这本书大部分内容基于Aaron Bobick博士和Irfan Essa博士创建的讲座,以及该领域中大量发表的论文,并在适当的地方进行了链接。本指南的最终目标是对计算机视觉中的基本概念进行可访问的、可搜索的介绍,并提供交叉引用和其他解释,以尽量减少假定的知识。尽管深度学习和卷积神经网络并未出现在讨论的主题中,但其中的许多算法和思想至今仍在广泛应用,并构成了不涉及分类的计算感知挑战的支柱。

计算机视觉

如果你是来学习计算机视觉的,“阅读清单”很简单:你可以(几乎)从头到尾地阅读这本指南。你可以跳过第6章,但我推荐阅读图像金字塔,因为它们将在后续的跟踪和运动章节中出现。您也可以跳过高动态范围图像的讨论和视频分析这一章的开头。

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计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学,更进一步的说,就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉,并进一步做图形处理,使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科,计算机视觉研究相关的理论和技术,试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。

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