Bewertung:
Insgesamt wird das Buch als klare und prägnante Einführung in die Computer Vision gelobt, die sich auch für Studiengänge im Grundstudium eignet. Es wird für seinen gut strukturierten Inhalt gelobt, der wesentliche Themen des Fachgebiets effektiv abdeckt. Einige Benutzer finden die Kindle-Version jedoch aufgrund der kleinen Schriftgröße der mathematischen Formeln schwierig zu lesen.
Vorteile:⬤ Wahrscheinlich das einzige Lehrbuch, das für die Einführung in die Computer Vision verfügbar ist.
⬤ Deckt ein ausgewogenes Spektrum an wesentlichen Themen ab.
⬤ Klare Erklärungen und detaillierte Beschreibungen klassischer und moderner Methoden.
⬤ Anschauliches Bildmaterial und gut gezeichnete Figuren fördern das Verständnis des Inhalts.
⬤ Geeignet für Grundkurse und den Einsatz im Unterricht.
⬤ Deckt den neuesten Stand der Technik ab und bleibt dabei übersichtlich.
⬤ Die Kindle-Ausgabe hat Probleme mit der Lesbarkeit, da die mathematischen Formeln zu klein erscheinen.
⬤ Einige Nutzer fanden andere Lehrbücher zuvor unzureichend, was auf die begrenzten Möglichkeiten auf dem Markt hinweist.
(basierend auf 7 Leserbewertungen)
Concise Computer Vision: An Introduction Into Theory and Algorithms
Viele Lehrbücher zum Thema Computer Vision sind oft unhandlich und einschüchternd, wenn es um diese umfangreiche Disziplin geht. Mit diesem Lehrbuch wird dem Bedürfnis nach einem prägnanten Überblick über die Grundlagen dieses Fachgebiets Rechnung getragen.
Concise Computer Vision bietet eine leicht zugängliche allgemeine Einführung in die wesentlichen Themen der Computer Vision und hebt die Rolle wichtiger Algorithmen und mathematischer Konzepte hervor. Am Ende jedes Kapitels finden sich außerdem praxiserprobte Programmierübungen und Wiederholungsfragen.
Themen und Merkmale: bietet eine Einführung in die grundlegende Notation und die mathematischen Konzepte zur Beschreibung eines Bildes und die Schlüsselkonzepte für die Abbildung eines Bildes in ein Bild; erklärt die topologischen und geometrischen Grundlagen für die Analyse von Bildregionen und Verteilungen von Bildwerten und erörtert die Identifizierung von Mustern in einem Bild; führt in den optischen Fluss zur Darstellung dichter Bewegung und in Themen der spärlichen Bewegungsanalyse wie die Erkennung von Schlüsselpunkten und die Definition von Deskriptoren sowie die Verfolgung von Merkmalen mit Hilfe des Kalman-Filters ein; beschreibt spezielle Ansätze für die Bildbinarisierung und Segmentierung von Standbildern oder Videoframes; untersucht die drei grundlegenden Komponenten eines Bildverarbeitungssystems, nämlich Kamerageometrie und Fotometrie, Koordinatensysteme und Kamerakalibrierung; bespricht verschiedene Techniken zur bildverarbeitungsbasierten 3D-Formrekonstruktion, einschließlich der Verwendung von strukturierter Beleuchtung, Stereosehen und schattierungsbasiertem Formverständnis; enthält eine Diskussion von Stereomatchern und des Phasenkongruenzmodells für Bildmerkmale; präsentiert eine Einführung in Klassifizierung und Lernen mit einer detaillierten Beschreibung von AdaBoost und der Verwendung von Zufallswäldern.
Dieses prägnante und leicht zu lesende Lehrbuch/Referenz ist ideal für einen Einführungskurs im dritten oder vierten Jahr eines Informatik- oder Ingenieurstudiums.
| ISBN: | 9781447163190 |
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| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
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