数字图像处理与机器视觉——Visual C++与Matlab实现(第2版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张铮，徐超，任淑霞，韩海玲 著

图书标签:

• 数字图像处理
• 机器视觉
• Visual C++
• Matlab
• 图像处理
• 计算机视觉
• 算法实现
• 图像分析
• 模式识别
• 第二版

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115346681

版次：02

商品编码：11457856

品牌：异步图书

包装：平装

开本：16开

出版时间：2014-05-01

用纸：胶版纸

页数：583

正文语种：中文

编辑推荐

　　本商品两种印刷封面，随机发货：
　　

内容简介

　　《数字图像处理与机器视觉——Visual C++与Matlab实现(第2版)》将理论知识、科学研究和工程实践有机结合起来，内容涉及数字图像处理和识别技术的方方面面，包括图像的点运算、几何变换、空域和频域滤波、小波变换、图像复原、彩色图像处理、形态学处理、图像分割、图像压缩以及图像特征提取等；同时对机器视觉进行了前导性的探究，重点介绍了3种目前在工程技术领域非常流行的分类技术——人工神经网络(ANN)、支持向量机(SVM)和AdaBoost，并在配套给出的识别案例中直击光学字符识别(OCR)、人脸识别和性别分类等热点问题。
　　《数字图像处理与机器视觉——Visual C++与Matlab实现(第2版)》结构紧凑，内容深入浅出，讲解图文并茂，适合于计算机、通信和自动化等相关专业的本科生、研究生，以及工作在图像处理和识别领域一线的广大工程技术人员阅读参考。

内页插图

目录

目　录

第0章　初识数字图像处理与机器视觉　1
0．1　数字图像　1
0．1．1　什么是数字图像　1
0．1．2　数字图像的显示　1
0．1．3　数字图像的分类　2
0．1．4　数字图像的实质　3
0．1．5　数字图像的表示　4
0．1．6　图像的空间和灰度级分辨率　4
0．2　数字图像处理与机器视觉　5
0．2．1　从图像处理到图像识别　5
0．2．2　什么是机器视觉　6
0．2．3　数字图像处理和识别的应用实例　7
0．3　数字图像处理的预备知识　8
0．3．1　邻接性、连通性、区域和边界　8
0．3．2　距离度量的几种方法　9
0．3．3　基本的图像操作　10

第1章　MATLAB数字图像处理编程基础　11
1．1　MATLAB R2011a简介　11
1．1．1　MATLAB软件环境　11
1．1．2　文件操作　12
1．1．3　在线帮助的使用　13
1．1．4　变量的使用　15
1．1．5　矩阵的使用　17
1．1．6　细胞数组(Cell Array)和结构体(Structure)　19
1．1．7　关系运算与逻辑运算　20
1．1．8　常用图像处理数学函数　21
1．1．9　MATLAB程序流程控制　22
1．1．10　M文件编写　25
1．1．11　MATLAB函数编写　26
1．2　MATLAB图像类型及其存储方式　28
1．3　MATLAB的图像转换　30
1．4　读取和写入图像文件　32
1．5　图像的显示　34

第2章　Visual C++图像处理编程基础　37
2．1　位图文件及其C++操作　37
2．1．1　设备无关位图　37
2．1．2　BMP图像文件数据结构　37
2．2　认识CImg类　40
2．2．1　主要成员函数列表　40
2．2．2　公有成员　41
2．3　CImg类基础操作　41
2．3．1　加载和写入图像　41
2．3．2　获得图像基本信息　44
2．3．3　检验有效性　45
2．3．4　按像素操作　45
2．3．5　改变图像大小　47
2．3．6　重载的运算符　47
2．3．7　在屏幕上绘制位图图像　48
2．3．8　新建图像　48
2．3．9　图像类型的判断与转化　50
2．4　DIPDemo工程　51
2．4．1　DIPDemo主界面　51
2．4．2　图像操作和处理类——CImg和CImgProcess　52
2．4．3　文档类——CDIPDemoDoc　53
2．4．4　视图类——CDIPDemoView　53
2．5　CImg应用示例　54
2．5．1　打开图像　54
2．5．2　清空图像　55
2．5．3　像素初始化方法　56
2．5．4　保存图像　57

第3章　图像的点运算　58
3．1　灰度直方图　58
3．1．1　理论基础　58
3．1．2　MATLAB实现　59
3．1．3　Visual C++实现　62
3．2　灰度的线性变换　63
3．2．1　理论基础　63
3．2．2　MATLAB程序的实现　64
3．2．3　Visual C++实现　66
3．3　灰度对数变换　67
3．3．1　理论基础　67
3．3．2　MATLAB实现　68
3．3．3　Visual C++实现　69
3．4　伽玛变换　70
3．4．1　理论基础　70
3．4．2　MATLAB编程实现　70
3．4．3　Visual C++实现　72
3．5　灰度阈值变换　73
3．5．1　理论基础　73
3．5．2　MATLAB编程实现　74
3．5．3　Visual C++实现　75
3．6　分段线性变换　76
3．6．1　理论基础　76
3．6．2　MATLAB编程实现　77
3．6．3　Visual C++编程实现　81
3．7　直方图均衡化　82
3．7．1　理论基础　82
3．7．2　MATLAB编程实现　83
3．7．3　Visual C++实现　85
3．8　直方图规定化(匹配)　86
3．8．1　理论基础　86
3．8．2　MATLAB编程实现　87
3．8．3　Visual C++实现　89

第4章　图像的几何变换　92
4．1　解决几何变换的一般思路　92
4．2　图像平移　94
4．2．1　图像平移的变换公式　94
4．2．2　图像平移的实现　94
4．3　图像镜像　96
4．3．1　图像镜像的变换公式　96
4．3．2　图像镜像的实现　97
4．4　图像转置　99
4．4．1　图像转置的变换公式　99
4．4．2　图像转置的实现　99
4．5　图像缩放　101
4．5．1　图像缩放的变换公式　101
4．5．2　图像缩放的实现　101
4．6　图像旋转　103
4．6．1　以原点为中心的图像旋转　103
4．6．2　以任意点为中心的图像旋转　104
4．6．3　图像旋转的实现　105
4．7　插值算法　106
4．7．1　最近邻插值　106
4．7．2　双线性插值　107
4．7．3　高阶插值　109
4．8　图像配准简介　111
4．8．1　图像配准　112
4．8．2　人脸图像配准的MATLAB实现　112
4．9　Visual C++高级应用实例——汽车牌照的投影失真校正　115
4．9．1　系统分析与设计　116
4．9．2　系统实现　117
4．9．3　功能测试　122

第5章　空间域图像增强　126
5．1　图像增强基础　126
5．2　空间域滤波　127
5．3　图像平滑　133
5．3．1　平均模板及其实现　133
5．3．2　高斯平滑及其实现　134
5．3．3　通用平滑滤波的Visual C++实现　138
5．3．4　自适应平滑滤波　139
5．4　中值滤波　140
5．4．1　性能比较　140
5．4．2　一种改进的中值滤波策略　144
5．4．3　中值滤波的工作原理　145
5．5　图像锐化　145
5．5．1　理论基础　145
5．5．2　基于一阶导数的图像增强——梯度算子　145
5．5．3　基于二阶微分的图像增强——拉普拉斯算子　149
5．5．4　基于一阶与二阶导数的锐化算子的比较　151
5．5．5　高提升滤波及其实现　152
5．5．6　高斯-拉普拉斯变换(Laplacian of a Gaussian，LoG)　156

第6章　频率域图像增强　159
6．1　频率域滤波——与空间域滤波殊途同归　159
6．2　傅里叶变换基础知识　159
6．2．1　傅里叶级数　159
6．2．2　傅里叶变换　161
6．2．3　幅度谱、相位谱和功率谱　163
6．2．4　傅里叶变换的实质——基的转换　165
6．3　快速傅里叶变换及实现　166
6．3．1　FFT变换的必要性　167
6．3．2　常见的FFT算法　167
6．3．3　按时间抽取的基-2 FFT算法　168
6．3．4　离散反傅里叶变换的快速算法　171
6．3．5　N维快速傅里叶变换　171
6．3．6　MATLAB实现　171
6．3．7　Visual C++实现　175
6．4　频域滤波基础　183
6．4．1　频域滤波与空域滤波的关系　183
6．4．2　频域滤波的基本步骤　184
6．4．3　频域滤波的MATLAB实现　184
6．4．4　频域滤波的Visual C++实现　185
6．5　频率域低通滤波器　187
6．5．1　理想低通滤波器及其实现　187
6．5．2　高斯低通滤波器及其实现　191
6．6　频率域高通滤波器　195
6．6．1　高斯高通滤波器及其实现　195
6．6．2　频域拉普拉斯滤波器及其实现　198
6．7　MATLAB综合案例——利用频域滤波消除周期噪声　201
6．7．1　频域带阻滤波器　201
6．7．2　带阻滤波器消除周期噪声　202
6．8　频域滤波器与空域滤波器之间的内在联系　204
附录　205

第7章　小波变换　207
7．1　多分辨率分析　207
7．1．1　多分辨率框架　207
7．1．2　分解与重构的实现　213
7．1．3　图像处理中分解与重构的实现　214
7．2　Gabor多分辨率分析　220
7．3　常见小波分析　223
7．3．1　Haar小波　223
7．3．2　Daubechies小波　225
7．4　高维小波　227

第8章　图像复原　230
8．1　图像复原的理论模型　230
8．1．1　图像复原的基本概念　230
8．1．2　图像复原的一般模型　232
8．2　噪声模型　232
8．2．1　噪声种类　233
8．2．2　MATLAB实现　237
8．2．3　Visual C++实现　239
8．3　空间滤波　244
8．3．1　空域滤波原理　244
8．3．2　MATLAB实现　245
8．3．3　Visual C++实现　247
8．4　逆滤波复原　250
8．4．1　逆滤波原理　250
8．4．2　MATLAB实现　251
8．4．3　Visual C++实现　253
8．5　维纳滤波复原　256
8．5．1　维纳滤波原理　256
8．5．2　MATLAB实现　257
8．5．3　Visual C++实现　260
8．6　有约束最小二乘复原　262
8．7　Lucky-Richardson复原　265
8．8　盲去卷积图像复原　266
8．9　MATLAB图像复原综合案例——去除照片的运动模糊　268

第9章　彩色图像处理　270
9．1　彩色基础　270
9．2　彩色模型　272
9．2．1　RGB模型　272
9．2．2　CMY、CMYK模型　274
9．2．3　HSI模型　276
9．2．4　HSV模型　282
9．2．5　YUV模型　287
9．2．6　YIQ模型　292
9．2．7　Lab模型简介　296
9．3　全彩色图像处理基础　296
9．3．1　彩色补偿及其MATLAB实现　296
9．3．2　彩色平衡及其MATLAB实现　298

第10章　图像压缩　300
10．1　图像压缩理论　300
10．1．1　图像冗余　300
10．1．2　香农定理　303
10．1．3　保真度评价　304
10．2　DCT变换与量化　304
10．2．1　DCT变换原理　304
10．2．2　量化　306
10．2．3　DCT变换和量化的Visual C++实现　307
10．3　预测编码　312
10．4　霍夫曼编码　313
10．4．1　霍夫曼编码原理　313
10．4．2　霍夫曼编码的Visual C++实现　316
10．5　算术编码　324
10．5．1　算术编码原理　324
10．5．2　算术编码的Visual C++实现　327
10．6　游程编码　330
10．7　JPEG和JPEG2000压缩标准　331
10．8　Visual C++综合案例——类似JPEG的图像压缩　332

第11章　形态学图像处理　341
11．1　预备知识　341
11．2　二值图像中的基本形态学运算　342
11．2．1　腐蚀及其实现　343
11．2．2　膨胀及其实现　350
11．2．3　开运算及其实现　353
11．2．4　闭运算及其实现　356
11．3　二值图像中的形态学应用　357
11．3．1　击中与击不中变换及其实现　357
11．3．2　边界提取与跟踪及其实现　359
11．3．3　区域填充及其Visual C++实现　363
11．3．4　连通分量提取及其实现　365
11．3．5　细化算法及其Visual C++实现　370
11．3．6　像素化算法及其Visual C++实现　374
11．3．7　凸壳及其Visual C++实现　379
11．3．8　bwmorph()函数　382
11．4　灰度图像中的基本形态学运算　383
11．4．1　灰度膨胀及其实现　383
11．4．2　灰度腐蚀及其实现　386
11．4．3　灰度开、闭运算及其实现　389
11．4．4　顶帽变换(top-hat)及其实现　392
小结　394

第12章　图像分割　395
12．1　图像分割概述　395
12．2　边缘检测　396
12．2．1　边缘检测概述　396
12．2．2　常用的边缘检测算子　397
12．2．3　MATLAB实现　400
12．2．4　Visual C++实现　402
12．3　霍夫变换　409
12．3．1　直线检测　409
12．3．2　曲线检测　411
12．3．3　任意形状的检测　411
12．3．4　Hough变换直线检测的MATLAB实现　412
12．3．5　Hough变换直线检测的Visual C++实现　415
12．4　阈值分割　418
12．4．1　阈值分割方法　419
12．4．2　MATLAB实现　422
12．4．3　Visual C++实现　423
12．5　区域分割　425
12．5．1　区域生长及其实现　425
12．5．2　区域分裂与合并及其MATLAB实现　429
12．6　小结　433

第13章　特征提取　434
13．1　图像特征概述　434
13．2　基本统计特征　436
13．2．1　简单的区域描绘子及其MATLAB实现　436
13．2．2　直方图及其统计特征　437
13．2．3　灰度共现矩阵及其Visual C++实现　439
13．3　特征降维　442
13．3．1　维度灾难　442
13．3．2　特征选择简介　443
13．3．3　主成分分析　444
13．3．4　快速PCA及其实现　450
13．4　综合案例——基于PCA的人脸特征抽取　451
13．4．1　数据集简介　452
13．4．2　生成样本矩阵　452
13．4．3　主成分分析　453
13．4．4　主成分脸可视化分析　454
13．4．5　基于主分量的人脸重建　456
13．5　局部二进制模式　457
13．5．1　基本LBP　457
13．5．2　圆形邻域的LBPP，R算子　458
13．5．3　统一化LBP算子——Uniform LBP及其MATLAB实现　459
13．5．4　MB-LBP及其MATLAB实现　462
13．5．5　图像分区及其MATLAB实现　467

第14章　图像识别初步　470
14．1　模式识别概述　470
14．2　模式识别方法分类　474
14．3　最小距离分类器和模板匹配　476
14．3．1　最小距离分类器及其MATLAB实现　476
14．3．2　基于相关的模板匹配　477
14．3．3　相关匹配的计算效率　482

第15章　人工神经网络　484
15．1　人工神经网络简介　484
15．1．1　仿生学动机　484
15．1．2　人工神经网络的应用实例　486
15．2　人工神经网络的理论基础　487
15．2．1　训练线性单元的梯度下降算法　487
15．2．2　多层人工神经网络　492
15．2．3　Sigmoid单元　492
15．2．4　反向传播(Back Propagation，BP)算法　493
15．2．5　训练中的问题　496
15．3　基于ANN的数字字符识别系统DigitRec——分析与设计　498
15．3．1　任务描述　498
15．3．2　数据集简介　498
15．3．3　设计要点　498
15．4　基于ANN的数字字符识别系统——DigitRec的实现　500
15．4．1　构建神经元结构——SNeuron　500
15．4．2　构建神经网络网络层——SNeuronLayer　501
15．4．3　神经网络信息头——NeuralNet_Header　502
15．4．4　神经网络类——CNeuralNet　502
15．4．5　神经网络的训练数据类——CNeuralData　513
15．4．6　误差跟踪类——CValueTrack　518
15．4．7　训练对话框类——CTrainDlg　520
15．4．8　测试对话框类——CTestDlg　523
15．5　基于ANN的数字字符识别系统——DigitRec的测试　526
15．5．1　训练　526
15．5．2　测试　526
15．6　改进的DigitRec　527
15．6．1　数字字符图像的预处理类——COCRImageProcess　527
15．6．2　输入图像的预处理——实现　528
15．6．3　输入图像的预处理——测试　539
15．7　神经网络参数对训练和识别的影响　540
15．7．1　隐藏层单元数目的影响　540
15．7．2　学习率的影响　541
15．7．3　训练时代数目的影响　542

第16章　支持向量机　544
16．1　支持向量机的分类思想　544
16．2　支持向量机的理论基础　545
16．2．1　线性可分情况下的SVM　545
16．2．2　非线性可分情况下的C-SVM　548
16．2．3　需要核函数映射情况下的SVM　550
16．2．4　推广到多类问题　553
16．3　SVM的MATLAB实现　554
16．3．1　训练——svmtrain　555
16．3．2　分类——svmclassify　556
16．3．3　应用实例　557
16．4　综合案例——基于PCA和SVM的人脸识别系统　557
16．4．1　人脸识别简介　558
16．4．2　前期处理　558
16．4．3　数据规格化　558
16．4．4　核函数的选择　561
16．4．5　参数选择　562
16．4．6　构建多类SVM分类器　564
16．4．7　实验结果　566
16．5　SVM在线资源　571
16．5．1　MATLAB的SVM工具箱　572
16．5．2　LibSVM的简介　572

第17章　AdaBoost　573
17．1　AdaBoost分类思想　573
17．2　AdaBoost理论基础　575
17．3　构建AdaBoost的MATLAB工具箱　577
17．4　MATLAB综合案例——基于AdaBoost的面部图像男女性别分类　580
17．4．1　关于数据集　580
17．4．2　数据的预处理　581
17．4．3　算法流程实现　581

参考文献　583

前言/序言

《计算机视觉与模式识别：原理、算法及Python实践》 内容简介： 本书系统地阐述了计算机视觉与模式识别领域的关键理论、核心算法以及在实际应用中的实现方法。旨在为读者构建一个扎实的基础知识体系，并掌握利用现代编程工具解决实际问题的能力。内容涵盖了从基础的图像处理技术到复杂的深度学习模型，并通过Python这一主流开发语言进行详细的实践演示。 第一部分：计算机视觉基础 本部分将引导读者深入理解计算机视觉的底层原理，为后续高级内容的学习打下坚实基础。 绪论： 计算机视觉的定义与发展历程： 介绍计算机视觉作为一门多学科交叉的领域，如何从早期简单的图像分析发展到如今能够理解和解释复杂场景的智能系统。探讨其在机器人、自动驾驶、医疗影像、增强现实等领域的广泛应用及其带来的社会影响。 人类视觉系统与计算机视觉的对比： 分析人类视觉系统的工作机制，如对光线的感知、物体的识别、空间的理解等，并对比计算机视觉在这些方面的模拟与挑战。强调计算机视觉在处理大规模数据、客观性与精确性方面的优势。 计算机视觉的基本任务： 详细介绍图像分类、目标检测、语义分割、实例分割、姿态估计、立体视觉、运动估计、三维重建等核心任务，并阐述它们在实际应用中的价值。 图像基础： 数字图像的表示： 讲解像素、颜色空间（RGB, HSV, YUV等）的定义与转换，以及灰度图像、彩色图像的特点。探讨不同颜色空间的适用场景。 图像的采样与量化： 阐述数字图像形成过程中采样定理（奈奎斯特-香农采样定理）的原理，以及量化对图像质量的影响。 图像的点运算： 详细介绍灰度变换（线性变换、对数变换、指数变换、分段线性变换、直方图均衡化、直方图规定化）的原理和应用，以及它们如何改变图像的亮度和对比度。 图像的几何变换： 讲解平移、旋转、缩放、裁剪、仿射变换、透视变换等几何变换的数学原理，以及它们在图像配准、校正、增强等方面的作用。 图像增强与复原： 空间域增强： 平滑滤波： 介绍均值滤波、高斯滤波、中值滤波的原理，及其在去除噪声、模糊图像方面的效果。 锐化滤波： 讲解拉普拉斯算子、Sobel算子、Prewitt算子等边缘检测算子的原理，以及它们如何增强图像的细节和边缘。 频率域增强： 傅里叶变换基础： 介绍傅里叶变换在图像处理中的应用，如何将图像分解为不同频率的成分。 高通滤波与低通滤波： 讲解理想高通/低通滤波、Butterworth高通/低通滤波、指数高通/低通滤波的原理，及其在图像平滑与锐化中的作用。 图像复原： 噪声模型： 介绍椒盐噪声、高斯噪声、周期噪声等常见噪声的类型及其统计特性。 逆滤波与维纳滤波： 阐述在已知退化函数的情况下如何通过逆滤波进行复原，以及在噪声存在时如何使用维纳滤波进行更鲁棒的复原。 盲去卷积： 介绍在未知退化函数的情况下进行图像复原的挑战与常用方法。 图像分割： 阈值分割： 讲解全局阈值法（Otsu法）和局部阈值法的原理，以及如何根据像素值将其划分为前景和背景。 边缘检测： 详细介绍Canny边缘检测算法的原理，包括高斯平滑、梯度计算、非极大值抑制和滞后阈值化。 区域分割： 区域生长法： 阐述如何选择种子点并根据相似性原则将邻域像素合并到区域中。 区域分裂与合并法： 介绍如何通过递归地分裂图像区域并合并相似区域来实现分割。 基于图的分割： Graph Cut（图割）算法： 讲解如何将图像分割问题转化为最小割问题，并介绍Graph Cut在图像分割中的应用。 Watershed（分水岭）算法： 阐述如何将图像看作地形，并利用分水岭算法寻找区域的边界。 特征提取与描述： 边缘与角点检测： Harris角点检测： 详细介绍Harris角点检测算法的原理，如何通过灰度变化率检测图像中的角点。 FAST角点检测： 介绍FAST算法的快速性及其在实时应用中的优势。 SIFT（尺度不变特征变换）特征： 深入讲解SIFT算法的原理，包括尺度空间极值检测、关键点定位、方向分配和描述子生成。 SURF（加速鲁棒特征）特征： 介绍SURF算法，以及其如何通过积分图等技术加速SIFT的计算。 ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）特征： 讲解ORB算法，它结合了FAST的角点检测和BRIEF的描述子，并引入方向信息，使其具备尺度和旋转不变性。 HOG（方向梯度直方图）特征： 阐述HOG特征如何通过计算局部区域的方向梯度来描述物体形状，并介绍其在行人检测等任务中的成功应用。 第二部分：模式识别原理与应用 本部分将聚焦于模式识别的核心概念、经典算法以及如何构建有效的分类器。 模式识别基础： 模式、特征与分类： 定义模式、特征及其提取的重要性，阐述分类问题的基本框架。 分类器设计： 介绍监督学习、无监督学习和半监督学习的概念，以及分类器设计的原则。 分类性能评估： 讲解混淆矩阵、准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数（F1-score）、ROC曲线和AUC值等评估指标，以及如何进行交叉验证。 统计模式识别： 贝叶斯分类器： 详细讲解贝叶斯定理在分类中的应用，以及最大后验概率（MAP）和最大似然估计（ML）的概念。 最小错误率贝叶斯分类器： 阐述在已知类条件概率和先验概率的情况下，如何构建最小错误率的分类器。 Fisher线性判别分析（LDA）： 介绍LDA的原理，如何通过最大化类间散度与最小化类内散度的比值来寻找最优投影方向。 主成分分析（PCA）： 讲解PCA的原理，如何通过找到数据方差最大的方向来降维，并应用于特征提取。 机器学习基础： 线性分类器： 感知机（Perceptron）： 介绍感知机的基本原理和学习算法。 支持向量机（SVM）： 深入讲解SVM的原理，包括线性可分情况下的最大间隔分类器，以及核函数（如多项式核、高斯核）在处理非线性可分数据中的作用。介绍软间隔SVM和SMO算法。 非线性分类器： K近邻（K-NN）算法： 阐述K-NN算法的原理，以及距离度量和K值的选择。 决策树（Decision Tree）： 介绍决策树的构建过程，包括ID3、C4.5、CART算法，以及信息增益、增益率、Gini指数等分裂标准。讲解剪枝技术以防止过拟合。 集成学习： Bagging（装袋法）： 介绍Bagging的原理，并通过随机森林（Random Forest）作为示例，讲解其如何通过构建多个决策树并进行投票来提高分类性能。 Boosting（提升法）： 阐述Boosting的原理，介绍AdaBoost算法，以及其如何迭代地训练弱学习器并给予错误分类的样本更高的权重。 聚类分析（无监督学习）： K-Means聚类算法： 详细讲解K-Means算法的步骤，包括初始化、分配和更新，以及其在数据划分和发现隐藏模式中的应用。 层次聚类： 介绍层次聚类（凝聚型与分裂型）的原理，以及如何通过树状图（Dendrogram）可视化聚类结果。 DBSCAN（基于密度的聚类）： 阐述DBSCAN算法的原理，如何通过识别高密度区域来发现任意形状的簇，并处理噪声点。 模型评估与选择： 过拟合与欠拟合： 解释模型在训练过程中出现过拟合和欠拟合的原因，以及其对泛化能力的影响。 交叉验证： 详细介绍K折交叉验证（K-Fold Cross-Validation）等技术，用于更可靠地评估模型的性能。 正则化技术： 讲解L1和L2正则化（Ridge和Lasso回归）如何通过惩罚模型复杂度来防止过拟合。 第三部分：深度学习在计算机视觉中的应用 本部分将聚焦于深度学习在计算机视觉领域的突破性进展，介绍卷积神经网络（CNN）等核心模型及其应用。 深度学习基础： 神经网络基础： 介绍神经元模型、激活函数（Sigmoid, ReLU, Tanh等）以及多层感知机（MLP）的结构。 反向传播算法： 详细讲解反向传播算法的原理，以及如何利用梯度下降法训练神经网络。 优化器： 介绍SGD、Adam、RMSprop等常用的优化算法，以及它们在加速模型收敛方面的作用。 卷积神经网络（CNN）： 卷积层（Convolutional Layer）： 讲解卷积操作的原理，包括卷积核（滤波器）的作用、感受野、步长（stride）和填充（padding）。 池化层（Pooling Layer）： 介绍最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）的原理，以及它们在降维和提高模型鲁棒性方面的作用。 全连接层（Fully Connected Layer）： 解释全连接层在CNN末端的应用，以及如何将提取的特征映射到输出类别。 经典CNN架构： LeNet-5： 介绍最早的CNN架构之一，理解其基本结构。 AlexNet： 讲解AlexNet的成功之处，如ReLU激活函数、Dropout、数据增强等。 VGGNet： 分析VGGNet的特点，即使用堆叠的小尺寸卷积核。 GoogLeNet（Inception）： 介绍Inception模块的设计理念，如何并行使用不同尺寸的卷积核。 ResNet（残差网络）： 深入讲解残差连接（Residual Connection）的原理，以及它如何解决深度网络中的梯度消失问题。 CNN在计算机视觉任务中的应用： 图像分类： 讲解如何构建CNN模型来识别图像的类别，如ImageNet数据集上的应用。 目标检测： 两阶段检测器： 介绍R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等模型，它们首先生成候选区域，然后进行分类和回归。 单阶段检测器： 讲解YOLO（You Only Look Once）、SSD（Single Shot MultiBox Detector）等模型，它们在一次前向传播中直接预测边界框和类别。 图像分割： 语义分割： 介绍FCN（Fully Convolutional Network）、U-Net等模型，它们能够为图像中的每个像素分配类别标签。 实例分割： 讲解Mask R-CNN等模型，它们不仅识别目标，还能生成目标的像素级掩码。 其他应用： 介绍物体追踪、图像生成（GANs）、姿态估计等领域中CNN的应用。 第四部分：Python实践与案例分析 本部分将结合前面理论知识，通过Python语言和相关库，进行实际编程演练。 Python基础与开发环境： Python入门： 介绍Python的基本语法，数据类型，控制流，函数等。 常用科学计算库： NumPy： 讲解NumPy在数组操作、数值计算方面的强大功能。 Matplotlib/Seaborn： 介绍Matplotlib和Seaborn在数据可视化方面的应用，用于绘制图像、图表等。 OpenCV（cv2）： 详细介绍OpenCV库在图像读取、处理、特征提取、目标检测等方面的丰富功能。 深度学习框架： TensorFlow/Keras： 介绍TensorFlow和Keras作为主流的深度学习框架，如何构建、训练和部署神经网络模型。 PyTorch： 介绍PyTorch的动态图机制和易用性，作为另一个重要的深度学习框架。 实践案例： 图像处理实战： 使用OpenCV进行图像的读写、颜色空间转换、滤波、几何变换、边缘检测等。 实现直方图均衡化、图像去噪等增强操作。 特征提取与匹配实战： 使用OpenCV实现SIFT、SURF、ORB等特征的提取与描述。 进行图像配准、物体识别的简单案例。 模式识别实战： 使用Scikit-learn实现K-Means聚类，对图像进行颜色聚类或分割。 使用Scikit-learn实现SVM、决策树等分类器，对提取的图像特征进行分类。 实现简单的图像分类器，如猫狗分类。 深度学习实战： 使用Keras/PyTorch构建简单的CNN模型，进行图像分类任务（如MNIST手写数字识别）。 加载预训练模型（如VGG, ResNet）进行迁移学习，应用于更复杂的图像分类任务。 简要介绍如何使用现有的目标检测框架（如YOLOv3/v5）进行物体检测。 总结： 本书力求理论与实践相结合，通过清晰的逻辑结构和丰富的示例，帮助读者从零开始掌握计算机视觉与模式识别的核心技术。通过Python语言的实践，读者将能够亲手实现各类算法，并将所学知识应用于解决实际问题。本书适合计算机科学、电子工程、人工智能等相关专业的学生，以及对计算机视觉和模式识别领域感兴趣的从业人员。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的第一印象就是它的“实战”导向非常明显。它并没有沉溺于纯粹的理论推导，而是紧密围绕着“Visual C++与Matlab实现”这个核心来展开。这一点对于我这种希望将理论知识转化为实际应用的学习者来说，无疑是雪中送炭。我注意到书中对各种算法的讲解，往往会伴随着清晰的代码示例，并且这些示例不仅仅是简单的“Hello World”式的演示，而是包含了完整的流程和关键的技术点。例如，在介绍图像分割时，书中可能不仅仅讲解了阈值分割、区域生长等方法，还会提供相应的C++或Matlab代码片段，展示如何加载图像、应用算法，以及如何处理边界条件和优化参数。这种“理论+实践”的模式，极大地降低了学习的门槛，也提升了学习的效率。我感觉，即使是没有非常深厚的编程背景，只要认真阅读并跟着代码一步步尝试，也能够逐步掌握其中的精髓。而且，书中提到的是“第2版”，这通常意味着作者在第一版的基础上进行了更新和完善，可能会包含一些最新的技术进展或者对原有内容的改进。这一点让我对这本书的权威性和实用性有了更高的期待。我非常希望它能帮助我解决在实际图像处理任务中遇到的瓶颈问题，比如如何有效地进行图像增强、如何准确地检测出目标物体，以及如何将这些算法集成到实际的应用程序中。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字本身就足够吸引人了，尤其是“Visual C++与Matlab实现”这个副标题，让我看到了将理论知识转化为实际应用的希望。我一直觉得，学习图像处理和机器视觉，光靠理论是远远不够的，必须要有实际的代码去支撑，去验证。而这本书恰恰满足了这一点，它似乎是在告诉我，不仅仅要学习“是什么”，更要学习“怎么做”。我推测书中应该包含了大量关于如何将各种图像处理算法，例如滤波、边缘检测、形态学操作、特征匹配等等，用Visual C++或者Matlab编写出来的具体代码和实现细节。这一点对于我这种更偏向实践型学习者来说，简直是太重要了。很多时候，我们可能在课堂上或者在其他教材上看到了一个很酷的算法，但却不知道如何将其应用到实际的项目中，不知道如何去调试，如何去优化。而这本书，通过提供具体的代码实现，就能极大地帮助我们跨越这个鸿沟。我期待它能在讲解算法的同时，给出一些关于代码编写规范、效率优化，甚至是常见bug的解决方案。这样，不仅能让我们学会如何实现，还能让我们做得更好，更专业。这种“手把手”的教学方式，我相信会非常受用。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，《数字图像处理与机器视觉——Visual C++与Matlab实现(第2版)》这本书的价值，很大程度上体现在它提供了一个非常全面的知识框架，并且能够将不同层面的技术知识有效地串联起来。它不仅仅是关于某个单一算法的介绍，而是将数字图像处理的各个关键环节，从基础的图像增强、复原，到更复杂的特征提取、目标识别，再到更高级的机器视觉应用，都纳入了讨论范围。更重要的是，它并没有孤立地讲解这些技术，而是强调了如何通过Visual C++和Matlab这两种强大的工具来实现它们。这种方法论上的设计，使得读者能够建立起一个全局的视角，理解不同技术之间的内在联系，以及它们是如何协同工作来解决一个实际问题的。我注意到书中对每一个重要的算法或概念，都尽可能地给出了理论解释，然后紧接着展示如何在两种编程环境中实现。这种“由表及里，再由里及表”的学习路径，我认为是非常科学有效的。它能够帮助我们既理解算法背后的数学原理，又能掌握实际的代码实现，从而真正做到学以致懂、学以致用。我特别关注书中关于机器视觉部分的内容，希望能通过这本书，更好地理解如何让计算机“看懂”并理解图像，从而为我未来的项目提供理论和技术上的支持。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字是《数字图像处理与机器视觉——Visual C++与Matlab实现(第2版)》，我最近刚好有机会翻阅了其中一些章节，感觉整体的知识体系构建得相当扎实。虽然我接触这方面的时间不算特别长，但通过这本书，我能感受到作者在梳理复杂概念时所下的功夫。它不像一些教材那样，上来就堆砌大量公式和晦涩的理论，而是尝试用一种循序渐进的方式，将抽象的算法和原理具象化。比如，在讲解图像滤波的章节，作者并没有仅仅罗列各种滤波器（高斯、中值、Sobel等）的数学表达式，而是花了相当篇幅去解释这些滤波器在实际应用中的作用，它们是如何捕捉图像中的边缘、纹理或者去除噪声的。这一点对于初学者来说至关重要，能够帮助我们建立起对图像处理操作的直观认识，而不是死记硬背。而且，书中提到结合Visual C++和Matlab两种工具来实现，这本身就非常有吸引力。Visual C++提供了底层控制和效率上的优势，而Matlab则以其强大的数值计算和可视化能力著称。两种语言的结合，能够让读者既深入理解算法的实现细节，又能快速验证和可视化结果，这种软硬件结合的思路，非常适合培养动手能力和工程实践能力。我个人尤其期待书中关于特征提取和目标识别的部分，希望能从中获得更深入的理解和实际的指导，以便应用到我自己的项目中去。

评分☆☆☆☆☆

从书名来看，《数字图像处理与机器视觉——Visual C++与Matlab实现(第2版)》这本书给我的感觉是，它在理论深度和实践应用之间找到了一个非常好的平衡点。通常，在图像处理领域，要么是理论非常深奥，要么是实践非常浅显，两者兼顾的书籍并不多见。而这本书似乎试图打破这种局面，通过结合Visual C++和Matlab这两种在学术界和工业界都非常流行的工具，来帮助读者全面掌握数字图像处理和机器视觉的核心技术。我特别看重“第2版”这个信息，这意味着它可能已经经过了一轮的优化和更新，在内容上会更加成熟和贴近当前的技术发展。我猜测书中会详细阐述如何使用这两种工具来处理图像，比如如何进行图像的读取、存储、显示，如何实现各种图像变换、滤波、分割、特征提取等基本操作。更进一步，我希望能看到书中对于机器视觉部分有深入的探讨，比如如何利用深度学习框架（如果可能的话）在Matlab或C++中实现目标检测、图像识别等高级应用。作者如果能提供清晰的思路和可操作的代码示例，那么这本书的实用价值将大大提升，对于我这样希望将图像处理和机器视觉知识应用到实际项目中的读者来说，无疑是一份宝贵的参考资料。

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一直相信京东的服务，给个好评

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只能去西校区拿 太麻烦了 某宁就可以送到东校区门口

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纸张摸起来舒服，就是太白了，附带光盘。

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附带还盘。。。。。。。。。。

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没有看了 给部门买的书 快递哥哥服务非常好！

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哈哈哈哈哈哈哈哈哈

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不错，很值得购买，希望更多人买。

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图像处理研究用书，不错

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跟着书本慢慢学习吧