论和计算工作的最新进展,涵盖了用于子空间估计和分割的最新的代数的、几何的、统计的计算方法,并且给出了若干在图像处理、图像视频分割、人脸识别与聚类等问题的有趣应用。
计算机视觉经典书籍推荐
1.《计算机视觉:算法与应用》作者:Richard Szeliski 这本书为计算机视觉初学者提供了广泛的标准计算机视觉问题的坚实基础。理查德根据多年在华盛顿大学教授这一课题的经验编写了此书,包括成像、图像处理、特征检测、匹配与分割、基于特征的对齐、基于运动的结构重建等。此外,书中还涉及了计算机视觉算法涉及的...
t大的书有哪些
t大的书有很多,以下是一些推荐:一、《创新与企业家精神》这本书深入探讨了创新与企业家精神的关联,作者从多个角度阐述了如何培养创新思维和企业家精神,对于想要了解创业和创新的读者来说是一本很好的参考书籍。二、《计算机视觉:算法及应用》这本书是计算机视觉领域的经典之作,涵盖了计算机视觉的基本...
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2.《深度学习》:这本书是深度学习领域的经典教材,介绍了深度学习的基本原理和常用算法。虽然不是专门针对智能感知工程的,但深度学习在智能感知中扮演着重要的角色,因此这本书对于理解智能感知工程中的一些关键技术非常有帮助。3.《计算机视觉:一种现代方法》:这本书是计算机视觉领域的经典教材,介绍了...
想了解数字图文信息处理技术应该看哪些书比较好?
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有哪些机械视觉类的书籍推荐?
《视觉测量》(作者:张广军):这本书也是关于视觉测量的专业书籍,包含了丰富的理论和实践内容。《机械设计》(原书第五版):虽然这本书主要是关于机械设计的,但对于理解机械视觉系统中的机械部分也有一定的帮助。《精通OpenCV》:OpenCV是一个开源的计算机视觉库,这本书可以帮助你掌握使用OpenCV进行...
谁有 计算机视觉,我需要这百度网盘资源,我找不到,求书籍~
我这里有您想要的资源,通过百度网盘免费分享给您:https://pan.baidu.com/s/1RBAqpTsq2qhUBnuzlyEj5A 提取码:1234 《计算机视觉——基于Python,Keras和TensorFlow的深度学习方法》是2022年清华大学出版社出版的图书,作者是[爱]维哈夫·弗登(Vaibhav Verdhan)。
有哪些机器学习,图像识别方面的入门书籍
《机器学习实战》,简单,容易,清晰。《统计学习方法》,如果想学点理论,将整本书推导一下。入门这三本就够了。其他的书都太累太难。PRML和CV广大无比,深不可测,且常常很无用。Alpaydin的 Introduction to Machine Learning;数字图像处理 第三版 冈萨雷斯等著;计算机视觉:理论与算法 Richard...
大学自学人工智能需要看哪些书籍?
《自然语言处理综论》(Jurafsky & Martin):自然语言处理是人工智能领域的一个重要分支,这本书全面介绍了自然语言处理的基本概念和技术。《计算机视觉:算法与应用》(Richard Szeliski):计算机视觉是人工智能领域的另一个重要分支,这本书详细介绍了计算机视觉的基本概念、算法和应用。除了阅读这些书籍,...
数字图像处理、机器视觉
推荐主要参考书——张广军,《机器视觉》岗萨雷斯,《 数字图像处理 》章毓晋《图像工程》《计算机视觉——一种现代方法》林学訚等译,《机器视觉算法与应用》杨少荣等译 基础知识——数学:线性代数、概率与统计 计算机科学:软件编程 电子学:信号处理 图像处理与计算机视觉的应用领域——图像增强/恢复 艺...