2019-04-19 16:15:20 mrjkzhangma 阅读数 221
  • Python爬虫视频教程:教你爬取QQ音乐数据(实战处理+...

    本视频课程主要培训Python爬虫入门,数据分析及数据可视化实战内容,通过本课的学习,您可以在2小时左右掌握Python基础编程的核心内容,实现Python在爬虫、数据分析,及数据可视化等操作,各位同学在掌握了Python后,可以选择Python的其中一个方向进行深入研究,不管对于自身升职找工作,还是对于自身IT专业能力的提升,都是非常有帮助的。 刘宇宙,《Python3.5从零开始学》、《Python3.7从零开始学》一书作者。 目前主要担任大数据人工智能后台技术负责,负责人工智能项目落地,目前已落地计算机视觉中的以图搜图、侵权图片检测、智能广告、实时推荐、销量预测等项目。 先后从事过卡系统研发,云计算中IAAS的研发,大数据研发,物联网研发,网络爬虫研发。

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一、书籍简介

英国伦敦大学Roy Davies教授关于计算机视觉的经典书《Computer Vision Principles, Algorithms, Applications, Learning》 已经发行至第五版,本书畅销近30年,是全面了解计算机视觉领域的一本宝典。
作者介绍
Roy Davies是英国伦敦大学皇家霍洛威学院机器视觉荣誉教授。他致力于视觉的许多方面,从特征检测和噪声抑制到鲁棒模式匹配和实际视觉任务的实时实现。他的兴趣包括自动视觉检查、监视、车辆引导和犯罪检测。他发表了200多篇论文和三本书“机器视觉:理论、算法、实用性”(1990)、“电子学、噪声和信号恢复”(1993)和“食品工业图像处理”(2000);其中第一本已在国际上广泛使用超过25年,现在出版的第五版是优化加强版。Roy是IOP和IET的fellow,也是IEEE的高级成员。他拥有伦敦大学的DSC学位,2005年被授予bmva杰出研究员,2008年被授予国际模式识别协会Fellow。

二、主要内容

《计算机视觉:原理、算法、应用、学习》(以前称为计算机和机器视觉)清晰而系统地介绍了计算机视觉的基本方法,涵盖了理论的基本要素,同时强调算法和实际设计的约束。新的第五版引入了更多的计算机视觉的概念和应用,使它成为一本非常适合本科生和研究生,研究人员和研发工程师的书籍。

主要内容目录

  1. 视觉挑战

  2. 影像及影像处理

  3. 图像滤波与形态学

  4. 阈值化的作用

  5. 边缘检测

  6. 角点、兴趣点和不变特征检测

  7. 纹理分析

  8. 二进制形状分析

  9. 边界模式分析

  10. 线、圆、椭圆检测

  11. 广义霍夫变换

  12. 对象分割和形状模型

  13. 分类的基本概念

  14. 机器学习:概率方法

  15. 深入学习网络

  16. 三维世界

  17. 处理透视图n点问题

  18. 不变量和观点

  19. 图像转换和相机校准

  20. 运动

  21. 人脸检测与识别:深度学习的影响

  22. 监测

  23. 车载视觉系统

  24. Epilogue-Perspectives在视觉

附录A:稳健的统计数据

附录B:抽样定理

附录C:颜色的表示

附录D:分布抽样

参考文献

资源分享

网盘链接: https://pan.baidu.com/s/1aQlvbTCVWQUmbEKVITBJOQ
提取码:83vk

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2013-04-02 09:58:50 yuanjf1990 阅读数 370
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推荐一些计算机视觉相关的书籍

分类: CV相关 3935人阅读 评论(15) 收藏 举报

         经常碰到有人问我关于计算机视觉(机器视觉)领域的入门书籍或者相关书籍,下面我就推荐一些自己看的,当然,不见得满足所有人的需求,不过,还是真诚的希望能对你有所帮助。

(1)数字图像处理,冈萨雷斯,阮秋琦(译),电子工业出版社;

(2)opencv基础篇,于仕琦,刘瑞祯,北京航空航天大学出版社;

(3)Learning OpenCV computer vision with the opencv library, Gary Bradski, Adrian Kaebler, O'REILLY

(4)模式识别,边肇琪,张学工,清华大学出版社;

(5)模式分类,Richard O. Duda, 机械工业出版社的;好像是CMU的教科书,很经典了,国外模式识别领域的经典教材;

(6)机器学习,Mitchell,曾华军(译),机械工业出版社;

(7)Computer Vision: Algorithms and Applications, Richard szeliski,该书去年刚完成,前几天才面世,貌似没见到中文版,不过,可以在他的主页上下载到英文电子版。他的主页在我的博客(http://blog.csdn.net/carson2005)里面有链接。

(8)Pattern Recognition & Machine Learning, M.Bishop, Springer.这本书,目前还没有中文版的,英文原版的也有点贵,不过,网上倒是可以找到电子版的。

2013-01-12 22:04:57 caikehe 阅读数 26995
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    人工智能、机器学习、模式识别、计算机视觉、数据挖掘、信息检索、自然语言处理等作为计算机科学重要的研究分支,不论是学术界还是工业界,有关这方面的研究都在如火如荼地进行着,学习这些方面的内容有一些经典书籍,现总结如下,方便自己和大家以后学习研究:

人工智能:

《Artificial Intelligence: A Modern Approach》,第三版,Russell著,权威、经典的人工智能教材,阐述了人工智能的核心内容,反映了人工智能最近10年来的新进展。

《ProgrammingCollective Intelligence》,Toby Segaran著,本书将带你进入机器学习和统计学的世界,对算法的描述简明清晰,很对代码都可以直接拿去实际应用。

数据挖掘:

《DataMining, Concepts and Techniques》,第三版,Han著,数据挖掘领域最具里程碑意义的经典著作。

《DataMining: Practical Machine Learning Tools and Techniques》,第二版,Witten著,介绍了机器学习的基本理论和实践方法,并提供了一个公开的数据挖掘工作平台Weka,算法部分介绍得很详细。

信息检索:

《An Introductionto Information Retrieval》,Manning著,这是一本介绍信息检索的入门书籍,书中对信息检索的基本概念和基本算法做了介绍,适合初学者。

《Search Engines Information Retrieval in Practice》,Croft著,这本书讲述了搜索引擎的构造方法,通过实际代码展示了搜索引擎的工作原理,对于学生和从事相关领域的工程师,本书都值得一看。

《Managing Gigabytes》,《Mining the Web -Discovering Knowledge from Hypertext Data》

《Information Theory:Inference and Learning Algorithms》

模式识别和机器学习:

《Pattern Classification 》,第二版,Duda著,模式识别的奠基之作,但对SVM、Boosting几乎没提,有挂一漏万之嫌。

《Pattern Recognition and Machine Learning》,Bishop著,侧重概率模型,详细介绍了Bayesian方法、有向图、无向图理论等,体系完备。

《Kernel Methods for Pattern Analysis》,John Shawe-Taylor著,SVM等统计学的诸多工具里都用到了核方法,可以将将低维非线性空间映射到高维的线性空间中,但同时会引入高维数据的难题。

计算机视觉:

《Computer Vision: A Modern Approach》,第二版,Forsyth著,一本不错的计算机视觉教材,全书理论联系实际,并加入了计算机视觉领域的最新研究成果。

《Computer Vision: Algorithms and Applications》,Richard Szeliski的大作,《数字图像处理》课程老师推荐的一本书籍,这本书我还没有看完,书中对计算机视觉领域最新的一些算法进行了汇编,包括图像分割,特征检测和匹配,运动检测,图像缝合,3D重建,对象识别等图像处理的诸多方面,借助本书我们可以对最新主流图像处理算法有个全局把握。

线性代数:

《Linear Algebra and Its Applications》Fourth Edition, Gilbert Strang的著作,本书详细介绍了向量空间、线性变换、本征值和本征向量等线性代数的重要基本概念,把抽象的线性空间形象地表达出来,适合初学者。

《Introduction to Probability Models》第10版,Ross著,一本书能够发行到第十版,你说是不是很经典呢?

离散数学:

《Discrete Mathematics and Its Applications》,第六版,Rosen著,本书囊括了离散数学推导、组合分析、算法及其应用、计算理论等多方面的内容,适合初学者。

矩阵数学:

《Matrix Analysis》,Horn著,本书无疑是矩阵论领域的经典著作了,风行几十年了。

概率论与数理统计:

《All Of Statistics》,Wasserman著,一本数理统计的简介读本。

《Introductionto Mathematical Statistics》,第六版,Hogg著,本书介绍了概率统计的基本概念以及各种分布,以及ML,Bayesian方法等内容。

《Statistical Learning Theory》Vapnik的大作,统计学界的权威,本书将理论上升到了哲学层面,他的另一本书《The Nature ofStatistical Learning Theory》也是统计学习研究不可多得的好书,但是这两本书都比较深入,适合有一定基础的读者。

《统计学习方法》,李航著,国内很多大学都在用这本书,本书从具体问题入手,由浅入深,简明地介绍了统计学习的主要方法,适合初学者而又想对统计学习理论有一个全局理解的学生。

《The Elements of Statistical Learning-Data Mining, Inference, and Prediction》,第二版,Trevor Hastie著,机器学习方面非常优秀的一本书,较PC和PRML,此书更加深入,对工程人员的价值也许更大一点。

《AnIntroduction to Probabilistic Graphical Models》,Jordan著,本书介绍了条件独立、分解、混合、条件混合等图模型中的基本概念,对隐变量(潜在变量)也做了详细介绍,相信大家在隐马尔科夫链和用Gaussian混合模型来实现EM算法时遇到过这个概念。

《Probabilistic Graphical Models-Principles and Techniques》,Koller著,一本很厚很全面的书,理论性很强,可以作为参考书使用。

最优化方法:

《Convex Optimization》,Boyd的经典书籍,被引用次数超过14000次,面向实际应用,并且有配套代码,是一本不可多得的好书,网址http://www.stanford.edu/~boyd/cvxbook/。

《Numerical Optimization》,第二版,Nocedal著,非常适合非数值专业的学生和工程师参考,算法流程清晰详细,原理清楚。

另外推荐几个博客和网站:

https://www.coursera.org/,这是一个由世界顶级大学联合创办的网上在线视频公开课网站,里面有stanford, MIT,CMU等计算机科学一流大学提供的免费教学视频,内容全面,计算机科学方面的资源较网易视频公开课网站(http://open.163.com/)内容要新、要全。

http://blog.csdn.net/pongba/article/details/2915005,本文的部分内容就是借鉴刘未鹏大神的博客而来的,也正是看过他的那个书单后,我才决定写一个总结归纳性的文章,这样可以方便大家学习,更可以勉励自己多看些有益的经典书籍。

http://blog.pluskid.org/,这是浙大学生张驰原的博客网站,现在他去了MIT,博客里面的很多资源都值得一看,博文的很大一部分都是关于机器学习的,加入了作者自己的理解,深入浅出。

http://blog.csdn.net/ffeng271/article/details/7164498,林达华推荐的几本数学书,转自MIT大牛博客。

 

 

      

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