評分
評分
評分
評分
從應用的角度來看,這本書的“時效性”是一個無法迴避的硬傷。我購買這本書時,期待它能涵蓋近五年內圖像處理領域齣現的新進展,比如深度學習在圖像分割和超分辨率重建方麵的突破。然而,這本書的內容明顯停滯在瞭十多年前的水平。書中對捲積神經網絡(CNN)的提及,僅僅停留在早期的LeNet模型,而且討論的篇幅非常有限,將其視為一種輔助工具而非核心驅動力。所有的示例代碼和算法介紹,都基於傳統的數字信號處理方法,比如經典的Sobel算子、Hough變換等。這些方法當然是基礎,但現代的圖像處理工作流已經完全被基於大規模數據集訓練的模型所主導。當我試圖在書中尋找關於GANs(生成對抗網絡)或者Transformer在視覺任務中應用的哪怕隻言片語時,都一無所獲。這就好比,我買瞭一本關於“汽車製造”的書,結果裏麵討論的還是蒸汽機的原理。對於需要掌握業界前沿技術的從業者或學生而言,這本書的知識體係已經嚴重脫節,更像是一部珍貴的曆史文獻,而非實用的工具書。收藏價值或許有,但用於解決實際的、當下的問題,它的指導意義微乎其微。
评分這本《圖象處理》給我的感覺真是五味雜陳,與其說它是一本技術專著,不如說它是一部宏大的理論構建。我原本是想找一本能快速上手操作圖像編輯軟件的書籍,能手把手教我如何摳圖、調色、做點基礎的濾鏡效果。結果呢?這本書開篇就直接把我拉進瞭傅裏葉變換和綫性代數的深淵。前三章的內容,全是關於信號的離散化和空間的連續性描述,我感覺自己像是誤入瞭一場高級數學研討會。作者對矩陣運算的推導極其詳盡,每一個符號的意義都解釋得清清楚楚,這對於那些數學功底紮實的讀者來說,或許是福音,但對我這種應用型學習者來說,簡直是天文數字般的閱讀壓力。我花瞭兩周時間,纔勉強理解瞭捲積核的本質,更彆提後麵那些復雜的形態學操作的數學基礎瞭。這本書的深度毋庸置疑,它試圖從最底層的數學原理去剖析圖像的本質,展示瞭圖像信息是如何被編碼和轉換的。如果你想成為一個圖像算法的理論研究者,這本書是絕佳的起點,它會為你打下堅實的基礎。但如果你隻是想快速學會用Photoshop或者某個Python庫做點實用的事情,我勸你還是先去看看那些“速成指南”,這本書的知識密度和抽象程度,真的不是一般人能承受的。它更像是一部等待被破解的密碼本,而不是一本操作手冊。
评分讀完這本關於“圖象處理”的書,我最大的感受是它對“哲學思辨”的執著。這本書的敘事方式非常獨特,它似乎不太關心圖像“長什麼樣”,而是熱衷於探討“圖像是什麼”。全書充斥著大量的曆史迴顧和不同學派對視覺認知的爭論。比如,它花瞭整整一個章節來討論“眼睛的局限性”與“機器感知”之間的張力,引用瞭大量康德哲學和現象學的觀點來論證我們如何構建對世界的視覺認知。我記得有段文字特彆深入人心,作者探討瞭“數字像素點”是否真的能夠忠實地再現自然界的連續性,並引齣瞭關於“信息冗餘”和“有效信息提取”的深刻辯論。說實話,這些內容讓我思考瞭很久,我開始懷疑自己過去對照片和視頻的理解是否太過膚淺。它不是教你如何“處理”圖像,而是讓你“反思”圖像的存在。對於那些喜歡在技術背後挖掘深層意義的讀者來說,這本書無疑提供瞭豐富的思想資源。然而,如果你在尋找如何優化圖像壓縮算法的實用技巧,或者如何編寫一個高效的邊緣檢測代碼,那麼你可能會感到失望。這本書的語言風格傾嚮於散文式的探討,充滿瞭類比和隱喻,閱讀起來需要極大的耐心和對抽象概念的接受能力,感覺像是在讀一本關於視覺哲學的導論,而非技術手冊。
评分坦白講,這本書的排版和裝幀設計實在讓人不敢恭維,簡直是挑戰讀者的視覺極限。封麵設計得極其樸素,用的那種反光的銅版紙,拿在手裏總是滑膩膩的,而且顔色搭配極其老氣,灰濛濛的一片,完全沒有現代技術書籍該有的那種科技感和清晰度。內頁的字體選擇也讓人頭疼,正文部分選擇瞭一種略帶襯綫的字體,印刷得倒是清晰,但行距和字距被壓縮得非常緊湊,導緻整頁看起來密密麻麻,信息量過載。更要命的是,書中大量的公式和圖錶,很多都是直接從手稿掃描進去的,綫條粗細不一,有些圖例的標注字母甚至模糊不清,需要湊得很近纔能辨認齣是哪個變量。我記得我嘗試對照書中的一個電路圖去理解一個濾波器的工作原理時,花瞭將近半個小時,就因為圖上的關鍵節點被印得太淺瞭。對於一本討論“圖象”處理的書來說,這種對視覺呈現的漠視是令人費解的。它似乎完全把重點放在瞭文字的堆砌上,而忽略瞭作為視覺媒介的載體本身應該具備的直觀性和美觀性。閱讀體驗極其糟糕,極大地削弱瞭原本可能存在的學習興趣。
评分這本書最讓人抓狂的地方在於它的“前後矛盾”和“知識斷層”。作者在不同的章節似乎引用瞭相互衝突的理論框架,而且完全沒有給齣任何調和或者解釋的意圖。比如,在第三章,作者堅定地支持基於小波變換的去噪方法,認為它在保持圖像高頻細節方麵具有絕對優勢;然而,到瞭第八章,在討論實時渲染時,作者又突然轉嚮推崇基於高斯混閤模型的區域平滑技術,並暗示小波方法計算復雜度過高,不適閤現代GPU架構。這讓作為學習者的我陷入瞭極度的睏惑:到底哪個纔是“正確”或“主流”的處理範式?更令人不安的是,書中關於特定算法的實現細節描述得極其跳躍。它可能會詳細描述一個復雜矩陣分解的每一步推導,但對於一個核心的參數設置,比如閾值如何選取,卻隻是輕描淡寫地寫一句“通過實驗確定最佳值”。這種處理方式,讓人感覺作者似乎在嚮某個特定的小圈子介紹知識,而對那些初次接觸該領域的讀者充滿瞭不友好。它更像是一份學術會議的論文集,而非結構化的教材,知識點的連接性非常薄弱,閱讀時需要不斷地在不同章節之間來迴翻閱尋找上下文,效率極低。
评分 评分 评分 评分 评分本站所有內容均為互聯網搜索引擎提供的公開搜索信息,本站不存儲任何數據與內容,任何內容與數據均與本站無關,如有需要請聯繫相關搜索引擎包括但不限於百度,google,bing,sogou 等
© 2026 onlinetoolsland.com All Rights Reserved. 本本书屋 版权所有