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  • 为了弥补这一缺憾,最近,作者 Richard Szeliski 在自己的个人主页上宣布,《计算机视觉算法与应用第二版已经基本完成,并发布了新书的 PDF 版本,向读者征集意见。 新书主页:http://szeliski.org/Book/ ...

    《计算机视觉:算法与应用》是一本高质量的入门教材。但美中不足的是,这本书写于十年前,涉及的机器学习、深度学习内容较少,而近年来,这两项技术又在视觉领域实现了爆炸式增长。为了弥补这一缺憾,最近,作者 Richard Szeliski 在自己的个人主页上宣布,《计算机视觉:算法与应用》第二版已经基本完成,并发布了新书的 PDF 版本,向读者征集意见。

    • 新书主页:http://szeliski.org/Book/

    • 下载链接:https://www.dropbox.com/sh/88qvr1z7fpfx1tv/AAB4Ia3yEMuZ4WSzNWB5acTta?dl=0&preview=SzeliskiBookDraft_20200901.pdf

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    第二版的《计算机视觉:算法与应用》也是 14 个章节,分别为:

    1. 引言;
    2. 成像;
    3. 图像处理;
    4. 模型拟合与优化;
    5. 深度学习;
    6. 识别;
    7. 特征检测与匹配;
    8. 图像对齐与拼接;
    9. 运动估计;
    10. 计算摄影学;
    11. 由运动到结构与 SLAM;
    12. 深度估计;
    13. 3D 重建;
    14. 基于图像的渲染;

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    8-14

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  • 击上方“3D视觉工坊”,选择“星标”干货第一时间送达来源丨机器之心你也在用《计算机视觉算法与应用》入门 CV 吗?或许你手里的版本已经有点过时了。《计算机视觉算法与应用第二版新书地...

    击上方“3D视觉工坊”,选择“星标”

    干货第一时间送达

    来源丨机器之心

    你也在用《计算机视觉:算法与应用》入门 CV 吗?或许你手里的版本已经有点过时了。

    《计算机视觉:算法与应用》第二版新书地址:在公众号「3D视觉工坊」,后台回复「计算机视觉算法与应用」,即可直接下载。

    提到计算机视觉领域的入门书,不少人会推荐 Facebook 研究科学家 Richard Szeliski 的《计算机视觉:算法与应用》。这本书的英文版于 2010 年出版,2011 年被翻译成中文在国内面世,成为很多人学习计算机视觉的入门教材。

    这本书探索了用于分析和解释图像的各种常用技术,描述了具有一定挑战性的视觉应用方面的成功实例,兼顾专业的医学成像和图像编辑与拼接之类有趣的大众应用。在这本书中,作者从科学的角度介绍了基本的视觉问题,将成像过程的物理模型公式化,然后在此基础上生成对场景的逼真描述,他还运用统计模型来分析和运用严格的工程方法来解决这些问题。

    作为一本被广泛采用的教材,《计算机视觉:算法与应用》非常受初学者欢迎,有人称赞其「为计算机视觉技术的初学者(本科生)提供了广泛的标准计算机视觉问题的坚实基础」。

    内容引自知乎用户 @红色石头。原贴链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/85618233

    还有人表示,这本书「写得很简单,看完后对这个领域有了很好的把握,而且很多内容都有代码,感兴趣的地方自己尝试后,对算法理解也加深了很多」。

    内容引自知乎用户 @Recruit (https://www.zhihu.com/people/rui-shi-87)。原贴链接:https://www.zhihu.com/question/28813777/answer/85845127

    毋庸置疑,《计算机视觉:算法与应用》是一本高质量的入门教材。但美中不足的是,这本书写于十年前,涉及的机器学习、深度学习内容较少,而近年来,这两项技术又在视觉领域实现了爆炸式增长。

    为了弥补这一缺憾,最近,作者 Richard Szeliski 在自己的个人主页上宣布,《计算机视觉:算法与应用》第二版已经基本完成,并发布了新书的 PDF 版本,向读者征集意见。

    • 新书主页:http://szeliski.org/Book/

    • 下载链接:https://www.dropbox.com/sh/88qvr1z7fpfx1tv/AAB4Ia3yEMuZ4WSzNWB5acTta?dl=0&preview=SzeliskiBookDraft_20200901.pdf

    新书介绍了哪些内容?

    Richard Szeliski 在新书的前言中介绍说,这本书萌芽于 2001 年,当时华盛顿大学的 Steve Seitz 邀请他一起讲授一门课程——「Computer Vision for Computer Graphics」。后来,这门课程逐渐演变成一份愈发完整的计算机视觉教学大纲,还形成了一套以项目为导向的课程结构。

    基于这些课程经验和在企业研究实验室的多年积累,Richard Szeliski 写了《计算机视觉:算法与应用》的第一版。他表示,这本书更加强调能够在现实世界发挥作用的基本技术,而不是高深的数学原理。

    第一版的《计算机视觉:算法与应用》共计 14 个章节,分别为:

    1. 引言;

    2. 图像形成;

    3. 图像处理;

    4. 特征检测与匹配;

    5. 分割;

    6. 基于特征的对齐;

    7. 由运动到结构;

    8. 稠密运动估计;

    9. 图像拼接;

    10. 计算摄影学;

    11. 立体匹配;

    12. 3D 重建;

    13. 基于图像的渲染;

    14. 识别。

    第二版的《计算机视觉:算法与应用》也是 14 个章节,分别为:

    1. 引言;

    2. 成像;

    3. 图像处理;

    4. 模型拟合与优化;

    5. 深度学习;

    6. 识别;

    7. 特征检测与匹配;

    8. 图像对齐与拼接;

    9. 运动估计;

    10. 计算摄影学;

    11. 由运动到结构与 SLAM;

    12. 深度估计;

    13. 3D 重建;

    14. 基于图像的渲染;

    新版目录如下:

    可以看出,与第一版相比,第二版发生了很大的变化,其中最显著的变化包括:

    • 机器学习、深度学习和深度神经网络出现在第五章,因为它们在视觉算法中扮演的角色与前两章介绍的经典图像处理、图 / 概率模型、能量最小化方法一样重要。

    • 「识别」从第 14 章提前到了第 6 章,因为端到端深度学习系统不再需要开发特征检测、匹配、分割等构建模块,而大多数选修视觉课程的同学可能主要是对图像识别感兴趣,所以把这章提前有利于他们构建自己的项目。

    此之外,该书还增加了一些当前最新的技术、文献和应用,如手机计算摄影学和自主导航技术。

    在之前的教学过程中,作者发现让学生实现一些小项目非常有用,有时这些项目甚至可以组成会议论文。因此,该书每一章末尾的练习都包含一些建议,针对一些期中小项目进行指导。此外,书中还包含一些尚未解决的开放性问题。

    该书适用于计算机科学和电气工程高年级本科生和研究生。读者上手之前最好先学习一门图像处理或计算机图形学课程,这样就能少花点时间学习数学基础知识,多一点时间去学计算机视觉技术。为了让读者了解该领域的最新进展,作者尽量引用最新的研究。

    作者简介

    Richard Szeliski 博士是计算机视觉领域的大师级人物,他在计算机视觉研究方面有 30 多年的丰富经验,主攻计算机视觉和计算机图形学。

    Richard Szeliski 先后任职于 DEC(美国数字设备公司)和微软研究院。1996 年,他在微软研究院任职期间提出了一种基于运动的全景图像拼接模型,采用 L-M 算法,通过求图像间的几何变换关系来进行图像匹配。此方法是图像拼接领域的经典算法,Richard Szeliski 也因此成为图像拼接领域的奠基人。

    目前,Richard Szeliski 在 Facebook 担任研究科学家,他还是 Facebook 计算摄影部门的创始负责人。2017 年,Richard Szeliski 获得 ICCV 大会颁发的杰出研究奖。

    Richard Szeliski 表示,他的新书还处在勘误、征集建议的阶段,读者可以通过电子邮件与他联系。

    本文仅做学术分享,如有侵权,请联系删文。

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    「3D视觉工坊」公众号后台回复:3D视觉github资源汇总即可下载包括结构光、标定源码、缺陷检测源码、深度估计与深度补全源码、点云处理相关源码、立体匹配源码、单目、双目3D检测、基于点云的3D检测、6D姿态估计源码汇总等。

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  • (给机器学习算法与Python学习加星标,提升AI技能)本文整理自机器之心提到计算机视觉领域的入门书,不少人会推荐 Facebook 研究科学家 Richard Szeliski 的《计...

    (给机器学习算法与Python学习加星标,提升AI技能)

    本文整理自机器之

    提到计算机视觉领域的入门书,不少人会推荐 Facebook 研究科学家 Richard Szeliski 的《计算机视觉:算法与应用》。这本书的英文版于 2010 年出版,2011 年被翻译成中文在国内面世,成为很多人学习计算机视觉的入门教材。

    这本书探索了用于分析和解释图像的各种常用技术,描述了具有一定挑战性的视觉应用方面的成功实例,兼顾专业的医学成像和图像编辑与拼接之类有趣的大众应用。在这本书中,作者从科学的角度介绍了基本的视觉问题,将成像过程的物理模型公式化,然后在此基础上生成对场景的逼真描述,他还运用统计模型来分析和运用严格的工程方法来解决这些问题。

    作为一本被广泛采用的教材,《计算机视觉:算法与应用》非常受初学者欢迎,有人称赞其「为计算机视觉技术的初学者(本科生)提供了广泛的标准计算机视觉问题的坚实基础」。

    为了弥补这一缺憾,最近,作者 Richard Szeliski 在自己的个人主页上宣布,《计算机视觉:算法与应用》第二版已经基本完成,并发布了新书的 PDF 版本,向读者征集意见。

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    第二版的《计算机视觉:算法与应用》也是 14 个章节,分别为:

    1. 引言;

    2. 成像;

    3. 图像处理;

    4. 模型拟合与优化;

    5. 深度学习;

    6. 识别;

    7. 特征检测与匹配;

    8. 图像对齐与拼接;

    9. 运动估计;

    10. 计算摄影学;

    11. 由运动到结构与 SLAM;

    12. 深度估计;

    13. 3D 重建;

    14. 基于图像的渲染;

    可以看出,与第一版相比,第二版发生了很大的变化,其中最显著的变化包括:

    • 机器学习、深度学习和深度神经网络出现在第五章,因为它们在视觉算法中扮演的角色与前两章介绍的经典图像处理、图 / 概率模型、能量最小化方法一样重要。

    • 「识别」从第 14 章提前到了第 6 章,因为端到端深度学习系统不再需要开发特征检测、匹配、分割等构建模块,而大多数选修视觉课程的同学可能主要是对图像识别感兴趣,所以把这章提前有利于他们构建自己的项目。

    除此之外,该书还增加了一些当前最新的技术、文献和应用,如手机计算摄影学和自主导航技术。

    在之前的教学过程中,作者发现让学生实现一些小项目非常有用,有时这些项目甚至可以组成会议论文。因此,该书每一章末尾的练习都包含一些建议,针对一些期中小项目进行指导。此外,书中还包含一些尚未解决的开放性问题。

    该书适用于计算机科学和电气工程高年级本科生和研究生。读者上手之前最好先学习一门图像处理或计算机图形学课程,这样就能少花点时间学习数学基础知识,多一点时间去学计算机视觉技术。为了让读者了解该领域的最新进展,作者尽量引用最新的研究。

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    2、《机器人视觉测量与控制(第二版)》
    3、《机器视觉算法与应用》
    4、《视觉测量-张广军》
    5、《计算机单目视觉定位》
    6、《摄像测量学原理与应用研究》
    7、《摄影测量学 -王佩军,徐亚明》
    8、《视觉slam十四讲》
    9、《视觉测量技术基础 -白福忠》
    10、《视觉测量原理与方法 -邾继贵》
    11、《空间交会对接测量技术及工程应用》

    此外,本人斗胆建立了一个QQ群,专门用于视觉测量、检测和导航方面交流,提供给大家一个学习和交流的平台,群号是:891485037,欢迎致力于视觉测量、检测等方面的研究者加入学习讨论、分享自己的知识,谢谢!

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