C/C++程序设计 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

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页数:303

译者:

出版时间:2007-9

价格:27.00元

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isbn号码:9787113083120

丛书系列:

图书标签:

C/C++
程序设计
编程入门
算法
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具体描述

《21世纪大学计算机教育系列规划教材•CC++程序设计》主要内容包括：C语言基本概念和基础知识、结构化程序设计、数组、函数、文件、面向对象程序设计基础知识等。《21世纪大学计算机教育系列规划教材•CC++程序设计》旨在将面向过程程序设计和面向对象程序设计有机地结合起来，使读者通过对《21世纪大学计算机教育系列规划教材•CC++程序设计》的学习，能够具备开发小型应用系统的能力。

数字图像处理与计算机视觉：从理论到实践图书简介本书旨在为读者提供一套全面而深入的数字图像处理与计算机视觉领域的知识体系。我们聚焦于现代视觉技术的核心算法、底层原理以及如何在实际工程中进行高效实现。本书不仅涵盖了从基础的图像获取、增强、恢复到高级的特征提取、目标识别、三维重建等核心内容，更强调理论与实践的紧密结合，引导读者掌握解决复杂视觉问题的工程能力。第一部分：图像基础与信号处理本部分首先建立读者对数字图像的数学描述和物理基础的深刻理解。我们将从光度学、色彩理论（如CIE XYZ、RGB、HSV等模型）以及人眼视觉系统的局限性出发，探讨数字图像的本质。 1. 图像采集与数字化：详细阐述CCD/CMOS传感器的成像原理、采样与量化过程，以及由此带来的混叠现象和抗锯齿技术。我们深入分析了不同成像系统（如多光谱、高动态范围成像）的特点和局限。 2. 图像增强与去噪：图像增强是改善视觉信息质量的关键步骤。内容覆盖空间域增强（如直方图均衡化、灰度变换、空间滤波器的设计与实现，包括均值、中值、拉普拉斯算子等卷积核的数学推导）以及频率域增强（如傅里叶变换在图像处理中的应用、低通/高通滤波器的设计）。特别地，我们详细探讨了先进的非局部均值（Non-Local Means, NLM）和基于小波变换的去噪方法，分析其在保留边缘细节方面的优势。 3. 图像恢复与解卷积：本部分着重于消除由模糊（如运动模糊或离焦）和噪声引起的图像失真。我们系统地介绍了点扩散函数（PSF）的建模，并对比了线性模糊系统的维纳滤波（Wiener Filter）和盲解卷积方法（如Lucy-Richardson算法），讨论了在不完全了解噪声和模糊特性的情况下，如何实现鲁棒的图像恢复。第二部分：图像分析与特征提取理解图像内容依赖于有效的特征提取。本部分将引导读者从像素级的操作转向结构化的、语义化的信息表示。 1. 边缘与区域检测：详细剖析了经典的梯度算子（Sobel, Prewitt, Roberts）的局限性，随后重点介绍Canny边缘检测算法的优化流程和参数选择策略。在区域分析方面，我们深入探讨了霍夫变换（Hough Transform）在直线和圆检测中的应用，以及基于Watershed算法的图像分割方法，并讨论了其在处理粘连目标时的挑战。 2. 图像的形态学处理：基于集合论的数学形态学是处理图像结构和形状的基础。本书系统讲解了腐蚀、膨胀、开运算、闭运算的定义、性质及其在去噪、边界提取、骨架化中的应用。我们还扩展到灰度形态学和层次结构运算。 3. 兴趣点与描述符：这是现代计算机视觉的基石之一。我们详细分析了 SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) 和 SURF (Speeded Up Robust Features) 算法的构建流程，解释了它们如何实现对尺度和旋转的不变性。此外，还介绍了基于局部二值模式（LBP）的纹理描述符以及现代深度学习框架中使用的特征表示（如激活图的可视化分析）。第三部分：几何视觉与三维重建本部分聚焦于从二维图像中恢复场景的几何结构，是机器人导航、自动驾驶和增强现实的核心技术。 1. 相机模型与标定：深入讲解了针孔相机模型、内参矩阵和外参矩阵的物理意义。我们详细阐述了基于平面图案（如棋盘格）的相机标定流程（如Zhang's方法），以及如何进行亚像素精度的优化。 2. 立体视觉与深度估计：阐述了双目视觉系统的基本原理，包括图像对齐（Rectification）和视差计算。我们全面比较了局部匹配算法（如SSD、SAD）和全局优化算法（如Graph Cut），并重点讲解了现代基于深度学习的端到端深度估计网络（如PSMNet, DispNet）的工作原理。 3. 运动恢复结构（SfM）与SLAM基础：介绍如何通过序列图像重建场景的三维结构。重点分析了对极几何、本质矩阵和基础矩阵的推导与求解。对于同步定位与地图构建（SLAM），本书提供了视觉里程计（VO）的基本框架，包括特征点跟踪、误差的Bundle Adjustment优化过程，以及回环检测（Loop Closure）的基础概念。第四部分：目标识别与深度学习应用本部分将最新的深度学习技术与传统视觉方法相结合，介绍如何构建高效的识别和定位系统。 1. 传统分类与识别方法回顾：在引入深度学习之前，我们简要回顾了基于特征向量（如HOG+SVM）的传统分类器的设计思路，作为对比和理解现代方法的参照。 2. 卷积神经网络（CNN）基础：详细解析了CNN的基本组件：卷积层、池化层、激活函数和全连接层。我们系统地分析了经典网络结构（如LeNet, AlexNet, VGG, ResNet）的演进路径和创新点，特别是残差连接在深层网络训练中的作用。 3. 目标检测与分割：覆盖了当前主流的目标检测范式。我们对比了“两阶段”方法（如Faster R-CNN）和“一阶段”方法（如YOLO系列和SSD），强调了它们在速度和精度上的权衡。在实例分割方面，则重点讲解了Mask R-CNN的架构和Mask Head的设计。 4. 应用与优化：讨论了模型在嵌入式设备上的部署挑战，涉及模型量化、剪枝以及使用TensorRT等推理引擎进行加速的技术。本书特点：理论深度与工程实践并重：每个章节的算法讲解都附带清晰的数学推导，并提供基于主流科学计算库的实现思路和伪代码，确保读者能将理论转化为可运行的代码。覆盖广度与前沿性：内容跨越经典信号处理到最前沿的深度学习视觉模型，确保知识体系的完整性与时效性。面向应用场景：许多案例和实验围绕机器人视觉、自动检测和医学影像分析等实际问题展开，增强了学习的针对性。本书适合于计算机科学、电子工程、自动化专业的本科高年级学生、研究生以及希望深入研究和应用数字图像处理与计算机视觉技术的工程师和研究人员。通过系统学习，读者将具备独立设计和实现复杂视觉系统的能力。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

**评价二：** 坦白说，我之前尝试过好几本C/C++的书籍，但大多虎头蛇尾，要么停留在C语言的皮毛，要么直接跳跃到STL的高级应用，中间的鸿沟让人望而却步。然而，这本《C/C++程序设计》的覆盖面和深度达到了一个完美的平衡点。它的精妙之处在于，它并没有将C和C++割裂开来，而是清晰地展示了C++是如何在C的基础上进行现代化和面向对象化的演进。特别是关于面向对象范式的那几章，通过实际的小型项目案例，比如一个简单的图形库的构建，展示了封装、继承和多态的实际威力。我发现，书中的代码示例都是经过精心挑选的，它们简洁、高效，并且完美地契合了正在讲解的理论点，没有丝毫多余的冗长代码。对于那些希望从C语言平稳过渡到现代C++（比如包含了一些C++11特性的讨论）的工程师来说，这本书无疑提供了一座坚固的桥梁，让过渡过程充满了逻辑性和清晰度。

评分☆☆☆☆☆

**评价五：** 我对这本书的深入研究能力表示由衷的敬佩。它没有满足于停留在初级或中级的知识层面，而是相当有魄力地触及了C++标准库（STL）的内部工作机制。当我读到关于容器迭代器失效的章节时，我才真正理解了为什么在`std::vector`中插入元素后，之前保存的迭代器会变成无效的。作者通过剖析底层内存重分配的逻辑，将这个“黑箱”操作完全透明化了。这种对底层机制的探究精神，是这本书区别于市面上其他入门教材的关键所在。此外，对于多线程和并发编程的介绍，虽然篇幅适中，但其对互斥锁（mutex）和条件变量的讲解逻辑严密，不仅指出了潜在的竞态条件风险，还给出了如何通过标准库工具安全地进行同步的明确指导。这本书无疑是一本可以伴随程序员职业生涯成长、需要反复研读的经典之作，它保证了读者在知识更新换代时，依然能保有对语言核心原理的深刻把握。

评分☆☆☆☆☆

**评价三：** 我最欣赏这本书的实用主义倾向。很多理论书籍读完后，你会发现自己能背诵定义，却不知道如何在实际项目中应用。但这本著作完全避开了这种“纸上谈兵”。它不仅教授了“是什么”，更深入地探讨了“为什么”和“如何做”。例如，在讲解文件I/O操作时，它不仅展示了标准库函数，还对比了不同操作系统下I/O的底层差异，虽然只是轻描淡写，但极大地拓宽了读者的视野。更值得称赞的是，它对调试技巧的阐述，简直是一本实战指南。作者分享了如何利用GDB进行断点设置、栈回溯，以及如何通过观察内存视图来定位悬空指针问题。这种将理论学习与工程实践紧密结合的编排方式，极大地提高了我的问题解决能力。读完这本书，我感觉自己不再是只会敲代码的“码农”，而是真正理解程序在机器上是如何运行的“工程师”。

评分☆☆☆☆☆

**评价一：** 这本书的结构安排简直是教科书级别的典范，从最基础的语法概念入手，逐步深入到指针、内存管理等C++的“硬核”部分。我尤其欣赏作者在讲解复杂概念时所采用的那种抽丝剥茧的叙述方式。比如，在处理动态内存分配时，它不仅仅给出了`new`和`delete`的用法，更用大量的图示和比喻，清晰地展示了堆栈的区别和内存泄漏的原理。对于一个初学者来说，这种循序渐进的引导至关重要，它避免了那种上来就堆砌晦涩术语的通病。阅读过程中，我感觉自己不是在被动接受知识，而是在与一位经验丰富的导师进行深度交流。那些穿插在章节末尾的“陷阱与注意”小节，更是精妙绝伦，它们总能精准地命中初学者最容易犯错的地方，让人防患于未然。这本书的价值远超一本简单的参考手册，它更像是一份为你量身定制的编程思维导图，引导你构建起坚实的底层认知。即使是那些被认为难以掌握的模板元编程概念，作者也巧妙地将其分解为可理解的小模块，使得整个学习曲线变得平滑且富有成就感。

评分☆☆☆☆☆

**评价四：** 这本书的排版和设计感非常出色，这对于一本技术书籍而言，往往是被忽视却又至关重要的方面。字体选择清晰易读，代码块的着色方案合理，关键术语和函数名被巧妙地高亮显示，使得长时间阅读也不会感到视觉疲劳。更重要的是，它对数据结构与算法的引入处理得非常巧妙。它没有像纯算法书那样先抛出一堆抽象定义，而是先在C++的框架下，用类和模板的概念去实现链表、栈、队列等基础结构，这使得抽象的数据结构概念与具体的编程实现无缝衔接。我能清晰地看到，为什么我们要用特定的数据结构来解决特定的性能问题。这种将抽象思维具象化的过程，极大地增强了我的理解深度。这本书的书页质量也很好，即使用荧光笔做了很多标记，也不会透墨，这对于需要反复翻阅和做笔记的读者来说，是一个非常贴心的细节。

评分☆☆☆☆☆