Concise Computer Vision: Una introducción a la teoría y los algoritmos

Opiniones de los lectores

En general, el libro es elogiado como una introducción clara y concisa a la visión por computador, lo que lo hace adecuado para cursos de licenciatura. Destaca por su contenido bien estructurado que cubre eficazmente los temas esenciales en este campo. Sin embargo, algunos usuarios encuentran la versión Kindle difícil de leer debido al pequeño tamaño de las fuentes en las fórmulas matemáticas.

⬤ Probablemente el único libro de texto disponible para la visión por computador a nivel introductorio.
⬤ Cubre una gama equilibrada de temas esenciales.
⬤ Explicaciones claras y descripciones detalladas de métodos clásicos y modernos.
⬤ Imágenes atractivas y figuras bien dibujadas mejoran la comprensión del contenido.
⬤ Adecuado para cursos de licenciatura y uso en el aula.
⬤ Cubre los algoritmos más avanzados manteniendo la claridad.

⬤ La edición Kindle tiene problemas de legibilidad con fórmulas matemáticas que aparecen demasiado pequeñas.
⬤ Algunos usuarios consideraron inadecuados otros libros de texto, lo que pone de manifiesto las limitadas opciones del mercado.

(basado en 7 opiniones de lectores)

Título original:

Concise Computer Vision: An Introduction Into Theory and Algorithms

Contenido del libro:

Muchos libros de texto sobre visión por computador pueden resultar poco manejables e intimidatorios en su cobertura de esta extensa disciplina. Este libro de texto responde a la necesidad de una visión general concisa de los fundamentos de este campo.

Visión por computador concisa ofrece una introducción general accesible a los temas esenciales de la visión por computador, destacando el papel de los algoritmos y conceptos matemáticos importantes. Al final de cada capítulo se incluyen ejercicios de programación probados en clase y preguntas de repaso.

Temas y características: ofrece una introducción a la notación básica y a los conceptos matemáticos para describir una imagen, así como a los conceptos clave para mapear una imagen en una imagen; explica los fundamentos topológicos y geométricos para analizar regiones de imágenes y distribuciones de valores de imágenes, y analiza la identificación de patrones en una imagen; presenta el flujo óptico para representar el movimiento denso, y temas del análisis del movimiento disperso como la detección de puntos clave y la definición de descriptores, y el seguimiento de características mediante el filtro de Kalman; describe enfoques especiales para la binarización de imágenes y la segmentación de imágenes fijas o fotogramas de vídeo; examina los tres componentes básicos de un sistema de visión por ordenador, a saber, la geometría y fotometría de la cámara, los sistemas de coordenadas y la calibración de la cámara; revisa diferentes técnicas de reconstrucción de formas 3D basadas en la visión, incluido el uso de la iluminación estructurada, la visión estereoscópica y la comprensión de formas basada en el sombreado; incluye un análisis de los emparejadores estereoscópicos y el modelo de congruencia de fase para las características de la imagen; presenta una introducción a la clasificación y el aprendizaje, con una descripción detallada de AdaBoost básico y el uso de bosques aleatorios.

Este libro de texto/referencia conciso y de fácil lectura es ideal para un curso introductorio de tercer o cuarto año en un programa universitario de informática o ingeniería.