影像处理与电脑视觉(第六版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• 机器视觉
• 算法
• 深度学习
• OpenCV
• Python

本书特色

　　1.本书为影像处理与电脑视觉入门导读书籍，以基础技术为主。在每一章节中均有相关的范例说明，帮助读者能对内容有更深入的了解。

　　2.在第六版中，除了在某些章节中增加新内容外，更扩增到十五章，尤其是增加了三维影像的彩现之章节。

　　3.本书除了适合大学部同学作为修课之教科书外，亦可给研究所同学作为初次探索影像处理与电脑视觉相关领域之导读书目，希望读者能透过本书得到学习的助益与乐趣。

好的，以下是为一本未命名图书撰写的图书简介，内容侧重于信息技术、人机交互、系统架构与数据安全等领域，完全不涉及“影像处理与电脑视觉（第六版）”的内容。 --- 书名暂定：《数字前沿：现代信息系统的架构、演进与安全实践》 图书简介 在信息技术以前所未有的速度迭代的今天，理解支撑我们数字世界的底层架构、数据流动机制以及日益复杂的安全挑战，已成为构建未来应用和维护系统韧性的核心能力。本书《数字前沿：现代信息系统的架构、演进与安全实践》旨在提供一个全面而深入的视角，剖析当代信息系统从概念设计到实际部署、从微服务化到云原生转型的全过程，并重点聚焦于保障系统完整性与数据主权的关键技术路径。 本书的撰写基于对当前企业级应用、大规模分布式系统以及前沿计算范式（如边缘计算和联邦学习）的深刻洞察。我们跳脱出单一技术栈的限制，致力于构建一个跨越硬件抽象层到应用逻辑层的知识体系框架。全书内容组织严谨，结构清晰，力求在理论深度与工程实践之间架起一座坚实的桥梁。 第一部分：基础架构与系统演进 本部分首先回顾了计算范式的根本性转变。我们详述了从传统的单体架构到面向服务的架构（SOA），再到当前主流的微服务架构（MSA）的演进历程。重点分析了这一演进背后驱动力——特别是对高可用性、弹性伸缩和技术异构性的需求。书中细致地剖析了容器化技术（如Docker和Kubernetes）如何成为现代应用部署的基石，探讨了服务网格（Service Mesh）在管理复杂微服务间通信、流量控制和可观测性方面扮演的关键角色。 此外，我们深入探讨了分布式系统设计的核心挑战，包括但不限于一致性模型（如CAP定理与PACELC权衡）、分布式事务处理（如Saga模式与两阶段提交的适用场景）以及负载均衡策略的优化。对于开发者和架构师而言，理解这些基础理论如何转化为生产环境中的实际决策至关重要。 第二部分：数据存储与管理范式 数据是数字系统的血液。本部分将重点关注现代数据生态系统的多样性与复杂性。我们不仅仅停留在关系型数据库（RDBMS）的范畴，而是详细介绍了NoSQL数据库的兴起及其细分领域：键值存储（Key-Value Stores）的高速读写特性、文档数据库（Document Databases）的灵活性、列式存储（Column-Family Stores）在大规模分析中的优势，以及图数据库（Graph Databases）在处理复杂关系网络时的不可替代性。 更重要的是，本书探讨了数据生命周期管理与数据治理的工程实践。内容涵盖了数据管道的构建（ETL/ELT）、流式数据处理框架（如Apache Kafka与Flink）的实际应用案例，以及在多区域部署中实现数据同步与灾难恢复的策略。我们还讨论了数据湖（Data Lake）与数据仓库（Data Warehouse）的融合趋势，以及数据湖仓一体架构（Data Lakehouse）的工程优势。 第三部分：前沿计算模式与网络交互 随着计算需求的边界不断拓展，本书将视野投向了云计算的深层应用与新兴的计算范式。我们详细解析了公有云、私有云和混合云环境下的资源调度与成本优化策略。特别地，对云原生（Cloud Native）理念进行了系统的阐述，包括声明式API、不可变基础设施（Immutable Infrastructure）的实践。 在网络交互层面，本书对零信任安全模型（Zero Trust Architecture）进行了深入探讨，并分析了现代API设计原则，包括RESTful、GraphQL及其在不同业务场景下的适配性。此外，本书花费专门章节分析了边缘计算（Edge Computing）的架构特点，阐述了它如何通过将计算能力推向数据源头来解决高延迟和带宽限制的问题，并讨论了边缘智能部署的挑战。 第四部分：系统安全与韧性工程 在数字前沿，安全不再是附加模块，而是内嵌于系统设计之中的核心要素。本部分是全书的重点之一，旨在为构建具备高韧性的系统提供全面的安全视角。内容覆盖了从身份认证与授权机制（OAuth 2.0, OpenID Connect）到数据加密技术（静态加密与传输中加密）的实践细节。 书中细致分析了现代应用层安全威胁（如OWASP Top 10的最新演变），并提供了缓解措施。我们深入探讨了安全DevOps（DevSecOps）的实践，强调将安全扫描、依赖项分析和策略即代码（Policy as Code）集成到持续集成/持续部署（CI/CD）流程中的必要性。此外，韧性工程（Resilience Engineering）的章节聚焦于故障注入测试（Chaos Engineering）、可观测性工具栈（Metrics, Tracing, Logging）的构建，以及如何设计优雅的降级策略以确保系统在面对不可避免的故障时仍能提供核心服务。 面向读者 本书适合于有一定编程或系统管理基础的软件工程师、系统架构师、技术管理者以及相关专业的高年级学生。它不仅提供了理解现代技术堆栈的理论框架，更提供了大量可落地实施的工程指导和最佳实践案例。通过阅读本书，读者将能够系统地掌握设计、构建、部署和保护下一代高性能、高可靠性数字系统的关键知识体系。 ---

Chapter 1  光、影像、品质与浮水印
Chapter 2  形态学、DCT、人脸定位与 FFT
Chapter 3  影像品质的改善与回复
Chapter 4  测　边
Chapter 5  门槛值决定与区域的分割
Chapter 6  直线与道路侦测
Chapter 7  圆与椭圆侦测
Chapter 8  纹理描述与分类
Chapter 9  图形识别、匹配与三维影像重建
Chapter 10  空间资料结构设计与应用
Chapter 11  分群与应用
Chapter 12  影像与视讯压缩
Chapter 13  影像资料库检索
Chapter 14  彩色影像处理
Chapter 15  三维影像的彩现

评分☆☆☆☆☆

说实话，当初会注意到《影像处理与电脑视觉(第六版)》，很大一部分原因是身边不少学界的朋友都推荐。他们觉得第六版在理论深度和算法的更新上做得相当不错，尤其是在深度学习对传统影像处理方法带来的颠覆性影响方面，有很详尽的阐述。我自己在工作之余，也一直对计算机视觉的未来发展充满好奇，特别是AI如何赋能自动驾驶、医疗影像诊断这些前沿领域。这本书的目录看起来就相当丰富，涵盖了从基础的图像滤波、边缘检测，到高级的图像分割、三维重建，再到近年来备受瞩目的深度学习在视觉任务中的应用。我特别想了解书中关于生成对抗网络（GANs）在图像合成和风格迁移方面的最新进展，这对我目前正在研究的一个艺术创作辅助项目非常有启发。另外，对于那些对数学公式感到畏惧的读者，我倒是觉得可以放下心来，通常这类经典教材在讲解理论时，都会尽量用比较直观的方式来解释，并且提供丰富的实例来辅助理解。这本书如果能在我理解一些复杂的深度学习模型（比如Transformer在视觉领域的应用）时，提供清晰的脉络和代码实现上的提示，那就真的太棒了。希望它能够帮助我建立起更完整的知识体系，不至于在快速发展的技术浪潮中感到迷失。

评分☆☆☆☆☆

说实话，《影像处理与电脑视觉(第六版)》这本书，我拿到手里的时候，感觉它的分量就不一般。它给我的第一印象是那种“厚实”的学术著作，不是那种快餐式的、只讲皮毛的书。我之所以对它感兴趣，是因为我在实际工作中经常会遇到一些很棘手的问题，比如在低光照、有遮挡或者视角变化很大的情况下，图像识别的准确率会大幅下降。我希望这本书能够提供一些更深入的理论指导，帮助我理解这些问题的根源，并且找到更有效的解决方案。我特别关注书中关于图像增强、去噪以及目标跟踪的章节，因为这些都是我经常需要面对的挑战。此外，我一直对3D视觉技术抱有浓厚的兴趣，尤其是从2D图像重建3D模型的技术，这在虚拟现实、增强现实以及机器人导航等领域有着巨大的潜力。我期待第六版在这方面能有更详尽的介绍，包括最新的SLAM算法和多视角立体匹配技术。如果书中能提供一些关于如何处理大规模数据集、如何进行模型评估和选择的实用建议，那就更完美了。这本书对我来说，更像是一个“军火库”，希望从中能找到各种先进的“武器”来武装我的研究和工作。

评分☆☆☆☆☆

拿到《影像处理与电脑视觉(第六版)》这本书，我的第一感觉就是“硬核”！它绝对不是一本轻松读物，而是那种需要沉下心来，一点点啃的学术经典。我之所以选择它，主要是想弥补自己在计算机视觉领域理论知识的不足。虽然我平时也会用到一些现成的图像处理库，比如OpenCV，也接触过一些深度学习框架，但是对于背后的原理，总感觉隔靴搔痒，不够深入。这本书的第六版，我听说在内容上做了大量的更新，特别是在引入深度学习方面，应该会有更系统、更前沿的介绍。我非常期待它能够详细讲解卷积神经网络（CNNs）的各种变体，以及如何利用它们来解决图像分类、物体检测、语义分割等问题。同时，我也希望能从书中了解到一些关于图像配准、特征匹配以及立体视觉方面的内容，这些都是我经常需要用到的技术。我希望这本书不仅仅停留在理论层面，最好还能提供一些如何将这些理论转化为实际应用的代码示例，或者至少有一些关于算法效率和计算复杂度的分析，这样我就能更好地权衡不同的算法，选择最适合我需求的。总而言之，我把这本书看作是一个“知识宝库”，希望能够从中汲取养分，夯实我在影像处理和电脑视觉领域的基础。

评分☆☆☆☆☆

我拿到这本《影像处理与电脑视觉(第六版)》的时候，就冲着它“经典”的名号来的。毕竟，市面上关于影像处理和电脑视觉的书籍不少，但能经过几代人更新迭代，并且依然保持高水准的，真的不多。我一直觉得，要真正掌握一个领域，就必须回溯它的经典之作，理解其发展脉络和核心思想。第六版更新的内容，我最期待的莫过于它对于最新的深度学习模型架构，例如Transformer在视觉任务中的应用，以及一些更高效的图像分割和目标检测算法的解读。我平时的工作会接触到一些需要精确识别和分析图像的场景，比如工业检测或者安防监控，这些都需要非常鲁棒和准确的算法。这本书如果能提供一些关于模型鲁棒性、泛化能力以及实时性方面的考量和优化方法，对我来说价值就非常大了。当然，我也很想看看书中对于一些传统但依然重要的算法，如SIFT、SURF等，是如何与现代深度学习方法进行结合或者对比的，这有助于我更全面地理解整个领域的发展。我尤其希望书中能有配套的代码示例，或者至少有清晰的伪代码，这样我就可以在学习理论的同时，尝试去实现和验证，从而加深理解。毕竟，光看理论，如果不能实际操作，总感觉隔了一层。

评分☆☆☆☆☆

这本《影像处理与电脑视觉(第六版)》我早就觊觎很久了，毕竟在这个AI浪潮席卷的时代，图像和视觉技术的重要性不言而喻。我平常接触一些图像分析和处理的案子，手上的工具虽然不少，但总觉得理论基础不够扎实，遇到瓶颈时总感觉像隔靴搔痒。听说这本第六版更新了很多最新的技术和算法，比如更深层的神经网络在图像识别上的应用，还有一些实时处理的优化技术，这些都是我急需了解的。我特别关注它在物体检测、分割以及图像生成方面的介绍，因为我的工作会经常涉及到这些方面，希望能从中找到一些突破性的思路和实用的技巧。过去我读过的几本相关书籍，有些过于理论化，推导过程让人头大，有些又过于碎片化，缺乏系统性。我期待这本《影像处理与电脑视觉(第六版)》能够提供一个既有深度又不失广度的视角，让我在理论和实践之间找到一个很好的平衡点。尤其是我对书中关于多光谱和高光谱影像分析的部分很感兴趣，这在遥感和环境监测领域有着广泛的应用，希望能从中学习到一些先进的处理方法和分析框架。总而言之，这本书对我来说，更像是一本“武功秘籍”，希望能助我提升功力，在影像处理和电脑视觉的道路上走得更远。