影像處理與電腦視覺(第六版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 圖像處理
• 計算機視覺
• 數字圖像處理
• 圖像分析
• 模式識彆
• 機器視覺
• 算法
• 深度學習
• OpenCV
• Python

本書特色

　　1.本書為影像處理與電腦視覺入門導讀書籍，以基礎技術為主。在每一章節中均有相關的範例說明，幫助讀者能對內容有更深入的瞭解。

　　2.在第六版中，除瞭在某些章節中增加新內容外，更擴增到十五章，尤其是增加瞭三維影像的彩現之章節。

　　3.本書除瞭適閤大學部同學作為修課之教科書外，亦可給研究所同學作為初次探索影像處理與電腦視覺相關領域之導讀書目，希望讀者能透過本書得到學習的助益與樂趣。

好的，以下是為一本未命名圖書撰寫的圖書簡介，內容側重於信息技術、人機交互、係統架構與數據安全等領域，完全不涉及“影像處理與電腦視覺（第六版）”的內容。 --- 書名暫定：《數字前沿：現代信息係統的架構、演進與安全實踐》 圖書簡介 在信息技術以前所未有的速度迭代的今天，理解支撐我們數字世界的底層架構、數據流動機製以及日益復雜的安全挑戰，已成為構建未來應用和維護係統韌性的核心能力。本書《數字前沿：現代信息係統的架構、演進與安全實踐》旨在提供一個全麵而深入的視角，剖析當代信息係統從概念設計到實際部署、從微服務化到雲原生轉型的全過程，並重點聚焦於保障係統完整性與數據主權的關鍵技術路徑。 本書的撰寫基於對當前企業級應用、大規模分布式係統以及前沿計算範式（如邊緣計算和聯邦學習）的深刻洞察。我們跳脫齣單一技術棧的限製，緻力於構建一個跨越硬件抽象層到應用邏輯層的知識體係框架。全書內容組織嚴謹，結構清晰，力求在理論深度與工程實踐之間架起一座堅實的橋梁。 第一部分：基礎架構與係統演進 本部分首先迴顧瞭計算範式的根本性轉變。我們詳述瞭從傳統的單體架構到麵嚮服務的架構（SOA），再到當前主流的微服務架構（MSA）的演進曆程。重點分析瞭這一演進背後驅動力——特彆是對高可用性、彈性伸縮和技術異構性的需求。書中細緻地剖析瞭容器化技術（如Docker和Kubernetes）如何成為現代應用部署的基石，探討瞭服務網格（Service Mesh）在管理復雜微服務間通信、流量控製和可觀測性方麵扮演的關鍵角色。 此外，我們深入探討瞭分布式係統設計的核心挑戰，包括但不限於一緻性模型（如CAP定理與PACELC權衡）、分布式事務處理（如Saga模式與兩階段提交的適用場景）以及負載均衡策略的優化。對於開發者和架構師而言，理解這些基礎理論如何轉化為生産環境中的實際決策至關重要。 第二部分：數據存儲與管理範式 數據是數字係統的血液。本部分將重點關注現代數據生態係統的多樣性與復雜性。我們不僅僅停留在關係型數據庫（RDBMS）的範疇，而是詳細介紹瞭NoSQL數據庫的興起及其細分領域：鍵值存儲（Key-Value Stores）的高速讀寫特性、文檔數據庫（Document Databases）的靈活性、列式存儲（Column-Family Stores）在大規模分析中的優勢，以及圖數據庫（Graph Databases）在處理復雜關係網絡時的不可替代性。 更重要的是，本書探討瞭數據生命周期管理與數據治理的工程實踐。內容涵蓋瞭數據管道的構建（ETL/ELT）、流式數據處理框架（如Apache Kafka與Flink）的實際應用案例，以及在多區域部署中實現數據同步與災難恢復的策略。我們還討論瞭數據湖（Data Lake）與數據倉庫（Data Warehouse）的融閤趨勢，以及數據湖倉一體架構（Data Lakehouse）的工程優勢。 第三部分：前沿計算模式與網絡交互 隨著計算需求的邊界不斷拓展，本書將視野投嚮瞭雲計算的深層應用與新興的計算範式。我們詳細解析瞭公有雲、私有雲和混閤雲環境下的資源調度與成本優化策略。特彆地，對雲原生（Cloud Native）理念進行瞭係統的闡述，包括聲明式API、不可變基礎設施（Immutable Infrastructure）的實踐。 在網絡交互層麵，本書對零信任安全模型（Zero Trust Architecture）進行瞭深入探討，並分析瞭現代API設計原則，包括RESTful、GraphQL及其在不同業務場景下的適配性。此外，本書花費專門章節分析瞭邊緣計算（Edge Computing）的架構特點，闡述瞭它如何通過將計算能力推嚮數據源頭來解決高延遲和帶寬限製的問題，並討論瞭邊緣智能部署的挑戰。 第四部分：係統安全與韌性工程 在數字前沿，安全不再是附加模塊，而是內嵌於係統設計之中的核心要素。本部分是全書的重點之一，旨在為構建具備高韌性的係統提供全麵的安全視角。內容覆蓋瞭從身份認證與授權機製（OAuth 2.0, OpenID Connect）到數據加密技術（靜態加密與傳輸中加密）的實踐細節。 書中細緻分析瞭現代應用層安全威脅（如OWASP Top 10的最新演變），並提供瞭緩解措施。我們深入探討瞭安全DevOps（DevSecOps）的實踐，強調將安全掃描、依賴項分析和策略即代碼（Policy as Code）集成到持續集成/持續部署（CI/CD）流程中的必要性。此外，韌性工程（Resilience Engineering）的章節聚焦於故障注入測試（Chaos Engineering）、可觀測性工具棧（Metrics, Tracing, Logging）的構建，以及如何設計優雅的降級策略以確保係統在麵對不可避免的故障時仍能提供核心服務。 麵嚮讀者 本書適閤於有一定編程或係統管理基礎的軟件工程師、係統架構師、技術管理者以及相關專業的高年級學生。它不僅提供瞭理解現代技術堆棧的理論框架，更提供瞭大量可落地實施的工程指導和最佳實踐案例。通過閱讀本書，讀者將能夠係統地掌握設計、構建、部署和保護下一代高性能、高可靠性數字係統的關鍵知識體係。 ---

Chapter 1  光、影像、品質與浮水印
Chapter 2  形態學、DCT、人臉定位與 FFT
Chapter 3  影像品質的改善與迴復
Chapter 4  測　邊
Chapter 5  門檻值決定與區域的分割
Chapter 6  直綫與道路偵測
Chapter 7  圓與橢圓偵測
Chapter 8  紋理描述與分類
Chapter 9  圖形識彆、匹配與三維影像重建
Chapter 10  空間資料結構設計與應用
Chapter 11  分群與應用
Chapter 12  影像與視訊壓縮
Chapter 13  影像資料庫檢索
Chapter 14  彩色影像處理
Chapter 15  三維影像的彩現

评分☆☆☆☆☆

說實話，當初會注意到《影像處理與電腦視覺(第六版)》，很大一部分原因是身邊不少學界的朋友都推薦。他們覺得第六版在理論深度和算法的更新上做得相當不錯，尤其是在深度學習對傳統影像處理方法帶來的顛覆性影響方麵，有很詳盡的闡述。我自己在工作之餘，也一直對計算機視覺的未來發展充滿好奇，特彆是AI如何賦能自動駕駛、醫療影像診斷這些前沿領域。這本書的目錄看起來就相當豐富，涵蓋瞭從基礎的圖像濾波、邊緣檢測，到高級的圖像分割、三維重建，再到近年來備受矚目的深度學習在視覺任務中的應用。我特彆想瞭解書中關於生成對抗網絡（GANs）在圖像閤成和風格遷移方麵的最新進展，這對我目前正在研究的一個藝術創作輔助項目非常有啓發。另外，對於那些對數學公式感到畏懼的讀者，我倒是覺得可以放下心來，通常這類經典教材在講解理論時，都會盡量用比較直觀的方式來解釋，並且提供豐富的實例來輔助理解。這本書如果能在我理解一些復雜的深度學習模型（比如Transformer在視覺領域的應用）時，提供清晰的脈絡和代碼實現上的提示，那就真的太棒瞭。希望它能夠幫助我建立起更完整的知識體係，不至於在快速發展的技術浪潮中感到迷失。

评分☆☆☆☆☆

拿到《影像處理與電腦視覺(第六版)》這本書，我的第一感覺就是“硬核”！它絕對不是一本輕鬆讀物，而是那種需要沉下心來，一點點啃的學術經典。我之所以選擇它，主要是想彌補自己在計算機視覺領域理論知識的不足。雖然我平時也會用到一些現成的圖像處理庫，比如OpenCV，也接觸過一些深度學習框架，但是對於背後的原理，總感覺隔靴搔癢，不夠深入。這本書的第六版，我聽說在內容上做瞭大量的更新，特彆是在引入深度學習方麵，應該會有更係統、更前沿的介紹。我非常期待它能夠詳細講解捲積神經網絡（CNNs）的各種變體，以及如何利用它們來解決圖像分類、物體檢測、語義分割等問題。同時，我也希望能從書中瞭解到一些關於圖像配準、特徵匹配以及立體視覺方麵的內容，這些都是我經常需要用到的技術。我希望這本書不僅僅停留在理論層麵，最好還能提供一些如何將這些理論轉化為實際應用的代碼示例，或者至少有一些關於算法效率和計算復雜度的分析，這樣我就能更好地權衡不同的算法，選擇最適閤我需求的。總而言之，我把這本書看作是一個“知識寶庫”，希望能夠從中汲取養分，夯實我在影像處理和電腦視覺領域的基礎。

评分☆☆☆☆☆

這本《影像處理與電腦視覺(第六版)》我早就覬覦很久瞭，畢竟在這個AI浪潮席捲的時代，圖像和視覺技術的重要性不言而喻。我平常接觸一些圖像分析和處理的案子，手上的工具雖然不少，但總覺得理論基礎不夠紮實，遇到瓶頸時總感覺像隔靴搔癢。聽說這本第六版更新瞭很多最新的技術和算法，比如更深層的神經網絡在圖像識彆上的應用，還有一些實時處理的優化技術，這些都是我急需瞭解的。我特彆關注它在物體檢測、分割以及圖像生成方麵的介紹，因為我的工作會經常涉及到這些方麵，希望能從中找到一些突破性的思路和實用的技巧。過去我讀過的幾本相關書籍，有些過於理論化，推導過程讓人頭大，有些又過於碎片化，缺乏係統性。我期待這本《影像處理與電腦視覺(第六版)》能夠提供一個既有深度又不失廣度的視角，讓我在理論和實踐之間找到一個很好的平衡點。尤其是我對書中關於多光譜和高光譜影像分析的部分很感興趣，這在遙感和環境監測領域有著廣泛的應用，希望能從中學習到一些先進的處理方法和分析框架。總而言之，這本書對我來說，更像是一本“武功秘籍”，希望能助我提升功力，在影像處理和電腦視覺的道路上走得更遠。

评分☆☆☆☆☆

我拿到這本《影像處理與電腦視覺(第六版)》的時候，就衝著它“經典”的名號來的。畢竟，市麵上關於影像處理和電腦視覺的書籍不少，但能經過幾代人更新迭代，並且依然保持高水準的，真的不多。我一直覺得，要真正掌握一個領域，就必須迴溯它的經典之作，理解其發展脈絡和核心思想。第六版更新的內容，我最期待的莫過於它對於最新的深度學習模型架構，例如Transformer在視覺任務中的應用，以及一些更高效的圖像分割和目標檢測算法的解讀。我平時的工作會接觸到一些需要精確識彆和分析圖像的場景，比如工業檢測或者安防監控，這些都需要非常魯棒和準確的算法。這本書如果能提供一些關於模型魯棒性、泛化能力以及實時性方麵的考量和優化方法，對我來說價值就非常大瞭。當然，我也很想看看書中對於一些傳統但依然重要的算法，如SIFT、SURF等，是如何與現代深度學習方法進行結閤或者對比的，這有助於我更全麵地理解整個領域的發展。我尤其希望書中能有配套的代碼示例，或者至少有清晰的僞代碼，這樣我就可以在學習理論的同時，嘗試去實現和驗證，從而加深理解。畢竟，光看理論，如果不能實際操作，總感覺隔瞭一層。

评分☆☆☆☆☆

說實話，《影像處理與電腦視覺(第六版)》這本書，我拿到手裏的時候，感覺它的分量就不一般。它給我的第一印象是那種“厚實”的學術著作，不是那種快餐式的、隻講皮毛的書。我之所以對它感興趣，是因為我在實際工作中經常會遇到一些很棘手的問題，比如在低光照、有遮擋或者視角變化很大的情況下，圖像識彆的準確率會大幅下降。我希望這本書能夠提供一些更深入的理論指導，幫助我理解這些問題的根源，並且找到更有效的解決方案。我特彆關注書中關於圖像增強、去噪以及目標跟蹤的章節，因為這些都是我經常需要麵對的挑戰。此外，我一直對3D視覺技術抱有濃厚的興趣，尤其是從2D圖像重建3D模型的技術，這在虛擬現實、增強現實以及機器人導航等領域有著巨大的潛力。我期待第六版在這方麵能有更詳盡的介紹，包括最新的SLAM算法和多視角立體匹配技術。如果書中能提供一些關於如何處理大規模數據集、如何進行模型評估和選擇的實用建議，那就更完美瞭。這本書對我來說，更像是一個“軍火庫”，希望從中能找到各種先進的“武器”來武裝我的研究和工作。