简介
本书围绕计算机视觉的五大核心任务：图像分类、图像分割、目标检测、目标跟踪、三维场景重建，将内容划分为三个部分：基础篇、识别篇与重建篇。其中，基础篇（第1～5章）讲述计算机视觉任务的共性知识与算法，涵盖图像滤波、边缘提取、尺度不变特征提取、模型拟合、纹理表示等基础图像处理技术；识别篇（第6～9章）关注机器如何理解图像内容，重点介绍图像分类、图像分割、目标检测、目标跟踪四个视觉识别任务的难点、解决思路及对应的识别算法与模型；重建篇（第10～15章）聚焦于如何从图像中恢复的三维场景结构，内容涵盖摄像机几何、极几何、双目立体视觉、多视图几何等基本概念与算法。
编辑推荐
1. 创新课程体系：围绕计算机视觉五大核心任务，全书构建了“基础篇—识别篇—重建篇”课程体系，使读者循序渐进地学习，体验全程无缝式学习之旅。 2. 精选教学内容：基于编者多年研究与教学经验精心编排内容，深入浅出地阐述建模任务的策略，引导读者透彻理解视觉任务的数学框架与求解智慧，为探索复杂视觉谜题铺设清晰道路。 3. 配套资源全面：教学大纲简明，课件精美，代码详尽，视频全面，在线资源丰富，为读者打造全方位的学习资源，促进知识吸收与技能内化，提高学习效率。 4. 读者覆盖面广：本书不仅满足不同层次人工智能专业读者的需求，也满足计算机视觉研究者深化探索的要求，实现学术与实践的广泛覆盖。
更多出版物信息
- 版权： 清华大学出版社
- 出版： 2025-03-01
- 更新： 2025-05-29
- 书号：9787302684312
- 中图：TP302.7
- 学科：工学控制科学与工程工学计算机科学与技术
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