具体描述
冯伟兴编著的《Visual C++数字图像模式识别技术详解(附光盘第2版)》主要内容分为12章，包括绪论、visualc++数字图像处理基础、图像特征、统计模式识别、模式识别决策方法及实现，以及人脸检测与特征点定位、汽车牌照识别、脑部医学影像诊断、印刷体汉字识别、手写体数字识别、一维条形码识别、运动图像分析7个数字图像模式识别应用实例。系统地介绍了数字图像模式识别技术的基本概念和理论、基本方法和算法，并将图像模式识别的基础理论与visualc++软件实践方法相结合。
本书以“条例清晰、系统全面、由浅人深、实例引导、贴近实用”为宗旨，基于数字图像模式识别技术的基本流程，结合实例详细讲解相关基本概念、理论以及几种典型实践和应用，内容翔实，实践性强，重点强调怎样通过开发新代码来增强这些软件工具。另外，本书还配有完整的实例代码光盘，便于学习。
《Visual C++数字图像模式识别技术详解(附光盘第2版)》可作为普通高等院校自动化、计算机等专业有关数字图像模式识别技术方面的教材，也可作为相关专业工程技术人员的学习参考用书。
作者简介
目录信息
读后感
用户评价
这本书的作者在行业内的声誉我一直有所耳闻，据说是一位在计算机视觉和模式识别领域深耕多年的专家。因此，我毫不犹豫地选择了这本书。我尤其关注书中关于图像预处理和增强的章节，例如噪声去除、对比度调整、直方图均衡化等技术，这些都是进行后续图像分析和识别的基础。我希望作者能够详细讲解这些算法的数学原理，并提供在Visual C++环境下高效实现的代码。同时，我也非常期待书中能够深入探讨特征提取的各种方法，比如SIFT、SURF、HOG等，这些特征对于描述图像内容至关重要。我希望作者能够清晰地解释这些特征的数学原理、计算过程以及它们在不同应用场景下的优势和劣势。此外，模式识别部分的理论，特别是各种分类算法的原理，是我最为关注的。我希望作者能够用严谨而又不失易懂的语言来阐述诸如支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）、决策树、以及各种神经网络（如CNN）等算法的数学基础和工作机制。我希望书中能够提供足够的代码示例，帮助我理解如何将这些算法应用于图像识别任务，并且能够让我亲手调试和运行这些代码，从而加深理解。这本书的厚度也暗示了其内容的丰富程度，我相信它会是一本非常有价值的参考书。
评分我最近一直在寻找一本能够提升我在计算机视觉领域编程能力的图书，而这本书恰好引起了我的注意。书名中“Visual C++”的字样直接点明了其编程语言和开发环境，这对我来说非常重要，因为我熟悉C++语言，并希望能够将其应用到图像识别领域。我一直对数字图像的底层处理和识别原理感到好奇，但市面上很多书籍往往只侧重理论，或者只提供一些简单的示例代码，难以深入理解。我期待这本书能够详细地讲解图像的获取、预处理（如去噪、增强）、特征提取（如SIFT、HOG）、以及各种模式识别算法（如SVM、KNN、神经网络）的原理。更重要的是，我希望书中能够提供完整的、可运行的Visual C++代码示例，让我能够一步步地学习如何实现这些算法，并能够将它们应用到实际项目中。我希望作者能够用清晰的逻辑和丰富的图示来解释复杂的概念，从而帮助我更好地理解图像处理和模式识别的精髓。这本书的厚度也让我感到它内容丰富，涵盖了从基础到进阶的知识，相信能给我带来不少收获。
评分在书店里，我被这本书厚实的装帧和扎实的标题所吸引。我一直认为，要真正掌握一门技术，不仅要理解其理论，更要懂得如何在实际环境中将其实现。Visual C++在Windows平台上的强大功能，使其成为开发高性能图像处理和模式识别应用的理想选择。我期待这本书能够为我提供一个完整的学习框架，从图像的基础知识讲起，深入到各种图像处理算法的原理和实现，再到模式识别的核心概念，例如特征提取、降维、分类器设计等。我特别希望能看到书中对一些主流的模式识别算法，如SVM、KNN、以及各种神经网络模型的详细介绍，并且这些算法都能够有完整的Visual C++代码示例。我希望这些代码不仅能够运行，而且能够有详尽的注释，让我能够理解每一行代码的意义和作用。此外，我希望能看到一些实际的应用案例，比如图像的物体识别、人脸检测、手写数字识别等，通过这些案例，我能够更好地将所学知识融会贯通，并运用到我自己的项目开发中。
评分在浏览书架时，这本书的书名立刻吸引了我。“数字图像模式识别技术详解”这个标题本身就透露出一种深入、详尽的讲解风格，而“Visual C++”的后缀则表明了其具体的实现平台，这对于我这样一个想要将理论付诸实践的读者来说，具有极大的吸引力。我一直对计算机视觉领域的技术非常感兴趣，特别是那些能够让计算机“看懂”图像的算法。然而，很多关于图像识别的书籍，要么是数学理论堆积如山，让我望而却步，要么是代码示例过于零散，难以构成一个完整的学习体系。我希望这本书能够在这方面有所突破，它能够用清晰的语言解释复杂的数学模型，并配以精炼、高效的Visual C++代码，让我能够理解算法的实现细节。我尤其关注书中关于图像特征提取和分类器模型的章节，例如，书中是否会详细介绍SIFT、SURF等特征描述子，以及SVM、KNN、以及深度学习模型等分类器的原理和在Visual C++中的实现。此外，我期望书中能够包含一些实际的应用案例，比如人脸识别、文本识别等，通过这些案例，我能够更好地掌握理论知识的实际应用价值。
评分这本书的封面设计非常有吸引力，深邃的蓝色背景搭配闪耀的绿色“Visual C++”字样，给人一种专业、科技感十足的印象。我之前一直在寻找一本能够深入理解数字图像模式识别原理，并且能够结合实际编程实现的书籍，市面上很多同类书籍要么理论过于晦涩难懂，要么代码示例过于简单，无法真正指导实践。当我在书店看到这本书时，被它扎实的标题和厚实的体量所吸引，虽然还没有翻阅内容，但凭借它所传达的专业感，我便毫不犹豫地将它收入囊中。我非常期待它能为我打开数字图像处理和模式识别领域的大门，让我能够从理论到实践，系统地掌握相关的技术，并将其运用到我正在进行的研究项目中。我尤其关注书中是否会详细介绍常用的图像处理算法，例如滤波、边缘检测、特征提取等，以及这些算法在Visual C++环境下的具体实现细节。此外，对于模式识别的核心部分，例如分类器（如SVM、KNN、神经网络等）的原理和应用，我也抱有极大的兴趣。我希望这本书能够用清晰易懂的语言解释复杂的数学模型，并提供可运行的代码示例，让我能够亲手去验证和学习。我对它能包含的案例研究也非常期待，通过实际案例，我能够更好地理解理论知识如何转化为实际应用，从而提升解决实际问题的能力。总之，这本书给我留下了非常好的第一印象，我对其内容充满了好奇和期待。
评分这本书的封面设计简洁而富有科技感，蓝色的主调和白色的字体，给人一种沉静而专业的印象。我一直对人工智能领域充满热情，特别是其中的计算机视觉和模式识别分支。我之前也阅读过一些相关的书籍，但总觉得在编程实现方面有所欠缺，很多时候理论讲得再好，如果无法转化为实际的代码，学习效果也会大打折扣。因此，当看到这本书的名字时，我毫不犹豫地将其列入了我的必读清单。我非常期待书中能够详细讲解数字图像处理的各个环节，从图像的获取、增强、滤波，到特征提取、特征选择，再到最终的模式分类。我希望作者能够用浅显易懂的语言解释复杂的数学原理，并提供在Visual C++环境下高效、可执行的代码。我尤其关注书中关于各种经典模式识别算法的讲解，比如支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）、决策树，以及现代深度学习模型（如卷积神经网络CNN）等。我希望书中能够提供充足的代码示例，能够让我动手实践，理解算法的实现过程，并最终能够解决实际的图像识别问题。
评分这本书的封面上，“Visual C++”几个字显得格外醒目，这预示着它将是一本以实际编程为导向的教材。我一直对数字图像的奥秘充满好奇，特别是如何让计算机能够识别图像中的内容。然而，很多关于图像识别的书籍，要么理论过于抽象，要么代码过于简单，难以满足我深入学习的需求。我希望这本书能够填补这个空白，它能够详细讲解数字图像模式识别的整个流程，包括图像的预处理、特征提取、以及各种分类器的原理和实现。我特别希望书中能够提供在Visual C++环境下实现这些算法的代码示例，并且这些代码能够清晰、易懂，方便我进行学习和调试。我期待书中能够介绍诸如SIFT、SURF、HOG等经典的特征描述子，以及SVM、KNN、决策树等传统的分类算法，同时我也对深度学习在图像识别中的应用非常感兴趣，希望书中能够有所涉猎。如果书中能包含一些实际的应用案例，比如目标检测、图像分类等，那将对我理解理论知识的应用非常有帮助。
评分拿到这本书的时候，我首先注意到的是它相对比较厚实，这让我觉得内容会比较充实，不会像一些篇幅较短的书籍那样流于表面。我一直对人工智能领域的图像识别技术很感兴趣，特别是如何利用编程语言来实现这些技术。Visual C++作为一款强大的编程工具，我一直想学习如何将其应用于图像处理和模式识别。这本书的标题恰好契合了我的需求，我非常希望它能够详细讲解从基础的图像处理算法到复杂的模式识别模型，再到如何在Visual C++环境中实现这些算法的全过程。我期待书中能够包含大量的代码示例，并且这些代码能够清晰地注释，方便我理解每一行代码的作用。我尤其希望书中能够介绍一些经典的图像处理算法，例如滤波、边缘检测、特征提取等，并解释它们的原理和在Visual C++中的实现细节。对于模式识别部分，我希望能深入了解各种分类器，比如支持向量机、神经网络等，以及它们在图像识别中的应用。我期待作者能够用通俗易懂的语言来解释复杂的数学概念，并提供一些实际的应用案例，让我能够更好地理解理论知识如何转化为实际应用。
评分当我第一次看到这本书时，它厚重的体积就让我感觉到内容的丰富和专业。我一直对计算机视觉和模式识别技术非常感兴趣，并且一直在寻找一本能够提供深入讲解和实际编程指导的书籍。Visual C++作为一款功能强大的编程语言，在图像处理和模式识别领域有着广泛的应用。我希望这本书能够系统地介绍数字图像处理的各个方面，包括图像的获取、增强、滤波、分割等，并且能详细讲解这些算法的数学原理和在Visual C++中的实现方法。对于模式识别部分，我尤为关注特征提取、特征选择以及各种分类器的原理和应用。我希望书中能够提供一些经典的模式识别算法，如SVM、KNN、决策树等，并附有详细的代码示例，让我能够亲手实践。同时，我也对深度学习在图像识别中的应用抱有浓厚的兴趣，希望书中能够有所涉及，并提供相应的实现思路。我期待这本书能够帮助我建立起扎实的理论基础，并掌握将这些理论转化为实际应用的能力。
评分这本书的书脊设计简洁大方，白底黑字的标题，配以淡淡的科技蓝背景，整体感觉非常专业。我之前接触过一些图像处理的基础知识，但对于模式识别的理论和实际应用，还停留在比较模糊的阶段。我一直在寻找一本能够系统地介绍模式识别技术，并能结合具体的编程语言来实现的书籍。Visual C++在很多领域都有广泛的应用，将其与数字图像模式识别结合，无疑是一个非常实用的方向。我希望这本书能够从最基础的图像概念讲起，循序渐进地介绍各种图像处理技术，比如图像的获取、增强、滤波、分割等，并详细讲解其数学原理和在Visual C++中的实现。我更期待的是书中能够深入探讨模式识别的核心部分，例如特征提取、特征选择、分类器设计等。特别是关于各种机器学习算法，如SVM、KNN、决策树，以及深度学习模型（如CNN）的原理和在Visual C++中的应用，我希望能够有详尽的介绍。同时，我也希望书中能够包含一些实际的案例研究，通过这些案例，我可以更好地理解如何将所学的理论知识应用到解决实际的图像识别问题中，比如人脸识别、物体检测等。
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