『壹』 計算機視覺經典書籍推薦
計算機視覺作為人工智慧的一個分支，專注於使機器能夠「看」並識別目標。這包括使用攝像機和電腦模擬人眼進行識別、跟蹤和測量，以及進行圖形處理，使圖像更適合人眼觀察或儀器檢測。
無人機技術領域已經產生了許多關於計算機視覺的優秀案例。為了更好地學習和深入研究計算機視覺，阿木實驗室為您推薦以下經典書籍。
一、綜合篇
1.《計算機視覺：演算法與應用》作者：Richard Szeliski
這本書為計算機視覺初學者提供了廣泛的標准計算機視覺問題的堅實基礎。理查德根據多年在華盛頓大學教授這一課題的經驗編寫了此書，包括成像、圖像處理、特徵檢測、匹配與分割、基於特徵的對齊、基於運動的結構重建等。此外，書中還涉及了計算機視覺演算法涉及的線性代數、數值優化技術、貝葉斯建模與推理。
2.《計算機視覺：一種現代方法》作者: 福賽斯(David A. Forsyth)/泊斯(Jean Ponce)
本書內容涉及幾何攝像模型、光照和著色、色彩、線性濾波、局部圖像特徵、紋理、立體相對、運動結構、聚類分割、組合與模型擬合、追蹤、配准、平滑表面與骨架、距離數據、圖像分類、對象檢測與識別、基於圖像的建模與渲染、人形研究、圖像搜索與檢索、優化技術等內容。
二、幾何篇
1.《計算機視覺中的多視圖幾何》作者：Richard Hartley/Andrew Zisserman
本書以統一框架的形式給出了場景重建的理論與實現細節，包括三維幾何與重建所需的計算相關的幾何原則及物體的代數表達。同時，作者還提供了詳盡的背景知識、應用和實現演算法的解釋。
2.《An Invitation to 3-D Vision》作者: Yi Ma / Stefano Soatto / Jana Kosecká / S. Shankar Sastry
本書著重講述了計算機視覺中的重要問題，利用線性代數和矩陣理論從一系列二維圖像中重建三維結構和運動。本書的特點是一套基於多幅圖像的研究幾何和重建幾何模型的統一框架，包括圖像形成、基本的圖像處理方法以及特徵提取等內容，同時也給出實現視覺演算法及系統的操作指南。
3.《計算機視覺： 計算理論與演算法基礎》 作者：馬頌德，張正友
本書闡述計算機視覺從信息處理的層次研究視覺信息的認知過程，以及視覺信息處理的計算理論、表達與計算方法。本書系統地介紹了計算機視覺的重要理論與演算法，包括圖像特徵提取、攝像機定標、立體視覺、運動視覺(或稱序列圖像分析)、由圖像灰度恢復三維物體形狀的方法、物體建模與識別方法以及距離圖像分析方法等。
三、OpenCV 篇
1.《Learning OpenCV 3》作者: Adrian Kaehler / Gary Bradski
這本書的重點是教你如何使用opencv庫，也許是首屈一指的開源計算機視覺庫。所有的代碼示例都在C++中，這表明目標受眾是專業的開發人員，他們想學習如何將計算機視覺應用到他們的項目中。
2.《OpenCV 教程》作者: 劉瑞禎 / 於仕琪
本書是國內第一本全面介紹OpenCV的中文版圖書，對OpenCV開放源代碼計算機視覺庫進行了詳細講解。OpenCV由一系列 C函數和C++類構成，功能涵蓋圖像處理、計算機視覺和模式識別等領域。OpenCV實現了大量通用演算法，涉及到圖像處理、結構分析、運動檢測、攝像機定標、三維重建以及機器學習等方面，並有較高的運行效率。書中所有實例均提供C/C++語言的源代碼。
四、圖像處理以及模式識別
1.《數字圖像處理》作者：岡薩雷斯，阮秋琦（譯）
本書共12章，即緒論、數字圖像基礎、灰度變換與空間濾波、頻率域濾波、圖像復原與重建、彩色圖像處理、小波和多解析度處理等。
2.《模式識別》 作者：邊肇琪，張學工
本教材系統地討論了模式識別的基本概念和代表性方法，包括監督模式識別中的貝葉斯決策理論、概率密度函數的估計、線性判別函數、非線性判別函數、近鄰法、特徵選擇與提取的典型方法以及非監督模式識別中的基於模型的方法、混合密度估計、動態聚類方法、分級聚類方法等，並在相應章節包括了人工神經網路、支持向量機、決策樹與隨機森林、羅傑斯特回歸、B00sting方法、模糊模式識別等較新進入模式識別領域的內容。整體內容安排力求系統性和實用性，並覆蓋部分當前研究前沿。
3.《模式分類》 作者：Richard O. Duda
模式識別和場景分析領域奠基性的經曲名著。主要講解統計模式識別和結構模式識別，以及許多近25年來的新理論和新方法，其中包括神經網路、機器學習、數據挖掘、進化計算、不變數理論、隱馬爾可夫模型、統計學習理論和支持向量機等。
五、機器學習篇
1.《Computer Vision: Models, Learning, and Inference》作者：Simon J.D. Prince
本書介紹了解決計算機視覺問題的概率模型學習與推理的方法，講述了如何利用訓練數據建立觀察圖像和要估計的內容的聯系，例如估計三維結構。本書包括概率基礎知識、概率圖模型、圖分割方法、多視覺幾何、相機標定、人臉識別、目標跟蹤等等。書中共介紹了70多種演算法。
2.《Pattern Recognition and Machine Learning》 作者：Christopher Bishop
本書是第一本從貝葉斯的角度講述模式識別，用圖模型的方式描述離散概率分布的書籍。內容包括：線性回歸模型、線性分類模型、神經網路、核方法、稀疏核方法、圖模型、混合模型與期望最大化演算法、近似推理、采樣方法、連續隱變數模型等。
3.《深度學習》 作者：Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville
本書包括三大部分，第一部分介紹了基本的數學工具和機器學習概念，第二部分描述了最著名的深度學習演算法，第三部分列舉了深度學習研究前沿的想法及問題。
4.《Generalized Principal Component Analysis》作者：RenéVidal, Yi Ma, Shankar Sastry
本書介紹了關於從一個或多個子空間或流形產生出來的，可能含有雜訊、大誤差或者異常的高維數據建模的數學理論和計算工作的最新進展，涵蓋了用於子空間估計和分割的最新的代數的、幾何的、統計的計算方法，並且給出了若干在圖像處理、圖像視頻分割、人臉識別與聚類等問題的有趣應用。
『貳』 深度解讀DBSCAN聚類演算法：技術與實戰全解析
探索DBSCAN演算法的內涵與應用，本文詳述其理論基礎、關鍵參數、實戰案例及最佳實踐，揭示如何有效利用DBSCAN處理復雜數據集，突破傳統聚類限制。
DBSCAN演算法的定義和背景，由Martin Ester, Hans-Peter Kriegel, Jörg Sander和Xiaowei Xu於1996年提出。它以其獨特的密度定義和能力，處理有雜訊的復雜數據集，揭示數據中潛藏的自然結構。DBSCAN演算法不需要事先指定簇的數量，它能夠根據數據本身的特性，自動發現簇的數量，並識別任意形狀的簇，同時將不屬於任何簇的點標識為雜訊。例如，在一個電商平台的用戶購買行為數據集中，DBSCAN能夠識別用戶群體的自然聚集，哪怕是最復雜的形狀，這對於劃分用戶細分市場非常有用。
聚類在眾多領域有著廣泛的應用，從生物信息學中基因表達的分析到社交網路中社區的檢測，從市場細分到圖像和語音識別。與K-means等經典聚類演算法相比，DBSCAN不需要預設簇的數目，且對於簇的形狀沒有假設。想像在一個城市中有多個不同的聚會活動，DBSCAN能夠發現並區分每個活動的聚類，而不僅僅是將城市劃分為幾個大小相近的區域。
DBSCAN演算法通過兩個參數：鄰域半徑（eps）和最小點數（minPts）來定義數據的密度。鄰域的查詢、聚類的形成過程以及參數選擇的影響都將對聚類結果產生顯著影響。選擇合適的eps和minPts參數對於DBSCAN演算法的成功至關重要。例如，在城市化模式研究中，參數的選擇將直接影響到城市化核心區域和邊緣區域的識別。參數的調整需要基於數據探索的迭代過程，通過可視化工具來觀察不同參數下的聚類結果，以評估其對數據分布的合理性。
實戰技巧包括數據准備、選擇DBSCAN的參數、對數據進行聚類以及結果的可視化。通過具體的案例實戰，我們可以直觀地理解DBSCAN在特定參數設置下是如何分隔數據點的。處理過程包括輸出聚類的數量和雜訊點的數量，以及通過圖表展示不同顏色的點表示不同的簇，黑色點表示雜訊。這些圖像將幫助我們理解演算法如何將數據點分成不同的簇，以及如何識別出雜訊。
最佳實踐包括DBSCAN在復雜數據集處理、雜訊和異常值抵抗、參數優化等方面的表現。DBSCAN在處理現實世界復雜數據時尤為重要，因為它對數據集中的簇形狀和大小沒有固定的假設，提供了對雜訊和異常值具有內在抵抗力的優點。不過，DBSCAN在高維空間中的表現可能會受到距離度量的可靠性影響，參數的選擇對演算法的結果影響巨大，但這也提供了利用領域知識深入數據挖掘的機會。
通過本文的學習，讀者應能夠理解DBSCAN的深度和靈活性，以及如何在不同情境中應用這一強大的工具。DBSCAN是人工智慧和機器學習工具箱中的重要工具，幫助我們更好地處理復雜數據集，解鎖數據的真正潛力。關注TechLead，分享AI全維度知識。作者擁有10+年互聯網服務架構、AI產品研發經驗、團隊管理經驗，同濟本復旦碩，復旦機器人智能實驗室成員，阿里雲認證的資深架構師，上億營收AI產品研發負責人。