數字圖像處理與機器視覺——Visual C++與Matlab實現(第2版) 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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張錚，徐超，任淑霞，韓海玲 著

圖書標籤:

• 數字圖像處理
• 機器視覺
• Visual C++
• Matlab
• 圖像處理
• 計算機視覺
• 算法實現
• 圖像分析
• 模式識彆
• 第二版

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115346681

版次：02

商品編碼：11457856

品牌：異步圖書

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2014-05-01

用紙：膠版紙

頁數：583

正文語種：中文

編輯推薦

　　本商品兩種印刷封麵，隨機發貨：
　　

內容簡介

　　《數字圖像處理與機器視覺——Visual C++與Matlab實現(第2版)》將理論知識、科學研究和工程實踐有機結閤起來，內容涉及數字圖像處理和識彆技術的方方麵麵，包括圖像的點運算、幾何變換、空域和頻域濾波、小波變換、圖像復原、彩色圖像處理、形態學處理、圖像分割、圖像壓縮以及圖像特徵提取等；同時對機器視覺進行瞭前導性的探究，重點介紹瞭3種目前在工程技術領域非常流行的分類技術——人工神經網絡(ANN)、支持嚮量機(SVM)和AdaBoost，並在配套給齣的識彆案例中直擊光學字符識彆(OCR)、人臉識彆和性彆分類等熱點問題。
　　《數字圖像處理與機器視覺——Visual C++與Matlab實現(第2版)》結構緊湊，內容深入淺齣，講解圖文並茂，適閤於計算機、通信和自動化等相關專業的本科生、研究生，以及工作在圖像處理和識彆領域一綫的廣大工程技術人員閱讀參考。

內頁插圖

目錄

目　錄

第0章　初識數字圖像處理與機器視覺　1
0．1　數字圖像　1
0．1．1　什麼是數字圖像　1
0．1．2　數字圖像的顯示　1
0．1．3　數字圖像的分類　2
0．1．4　數字圖像的實質　3
0．1．5　數字圖像的錶示　4
0．1．6　圖像的空間和灰度級分辨率　4
0．2　數字圖像處理與機器視覺　5
0．2．1　從圖像處理到圖像識彆　5
0．2．2　什麼是機器視覺　6
0．2．3　數字圖像處理和識彆的應用實例　7
0．3　數字圖像處理的預備知識　8
0．3．1　鄰接性、連通性、區域和邊界　8
0．3．2　距離度量的幾種方法　9
0．3．3　基本的圖像操作　10

第1章　MATLAB數字圖像處理編程基礎　11
1．1　MATLAB R2011a簡介　11
1．1．1　MATLAB軟件環境　11
1．1．2　文件操作　12
1．1．3　在綫幫助的使用　13
1．1．4　變量的使用　15
1．1．5　矩陣的使用　17
1．1．6　細胞數組(Cell Array)和結構體(Structure)　19
1．1．7　關係運算與邏輯運算　20
1．1．8　常用圖像處理數學函數　21
1．1．9　MATLAB程序流程控製　22
1．1．10　M文件編寫　25
1．1．11　MATLAB函數編寫　26
1．2　MATLAB圖像類型及其存儲方式　28
1．3　MATLAB的圖像轉換　30
1．4　讀取和寫入圖像文件　32
1．5　圖像的顯示　34

第2章　Visual C++圖像處理編程基礎　37
2．1　位圖文件及其C++操作　37
2．1．1　設備無關位圖　37
2．1．2　BMP圖像文件數據結構　37
2．2　認識CImg類　40
2．2．1　主要成員函數列錶　40
2．2．2　公有成員　41
2．3　CImg類基礎操作　41
2．3．1　加載和寫入圖像　41
2．3．2　獲得圖像基本信息　44
2．3．3　檢驗有效性　45
2．3．4　按像素操作　45
2．3．5　改變圖像大小　47
2．3．6　重載的運算符　47
2．3．7　在屏幕上繪製位圖圖像　48
2．3．8　新建圖像　48
2．3．9　圖像類型的判斷與轉化　50
2．4　DIPDemo工程　51
2．4．1　DIPDemo主界麵　51
2．4．2　圖像操作和處理類——CImg和CImgProcess　52
2．4．3　文檔類——CDIPDemoDoc　53
2．4．4　視圖類——CDIPDemoView　53
2．5　CImg應用示例　54
2．5．1　打開圖像　54
2．5．2　清空圖像　55
2．5．3　像素初始化方法　56
2．5．4　保存圖像　57

第3章　圖像的點運算　58
3．1　灰度直方圖　58
3．1．1　理論基礎　58
3．1．2　MATLAB實現　59
3．1．3　Visual C++實現　62
3．2　灰度的綫性變換　63
3．2．1　理論基礎　63
3．2．2　MATLAB程序的實現　64
3．2．3　Visual C++實現　66
3．3　灰度對數變換　67
3．3．1　理論基礎　67
3．3．2　MATLAB實現　68
3．3．3　Visual C++實現　69
3．4　伽瑪變換　70
3．4．1　理論基礎　70
3．4．2　MATLAB編程實現　70
3．4．3　Visual C++實現　72
3．5　灰度閾值變換　73
3．5．1　理論基礎　73
3．5．2　MATLAB編程實現　74
3．5．3　Visual C++實現　75
3．6　分段綫性變換　76
3．6．1　理論基礎　76
3．6．2　MATLAB編程實現　77
3．6．3　Visual C++編程實現　81
3．7　直方圖均衡化　82
3．7．1　理論基礎　82
3．7．2　MATLAB編程實現　83
3．7．3　Visual C++實現　85
3．8　直方圖規定化(匹配)　86
3．8．1　理論基礎　86
3．8．2　MATLAB編程實現　87
3．8．3　Visual C++實現　89

第4章　圖像的幾何變換　92
4．1　解決幾何變換的一般思路　92
4．2　圖像平移　94
4．2．1　圖像平移的變換公式　94
4．2．2　圖像平移的實現　94
4．3　圖像鏡像　96
4．3．1　圖像鏡像的變換公式　96
4．3．2　圖像鏡像的實現　97
4．4　圖像轉置　99
4．4．1　圖像轉置的變換公式　99
4．4．2　圖像轉置的實現　99
4．5　圖像縮放　101
4．5．1　圖像縮放的變換公式　101
4．5．2　圖像縮放的實現　101
4．6　圖像鏇轉　103
4．6．1　以原點為中心的圖像鏇轉　103
4．6．2　以任意點為中心的圖像鏇轉　104
4．6．3　圖像鏇轉的實現　105
4．7　插值算法　106
4．7．1　最近鄰插值　106
4．7．2　雙綫性插值　107
4．7．3　高階插值　109
4．8　圖像配準簡介　111
4．8．1　圖像配準　112
4．8．2　人臉圖像配準的MATLAB實現　112
4．9　Visual C++高級應用實例——汽車牌照的投影失真校正　115
4．9．1　係統分析與設計　116
4．9．2　係統實現　117
4．9．3　功能測試　122

第5章　空間域圖像增強　126
5．1　圖像增強基礎　126
5．2　空間域濾波　127
5．3　圖像平滑　133
5．3．1　平均模闆及其實現　133
5．3．2　高斯平滑及其實現　134
5．3．3　通用平滑濾波的Visual C++實現　138
5．3．4　自適應平滑濾波　139
5．4　中值濾波　140
5．4．1　性能比較　140
5．4．2　一種改進的中值濾波策略　144
5．4．3　中值濾波的工作原理　145
5．5　圖像銳化　145
5．5．1　理論基礎　145
5．5．2　基於一階導數的圖像增強——梯度算子　145
5．5．3　基於二階微分的圖像增強——拉普拉斯算子　149
5．5．4　基於一階與二階導數的銳化算子的比較　151
5．5．5　高提升濾波及其實現　152
5．5．6　高斯-拉普拉斯變換(Laplacian of a Gaussian，LoG)　156

第6章　頻率域圖像增強　159
6．1　頻率域濾波——與空間域濾波殊途同歸　159
6．2　傅裏葉變換基礎知識　159
6．2．1　傅裏葉級數　159
6．2．2　傅裏葉變換　161
6．2．3　幅度譜、相位譜和功率譜　163
6．2．4　傅裏葉變換的實質——基的轉換　165
6．3　快速傅裏葉變換及實現　166
6．3．1　FFT變換的必要性　167
6．3．2　常見的FFT算法　167
6．3．3　按時間抽取的基-2 FFT算法　168
6．3．4　離散反傅裏葉變換的快速算法　171
6．3．5　N維快速傅裏葉變換　171
6．3．6　MATLAB實現　171
6．3．7　Visual C++實現　175
6．4　頻域濾波基礎　183
6．4．1　頻域濾波與空域濾波的關係　183
6．4．2　頻域濾波的基本步驟　184
6．4．3　頻域濾波的MATLAB實現　184
6．4．4　頻域濾波的Visual C++實現　185
6．5　頻率域低通濾波器　187
6．5．1　理想低通濾波器及其實現　187
6．5．2　高斯低通濾波器及其實現　191
6．6　頻率域高通濾波器　195
6．6．1　高斯高通濾波器及其實現　195
6．6．2　頻域拉普拉斯濾波器及其實現　198
6．7　MATLAB綜閤案例——利用頻域濾波消除周期噪聲　201
6．7．1　頻域帶阻濾波器　201
6．7．2　帶阻濾波器消除周期噪聲　202
6．8　頻域濾波器與空域濾波器之間的內在聯係　204
附錄　205

第7章　小波變換　207
7．1　多分辨率分析　207
7．1．1　多分辨率框架　207
7．1．2　分解與重構的實現　213
7．1．3　圖像處理中分解與重構的實現　214
7．2　Gabor多分辨率分析　220
7．3　常見小波分析　223
7．3．1　Haar小波　223
7．3．2　Daubechies小波　225
7．4　高維小波　227

第8章　圖像復原　230
8．1　圖像復原的理論模型　230
8．1．1　圖像復原的基本概念　230
8．1．2　圖像復原的一般模型　232
8．2　噪聲模型　232
8．2．1　噪聲種類　233
8．2．2　MATLAB實現　237
8．2．3　Visual C++實現　239
8．3　空間濾波　244
8．3．1　空域濾波原理　244
8．3．2　MATLAB實現　245
8．3．3　Visual C++實現　247
8．4　逆濾波復原　250
8．4．1　逆濾波原理　250
8．4．2　MATLAB實現　251
8．4．3　Visual C++實現　253
8．5　維納濾波復原　256
8．5．1　維納濾波原理　256
8．5．2　MATLAB實現　257
8．5．3　Visual C++實現　260
8．6　有約束最小二乘復原　262
8．7　Lucky-Richardson復原　265
8．8　盲去捲積圖像復原　266
8．9　MATLAB圖像復原綜閤案例——去除照片的運動模糊　268

第9章　彩色圖像處理　270
9．1　彩色基礎　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模型簡介　296
9．3　全彩色圖像處理基礎　296
9．3．1　彩色補償及其MATLAB實現　296
9．3．2　彩色平衡及其MATLAB實現　298

第10章　圖像壓縮　300
10．1　圖像壓縮理論　300
10．1．1　圖像冗餘　300
10．1．2　香農定理　303
10．1．3　保真度評價　304
10．2　DCT變換與量化　304
10．2．1　DCT變換原理　304
10．2．2　量化　306
10．2．3　DCT變換和量化的Visual C++實現　307
10．3　預測編碼　312
10．4　霍夫曼編碼　313
10．4．1　霍夫曼編碼原理　313
10．4．2　霍夫曼編碼的Visual C++實現　316
10．5　算術編碼　324
10．5．1　算術編碼原理　324
10．5．2　算術編碼的Visual C++實現　327
10．6　遊程編碼　330
10．7　JPEG和JPEG2000壓縮標準　331
10．8　Visual C++綜閤案例——類似JPEG的圖像壓縮　332

第11章　形態學圖像處理　341
11．1　預備知識　341
11．2　二值圖像中的基本形態學運算　342
11．2．1　腐蝕及其實現　343
11．2．2　膨脹及其實現　350
11．2．3　開運算及其實現　353
11．2．4　閉運算及其實現　356
11．3　二值圖像中的形態學應用　357
11．3．1　擊中與擊不中變換及其實現　357
11．3．2　邊界提取與跟蹤及其實現　359
11．3．3　區域填充及其Visual C++實現　363
11．3．4　連通分量提取及其實現　365
11．3．5　細化算法及其Visual C++實現　370
11．3．6　像素化算法及其Visual C++實現　374
11．3．7　凸殼及其Visual C++實現　379
11．3．8　bwmorph()函數　382
11．4　灰度圖像中的基本形態學運算　383
11．4．1　灰度膨脹及其實現　383
11．4．2　灰度腐蝕及其實現　386
11．4．3　灰度開、閉運算及其實現　389
11．4．4　頂帽變換(top-hat)及其實現　392
小結　394

第12章　圖像分割　395
12．1　圖像分割概述　395
12．2　邊緣檢測　396
12．2．1　邊緣檢測概述　396
12．2．2　常用的邊緣檢測算子　397
12．2．3　MATLAB實現　400
12．2．4　Visual C++實現　402
12．3　霍夫變換　409
12．3．1　直綫檢測　409
12．3．2　麯綫檢測　411
12．3．3　任意形狀的檢測　411
12．3．4　Hough變換直綫檢測的MATLAB實現　412
12．3．5　Hough變換直綫檢測的Visual C++實現　415
12．4　閾值分割　418
12．4．1　閾值分割方法　419
12．4．2　MATLAB實現　422
12．4．3　Visual C++實現　423
12．5　區域分割　425
12．5．1　區域生長及其實現　425
12．5．2　區域分裂與閤並及其MATLAB實現　429
12．6　小結　433

第13章　特徵提取　434
13．1　圖像特徵概述　434
13．2　基本統計特徵　436
13．2．1　簡單的區域描繪子及其MATLAB實現　436
13．2．2　直方圖及其統計特徵　437
13．2．3　灰度共現矩陣及其Visual C++實現　439
13．3　特徵降維　442
13．3．1　維度災難　442
13．3．2　特徵選擇簡介　443
13．3．3　主成分分析　444
13．3．4　快速PCA及其實現　450
13．4　綜閤案例——基於PCA的人臉特徵抽取　451
13．4．1　數據集簡介　452
13．4．2　生成樣本矩陣　452
13．4．3　主成分分析　453
13．4．4　主成分臉可視化分析　454
13．4．5　基於主分量的人臉重建　456
13．5　局部二進製模式　457
13．5．1　基本LBP　457
13．5．2　圓形鄰域的LBPP，R算子　458
13．5．3　統一化LBP算子——Uniform LBP及其MATLAB實現　459
13．5．4　MB-LBP及其MATLAB實現　462
13．5．5　圖像分區及其MATLAB實現　467

第14章　圖像識彆初步　470
14．1　模式識彆概述　470
14．2　模式識彆方法分類　474
14．3　最小距離分類器和模闆匹配　476
14．3．1　最小距離分類器及其MATLAB實現　476
14．3．2　基於相關的模闆匹配　477
14．3．3　相關匹配的計算效率　482

第15章　人工神經網絡　484
15．1　人工神經網絡簡介　484
15．1．1　仿生學動機　484
15．1．2　人工神經網絡的應用實例　486
15．2　人工神經網絡的理論基礎　487
15．2．1　訓練綫性單元的梯度下降算法　487
15．2．2　多層人工神經網絡　492
15．2．3　Sigmoid單元　492
15．2．4　反嚮傳播(Back Propagation，BP)算法　493
15．2．5　訓練中的問題　496
15．3　基於ANN的數字字符識彆係統DigitRec——分析與設計　498
15．3．1　任務描述　498
15．3．2　數據集簡介　498
15．3．3　設計要點　498
15．4　基於ANN的數字字符識彆係統——DigitRec的實現　500
15．4．1　構建神經元結構——SNeuron　500
15．4．2　構建神經網絡網絡層——SNeuronLayer　501
15．4．3　神經網絡信息頭——NeuralNet_Header　502
15．4．4　神經網絡類——CNeuralNet　502
15．4．5　神經網絡的訓練數據類——CNeuralData　513
15．4．6　誤差跟蹤類——CValueTrack　518
15．4．7　訓練對話框類——CTrainDlg　520
15．4．8　測試對話框類——CTestDlg　523
15．5　基於ANN的數字字符識彆係統——DigitRec的測試　526
15．5．1　訓練　526
15．5．2　測試　526
15．6　改進的DigitRec　527
15．6．1　數字字符圖像的預處理類——COCRImageProcess　527
15．6．2　輸入圖像的預處理——實現　528
15．6．3　輸入圖像的預處理——測試　539
15．7　神經網絡參數對訓練和識彆的影響　540
15．7．1　隱藏層單元數目的影響　540
15．7．2　學習率的影響　541
15．7．3　訓練時代數目的影響　542

第16章　支持嚮量機　544
16．1　支持嚮量機的分類思想　544
16．2　支持嚮量機的理論基礎　545
16．2．1　綫性可分情況下的SVM　545
16．2．2　非綫性可分情況下的C-SVM　548
16．2．3　需要核函數映射情況下的SVM　550
16．2．4　推廣到多類問題　553
16．3　SVM的MATLAB實現　554
16．3．1　訓練——svmtrain　555
16．3．2　分類——svmclassify　556
16．3．3　應用實例　557
16．4　綜閤案例——基於PCA和SVM的人臉識彆係統　557
16．4．1　人臉識彆簡介　558
16．4．2　前期處理　558
16．4．3　數據規格化　558
16．4．4　核函數的選擇　561
16．4．5　參數選擇　562
16．4．6　構建多類SVM分類器　564
16．4．7　實驗結果　566
16．5　SVM在綫資源　571
16．5．1　MATLAB的SVM工具箱　572
16．5．2　LibSVM的簡介　572

第17章　AdaBoost　573
17．1　AdaBoost分類思想　573
17．2　AdaBoost理論基礎　575
17．3　構建AdaBoost的MATLAB工具箱　577
17．4　MATLAB綜閤案例——基於AdaBoost的麵部圖像男女性彆分類　580
17．4．1　關於數據集　580
17．4．2　數據的預處理　581
17．4．3　算法流程實現　581

參考文獻　583

前言/序言

《計算機視覺與模式識彆：原理、算法及Python實踐》 內容簡介： 本書係統地闡述瞭計算機視覺與模式識彆領域的關鍵理論、核心算法以及在實際應用中的實現方法。旨在為讀者構建一個紮實的基礎知識體係，並掌握利用現代編程工具解決實際問題的能力。內容涵蓋瞭從基礎的圖像處理技術到復雜的深度學習模型，並通過Python這一主流開發語言進行詳細的實踐演示。 第一部分：計算機視覺基礎 本部分將引導讀者深入理解計算機視覺的底層原理，為後續高級內容的學習打下堅實基礎。 緒論： 計算機視覺的定義與發展曆程： 介紹計算機視覺作為一門多學科交叉的領域，如何從早期簡單的圖像分析發展到如今能夠理解和解釋復雜場景的智能係統。探討其在機器人、自動駕駛、醫療影像、增強現實等領域的廣泛應用及其帶來的社會影響。 人類視覺係統與計算機視覺的對比： 分析人類視覺係統的工作機製，如對光綫的感知、物體的識彆、空間的理解等，並對比計算機視覺在這些方麵的模擬與挑戰。強調計算機視覺在處理大規模數據、客觀性與精確性方麵的優勢。 計算機視覺的基本任務： 詳細介紹圖像分類、目標檢測、語義分割、實例分割、姿態估計、立體視覺、運動估計、三維重建等核心任務，並闡述它們在實際應用中的價值。 圖像基礎： 數字圖像的錶示： 講解像素、顔色空間（RGB, HSV, YUV等）的定義與轉換，以及灰度圖像、彩色圖像的特點。探討不同顔色空間的適用場景。 圖像的采樣與量化： 闡述數字圖像形成過程中采樣定理（奈奎斯特-香農采樣定理）的原理，以及量化對圖像質量的影響。 圖像的點運算： 詳細介紹灰度變換（綫性變換、對數變換、指數變換、分段綫性變換、直方圖均衡化、直方圖規定化）的原理和應用，以及它們如何改變圖像的亮度和對比度。 圖像的幾何變換： 講解平移、鏇轉、縮放、裁剪、仿射變換、透視變換等幾何變換的數學原理，以及它們在圖像配準、校正、增強等方麵的作用。 圖像增強與復原： 空間域增強： 平滑濾波： 介紹均值濾波、高斯濾波、中值濾波的原理，及其在去除噪聲、模糊圖像方麵的效果。 銳化濾波： 講解拉普拉斯算子、Sobel算子、Prewitt算子等邊緣檢測算子的原理，以及它們如何增強圖像的細節和邊緣。 頻率域增強： 傅裏葉變換基礎： 介紹傅裏葉變換在圖像處理中的應用，如何將圖像分解為不同頻率的成分。 高通濾波與低通濾波： 講解理想高通/低通濾波、Butterworth高通/低通濾波、指數高通/低通濾波的原理，及其在圖像平滑與銳化中的作用。 圖像復原： 噪聲模型： 介紹椒鹽噪聲、高斯噪聲、周期噪聲等常見噪聲的類型及其統計特性。 逆濾波與維納濾波： 闡述在已知退化函數的情況下如何通過逆濾波進行復原，以及在噪聲存在時如何使用維納濾波進行更魯棒的復原。 盲去捲積： 介紹在未知退化函數的情況下進行圖像復原的挑戰與常用方法。 圖像分割： 閾值分割： 講解全局閾值法（Otsu法）和局部閾值法的原理，以及如何根據像素值將其劃分為前景和背景。 邊緣檢測： 詳細介紹Canny邊緣檢測算法的原理，包括高斯平滑、梯度計算、非極大值抑製和滯後閾值化。 區域分割： 區域生長法： 闡述如何選擇種子點並根據相似性原則將鄰域像素閤並到區域中。 區域分裂與閤並法： 介紹如何通過遞歸地分裂圖像區域並閤並相似區域來實現分割。 基於圖的分割： Graph Cut（圖割）算法： 講解如何將圖像分割問題轉化為最小割問題，並介紹Graph Cut在圖像分割中的應用。 Watershed（分水嶺）算法： 闡述如何將圖像看作地形，並利用分水嶺算法尋找區域的邊界。 特徵提取與描述： 邊緣與角點檢測： Harris角點檢測： 詳細介紹Harris角點檢測算法的原理，如何通過灰度變化率檢測圖像中的角點。 FAST角點檢測： 介紹FAST算法的快速性及其在實時應用中的優勢。 SIFT（尺度不變特徵變換）特徵： 深入講解SIFT算法的原理，包括尺度空間極值檢測、關鍵點定位、方嚮分配和描述子生成。 SURF（加速魯棒特徵）特徵： 介紹SURF算法，以及其如何通過積分圖等技術加速SIFT的計算。 ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）特徵： 講解ORB算法，它結閤瞭FAST的角點檢測和BRIEF的描述子，並引入方嚮信息，使其具備尺度和鏇轉不變性。 HOG（方嚮梯度直方圖）特徵： 闡述HOG特徵如何通過計算局部區域的方嚮梯度來描述物體形狀，並介紹其在行人檢測等任務中的成功應用。 第二部分：模式識彆原理與應用 本部分將聚焦於模式識彆的核心概念、經典算法以及如何構建有效的分類器。 模式識彆基礎： 模式、特徵與分類： 定義模式、特徵及其提取的重要性，闡述分類問題的基本框架。 分類器設計： 介紹監督學習、無監督學習和半監督學習的概念，以及分類器設計的原則。 分類性能評估： 講解混淆矩陣、準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1分數（F1-score）、ROC麯綫和AUC值等評估指標，以及如何進行交叉驗證。 統計模式識彆： 貝葉斯分類器： 詳細講解貝葉斯定理在分類中的應用，以及最大後驗概率（MAP）和最大似然估計（ML）的概念。 最小錯誤率貝葉斯分類器： 闡述在已知類條件概率和先驗概率的情況下，如何構建最小錯誤率的分類器。 Fisher綫性判彆分析（LDA）： 介紹LDA的原理，如何通過最大化類間散度與最小化類內散度的比值來尋找最優投影方嚮。 主成分分析（PCA）： 講解PCA的原理，如何通過找到數據方差最大的方嚮來降維，並應用於特徵提取。 機器學習基礎： 綫性分類器： 感知機（Perceptron）： 介紹感知機的基本原理和學習算法。 支持嚮量機（SVM）： 深入講解SVM的原理，包括綫性可分情況下的最大間隔分類器，以及核函數（如多項式核、高斯核）在處理非綫性可分數據中的作用。介紹軟間隔SVM和SMO算法。 非綫性分類器： K近鄰（K-NN）算法： 闡述K-NN算法的原理，以及距離度量和K值的選擇。 決策樹（Decision Tree）： 介紹決策樹的構建過程，包括ID3、C4.5、CART算法，以及信息增益、增益率、Gini指數等分裂標準。講解剪枝技術以防止過擬閤。 集成學習： Bagging（裝袋法）： 介紹Bagging的原理，並通過隨機森林（Random Forest）作為示例，講解其如何通過構建多個決策樹並進行投票來提高分類性能。 Boosting（提升法）： 闡述Boosting的原理，介紹AdaBoost算法，以及其如何迭代地訓練弱學習器並給予錯誤分類的樣本更高的權重。 聚類分析（無監督學習）： K-Means聚類算法： 詳細講解K-Means算法的步驟，包括初始化、分配和更新，以及其在數據劃分和發現隱藏模式中的應用。 層次聚類： 介紹層次聚類（凝聚型與分裂型）的原理，以及如何通過樹狀圖（Dendrogram）可視化聚類結果。 DBSCAN（基於密度的聚類）： 闡述DBSCAN算法的原理，如何通過識彆高密度區域來發現任意形狀的簇，並處理噪聲點。 模型評估與選擇： 過擬閤與欠擬閤： 解釋模型在訓練過程中齣現過擬閤和欠擬閤的原因，以及其對泛化能力的影響。 交叉驗證： 詳細介紹K摺交叉驗證（K-Fold Cross-Validation）等技術，用於更可靠地評估模型的性能。 正則化技術： 講解L1和L2正則化（Ridge和Lasso迴歸）如何通過懲罰模型復雜度來防止過擬閤。 第三部分：深度學習在計算機視覺中的應用 本部分將聚焦於深度學習在計算機視覺領域的突破性進展，介紹捲積神經網絡（CNN）等核心模型及其應用。 深度學習基礎： 神經網絡基礎： 介紹神經元模型、激活函數（Sigmoid, ReLU, Tanh等）以及多層感知機（MLP）的結構。 反嚮傳播算法： 詳細講解反嚮傳播算法的原理，以及如何利用梯度下降法訓練神經網絡。 優化器： 介紹SGD、Adam、RMSprop等常用的優化算法，以及它們在加速模型收斂方麵的作用。 捲積神經網絡（CNN）： 捲積層（Convolutional Layer）： 講解捲積操作的原理，包括捲積核（濾波器）的作用、感受野、步長（stride）和填充（padding）。 池化層（Pooling Layer）： 介紹最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）的原理，以及它們在降維和提高模型魯棒性方麵的作用。 全連接層（Fully Connected Layer）： 解釋全連接層在CNN末端的應用，以及如何將提取的特徵映射到輸齣類彆。 經典CNN架構： LeNet-5： 介紹最早的CNN架構之一，理解其基本結構。 AlexNet： 講解AlexNet的成功之處，如ReLU激活函數、Dropout、數據增強等。 VGGNet： 分析VGGNet的特點，即使用堆疊的小尺寸捲積核。 GoogLeNet（Inception）： 介紹Inception模塊的設計理念，如何並行使用不同尺寸的捲積核。 ResNet（殘差網絡）： 深入講解殘差連接（Residual Connection）的原理，以及它如何解決深度網絡中的梯度消失問題。 CNN在計算機視覺任務中的應用： 圖像分類： 講解如何構建CNN模型來識彆圖像的類彆，如ImageNet數據集上的應用。 目標檢測： 兩階段檢測器： 介紹R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等模型，它們首先生成候選區域，然後進行分類和迴歸。 單階段檢測器： 講解YOLO（You Only Look Once）、SSD（Single Shot MultiBox Detector）等模型，它們在一次前嚮傳播中直接預測邊界框和類彆。 圖像分割： 語義分割： 介紹FCN（Fully Convolutional Network）、U-Net等模型，它們能夠為圖像中的每個像素分配類彆標簽。 實例分割： 講解Mask R-CNN等模型，它們不僅識彆目標，還能生成目標的像素級掩碼。 其他應用： 介紹物體追蹤、圖像生成（GANs）、姿態估計等領域中CNN的應用。 第四部分：Python實踐與案例分析 本部分將結閤前麵理論知識，通過Python語言和相關庫，進行實際編程演練。 Python基礎與開發環境： Python入門： 介紹Python的基本語法，數據類型，控製流，函數等。 常用科學計算庫： NumPy： 講解NumPy在數組操作、數值計算方麵的強大功能。 Matplotlib/Seaborn： 介紹Matplotlib和Seaborn在數據可視化方麵的應用，用於繪製圖像、圖錶等。 OpenCV（cv2）： 詳細介紹OpenCV庫在圖像讀取、處理、特徵提取、目標檢測等方麵的豐富功能。 深度學習框架： TensorFlow/Keras： 介紹TensorFlow和Keras作為主流的深度學習框架，如何構建、訓練和部署神經網絡模型。 PyTorch： 介紹PyTorch的動態圖機製和易用性，作為另一個重要的深度學習框架。 實踐案例： 圖像處理實戰： 使用OpenCV進行圖像的讀寫、顔色空間轉換、濾波、幾何變換、邊緣檢測等。 實現直方圖均衡化、圖像去噪等增強操作。 特徵提取與匹配實戰： 使用OpenCV實現SIFT、SURF、ORB等特徵的提取與描述。 進行圖像配準、物體識彆的簡單案例。 模式識彆實戰： 使用Scikit-learn實現K-Means聚類，對圖像進行顔色聚類或分割。 使用Scikit-learn實現SVM、決策樹等分類器，對提取的圖像特徵進行分類。 實現簡單的圖像分類器，如貓狗分類。 深度學習實戰： 使用Keras/PyTorch構建簡單的CNN模型，進行圖像分類任務（如MNIST手寫數字識彆）。 加載預訓練模型（如VGG, ResNet）進行遷移學習，應用於更復雜的圖像分類任務。 簡要介紹如何使用現有的目標檢測框架（如YOLOv3/v5）進行物體檢測。 總結： 本書力求理論與實踐相結閤，通過清晰的邏輯結構和豐富的示例，幫助讀者從零開始掌握計算機視覺與模式識彆的核心技術。通過Python語言的實踐，讀者將能夠親手實現各類算法，並將所學知識應用於解決實際問題。本書適閤計算機科學、電子工程、人工智能等相關專業的學生，以及對計算機視覺和模式識彆領域感興趣的從業人員。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的第一印象就是它的“實戰”導嚮非常明顯。它並沒有沉溺於純粹的理論推導，而是緊密圍繞著“Visual C++與Matlab實現”這個核心來展開。這一點對於我這種希望將理論知識轉化為實際應用的學習者來說，無疑是雪中送炭。我注意到書中對各種算法的講解，往往會伴隨著清晰的代碼示例，並且這些示例不僅僅是簡單的“Hello World”式的演示，而是包含瞭完整的流程和關鍵的技術點。例如，在介紹圖像分割時，書中可能不僅僅講解瞭閾值分割、區域生長等方法，還會提供相應的C++或Matlab代碼片段，展示如何加載圖像、應用算法，以及如何處理邊界條件和優化參數。這種“理論+實踐”的模式，極大地降低瞭學習的門檻，也提升瞭學習的效率。我感覺，即使是沒有非常深厚的編程背景，隻要認真閱讀並跟著代碼一步步嘗試，也能夠逐步掌握其中的精髓。而且，書中提到的是“第2版”，這通常意味著作者在第一版的基礎上進行瞭更新和完善，可能會包含一些最新的技術進展或者對原有內容的改進。這一點讓我對這本書的權威性和實用性有瞭更高的期待。我非常希望它能幫助我解決在實際圖像處理任務中遇到的瓶頸問題，比如如何有效地進行圖像增強、如何準確地檢測齣目標物體，以及如何將這些算法集成到實際的應用程序中。

評分☆☆☆☆☆

從書名來看，《數字圖像處理與機器視覺——Visual C++與Matlab實現(第2版)》這本書給我的感覺是，它在理論深度和實踐應用之間找到瞭一個非常好的平衡點。通常，在圖像處理領域，要麼是理論非常深奧，要麼是實踐非常淺顯，兩者兼顧的書籍並不多見。而這本書似乎試圖打破這種局麵，通過結閤Visual C++和Matlab這兩種在學術界和工業界都非常流行的工具，來幫助讀者全麵掌握數字圖像處理和機器視覺的核心技術。我特彆看重“第2版”這個信息，這意味著它可能已經經過瞭一輪的優化和更新，在內容上會更加成熟和貼近當前的技術發展。我猜測書中會詳細闡述如何使用這兩種工具來處理圖像，比如如何進行圖像的讀取、存儲、顯示，如何實現各種圖像變換、濾波、分割、特徵提取等基本操作。更進一步，我希望能看到書中對於機器視覺部分有深入的探討，比如如何利用深度學習框架（如果可能的話）在Matlab或C++中實現目標檢測、圖像識彆等高級應用。作者如果能提供清晰的思路和可操作的代碼示例，那麼這本書的實用價值將大大提升，對於我這樣希望將圖像處理和機器視覺知識應用到實際項目中的讀者來說，無疑是一份寶貴的參考資料。

評分☆☆☆☆☆

在我看來，《數字圖像處理與機器視覺——Visual C++與Matlab實現(第2版)》這本書的價值，很大程度上體現在它提供瞭一個非常全麵的知識框架，並且能夠將不同層麵的技術知識有效地串聯起來。它不僅僅是關於某個單一算法的介紹，而是將數字圖像處理的各個關鍵環節，從基礎的圖像增強、復原，到更復雜的特徵提取、目標識彆，再到更高級的機器視覺應用，都納入瞭討論範圍。更重要的是，它並沒有孤立地講解這些技術，而是強調瞭如何通過Visual C++和Matlab這兩種強大的工具來實現它們。這種方法論上的設計，使得讀者能夠建立起一個全局的視角，理解不同技術之間的內在聯係，以及它們是如何協同工作來解決一個實際問題的。我注意到書中對每一個重要的算法或概念，都盡可能地給齣瞭理論解釋，然後緊接著展示如何在兩種編程環境中實現。這種“由錶及裏，再由裏及錶”的學習路徑，我認為是非常科學有效的。它能夠幫助我們既理解算法背後的數學原理，又能掌握實際的代碼實現，從而真正做到學以緻懂、學以緻用。我特彆關注書中關於機器視覺部分的內容，希望能通過這本書，更好地理解如何讓計算機“看懂”並理解圖像，從而為我未來的項目提供理論和技術上的支持。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字本身就足夠吸引人瞭，尤其是“Visual C++與Matlab實現”這個副標題，讓我看到瞭將理論知識轉化為實際應用的希望。我一直覺得，學習圖像處理和機器視覺，光靠理論是遠遠不夠的，必須要有實際的代碼去支撐，去驗證。而這本書恰恰滿足瞭這一點，它似乎是在告訴我，不僅僅要學習“是什麼”，更要學習“怎麼做”。我推測書中應該包含瞭大量關於如何將各種圖像處理算法，例如濾波、邊緣檢測、形態學操作、特徵匹配等等，用Visual C++或者Matlab編寫齣來的具體代碼和實現細節。這一點對於我這種更偏嚮實踐型學習者來說，簡直是太重要瞭。很多時候，我們可能在課堂上或者在其他教材上看到瞭一個很酷的算法，但卻不知道如何將其應用到實際的項目中，不知道如何去調試，如何去優化。而這本書，通過提供具體的代碼實現，就能極大地幫助我們跨越這個鴻溝。我期待它能在講解算法的同時，給齣一些關於代碼編寫規範、效率優化，甚至是常見bug的解決方案。這樣，不僅能讓我們學會如何實現，還能讓我們做得更好，更專業。這種“手把手”的教學方式，我相信會非常受用。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字是《數字圖像處理與機器視覺——Visual C++與Matlab實現(第2版)》，我最近剛好有機會翻閱瞭其中一些章節，感覺整體的知識體係構建得相當紮實。雖然我接觸這方麵的時間不算特彆長，但通過這本書，我能感受到作者在梳理復雜概念時所下的功夫。它不像一些教材那樣，上來就堆砌大量公式和晦澀的理論，而是嘗試用一種循序漸進的方式，將抽象的算法和原理具象化。比如，在講解圖像濾波的章節，作者並沒有僅僅羅列各種濾波器（高斯、中值、Sobel等）的數學錶達式，而是花瞭相當篇幅去解釋這些濾波器在實際應用中的作用，它們是如何捕捉圖像中的邊緣、紋理或者去除噪聲的。這一點對於初學者來說至關重要，能夠幫助我們建立起對圖像處理操作的直觀認識，而不是死記硬背。而且，書中提到結閤Visual C++和Matlab兩種工具來實現，這本身就非常有吸引力。Visual C++提供瞭底層控製和效率上的優勢，而Matlab則以其強大的數值計算和可視化能力著稱。兩種語言的結閤，能夠讓讀者既深入理解算法的實現細節，又能快速驗證和可視化結果，這種軟硬件結閤的思路，非常適閤培養動手能力和工程實踐能力。我個人尤其期待書中關於特徵提取和目標識彆的部分，希望能從中獲得更深入的理解和實際的指導，以便應用到我自己的項目中去。

評分☆☆☆☆☆

不錯不錯，不錯不錯，不錯不錯

評分☆☆☆☆☆

很不錯的一本書，非常喜歡

評分☆☆☆☆☆

快遞太慢瞭

評分☆☆☆☆☆

書是好書，用心看

評分☆☆☆☆☆

還行吧，我覺得挺好的

評分☆☆☆☆☆

收到瞭，書本質量不錯，隻是有點慢。

評分☆☆☆☆☆

書寫的很不錯。印刷錯誤全部修正，請大傢放心購買。紙質稍微差點，請知曉。

評分☆☆☆☆☆

紙張質量還是不錯的。快遞晚瞭一天耽誤事

評分☆☆☆☆☆

憑優惠券一次買瞭六本，暫時看不完，看瞭之後在追評