Zwięzła wizja komputerowa: Wprowadzenie do teorii i algorytmów

Opinie czytelników

Ogólnie rzecz biorąc, książka jest chwalona jako jasne i zwięzłe wprowadzenie do wizji komputerowej, dzięki czemu nadaje się do kursów licencjackich. Zwrócono uwagę na dobrze zorganizowaną treść, która skutecznie obejmuje najważniejsze tematy w tej dziedzinie. Jednak niektórzy użytkownicy uważają, że wersja Kindle jest trudna do odczytania ze względu na małe rozmiary czcionek we wzorach matematycznych.

⬤ Prawdopodobnie jedyny dostępny podręcznik do wizji komputerowej na poziomie wprowadzającym.
⬤ Obejmuje zrównoważony zakres najważniejszych tematów.
⬤ Przejrzyste wyjaśnienia i szczegółowe opisy klasycznych i nowoczesnych metod.
⬤ Angażujące wizualizacje i dobrze narysowane figury zwiększają zrozumienie treści.
⬤ Nadaje się na kursy licencjackie i do użytku w klasie.
⬤ Obejmuje najnowocześniejsze algorytmy przy jednoczesnym zachowaniu przejrzystości.

⬤ Wydanie Kindle ma problemy z czytelnością - formuły matematyczne są zbyt małe.
⬤ Niektórzy użytkownicy uznali wcześniej inne podręczniki za nieodpowiednie, podkreślając ograniczone opcje na rynku.

(na podstawie 7 opinii czytelników)

Oryginalny tytuł:

Concise Computer Vision: An Introduction Into Theory and Algorithms

Zawartość książki:

Wiele podręczników na temat wizji komputerowej może być nieporęcznych i onieśmielających w swoim omówieniu tej rozległej dyscypliny. Niniejszy podręcznik stanowi odpowiedź na potrzebę zwięzłego przeglądu podstaw tej dziedziny.

Concise Computer Vision stanowi przystępne, ogólne wprowadzenie do najważniejszych tematów z zakresu wizji komputerowej, podkreślając rolę ważnych algorytmów i pojęć matematycznych. Na końcu każdego rozdziału znajdują się również przetestowane w klasie ćwiczenia programistyczne i pytania przeglądowe.

Tematy i funkcje: zawiera wprowadzenie do podstawowej notacji i pojęć matematycznych służących do opisu obrazu oraz kluczowych pojęć służących do mapowania obrazu na obraz; wyjaśnia topologiczne i geometryczne podstawy analizy regionów obrazu i rozkładów wartości obrazu oraz omawia identyfikację wzorców na obrazie; wprowadza przepływ optyczny do reprezentowania gęstego ruchu oraz takie tematy w analizie rzadkiego ruchu, jak wykrywanie punktów kluczowych i definiowanie deskryptorów oraz śledzenie cech za pomocą filtra Kalmana; opisuje specjalne podejścia do binaryzacji obrazu i segmentacji nieruchomych obrazów lub klatek wideo; analizuje trzy podstawowe komponenty komputerowego systemu wizyjnego, a mianowicie geometrię i fotometrię kamery, układy współrzędnych i kalibrację kamery; dokonuje przeglądu różnych technik rekonstrukcji kształtu 3D opartych na wizji, w tym wykorzystania oświetlenia strukturalnego, stereowizji i rozumienia kształtu opartego na cieniowaniu; zawiera dyskusję na temat dopasowań stereo i modelu zgodności fazowej dla cech obrazu; przedstawia wprowadzenie do klasyfikacji i uczenia się, ze szczegółowym opisem podstawowego AdaBoost i wykorzystania lasów losowych.

Ten zwięzły i łatwy w czytaniu podręcznik/referencja jest idealny na kurs wprowadzający na poziomie trzeciego lub czwartego roku studiów licencjackich z informatyki lub inżynierii.